최근 국제해사기구(IMO)를 비롯한 국제사회에서 선박의 대기오염 배출 규제를 강화하고 있으며, 배기가스 배출을 줄이기 위한 친환경 선박 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그중에서도 풍력 보조 선박추진 시스템 중 하나인 로터 세일(Rotor Sail, RS)이 다시금 주목 받고 있다. RS는 선박 데크에 설치되는 원통형 실린더 장치로 마그누스 효과를 사용하여 유체 동역학적 양력을 생성하는 장치이다. 이는 차세대 친환경 보조 추진 기술 중 하나이며, RS 적용 선박을 개발한 Enercon 社에서는 약 30% 이상의 연료 절감이 가능하다고 발표했다. 본 연구에서는 다중 RS를 선박에 설치할 경우 RS 간격 및 배열 형태와 같은 최적의 설치 조건을 선정하고자 하였으며, RS 배열에 따른 유동특성을 확인하기 위하여 AR(Aspect Ratio) = 5.1, SR(Spin Ratio) = 1.0 및 로터세일 지름과 엔드 플레이트 지름 비( )= 2.0 로 고정하고 자유 유속 U = 5 m/s로 풍향은 +y 축 단방향에 대한 조건만 고려하였다. 배열 조건은 횡방향 거리는 +x 축 방향으로 3D ~ 15D까지 3D 간격 으로 총 5가지 조건을, 종방향 거리는 +y 축 방향으로 5D ~ 25D까지 5D 간격으로 총 5가지 조건을 설정하였으며, 사각 형태(□)와 마름모 형태(◇) 배열에 따른 양력계수( ), 항력계수( )와 공기역학적 효율( / )을 비교하였다. 결과적으로 종방향 간격에 따른 RS의 영향은 크게 차이가 없었으나, 횡방향 간격에 따른 RS 유동특성의 경우 두 RS가 바람 방향에 거의 일치할 때 RS의 상호작용 효과가 가장 크게 나타났다. 배열에 따른 RS 유동특성의 경우, 전방(0°) 방향에서 바람이 불 때 마름모 형태(◇) 배열이 RS 간의 후류 영향을 가장 덜 받는 것으로 나타났다.

사출성형공정은 열가소성 수지를 가열하여 유동상태로 만들어 금형의 공동부에 가압 주입한 후에 금형 내에서 냉각시키는 공정으로, 금형의 공동모양과 동일한 제품을 만드는 방법이다. 대량생산이 가능하고, 복잡한 모양이 가능한 공정으로, 수지온도, 금형온도, 사출속도, 압력 등 다양한 요소들이 제품의 품질에 영향을 미친다. 제조현장에서 수집되는 데이터는 양품과 관련된 데이터는 많은 반면, 불량품과 관련된 데이터는 적어서 데이터불균형이 심각하다. 이러한 데이터불균형을 효율적으로 해결하기 위하여 언더샘플링, 오버샘플링, 복합샘플링 등이 적용되고 있다. 본 연구에서는 랜덤오버샘플링(ROS), 소수 클래스 오버 샘플링(SMOTE), ADASTN 등의 소수클래스의 데이터를 다수클래스만큼 증폭시키는 오버샘플링 기법을 활용하고, 데이터마이닝 기법을 활용하여 품질예측을 하고자 한다.

국제해사기구(IMO)는 국제해운 분야의 온실가스(Green House Gas, GHG) 감축을 위하여 각국의 기술 개발 및 에너지 효율성 제 고에 관한 정책 시행을 적극적으로 권장하고 있다. 이러한 IMO의 환경규제와 관련된 정책들은 해운 분야 전반에 큰 영향을 미치고 있으 며, 선주들에게도 막대한 부담으로 작용하고 있다. 선박에서 발생하는 GHG 배출을 억제하기 위한 가장 합리적인 방안은 탄소제로배출 (Zero Emission) 선박의 개발로 귀결된다. 즉 친환경 연료로 추진하는 연료전지선박(Fuel Cell Ship, FCS)의 개발이 IMO의 규제를 벗어날 수 있는 대안인 것이다. 아시아, 북미, 유럽 등의 각국에서는 독자적으로 PEMFC를 개발 및 생산하여 국제공인등록 기관으로부터 형식승인 인증을 획득함으로써 국제표준화의 선점을 추구하고 있다. 현재 다양한 연료전지(Fuel Cell, FC) 중에서 선박용으로 권장하는 것은 크게 고 분자전해질 연료전지(PEMFC), 용융 탄산염 연료전지(MCFC) 및 고체산화물형 연료전지(SOFC) 등의 세종류가 있다. 본 연구에서는 글로벌 FC 시장에서 지속적인 성장이 예상되는 PEMFC를 대상으로 하여 국내외 개발 동향, 제조업체별 규격, 성능 및 선박에 적용한 실증적 사례 를 분석하였다. 그리고 PEMFC를 선박에 적용할 경우, 고려해야 할 사항과 개발 방향에 관하여 제안하고자 하였다.

