CCS(Carbon Dioxide Capture and Storage)은 온실가스의 주원인 중 하나인 $CO_2$를 감축하기 위한 대안으로 발전, 시멘트 및 철강 산업 등에서 발생하는 대량의 $CO_2$를 포집, 압축 액화하여 저장소에 격리하는 일련의 전 과정을 말한다. 이때, 포집된 $CO_2$는 수송 과정 전 후에 임시저장소에 저장 하게 된다. $CO_2$는 일반적으로 비 가연성, 무독성 가스로 저장소에서 화학적 폭발을 일으킬 가능성이 희박한 가스지만, 임시로 저장되어 보관될 동안 100bar이상의 압력으로 보관되고 있으며, 포집된 가스에 포함된 불순물과 산화물 등에 의해 용기의 부식으로 인한 물리적 폭발이 일어날 가능성이 있다. 폭발 강도는 일반적으로 TNT 상당질량을 통해 계산할 수 있으며, $CO_2$ 임시 저장소는 대량의 $CO_2$를 보관하기 위한 시설로 용기의 용량을 100,000L(100톤)로 가정하여 계산하였다. 계산을 통하여 약 100bar로 압축되어 저장된 100톤의 임시저장소 1개가 폭발할 때의 폭발위력을 산출하면, 대략 2346 lb 이며, 이를 환산하면 약 1064 kg의 TNT가 폭발하는 위력과 동일한 것으로 계산된다. 폭발중심으로부터의 거리에 따른 과압은 환산법칙(scaling law)을 통해 계산하였다. 또한, 폭발과압으로 인한 인체 상해에 대해 폐출혈(Lung Haemorrhage)로 인한 사망과 고막파열 등의 상해를 고려하여 Probit 모델을 통하여 추정하였다.
지구 환경문제와 자원 고갈에 따른 에너지 위기로 인해 화석 연료를 사용하지 않아 이산화탄소와 같은 온실가스 배출이 없는 청정 에너지원으로서 신재생 에너지는 중요성이 강조되고 있다. 부유식 태양광발전은 기존의 태양광 발전기술과 플로팅 기술을 융합한 신개념의 발전 방식이다. 종래의 육상이나, 건축물이 아닌 유휴수면에 설치하는 재생에너지원으로 구조체, 계류장치, 태양광 발전설비, 수중케이블 등으로 구성된다. 또한 단위모듈 형태로 설계되어 발전용량에 따라 단위모듈을 서로 연결하여 대규모 발전 시설을 조성할 수 있다. 태양광 발전기는 옥외에 설치되기 때문에 구조물에 대한 풍하중의 영향이 매우 크다. 본 연구에서는 부유식 태양광 발전 구조물에 큰 영향을 주는 풍하중을 전산유체역학을 통해 해석하였다. 유동 특성과 풍하중에 대한 풍향과 경사각의 영향을 분석하였다. 모듈의 개수와 바람의 방향에 따라 최대 하중을 받는 위치와 크기 그리고 태양광 패널과 부유체 주위의 유동 특성을 구하였다. 태양광 패널의 지면에 대한 경사각이 클수록 풍하중은 증가하였다.
본 실험은 암면과 코이어 배지의 이용에 따른 토마토의 생육, 생산성 및 품질 비교 및 재사용암면 이용가능성을 알아보기 위해 경북 안동시에 위치한 안동대학교 생명과학대학 자동 제어온실에서 진행되었다. 실험결과 토마토의 엽수, 초장, 엽면적은 처리간 차이가 없었으며 줄기직경은 암면배지에서 약간 높은 경향을 보였지만 재사용암면 및 코이어배지간의 차이는 없었다. 과실생산성은 기상 조건에 따라 상이한 반응을 보였지만, 암면, 재사용암면 및 코이어배지간의 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 과실의 품질은 배지 내 EC의 농도에 따른 차이를 보였다. 따라서, 수경재배에서 토마토의 생육 및 과실품질은 배지의 종류에 대한 차이가 없었으며 환경 및 급액관리에 따른 영향이 컸다. 본 실험을 통해 토마토 수경재배에서 생육단계별 적정 수분관리기술이 적용된다면 암면의 재사용에 따른 경제성 향상에 기여될 수 있을것으로 판단된다.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
연소공정 내에서 질소산화물 배출을 저감하는 선택적 무촉매 환원장치 내부의 화학반응 및 저감효율에 대한 수치해석이 실행되었다. 선택적 무촉매 환원장치에서 저감된 질소산화물은 질소뿐만 아니라 아산화질소로도 전환된다. 아산화질소는 온실가스로써 지구온난화에 영향을 끼치기 때문에 선택적 무촉매 환원장치 내의 질소산화물 제어와 동시에 아산화질소 생성제어가 요구되어진다. 본 연구에서는 선행연구에서 실행된 실험과 온도조건과 가성소다의 첨가량이 동일한 선택적 무촉매 환원장치 내의 전산해석을 실시하고 비교하여 전산해석의 신뢰성을 확인하고, 가성소다 첨가량을 추가적으로 조절하여 질소산화물의 저감 효율과 아산화질소 생성량을 예측하였다. 전산해석은 후단의 측정점을 설정하여 각 물질의 질량분율을 확인하였다. 세부적으로는 측정점에서 유동방향에 수직한 면을 설정하여 온도 조건과 가성소다 첨가량에 따른 각 물질의 평균 질량분율을 비교하였다. 실험값과 전산해석에 의한 모사값은 최대 18.9%의 오차를 보이며 대체적으로 잘 예측됨을 확인하였으며 가성소다 첨가량을 증가시켰을 땐 70% 이상의 제거율의 온도 범위가 넓어지는 것을 확인하였다. 따라서 반응온도의 낙차가 크고 잦은 폐기물 소각시설 등에서 효과적일 것으로 예상된다.
