발전용 가스터빈의 연소모드 변환과정에서 연료공급계통의 과도유동을 사용한 연소특성해석

정재화(Jaehwa Chung),서석빈(Seokbin Seo),김시문(Simoon Kim),김종진(Jongjin Kim),안달홍(Dalhong Ahn),차동진(Dongjin Cha) 대한기계학회 2002 대한기계학회 기타 간행물 Vol.2002 No.11

분류층 가스화기에서 운전온도 분석을 위한 석탄회 점도모델 적용

정재화(Chung, Jaehwa),이중원(Lee, Joongwon),박세익(Park, Seik),김시문(Kim, Simoon) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.05

고온고압에서 운전되는 분류층 석탄가스화기에서 석탄의 회성분을 용융슬래그로 원활하게 배출하는 것은 석탄가스화기의 안정적인 운전을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 분류층 석탄가스화기에서 원활한 슬래그의 배출조건을 파악하기 위해서 여러 슬래그 점도예측 모델들을 사용하여 가스화기의 운전온도 변화에 따른 슬래그의 점도변화를 해석하여 점도해석모델들의 적용성을 비교분석하였다. 본 연구에서 선정한 가스화기 설계탄의 회 성분을 토대로 슬래그의 점도를 계산한 결과 점도해석 모델별로 온도에 대한 점도 값이 매우 상이하게 예측되었다. 또한 설계탄에 대한 점도예측 모델들을 적용한 계산결과로부터 슬래그의 점도가 80 poise가 되는 온도인 T_{80}이 매우 높은 값으로 예측되었다. 따라서 가스화기의 운전온도에서 용융 슬래그를 원활하게 배출하기 위해서 설계탄에 Flux를 첨가하여 슬래그의 점도를 낮추어 줄 필요가 있음을 알았다. 기존의 점도예측 모델들 중에 점도 예측 값이 중간치 정도의 경향을 보이는 Hoy가 개발한 모델을 기준으로 가스화기의 적정 운전온도에서 Flux로 첨가할 석회석 양을 산출하였다. 본 슬래그 점도모델들의 적용 결과로부터 실제 가스화기의 운전이나 설계에 슬래그의 특성을 파악하여 운전조건 도출이나 해석에 활용하기 위해서는 운전예정인 탄종에 대한 점도측정 실험을 병행하여 적정한 점도 예측모델을 선정하는 것이 중요함을 알 수 있었다.

IGCC용 분류층 석탄가스화기 내부에서의 슬래그 거동 예측

정재화(Chung, Jaehwa),지준화(Chi, Junhwa),이중원(Lee, Joongwon),김시문(Kim, Simoon),서석빈(Seo, Seokbin),박호영(Park, Hoyoung) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11

고온고압에서 운전되는 IGCC용 분류층 석탄가스화기는 석탄에 포함된 회 성분을 대부분 용융 슬래그 형태로 가스화기 벽을 타고 흘러내리게 하여 가스화기 하부로 배출시킨다. 이러한 용융 슬래그를 원활하게 배출시키는 것은 가스화기의 안정적인 운전에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 슬래그 층 내의 물질수지, 운동량 및 에너지 보존을 고려하여 석탄가스화기내의 슬래그 거동을 해석할 수 있는 모델 식을 유도하였다. 유도된 슬래그 거동 모델 식들을 적용하고 가스화기의 형상을 고려하여 가스화기 내부에서의 슬래그 거동을 해석하였다. 또한 슬래그 물성치들인 슬래그 점도, 슬래그 비열, 슬래그 밀도, 슬래그 열전달 계수 등을 슬래그의 조성 변화에 따라 별도로 산정하여 슬래그 해석의 입력 데이터로 사용하였다. 슬래그에 첨가되는 석회석의 비율을 해석의 주요 변수로 사용하여 가스화기 하부에서 용융 슬래그 및 고체 슬래그 두께, 용융 슬래그 층 내부에서의 슬래그 점도분포 및 슬래그 속도분포 등 슬래그 거동의 주요 특성들을 예측하였다. 해석결과로 석탄에 석회석의 첨가량을 증가시키면 슬래그의 임계점도온도(temperature of critical viscosity)와 점도가 낮아지므로 가스화기 벽면에서의 용융 슬래그의 유동속도는 빨라지며, 고체 슬래그와 용융 슬래그의 두께가 감소하는 것을 정량적으로 확인할 수 있었다.

