본 연구에서는 바이오매스로서 코코넛 폐기물을 600℃에서 열분해하여 생성된 수상오일(water soluble oil)을 얻었다. 선박유로 사용되는 MDO(Marine Diesel Oil)와 바이오매스로서 코코넛 폐기물을 열분해하여 생성된 수상오일을 MDO에 15∼20% 까지 혼합 후 유화시켜 제조된 바이오에멀젼 연료의 연소 특성에 대하여 연구 하였다. 엔진 배출가스 및 온도, 출력을 측정하기 위하여 엔진 다이나모메터를 사용하였다. 바이오에멀젼 연료는 수분이 함유되어 있어서 연소실내의 기화잠열을 빼앗아가 배출가스의 온도를 낮춰주는 것으로 나타났다. 바이오에멀젼 연료에 함유된 수분이 연소실내에서 미세폭발을 일으켜 연료를 잘게 쪼개어 주어 매연을 감소시키는 것으로 나타났다. 바이오에멀젼 연료의 사용으로 연소실내의 온도 감소는 질소산화물 배출을 저감하는 것으로 나타났다. 바이오오일 함유량이 증가 하면 수분함량도 증가하여 전체 발열량이 줄어들게 된다. 따라서 출력이 바이오에멀젼 연료 사용량에 비례하여 감소하는 특성을 나타내었다. 선박용 연료로 사용되는 중질유는 매연과 질소산화물을 많이 배출한다. 선박용 연료로 바이오에멀젼 연료를 사용하면 매연과 질소산화물 배출을 줄여줄 수 있을 것으로 기대된다.

Co Evolutionary Structural Design(CESD) Framework is presented, which can deal with the load design and structural topology design simultaneously. The load design here is the exploration algorithm that finds the critical load patterns of the given structure. In general, the load pattern is a crucial factor in determining the structural topology and being selected from the experts어 intuition and experience. However, if any of the critical load patterns would be excluded during the process of problem formation, the solution structure might show inadequate performance under the load pattern. Otherwise if some reinforcement method such as safety factor method would be utilized, the solution structure could result in inefficient conservativeness. On the other hand, the CESD has the ability of automatically finding the most critical load patterns and can help the structural solution evolve into the robust design. The CESD is made up of a load design discipline and a structural topology design discipline both of which have the fully coupled relation each other. This coupling is resolved iteratively until the resultant solution can resist against all the possible load patterns and both disciplines evolve into the solution structure with the mutual help or competition. To verify the usefulness of this approach, the 10 bar truss and the jacket type offshore structure are presented. SORA(Sequential Optimization & Reliability Assessment) is adopted in CESD as a probabilistic optimization methodology, and its usefulness in decreasing the computational cost is verified also.