사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

이 논문에서는 박스형 전력구의 지진응답해석에 사용되는 응답변위법(Response Displacement Method, RDM)의 보수성을 평가하였다. 이를 위하여 25가지 전력구 단면과 각 전력구에 대한 2개의 지반조건을 고려한 총 50개 예제를 선정하였다. 응답변위법에 의한 해석은 다음과 같은 세 가지 방법을 적용하였다: (1) 단일코사인방법, (2) 이중코사인방법, (3) 부지응답해석법. 그리고 이들 응답변위 법의 보수성을 평가하기 위하여 지반-구조물 상호작용을 고려한 동적해석법으로 구한 응답과 비교하였다. 비교결과, 설계지진력을 결정하는 방법 중에서 부지응답해석법이 가장 변동폭이 작았으며, 이중코사인방법이 가장 보수적인 결과를 보였다. 마지막으로 이중 코사인방법을 적용할 때, 응답변위법에 의한 부재력이 동적해석에 의한 값보다 클 확률이 80% 이상이 되기 위한 지반강성 보정계수 C값으로 기능수행수준에서 0.9, 붕괴방지수준에서 0.7을 추천하였다.

본 연구는 국가재난 시에 지방정부가 지역통합방위의 핵심 전력인 지역예비군을 재난대응에 적극 동원‧운용하는데 필요한 법‧제도적 개선방안을 제안한다. 그리고 이 논문은 저개발국과 한국이 지역협력 거버넌스를 공유하여 재난위험감소를 위한 국제협력 방향을 제시한다. 지역사회의 재난이 발생하면 지방자치단체는 지역예비군을 적극 동원‧활용해야 한다. 이를 위해 지역군과 지역예비군이 지방정부의 재난지원 요청에 부응할 수 있도록 지휘통제, 조직‧편성, 보상 등의 체계를 정비하여야 할 것이 다. 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키고, 지역사회를 지원하는 것 도 예비군의 주요 임무 중 하나이다. 미래 지자체의 재난관리는 군의 지원을 더 필요로 할 것이다. 그러므로 지방정부는 재난관리에 정책 우선 순위를 두고 지역군을 포함한 협력거버넌스 구축에 노력해야 한다. 한국 이 지자체 중심의 재난협력 거버넌스로 지역 국가와 협력을 진전시킬 수 있다면 한국은 지역의 재난위험감소에도 기여하고 주변국과의 협력안보도 추구할 수 있을 것이다.

In this paper, the injectors with normal quantity, over quantity of +10%, under quantities of -10% and –30%, were mounted on S-ENG and P-ENG in order to measure the voltage energy, current energy and power supplied to the injectors and the fuel economy under several speed of rpm conditions. The voltage and current energy of S-ENG was greater than P-ENG, and the power of S-ENG was measured and analyzed 4.8 times higher than that of P-ENG at all injectors, and the tendency of carbon dioxide emissions calculated from fuel efficiency measurement results was not significantly affected by the type of injectors, but P-ENG was measured to be slightly affected by the type of injectors. It is assumed that the model year and mileage of the test vehicle affects this tendency.

본 연구는 국제협력기금의 메커니즘을 이해하고 이를 토대로 체제전환 국 베트남의 국제협력 사례가 주는 시사점 분석을 통해 북한의 체제개방 이후 전력인프라 조성을 위한 국제협력 방안을 제시하는데 목적을 두고 연구하였다. 연구결과, 베트남은 국제협력을 통해 전력인프라를 구축함으 로서 경제성장을 이루어낸 모범국가로 평가받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 선행연구에서 다룬 체제전환국의 국제협력을 위한 주요 요인인 국제협력 유형과 전력개발사업 방식, 그리고 국제사회의 요구 준 수를 분석의 틀로 하여 베트남 사례가 주는 시사점과 북한 전력인프라 구축을 위한 방안을 논의하였다. 베트남의 국제협력 사례가 주는 시사점 을 통해 본 연구에서 주장하고자 하는 국제협력 방안은 첫째, 북한 전력 인프라 구축을 위한 국제협력자금 활용이다. 이를 위해 체제전환과 국제 사회의 신뢰를 받을 수 있도록 자체적인 노력이 필요하다. 둘째, 남한 주 도하에 북한의 미흡한 행정역량을 강화하면서 국제협력을 추진하는 전력 인프라 구축모델이다. 북한은 한국과의 특수관계를 고려해 볼 때 국제협 력에 있어 베트남보다 유리한 상황으로 평가된다. 셋째, 막대한 초기 재 원이 필요한 북한 전력개발의 속성을 고려한, 비용대비 효과가 큰 사업 과 민간투자방식(BOT)이다. 베트남의 경우도 민간투자방식을 통해 공급 규모에 맞는 전력인프라를 구축할 수 있었다. 한국의 국제적 지위와 국 가역량을 고려해 볼 때 북한의 국제협력을 강화하기 위해서는 체제전환 직후에 한국의 전략적 지원이 필요하다. 이는 한반도의 안정과 평화유지는 물론 남북교류협력을 활성화하여 남북관계를 획기적으로 발전시킬 수 있는 현실적인 방안이자 가치 있는 재시발점이 될 수 있을 것이다.