Design of a 20 Tons/Day Gasification Test Bed

정재화(Chung, Jaehwa),서석빈(Seo, Seokbin),서혜경(Seo, Haikyung),지준화(Chi, Junhwa) 한국신재생에너지학회 2010 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.06

To develop domestic IGCC gasification technology, a gasification test bed with a capacity of 20 tons/day has been designed. The main components of the test bed designed are a coal pulverizing and feeding facility, a gasifier, a syngas cooler, a gas treatment unit, oxygen and nitrogen tanks, and flare stack. For wide applications to the development of advanced coal gasification technology, many special functions have been given to it such as syngas recirculation, char recirculation, and multiple stage gasification. The test bed will be used for testing the characteristics of various types of coals, deriving optimum conditions for efficient gasifier operation and trouble shooting for the Korea IGCC demonstration plant. It will also be applied as a useful tool to develop scale-up design technology of IGCC and proceed to commercialization.

Spark SQL 기반 고도 분석 지원 프레임워크 설계

정재화 ( Jaehwa Chung ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.10

기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다. As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark platform stack, Spark SQL unveiled recently to make Spark able to support distributed processing framework based on SQL. However, Spark SQL cannot effectively handle advanced analytics that involves machine learning and graph processing in terms of iterative tasks and task allocations. Motivated by these issues, this paper proposes the design of SQL-based big data optimal processing engine and processing framework to support advanced analytics in Spark environments. Big data optimal processing engines copes with complex SQL queries that involves multiple parameters and join, aggregation and sorting operations in distributed/parallel manner and the proposing framework optimizes machine learning process in terms of relational operations.

실세계 도로 네트워크 환경에서의 이동객체 패턴기반 분산 예측 프레임워크 설계

정재화(Jaehwa Chung) 한국디지털콘텐츠학회 2014 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.4

Recently, due to the proliferation of mobile smart devices, the innovation of bigdata, which analyzes and processes massive data collected from various sensors implaned in smart devices, expands to LBSs. Many location prediction techniques for moving objects have been studied in literature. However, as the majority of studies perform location prediction which depends on specific applications, they hardly reflect the technical requirements of next-generation spatio-temporal information services. Therefore, this paper proposes the design of general-purpose distributed moving object prediction query processing framework that is capable of performing primitive and various types of queries effectively based on massive spatio-temporal data of moving objects in real-world space networks.

데이터 샘플링을 통한 각 기반 공간 분할 병렬 스카이라인 질의처리 기법

정재화 ( Jaehwa Chung ) 한국컴퓨터교육학회 2015 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.18 No.5

상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다. In the environment that the complex conditions need to be satisfied, skyline query have been applied to various field. To processing a skyline query in centralized scheme, several techniques have been suggested and recently map/reduce platform based approaches has been proposed which divides data space into multiple partitions for the vast volume of multidimensional data. However, the performances of these approaches are fluctuated due to the uneven data loading between servers and redundant tasks. Motivated by these issues, this paper suggests a novel technique called MR-DEAP which solves the uneven data loading using the random sampling. The experimental result gains the proposed MR-DEAP outperforms MR-Angular and MR-BNL scheme.

MapReduce 환경에서의 실시간 LBS를 위한 이동궤적 데이터 색인 및 검색 시스템 설계

정재화(Jaehwa Chung) 한국디지털콘텐츠학회 2013 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.3

In recent, proliferation of mobile smart devices have led to big-data era, the importance of location-based services is increasing due to the exponential growth of trajectory related data. In order to process trajectory data, parallel processing platforms such as cloud computing and MapReduce are necessary. Currently, the researches based on MapReduce are on progress, but due to the MapReduce’s properties in using batch processing and simple key-value structure, applying MapReduce framework for real time LBS is difficult. Therefore, in this research we propose a suitable system design on efficient indexing and search techniques for real time service based on detailed analysis on the properties of MapReduce.

다중선 최근접 객체 질의

정재화(JaeHwa Chung),장홍준(HongJun Jang),정경호(KyungHo Jung),김성석(SungSuk Kim),길준민(JoonMin Gil),정순영(SoonYoung Jung) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의(Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의(Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.

발전용 가스터빈의 연소진동 측정용 소프트웨어 개발 및 적용

정재화(Jaehwa Chung),서석빈(Seokbin Seo),이민철(Mincheol Lee),안달홍(Dalhong Ahn),차동진(Dongjin Cha) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.6

The object of the present paper is to introduce the combustion oscillation measurement software system developed by KEPRI(Korea Electric Power Research Institute) and to show application examples used to measure combustion dynamics in the DLN gas turbines on site in Korea. The software system was implemented with a commercial general purpose DASYLab version 6.0 code which can be operated under MS Windows environment. The developed software system has many important key functions such as acquisition of combustion dynamic pressure signals, the FFT analysis, time analysis, and displaying and saving the measured data.