자율주행차량의 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 발전은 자율주행차량의 상용화를 가속화하고 있지만, 그 안전성을 입증하기 위한 충분한 테스트와 검증이 필요하다. 실제 차량을 이용한 대규모 테스트는 비용과 시간뿐만 아니라 다양한 시나리오를 구현하고 평가하 는 데 어려움이 있어, 다수의 연구자들은 시뮬레이션을 활용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 차량 시뮬레이션 소프트웨어인 CarMaker와 교통 흐름 시뮬레이션인 VISSIM을 결합하여 공동으로 시뮬레이션을 진행한다. 또한 두 시뮬레이션의 장점 을 결합하여 자율주행차량의 데이터를 보다 포괄적으로 분석할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 시뮬레이션 결과, 각각의 시뮬레이션 에서 얻은 Ego Vehicle의 속도 값은 미세한 차이를 보였으며, 이는 실시간 시뮬레이션의 통신 과정에서 발생하는 오류로 해석된다. 또 한, 특정 시나리오에서는 차량이 급정지 후 출발하는 형태를 보였으며, 이는 자율주행차량이 주변 차량의 주행을 인식하여 주행 패턴 에 변화를 주는 것으로 해석된다. 향후에는 도심 도로에서의 자율주행 평가를 통해 복잡한 교통 상황과 불확실한 요소들로 인해 어려 운 문제를 겪는 상황을 분석할 수 있을 것으로 기대된다.

Self-Powered Neutron Detector (SPND) is one of devices for in-core fluxes detecting without external electricity source. SPND consisted with emitter, insulator and collector. When neutrons reacted with emitter material, it generates electrons and these electrons cross insulator area to make electric signal in collector area. For calculating sensitivity of SPND with Monte-Carlo code such as MCNP, many physical components must be considered. Cobalt shows that prompt signal and relatively low signal comparing with other delayed signal SPNDs. Initial sensitivity was calculated as 4.28×10−22 A/nv-cm for one electron. Due to Cobalt’s complex decay chain and maintaining high efficiency of SPND, it is necessary to analysis the effect of activation of emitter. Therefore, the DPA (Displacements Per Atom) assessment and activation analysis of the detector components have been evaluated with MCNP 6.2 and ORIGEN-S. With these activation analysis results, that is expected to be used to determine the shielding thickness of the storage system.

매립지에서 발생되는 바이오 가스를 정제하여 고순도 메탄을 얻음으로써 높은 열량을 갖는 가스로 전환 시킬 수 있다. 이를 자동차 연료나 도시가스로 활용할 경우 경제적 효과가 매우 클 것으로 예상된다. 본 연구에서는 다양한 조건 의 공급기체 변화와 그에 따른 공정조건의 변화를 통해 최종 메탄농도 95%와 회수율 95%를 만족하는 3단 중공사막 모듈 재순환 공정에 대하여 메탄과 이산 화탄소 혼합기체 투과실험으로 얻은 메탄 분압의 함수로 나타낸 투과도를 이용하여 메탄농도 75%∼80%, 공급유량 30 L/min∼100 L/min, 공급압력 5 atm∼15 atm, 막면적 0.85 m2∼3.42 m2 으로 변화시켜 전산모사를 수행하였으며, 이러한 조건 변화들에 따른 메탄순도와 회수율의 변화를 전산모사 하고자 하였다.

메탄을 순도 95% 이상으로 분리, 회수하기 위하여 메탄에 대한 분리특성이 우수한 폴리설폰 중공사 분리막 모듈 을 2단으로 연결하고 재순환 흐름을 이용하여 회수율을 90% 이상으로 유지할 수 있도록 공정을 설계하였다. 이렇게 설계된 2단 공정을 통한 메탄 분리 거동 특성을 이론적으로 예측하기 위하여 Compaq Visual Fortran 6.6 소프트웨어를 이용하여 수 치 해석하였다. 개발한 프로그램을 사용하여 수치 해석을 수행한 결과 공정 변수에 따라 최종 메탄의 농도 변화에 미치는 영향을 고찰할 수 있었다. 공급 기체 압력과 분리막 길이와 공급측 메탄 농도 증가, 유량이 감소함에 따라 최종 생산물 내 메탄 농도 증가를 관찰할 수 있었으며, 메탄의 회수율은 감소함을 알 수 있었다.