변전소 구조물 내부에 설치되는 전력설비의 내진설계 시 사용되는 변수인 가속도 증폭계수는 미국, 일본과 국내의 변전소 내진설 계기준에서 제시되어 있다. 국내 설계기준에 제시된 가속도 증폭계수는 미국, 일본의 설계기준에서 제시된 계수와는 달리 변전소 구조물의 층수가 4층 이상일 경우에는 동적해석을 수행하여 가속도 증폭계수를 구하게 되어 있다. 국내의 변전소 구조물은 대부분 층수가 4~5층이므로 기존의 가속도 증폭계수는 실제 변전소 구조물에 적용하기에 미흡한 상황이다. 국내 변전소 구조물 형식에 적합한 가속도 증폭계수를 제시하기 위하여 대표적인 7가지 구조형식의 변전소 구조물에 대하여 가속도 증폭계수를 평가하였다. 가속도증폭 계수는 변전소 구조물에 대하여 원거리 지진과 근거리 지진을 사용하여 내부-구조물 응답스펙트럼을 작성하여 이로부터 평가하였다. 미국, 일본 전력설비 내진설계 기준에 따른 각각의 가속도 증폭계수 αj, αA는 근거리 및 원거리 지진을 사용한 동적 해석으로 구한 가 속도 증폭계수에 비하여 다소 과대평가하는 경향이 있다.

In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.

본 연구는 전기자동차 충전시스템에서 전력변환장치의 경량화를 위한 최적화 분석프로세스에 대한 내용을 서술하였다. 최적화 설계는 재료 물성치에 대한 설계민감도와 수학적 최적화를 결합하여 주어진 재료량 제한조건 하에 최적의 재료분포를 찾는 설계기법으로 위상의 고정화, 자유도가 묶이는 문제 등을 해결할 수 있는 위상 최적화방법을 사용하였으며, 위상 최적화 방법 중 비교적 수식화가 간단하고 수렴성이 좋은 SIMP법(solid isotropic material with penalization)에 의해 경량화 설계를 수행하였다. 경량화 설계는 3단계의 절차로 구성하였으며, 첫 번째 단계로 전력변환장치의 기본 설계에 대한 유한요소모델을 구성하고, 하중에 대한 정적해석을 수행하였다. 두 번째 단계로 정적해석 결과에 대해 등방성 재료의 강성계수를 적용한 밀도법을 이용하여 위상 최적화를 수행하여 경량화를 위한 최적 형상을 도출하였다. 세 번째 단계로 최적 형상에 대해 차량 탑재 부품의 충격시험기준에 만족하는 반정현파 펄스형태 충격하중을 인가하여 충격해석을 수행하였다. 위상 최적화단계에서 사용 환경조건으로 설계영역 정의는 마운팅 브래킷 영역으로 제한하였으며, 마운팅 브래킷의 설계 최적화를 통해 최종적으로 기본설계대비 20%이상의 경량화가 가능한 설계기술을 확보하였다.

In this study, we have defined measurement and verification methods and procedures to assess the energy use on the utility system of building. Time series data conversion methods and algorithms have been proposed in performance evaluation options. To verify the feasibility of the method, the energy consumption of the refrigerator, which was an energy utility, was measured and analyzed. we present an algorithm based on the annual base conversion and analyze it based on actual data. As a result, a k-means clustering moving average method was defined for the performance calculation option A, and the use time correction coefficient method was proposed. The validity of this method was verified through the verification.

