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Prospectives of Industrial Chemistry


  • - 주제 : 공학분야 > 화학공학
  • - 성격 : 학술지
  • - 간기: 격월
  • - 국내 등재 : -
  • - 해외 등재 : -
  • - ISSN : 1229-120x
  • - 간행물명 변경 사항 :
논문제목
수록 범위 : 22권 4호 (2019)

연료전지 내구 특성 예측을 위한 모델 개발 연구동향

한재영 ( Jaeyoung Han )
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 1-12 ( 총 12 pages)
5,200
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최근 전 세계적으로 이상화탄소 배출규제에 대응하기 위해 신에너지를 동력원으로 하는 자동차에 관심이 증가하고 있다. 그중 이온 교환막 연료전지(PEMFC)는 내연기관을 대신에 자동차 동력원으로 많이 사용되어지고 있으며 양산화를 위한 노력을 전 세계적으로 하고 있다. 하지만 이러한 수소 자동차가 시장과 소비자의 요구 조건을 충족하기 위해서는 내구성을 개선하여야 한다. 현재 선진사들을 중심으로 수소 자동차의 내구성을 개선하기 위해 노력하지만, 대부분 실험적 방법으로 내구성의 분석 및 평가를 수행하고 있다. 하지만, 이러한 방법은 비용과 시간이 많이 들기 때문에 경제적이지 못하다. 본 기고문에서는 내구성에 영향을 받는 인자, 연료전지 시스템 내구성을 예측하고 평가할 수 있는 수소 자동차 내구성 모델 개발에 필요한 수식에 관한 연구, 그리고 내구성 개선을 위한 해석적 방법(simulation)에 관한 연구 동향을 소개하고자 한다.

멀티스케일 계산을 위한 제일원리 전산 데이터 기반 머신 러닝 포텐셜 개발

강준희 ( Joonhee Kang ) , 한병찬 ( Byungchan Han )
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 13-19 ( 총 7 pages)
4,500
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최근 가공할만한 성능의 슈퍼컴퓨터에 머신 러닝 기법을 연동한 인공 지능형 소재 정보학이 과학 기술 및 산업계에 새로운 연구개발 패러다임으로 급속히 확산되고 있다. 본 기고문에서는 이 기법의 성공에 핵심적 요소인 정확한 데이터베이스 구축을 위해 제일원리 전산을 적용하는 것과 이를 기반으로 소재를 구성하는 원소 간 인공 신경망 포텐셜을 만드는 방법을 소개하고자 한다. 이 연구 방법론은 나노 스케일 신소재 개발에 적용할 경우, 양자역학 수준의 정밀도로 순수 제일원리 전산 대비 100배 이상의 빠른 결과를 도출할 가능성이 있음을 예시한다. 이는 향후 다양한 산업계에 막대한 파급효과를 가져올 것으로 예상된다.

고체고분자전해질연료전지의 해석을 위한 전산유체역학

김선회 ( Sunhoe Kim )
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 20-34 ( 총 15 pages)
5,500
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수소경제 시대의 도래와 함께 연료전지에 관한 연구가 크게 주목받고 있다. 그중 실험적으로 분석이 어려운 부분에 관하여 비용과 시간이 요구되는 실험적인 방법을 배제할 수 있는 모델링 기법인 전산유체역학(computational flow dynamics, CFD)이 큰 관심을 받고 있다. 연료전지의 연구에 주로 사용되는 전산유체역학에 관한 연구는 열분포, 유체의 흐름, 각종 반응물의 농도, 그리고 전기화학반응 등의 실험적인 분석이 현실적으로 불가능한 부분의 분석으로 통하여 실험을 줄이고도 많은 결과를 얻을 수 있는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 기고문에서는 전산유체역학을 이용한 연료전지 내부에서 벌어지고 있는 각종 유체, 열, 전기화학반응 등에 관한 연구동향을 소개하고자 한다.

죽림칠현, 세상을 등진 진정한 자유인들인가?

이상은
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 35-38 ( 총 4 pages)
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역사여행: Golan Heights - Sea of Galilee

조영민
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 39-42 ( 총 4 pages)
1,000
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쇼팽의 피아노 협주곡 1번

강정원
한국공업화학회|공업화학전망  22권 4호, 2019 pp. 43-44 ( 총 2 pages)
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