17 research outputs found
์์ ์์ฐ๋ฏน์ค๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ ์์์ฐจ์ ํ์ฐ๊ณผ ํ๊ฒฝ์ ์ํฅ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ํ๋๊ณผ์ ๊ธฐ์ ๊ฒฝ์ยท๊ฒฝ์ ยท์ ์ฑ
์ ๊ณต, 2021. 2. ์ด์ข
์.With global climate change emerging as a growing problem by the day, transitioning from the existing era of internal combustion engine vehicles (ICEVs) to the era of alternative fuel vehicles (AFVs) is getting closer. Among AFVs, hydrogen fuel cell vehicles (HFCVs), along with electric vehicles (EVs), are considered to be the next generation of vehicles that will change the state of the future vehicle market, due to their eco-friendliness. However, to establish the eco-friendliness of AFVs, a process of evaluating the environmental aspects of the fuel production process has to be preceded. In this respect, this study attempts to predict the future vehicle market based on consumers preferences considering the fuel production mix of EVs and HFCVs, in order to analyze the environmental impact from diffusion of HFCVs. This study analyzed consumers preferences using the mixed logit model, and the empirical analysis shows that South Korean consumers prefer EVs operated by renewable energy-oriented generation mix the most followed by EVs operated by current generation mix. In terms of HFCVs, there was no difference between consumers preference toward HFCVs operated by the hydrogen produced mainly from steam methane reforming (SMR) process and HFCVs operated by the hydrogen produced mainly from electrolysis process. From the estimation results of the choice experiment, this study conducted scenario analysis to expect the future GHG emissions rate from HFCVs by different hydrogen production mix in 2030. About twice the difference in environmental impact was shown as a result of the diffusion of HFCVs according to the two different mixes of hydrogen production.์ ์ง๊ตฌ์ ๊ธฐํ๋ณํ๊ฐ ๋ ๋ก ์ฌ๊ฐํด์ง๋ ๊ฐ์ด๋ฐ ์์ก ๋ถ๋ฌธ์์๋ ๊ธฐ์กด ๋ด์ฐ๊ธฐ๊ด ์๋์ฐจ ์๋์์ ๋์ฒด์ฐ๋ฃ ์๋์ฐจ ์๋๋ก์ ์ ํ์ด ๊ฐ๊น์์ง๊ณ ์๋ค. ๋์ฒด์ฐ๋ฃ ์๋์ฐจ ๊ฐ์ด๋ฐ ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ๋ ์ ๊ธฐ์ฐจ์ ํจ๊ป ์นํ๊ฒฝ์ฑ์ผ๋ก ์ธํ์ฌ ๋ฏธ๋ ์๋์ฐจ ์์ฅ์ ํ๋๋ฅผ ๋ฐ๊ฟ ์ฐจ์ธ๋ ์ฐจ๋์ผ๋ก ํ๊ฐ๋๊ณ ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๋์ฒด์ฐ๋ฃ์๋์ฐจ์ ์นํ๊ฒฝ์ฑ์ ๋ํด ๋งํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์ฐ๋ฃ ์์ฐ ๊ณต์ ์์ ๊น์ง์ ํ๊ฒฝ์ฑ์ ํ๊ฐํ ํ์๊ฐ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ธก๋ฉด์์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ์ ํ์ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ํ๊ฒฝ์ ์ํฅ์ ๋ถ์ํ๊ธฐ ์ํด ์ ๊ธฐ์ฐจ์ ๋ฐ์ ๋ฏน์ค์ ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ์ ์์์์ฐ ๋ฏน์ค๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์๋น์ ์ ํธ๋๋ฅผ ๋ถ์ํด์ ๋ฏธ๋์ ์๋์ฐจ ์์ฅ์ ์์ธกํ๊ณ ์ ํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ํผํฉ ๋ก์ง ๋ชจํ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋น์ ์ ํธ๋๋ฅผ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ ๊ธฐ์ฐจ์ ๊ฒฝ์ฐ ์ ์ฌ์ ์๋์ง ์ค์ฌ ๋ฐ์ ๋ฏน์ค ํ์ ์์ฐ๋ ์ ๋ ฅ์ ์ํด ์ดํ๋๋ ์ ๊ธฐ์ฐจ, ํ์ฌ ๋ฐ์ ๋ฏน์ค์ ํ์ ์์ฐ๋ ์ ๋ ฅ์ ์ํด ์ดํ๋๋ ์ ๊ธฐ์ฐจ ์์ผ๋ก ์ ํธํ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ ์์๋ ฅ ๋ฐ์ ๋น์ค์ด ํ์ฌ ์์ค์ ๋นํด ๋ง์ด ๊ฐ์๋ ์ ๋ ฅ ๋ฏน์ค์ ์ํด ์์ฐ๋ ์ ๋ ฅ์ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ ์ ๊ธฐ์ฐจ๋ ํ์ฌ ๋ฐ์ ๋ฏน์ค๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์ ์๋น์ ์ ํธ์ ์์ด์ ํฐ ์ฐจ์ด๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ์ ๊ฒฝ์ฐ ์๋น์๋ค์๊ฒ ์์ด์ ์ ๊ธฐ๋ถํด ๊ณต์ (์์ ํด์ง ์์) ์์ฃผ์ ๋ฏน์ค๋ก ์์ฐ๋๋ ์์์ ์ํด ๊ตฌ๋๋๋ ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ์ ์ฒ์ฐ๊ฐ์ค ๊ฐ์ง ๊ณต์ (๊ฐ์ง์์) ์์ฃผ์ ๋ฏน์ค๋ก ์์ฐ๋๋ ์์์ ์ํด ๊ตฌ๋๋๋ ์์์ฐ๋ฃ์ ์ง์ฐจ๋ ๊ทธ ์์ฐ๋ฏน์ค ๊ฐ์ ์ ํธ์ ์ฐจ์ด๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ด๋ฌํ ์ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก 2030๋
๊ธฐ์ค ์์ ์์ฐ ๋ฏน์ค์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ฏธ๋ ์จ์ค๊ฐ์ค ๋ฐฐ์ถ๋์ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํด ์๋๋ฆฌ์ค ๋ถ์์ ์ค์ํ๋ค. ๊ฐ์ง ์์ ์ค์ฌ์ ์์ ์์ฐ ๋ฏน์ค ์์ฃผ์ ์์์ฐจ ํ์ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ํ๊ฒฝ์ ์ํฅ์ ์์ ํด์ง ์์ ์ค์ฌ์ ์์ ์์ฐ ๋ฏน์ค ์์ฃผ์ ์์์ฐจ ํ์ญ์ ๋ฐ๋ฅธ ํ๊ฒฝ์ ์ํฅ์ ๋นํด ์ฝ 2๋ฐฐ ์ฐจ์ด๊ฐ ๋ํ๋๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์ถ์ ๋์๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ํฅํ ์ฌ๋ฌ ๊ตญ๊ฐ์์ ์์ ๊ฒฝ์ ๋ฅผ ํ์ฑํํ๊ธฐ ์ํ ์ ์ฑ
์๋ฆฝ์ ํ์ํ ํจ์๊ฐ ๋ ๊ฒ์ด๋ผ ๊ธฐ๋ํ๋ค.Abstract โ
ฒ
Contents โ
ด
List of Tables โ
ถ
List of Figures โ
ท
Chapter 1. Introduction 1
Chapter 2. Literature Review 5
2.1 Current Status and Policies Regarding AFVs 5
2.2 Review about Consumers Preferences toward AFVs 9
2.3 Review about GHG Emissions of AFVs 13
2.4 Contribution of this Study 14
Chapter 3. Methodology 19
3.1 Research Framework 19
3.2 Discrete Choice Experiment 20
3.2.1 Stated Preference Approach 20
3.2.2 Selection of the Methodology 21
3.2.3 Survey Design 23
3.3 Model Specification 28
Chapter 4. Analysis and Results 37
4.1 Collection of Data 37
4.1.1 Descriptive Statistics 37
4.1.2 GHG Emissions by Hydrogen Production Methods 39
4.2 Estimation Results 40
4.2.1 General Consumer Preference for a Vehicle 40