폴리설폰 분리막을 이용한 바이오 메탄 가스 농축 특성을 수치 해석적 방법으로 분석하였다. Compaq Visual Fortran 6.6 소프트웨어를 사용하여 분리막 모듈 2단 공정을 수치 해석하였다. 전산 모사 결과 다음과 같은 결과들을 얻을 수 있었다. 공급측 압력이 높고 분리막 면적이 넓고 공급 유량이 적고 공급 기체 내 메탄 몰분율이 낮을수록 메탄의 순도는 높아지고 회수율은 감소함을 알 수 있었다. 주어진 전형적인 메탄 공급 농도 0.5 몰분율 조건에서는 2단 공정으로는 메탄 순도 95%와 메탄 회수율 95%를 얻기 어려우므로 이와같은 목적을 충족시키기 위해서는 3단 공정으로 구성하거나 공급 기체 내의 메탄 순도를 어느 수준 높일 필요가 있을 것으로 판단된다.

매립지에서 발생되는 바이오 가스를 정제하여 고순도 메탄을 얻음으로써 높은 열량을 갖는 가스로 전환 시킬 수 있다. 이를 자동차 연료나 도시가스로 활용할 경우 경제적 효과가 매우 클 것으로 예상된다. 본 연구에서는 다양한 조건의 공급기체 변화와 그에 따른 공정조건의 변화를 통해 최종 메탄농도 95%와 회수율 95%를 만족하는 3단 중공사막 모듈 재순환 공정에 대하여 메탄과 이산화탄소 혼합기체 투과실험으로 얻은 메탄 분압의 함수로 나타낸 투과도를 이용하여 메탄농도 75%∼80%, 공급유량 30 L/min∼100 L/min, 공급압력 5 atm∼15 atm, 막면적 0.85 m²∼3.42 m²으로 변화시켜 전산모사를 수행하였으며, 이러한 조건 변화들에 따른 메탄순도와 회수율의 변화를 전산모사 하고자 하였다.

A model coupling a meteorological predictive model and a vegetation photosynthesis and respiration model was used to simulate CO2 concentrations over coastal basin areas, and modeling results were estimated with aircraft observations during a massive sampling campaign. Along with the flight tracks, the model captured the meteorological variables of potential temperature and wind speed with mean bias results of 0.8℃, and 0.2 m/s, respectively. These results were statistically robust, which allowed for further estimation of the model’s performance for CO2 simulations. Two high-resolution emission data sets were adopted to determine CO2 concentrations, and the results show that the model underestimated by 1.8 ppm and 0.9 ppm at higher altitude over the study areas during daytime and nighttime, respectively, on average. Overall, it was concluded that the model’s CO2 performance was fairly good at higher altitude over the study areas during the study period.

The Weather Research and Forecasting (WRF) model and Vegetation Photosynthesis and Respiration Model (VPRM) were coupled to simulate atmospheric CO2 concentrations. The performance of the WRF-VPRM to simulate regional scale CO2 concentration was estimated over coastal basin areas. Either Hestia 2011(HST) or Vulcan 2002(VUL) anthropogenic CO2 emission data were used in two numerical experiments for the study regions. Simulated meteorological variables were validated with ground and background CO2 measurement data, and the results show that the model captured temporal variations of CO2 concentration on a daily basis. CO2 directional analysis revealed that the dominant CO2 emission sources are located S and SW. The simulated Net Ecosystem Exchange (NEE) agreed relatively well with measured CO2 fluxes at each vegetation class site, showing approximately 40% at max improvement at shrub areas.