본 연구는 가정용 냉장고를 대상으로 냉동실과 냉장실의 설정온도를 각기 달리할 경우 냉동실과 냉장실 고내의 온도를 실측하여 냉장고 식품 보관 온도분포를 추정하고자 한다. 또한, 각 실의 설정온도를 중심으로 상하로 온도차가 얼마나 큰가를 파악하고, 설정온도로 회복하는데 소요되는 시간을 파악하고자 한다. 그리고 설정된 온도로 회복하기 위해 소비하는 전력량을 측정함으로서 가정용 냉장고의 최적 설정조건을 제시하고자 한다. 그 결과, 냉동실 온도가 –18℃를 실현한 조건은 Case 3, Case 6, Case 8, Case 9로 냉동실 조건보다는 냉장실의 설정온도를 저온으로 할 경우에만 냉동실의 온도가 적정온도를 나타냈다. 이 조건에서 냉장실의 온도는 최저 –1.1℃, Case 6은 –1.5℃, Case 8은 –1.1℃, Case 9는 –0.8℃로 영하의 온도를 보였다. 또한 각 케이스의 운전시작 10시간 동안 누적소비전력량은 Case 4를 제외하고는 냉동실 및 냉장실의 설정온도가 낮을수록 컸으며, Case 4는 운전시작이 13:30분에 시작되었기에 09시경에 운전을 시작한 다른 조건보다는 낮시간의 환경온도가 높은 이유로 전력소비가 크다는 것을 확인하였다.

The ultimate goal of this development is a hybrid solar energy storage device. It supplies stable power to the load due to the emergency generator that compensates for the power shortage due to solar power generation. We have developed a stand-alone photovoltaic power generation and energy storage system with a dual inverter that extends the performance life of the PV system. It solves the problem of shortening the lifespan of battery due to repetition of charge / discharge of PV system and supplies stable power to load due to emergency generator that compensates for power shortage due to solar power generation, and furthermore, A stand-alone photovoltaic power generation system having a dual inverter for extending the life span and a control method thereof. We have also developed an optimized energy solution that enables us to save and use the remaining surplus power in the ESS to save energy through efficiency, optimization and substantial energy savings.

In this study, we utilize the cross and partial correlation analyses in order to investigate the dependence of power energy consumption on the temperature. To this end, we use a time series data that consists of three attributes : an hourly measured electric power consumption, temperature, and humidity. We, in particular, divide the yearly data into monthly base, and estimate the cross correlation coefficients between all possible pairs of attributes for each monthly based data. We found that temperature and power consumption are negatively correlated in the winter; positively correlated in the summer. A similar trend was found between humid and power consumption. This implies that when temperature or humidity is relatively high or low, the power consumption increases due to the cooling and heating system at work. In contrast, the correlation between temperature and humid behaves differently from those between temperature and power consumption. These results can be used to effectively manage the power system.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

We demonstrated a CNT synaptic transistor by integrating 6,6-phenyl-C61 butyric acid methyl ester(PCBM) molecules as charge storage molecules in a polyimide(PI) dielectric layer with carbon nanotubes(CNTs) for the transistor channel. Specifically, we fabricated and compared three different kinds of CNT-based synaptic transistors: a control device with Al2O3/PI, a single PCBM device with Al2O3/PI:PCBM(0.1 wt%), and a double PCBM device with Al2O3/PI:PCBM(0.1 wt%)/PI:PCBM(0.05 wt%). Statistically, essential device parameters such as Off and On currents, On/Off ratio, device yield, and longterm retention stability for the three kinds of transistor devices were extracted and compared. Notably, the double PCBM device exhibited the most excellent memory transistor behavior. Pulse response properties with postsynaptic dynamic current were also evaluated. Among all of the testing devices, double PCBM device consumed such low power for stand-by and its peak current ratio was so large that the postsynaptic current was also reliably and repeatedly generated. Postsynaptic hole currents through the CNT channel can be generated by electrons trapped in the PCBM molecules and last for a relatively short time(~ hundreds of msec). Under one certain testing configuration, the electrons trapped in the PCBM can also be preserved in a nonvolatile manner for a long-term period. Its integrated platform with extremely low stand-by power should pave a promising road toward next-generation neuromorphic systems, which would emulate the brain power of 20W.