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- 저자 : 신창훈(Chang-Hoon Sin) (검색결과 3 건)
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도심 내 버스정류장 부근의 에어로졸 입자 크기 및 형상 관찰
정상빈,허기준,신창훈,조원경,이병욱,Jeong, Sang Bin,Heo, Ki Joon,Sin, Chang Hoon,Zhao, YuanQing,Lee, Byung Uk 한국입자에어로졸학회 2016 Particle and Aerosol Research Vol.12 No.4
People in metropolitan cities can be exposed to particulate air pollutants at public transportation systems such as bus stops. In this study, we sampled aerosol particles with an impactor at a bus stop. We analyzed the shapes of these particles with an optical microscope. It was estimated that fibers, silicons, byproducts of combustion, and pollens existed in the air environments at the bus stop with analysis of shapes of sampled particles.
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송재영(Jae-Young Song),신창훈(Chang-Hoon Sin) 한국항해항만학회 2005 한국항해항만학회지 Vol.29 No.3
본 연구는 부산항을 포함한 세계 주요 컨테이너 항만들의 효율성을 DEA(Data Envelopment Analysis)모형을 통해 상대적으로 분석함으로써, 부산항의 현재 위치와 더 효율적인 항만이 되기 위해 벤치마킹(Benchmarking) 해야 할 대상을 구체화 하였다. 또한, 본 연구에서는 일정시점의 효율성 분석이 아닌 1995년~2001년까지 7개년의 효율성을 시계열적으로 분석함으로써 각 항만의 효율성 변화를 살펴보았다. 분석 결과, 부산항은 95년, 96년을 제외한 나머지 연도에 대해서 비효율적인 항만으로 구분되었으며, 97년 이래로 효율성 지수가 다소 증가하고 있는 것으로 나타났다. This paper presents the measurement of efficiency for container ports. Data envelopment analysis(DEA), as it is called, has particular applicability in the service sector. Applying mathematical programming techniques, DEA enables relative efficiency ratings to be derived within a set of analysed units. This paper investigates the efficiency employing DEA Model on data for 53 container ports covering 1995~2001 in the world and the change in efficiency for 7 years. As a results, port of Busan was evaluated as inefficiency port compare with major ports of the world except 1995year and 1996year. But After 1997year, efficiency of Busan port is increasing somewhat better every year.
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이선민(Sun-Min Lee),정지헌(Ji-Hun Jung),신창훈(Chang-Hoon Sin),권순일(Sun-Il Kwon) 한국가스학회 2013 한국가스학회지 Vol.17 No.4
본 연구에서는 캐나다 셰일가스전에 위치한 2개의 생산정에 대해 생산특성에 따라 적절한 생산자료 분석기법을 이용하여 분석을 수행하였다. Case A 생산정의 경우 생산자료가 매우 가변적으로 나타나 시간과 중첩시간을 적용하여 비교분석을 실시하였다. 유동영역을 구분하기 위해 생산자료를 로그-로그 그래프에 도시한 결과 천이 유동구간만 나타났다. 시간과 중첩시간을 적용하여 자극을 받은 저류층 면적이 각각 180, 240 acres로 산출되었고, 원시가스부존량은 15, 20 Bscf로 계산되었다. 그러나 산출된 저류층 면적은 경계영향유동자료로부터 산출된 것이 아니기 때문에 최소 값으로 판단된다. 이에 저류층 면적과 감퇴지수에 대한 생산성 예측을 수행하였다. 그 결과 감퇴지수가 0.5, 1로 커질수록 궁극가채량이 1.2배와 1.4배로 증가하였다. 또한 저류층 면적이 240에서 360 acres로 커지면 궁극가채량이 1.3배 증가되는 것을 확인할 수 있었다. Case B의 고압 저류층에 위치한 생산정은 상부지층압에 따른 지층압축률과 투과도를 적용하여 분석하였다. 지역학적 영향을 적용한 경우와 아닌 경우를 비교한 결과, 저류층 면적은 1.4배, 원시가스부존량이 1.5배로 증가하였다. 셰일 가스전 현장자료에 대한 분석 결과, 분석 방법에 따라 원시가스부존량, 궁극가채량 등 향후 생산성 예측이 크게 달라지므로 생산자료에 따라 유사시간, 중첩시간, 지역학적 분석 등의 적절한 분석방법을 적용하여야 정확한 생산자료 분석이 가능할 것으로 판단된다. This paper presents production data analysis for two production wells located in the shale gas field, Canada, with the proper analysis method according to each production performance characteristics. In the case A production well, the analysis was performed by applying both time and superposition time because the production history has high variation. Firstly, the flow regimes were classified with a log-log plot, and as a result, only the transient flow was appeared. Then the area of simulated reservoir volume (SRV) analyzed based on flowing material balance plot was calculated to 180 acres of time, and 240 acres of superposition time. And the original gas in place (OGIP) also was estimated to 15, 20 Bscf, respectively. However, as the area of SRV was not analyzed with the boundary dominated flow data, it was regarded as the minimum one. Therefore, the production forecasting was conducted according to variation of b exponent and the area of SRV. As a result, estimated ultimate recovery (EUR) increased 1.2 and 1.4 times respectively depending on b exponent, which was 0.5 and 1. In addition, as the area of SRV increased from 240 to 360 acres, EUR increased 1.3 times. In the case B production well, the formation compressibility and permeability depending on the overburden were applied to the analysis of the overpressured reservoir. In comparison of the case that applied geomechanical factors and the case that did not, the area of SRV was increased 1.4 times, OGIP was increased 1.5 times respectively. As a result of analysis, the prediction of future productivity including OGIP and EUR may be quite different depending on the analysis method. Thus, it was found that proper analysis methods, such as pseudo-time, superposition time, geomechanical factors, need to be applied depending on the production data to gain accurate results.
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