담배가루이 방제는 대부분 화학적 방제에 의존하므로 약제저항성 증가가 야기되므로, 트랩식물을 이용한 대체방제법 개발을 위해 허브식물들에 대한 담배가루이의 기주 선호성을 조사하였다. 완주군에 있는 국립원예특작과학원 내 토마토온실에서 실험을 진행하였으며, 허브 식물로 레몬밤, 초코민트, 로즈제라늄, 애플제라늄을 지면으로 부터 50 cm와 작물 상단부의 30 cm 위치에 각각 설치하여 담배가루이 밀도를 조사하였다. 허브식물의 설치 위치별 담배가루이 밀도를 각각 조사한 결과 레몬밤이 설치된 곳에서 높았으며 로즈제라늄과 애플제라늄은 오히려 기피하는 것으로 나타났다. 이 결과는 유인제, 기피제 및 트랩식물을 포함한 허브 식물을 사용하는 담배가루이의 대체방제법 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
석탄화력발전소, 제철소 등 대규모 배출시설이 밀집되어 있는 충청남도 당진시는 지자체 차원에서 대기질 개선과 온실가스 감축 등을 위해 적극 노력하고 있음에도 불구하고 시민들의 건강에 대한 우려가 높다. 이에 본 연구에서는 석탄화력발전소와 외부요인 등이 지역 대기오염에 미치는 영향 파악을 위해 일반적으로 미세먼지 또는 초미세먼지 등의 기원 추적자로 이용하는 탄소 안정동위원소를 활용하여 지역 오염원의 기원을 추정하였다. 또한, 석탄화력발전소로부터의 이격거리를 고려하여 선정한 2지점에 대한 계절별 실측데이터와 선행연구 분석을 통해 구축한 라이브러리 및 역궤적 분석으로 오염원의 기원을 해석하였다. 탄소 안정동위원소비의 분석결과 겨울 > 봄 > 가을 > 여름 순으로 고농도 경향성을 보였으며, 라이브러리와의 매칭결과 이동오염원과 노천소각의 영향이 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 시범연구로 지속적인 모니터링과 데이터 축적을 통한 연구결과의 신뢰성 확보에 주력해야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 유럽계 장과형과 중과형 오이 품종을 고온·다습 조건에서 재배하여 품종별 생육과 수량 특성 및 수분소모량을 비교 분석하여 중과형 오이 품종에 대해 사막기후 적용 가능성을 검토하고자 수행되었다. 유럽형 장과종 오이 2품종(Cucumis sativus 'Gulfstream', 'Imea')과 중과종 오이 2품종(C. sativus 'Nagene', 'Sausan')을 연동형 플라스틱온실에서 2020년 3월 2일부터 6월 20일까지 코이어 수경재배로 재배하였다. 개체당 생산한 상품과수는 장과종 'Gulfstream'이 31.3개, 'Imea'가 30.7개, 중과종 'Nagene'이 57.8개, 'Sausan'이 56개로 마디수가 더 많았던 중과종이 상품과수가 더 많았으며 개체당 생산된 총상품과중은 유의차가 없었다. 과실 200g을 생산하기 위해 소요된 물량은 'Nagene'이 2.39L로 가장 적었으며, 수분이용이용효율(WUE)은 'Nagene' 품종이 가장 높았다. 따라서, 상품과수와 물소비량을 고려할때 장과종보다는 중과종인 'Nagene'이 사막 고온 적응성이 더높을 것으로 판단되고 앞으로 더 많은 중과종 품종에 대한 검증이 필요할 것으로 보인다.
시설 내 작물이 이용하는 수광특성의 이해와 지속적으로 변화하는 광환경의 추적은 광합성과 증산반응 연구에서 중요하다. 또한 재배기간 동안 작물이 생장함에 따라 광이용 형태가 지속적으로 변화한다. 따라서 본 연구에서는 작물의 생육을 반영한 흡광계수 추정 모델을 개발하였다. 흡광계수의 측정을 위하여 작물의 높이에 따라 수직으로 일사량계를 5개 설치하였으며, 작물의 전 생육기간(1-85DAT) 동안 1초 단위로 측정을 하였다. 초기, 중기, 후기 각각의 생육단계에 따라 최상단 광량과 최하단의 광량의 차이가 69%, 72%, 81%로 증가하는 경향을 보였다. LAI와 초장이 증가함에 따라 흡광계수는 감소하였으며, 지수적 감소 관계를 보였다. 두 생육지표를 모두 반영한 3차원 모델에서는 Paraboloid 식이 평균 제곱근 오차(RMSE)가 1.340으로 가장 낮았고, 결정계수(R2)는 0.968로 가장 높았다. 본 연구를 통하여 작물 재배기간 동안 보다 정확한 흡광계수를 예측할 수 있게 되었고, 이는 작물의 높이에 따른 광합성 및 증산량 예측과 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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