4.2.2 Marginal Willingness to Pay 43
4.3 Scenario Analysis 44
4.3.1 Scenario Background 44
4.3.2 Diffusion Trend of HFCVs by the Attribute Changes 48
4.3.3 GHG Emission of HFCVs by Hydrogen Production Mix 54
Chapter 5. Conclusion 60
Bibliography 63
Appendix 1: Choice Experiment Survey 69
Abstract (Korean) 80Maste
A study on ship motions in irregular waves using OpenFOAM
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ ๋ฐ์ ๋ดํญ์ฑ ๋ฌธ์ ์ ์์ด, CFD์ ์ ํ๋ ๋ฐ ํ์ฉ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๊ฒํ ํ๊ธฐ ์ํ ๊ธฐ์ด ์ฐ๊ตฌ์ด๋ค. ์คํ์์ค CFDํ๋ก๊ทธ๋จ์ธ OpenFOAM์ ๋ฐ์ฌํ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์์ธ EOM๋ฐฉ์์ ๊ตฌํํ์ฌ eomFoam์ด๋ผ๋ ์๋ฒ๋ฅผ ๊ฐ๋ฐํ๊ณ , ๋ฐ์ฌํ ๊ฐ์ ๊ฐ๋ ์ต์ ํ๋ฅผ ์ํด ์
์ฌํ ํน์ฑ(ํ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ, ํ ๊ธธ์ด)์ ๋ฐ๋ฅธ ์ ์ ๊ฐ๋ ๋ฐ ๊ฐ์ ๊ตฌ๊ฐ ํฌ๊ธฐ์ ๋ํ ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ํํ์๋ค. ๋์๊ฐ eomFoam์ ํ์ฉํ์ฌ whitenoise spectrum ๊ธฐ๋ฐ์ ๋ถ๊ท์นํ๋ฅผ ๊ตฌํํ๊ณ , ๋ถ๊ท์นํ ์ค ์ ์ฒด์ ์ํ๋์(Heave) ๋ฐ ์ข
๋์(Ptich) ์ด๋ ์๋ต ์คํํธ๋ผ์ ๊ณ์ฐํ์ฌ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ๊ฐ ์ด๋์ ๋ํ RAO๋ฅผ ๋์ถํ์๋ค. ๋๋ถ์ด ํน์ ์ฃผํ์์ ๊ท์นํ ์กฐ๊ฑด์์ ๊ตฌํ ์ด๋ RAO๋ฅผ ํตํด ์์ ๋ถ๊ท์นํ ์กฐ๊ฑด๊ณผ ๋น๊ตํ๊ณ ๊ฒ์ฆํ์๋ค.|The main purpose of this study is to validate the accuracy and applicability of CFD in seakeeping analysis. A solver called โeomFoamโ is developed by implementing the EOM(Euler Overlay Method) in OpenFOAM for elimination of wave reflection. In order to optimize the intensity of reflection wave damping, a parametric study is carried out for setting the appropriate damping intensity and damping zone size according to incident wave characteristics(wave steepness, wave length). Furthermore, the irregular wave based on the whitenoise spectrum is simulated using the eomFoam, and the RAOs of ship motions(heave and pitch) is calculated through the response spectrum of each motions in irregular waves.1. ์ ๋ก 1
1.1 ์ฐ๊ตฌ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
1.2 ์ฐ๊ตฌ๋ด์ฉ 3
2. 2์ฐจ์ ์์น ํ ์์ฑ 4
2.1 ์ง๋ฐฐ๋ฐฉ์ ์ ๋ฐ ๊ฒฉ์๊ณ 4
2.2 Euler Overlay Method 7
2.3 ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ์ฐ๊ตฌ 9
2.3.1 ๋ฐ์ฌ๊ณ์ 9
2.3.2 ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ์ฐ๊ตฌ ์ ์ฐจ 11
2.3.3 ํ๋ผ๋ฉํธ๋ฆญ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ 14
3. ๋ถ๊ท์นํ ์ค ์ ์ฒด ์ด๋์๋ต 25
3.1 ๋ถ๊ท์นํ ๊ตฌํ 25
3.2 ์ ์ฒด ์ด๋ํด์ 33
3.2.1 ๊ฒฉ์๊ณ ๋ฐ ํด์์กฐ๊ฑด 33
3.2.2 ์ด๋ํด์ ๊ฒฐ๊ณผ 37
3.2.3 ๊ฒฐ๊ณผ ๊ฒ์ฆ 44
4. ๊ฒฐ๋ก
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 50Maste