국제해사기구(IMO)의 온실가스(GHG) 감축 전략과 같은 환경규제를 강화함에 따라 친환경 선박 및 대체 연료 등 기술 개발이 확대되고 있다. 그의 일환으로 해운사와 조선사를 중심으로 에너지 저감과 풍력 추진 기술을 활용한 선박 추진 기술이 대두되고 있다. 풍 력 추진 기술의 확보와 실증 연구를 조선 및 해운 분야에 도입함으로써 친환경 기술을 활용한 고부가가치 시장을 창출할 수 있으며, 운항 선박의 연료 소비율을 줄임으로써 연비를 약 6~8 % 정도 향상시켜 GHG의 감축을 기대할 수 있다. 로터 세일(Rotor Sail, RS) 기술은 원형 실린더가 일정한 속도로 회전하여 유체를 통과할 때 실린더의 수직 방향으로 유체역학적 힘을 발생시키는 기술이다. 이를 마그누스 효과 (Magnus Effect)라고 하며, 본 연구에서는 선박에 설치된 풍력보조추진 시스템인 RS 주위의 난류 유동특성에 관한 수치해석적 연구를 통하 여 추진효율을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 그래서 RS의 공기 역학적 힘에 영향을 미치는 매개변수로써 속도비(Spin Ratio, SR)와 종횡비(Aspect Ratio, AR) 변화에 따른 양력계수( )와 항력계수( )를 도출하였고, RS 끝단 플레이트(End Plate, EP) 적용에 따른 RS 주변 유동특성을 비교하였다.

수소는 산소와 반응하여 전기에너지를 만들고 부산물로 물을 생성하므로 친환경 선박의 대체 연료로 대두되고 있다. 그러나 수소는 일반 화석연료와는 달리 낮은 점화 에너지와 높은 가연성 범위로 인하여 폭발의 위험성이 높은 물질이다. 그래서 선박에서 사용 되는 수소의 안전성을 확보하기 위해서 수소의 누출․확산에 관한 유동 특성을 연구하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 선박 내부 와 같은 밀폐공간에서 수소가 누출되었을 때 누출량, 통풍량, 환기 방식 등이 환기 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 수치적 해석을 수행하였다. 수치해석에는 CFD 상용 소프트웨어인 ANSYS CFX ver 18.1을 이용하였다. 누출량은 1  = 1 g/s로 하여 1 , 2 , 3 로 변경하 였고, 통풍량은 1 Q = 0.91 m/s로 하여 1 Q, 2 Q, 3 Q로 변경하였으며 환기 방식은 typeⅠ, typeⅡ, typeⅢ로 변경하면서 환기 성능을 분석하였 다. 누출량이 1 에서 3 로 증가할수록 저장실 내의 수소 몰분율(HMF)는 약 2.4 ~ 3.0배 높게 나타났으며 통풍량 증가는 누출량에 대비하 여 약 62.0 ~ 64.8 % 정도 환기 성능이 개선에 효과가 있었다. 그리고 폭발의 위험성을 낮추기 위한 통풍량은 최소 2 Q 이상 되어야 하며, 수 소탱크 저장실 내부의 부압 형성을 위해서는 type Ⅲ가 가장 적합한 방식이라고 판단하였다.

수소는 지구 온난화의 주범인 온실가스(GHG) 배출을 감소시키고 선박용 친환경 연료로서 대두되고 있다. 수소는 가연 하한계 (Lower Flammability Limit, LFL)가 4 ~ 75 %이고 폭발 위험성이 큰 물질이다. 그래서 선박용으로 사용되려면 누출에 대비한 안전성이 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에서는 수소탱크 저장실에서 수소 누출이 발생한 경우, 급․배기구의 면적 변화가 환기 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 급․배기구의 면적은 1A = 740 mm × 740 mm이며 저장실 표면에 크기 및 위치 변경이 쉽도록 설정하였다. CFD 상용 소프트웨 어인 ANSYS CFX ver 18.1을 이용하여 급․배기구의 면적을 1A, 2A, 3A, 5A로 변경하였고, 면적 변화에 따른 저장실 내의 수소 몰분율을 분석하였다. 그 결과 급기구 면적이 배기구 면적 증가에 비해 누출 수소의 농도를 더 감소시켰으며 단일 급기구보다 최소 2A 이상에서 환기 성능이 향상되었다. 급기구의 면적이 증가할수록 수소 층화가 저장실 상부부터 균일하게 형성되었지만 LFL 범위는 벗어나 있었다. 그러나 배기구는 면적을 단순히 증가하는 것만으로는 환기 성능에 미치는 영향은 미비하였다.

Rice is widely dominated by two strain, Indica (Oryza sativa indica) and Japonica (Oryza sativa japonica), and there is a great amount of the genetic diversity between two strain. Understanding the genetic difference and variants between two strain requires high-quality reference genome information. While Nipponbare, a japonica reference sequence, has been mainly used as the rice reference genome, the Indica reference sequences, R93-11 and R498, were recently published. Based on the two reference sequences, in this study, we investigated the effect of the reference genome in the rice genetic study. To this end, we utilized relevant bioinformatic tools and statistical methods to analyze all possible combinations of the reference genome and the variety. In this way, we suggested possible combinations of the reference sequence and the variety suitable for the genetic study of rice.

본 연구의 목적은 슬리브 이음된 배관 사이의 간극과 Re가 변할 때 배관 내의 유동은 어떻게 변하는지 조사함으로써 조정관 설치 시에 압력손실과 난류 강도를 감소시킬 수 있는 배관 간극(Lp)을 파악하는 것이다. 슬리브 이음된 배관 두께(tp)는 5 mm로 고정 하고 Lp는 10, 50, 100 및 200 mm로 하여 슬리브 이음부의 속도, 압력 분포, 재순환 영역에서의 재부착점 길이 및 Re와의 상관관계를 해석하였다. 상용 프로그램인 Ansys fluent 18.1을 이용하였고, Re의 범위는 200 ≤ Re ≤ 5,000으로 하여 층류에서 난류까지 슬리브 이음부의 유동 특성을 파악하였다. 슬리브 이음부의 확대비와 축소비는 각각 1.2와 0.83이였고 Lp가 일정할 때 Re가 커질수록 슬리브 하류가 장자리(edge)의 난류 강도와 압력 변화가 크게 나타났다. 이는 슬리브 벽면에서의 유동이 tp에 의해 흐트러지고 속도 에너지의 손실이 발생하면서 슬리브 이음부의 가장자리에 영향을 미친 것으로 판단된다. Lp가 10 mm 이하의 경우, Re가 증가함에 따라 가장자리의 난류 강도에는 큰 변화가 없었다. 재순환 영역에서의 재부착점은 Lp가 10 mm 이하에서 나타나지 않았으며 와(vortex)의 영향도 없었다. 3,000 ≤ Re의 경우, Lp가 증가함에 따라 슬리브 이음부 벽면에서의 재부착점 길이는 거의 일정하였다.

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.

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 gas energy consumption in an air handling unit. To this end, we consider the volatility of the time series and demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the gas 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 gas 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 gas consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, 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 and the gas energies.

Cost allocation studies on the rational allocation method for the common cost of the joint products or services that provide different benefits to each economic entity under the constraints of the efficiency and fairness. Cooperative game theory is often used for cost allocation and studies on a fair and efficient allocation of the utility if some feasible utility for a whole or subset of the players in a game is given. This study shows a variety of cooperative game theory approaches and discusses the pros and cons of each approach.

If the coalition of players orders the product together, then they can reduce the inventory costs such as ordering cost and holding cost. Inventory game can be defined as the allocation of the inventory costs to the players in a fair and rational manner. The characteristics recommended for the solutions provided by the method for the inventory game are completeness, rationality, and marginality. The solutions that satisfy these characteristics are in the core, where the proportional method may depend on the allocator. This study has found out that the solutions of the proportional method with some allocators for economic order quantity model exist in the core.

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.

In this study, we proposed a method for correcting non-compliance of the web standard in webpages based on the characteristics of sampled webpages. We collected about 70,000 webpages by using a web crawler and analyzed them by applying various statistical methods. We found that the top three most frequent types of errors and warnings consist of about 60% and 80% of the total number of errors and warnings, respectively. Based on these results, we focus on correcting four most frequent errors and warnings, and showed that the strategy corrected about 95% of these errors and warnings. In addition, we found that different types of errors and warnings are correlated in such a way that correcting one type of error or warning influences on the correction of another types.