• 한국가스학회지
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• 제25권2호
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• pp.34-41
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• 2021

국내에서 사용되는 천연가스가 저열량화 되면서 발생할 수 있는 문제점에 대응하기 위해서는 국내 산업용 가스기기에 미칠 수 있는 문제점을 사전에 파악하고, 이를 기반으로 에너지의 효율적인 사용을 위한 대응방안이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 EURO-6 규제를 대응하는 희박연소방식의 천연가스 엔진을 이용할 경우, 저열량 가스의 도입으로 인한 엔진 출력성능과 효율의 저하 문제를 해결하기 위해, 실험을 토대로 한 구체적인 제어방안과 결과를 제시하고자 하였다. 전부하 운전조건인 1,400 rpm의 엔진 회전수에서 스로틀이 전부 개방된 전부하 조건과 정격운전조건의 엔진회전수인 2,100 rpm, 450 Nm의 토크 조건에서 점화시기로 대표되는 제어변수에 의한 개선효과 확인을 위해, 각 가스연료에 대해서 점화시기를 변경하여 열효율 및 배출가스특성을 파악하고 최적화하였다. 전부하조건에서 토크를 기준으로 가장 낮은 값을 보이는 순수메탄의 경우 기준 조건에서 약 2 CAD 정도 점화시기를 진각하면 NOx 배출의 큰 증가 없이 토크를 보상할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-6
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• 2021

한번 배출된 수은은 소멸되지 않고 자연환경에 축적 및 순환되며 생태계 및 인류보건에 심각한 위해를 준다. 미국에서는 수은의 인위적 배출량의 약 32 %를 차지하는 것으로 알려진 석탄 화력발전소의 배출가스의 증기수은 제거를 위해 황점착 활성탄 사용을 고려하고 있다. 본 연구애서는 석탄 연소설비 배출가스 중의 증기상의 원소수은을 저감하기 위한 고효율의 다공성 수은흡착 소재를 개발하여 소재의 수은 흡착 특성을 조사하였다. 30℃에서 증기수은 흡착능 조사결과 수은흡착용으로 상용화된 활성탄 Darco FGD 대비 실리카 나노소재인 MCM-41의 경우는 약 35 %에 불과하였으나 황을 1.5% 함침한 경우 133 %까지 증가하였고, 폐동 재생공정에서 회수한 용광로 비산재의 경우는 523 %의 효율을 보였다. 또한 30 ℃, 80 ℃ 및 120 ℃의 온도에서 흡착능을 조사한 결과 80 ℃에서 가장 우수한 흡착성능을 나타냈다. MCM-41은 실리카 나노튜브로 구조가 견고해 여러 번 재사용할 수 있을 뿐더러 활성탄을 사용할 경우 우려되는 열점형성으로 인한 화재 가능성이 없어 추가적인 장점까지 지니고 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.63-80
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• 2022

현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권3호
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• pp.53-60
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• 2022

본 연구에서는 시멘트 제조공정에서 염소를 함유한 폐자원을 활용하였을 때, 염소가 클링커뿐 아니라 최종 제품에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있는 최적의 조건을 제시하고자 염소 함유 시멘트의 물리적 특성을 분석하였다. 동일한 조건의 클링커를 이수석고 중량비 95:5 및 93:7로 분쇄 후 실험을 진행하였다. 또한 클링커 모듈러스를 IM 1.3, 1.5 및 1.7로 제어하여 클링커의 광물학적 특성과 물리적 특성을 동시에 분석하였다. 동일 염소 함량 조건에서 이수석고 함량이 증가할수록 3일 압축강도는 감소하였으나, 장기 압축강도 발현율은 증가하였다. 또한 플로우와 응결시간이 증가하는 것을 확인되었다. IM 감소에 따라 우수한 클링커 광물 특성이 발현되어 free-CaO 함량이 감소하고, alite 및 ferrite 광물이 소폭 증가하였다. 압축강도는 IM이 감소할수록 증가하였으며, IM 1.3의 경우 IM 1.7 대비 약 14%가 상승하였다. 이를 통해 시멘트 제조공정에서 폐자원을 활용하여 자원 절약, 에너지 절감 등의 환경적 측면과 아울러 최종 제품인 시멘트 압축강도 등의 성능 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 기대할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.83-106
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• 2021

대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.33-40
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• 2021

본 연구에서는 실규모 UASB 소화조에서 높이에 따른 그래뉼 슬러지의 물리화학·생물학적 특성에 대해 조사하였다. 혐기성 그래뉼은 UASB 반응조에서 지상으로부터 1 m 높이별(1 m, 2 m, 3 m)로 채취하였다. 형태학적 분석결과, 그래뉼의 크기는 소화조의 상단부로 갈수록 커졌고 원형율(roundness)은 하단부에서 더 둥근 형태를 나타내었다. ANOVA 검정 결과, 그래뉼의 평균 크기와 원형율은 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고 두 변수 사이에 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=-0.40, p<0.05). 아세트산, 프로피온산, 부틸산을 기질로 사용한 SMA test 결과에서는 2 m 높이에서 채취한 그래뉼의 비메탄활성도가 가장 높았다. EPS의 경우 높이에 따라 함량이 다양하게 나타났으며 2 m에서 가장 높았다. 본 실험의 결과를 통해 높이별 그래뉼 슬러지의 특성을 이해하고 소화조의 유지관리 및 성능 개선에 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제55권1호
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• pp.1-17
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• 2022

암반의 역학적 및 열적 특성은 고준위방사성폐기물(high-level radioactive waste; HLW) 심지층 처분시스템 내 방사성 물질의 격리 및 이동 지연 능력과 관련된 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 HLW 처분시설 부지의 암반역학적 및 열적 특성과 관련된 부지설명모델에 필수적인 항목을 고찰하고 스웨덴과 핀란드의 선행 부지설명모델 사례를 통한 기술적 배경을 논의하였다. 스웨덴 SKB (Swedish Nuclear and Fuel Management Company)와 핀란드 Posiva는 암반역학적 및 열적 특성 조사·평가에 필수적인 항목을 제시하고 부지의 안전성 분석과 처분시설의 건설을 위한 암반역학 부지설명모델을 도출하였다. 암반역학 부지설명모델은 처분시설 부지 내 응력 분포와 더불어 신선암, 절리, 절리성 암반에 대한 강도 및 변형특성과 대규모 변형대의 기하학적 구조, 소규모 불연속면의 연결망 구조 및 암석의 열적 특성에 대한 조사·평가 결과를 포함한다. 또한, 암반역학 부지설명모델은 입력변수에 대한 민감도 분석결과와 입력변수의 불확실성에 대한 평가 결과를 제시하여야 한다.

• 한국포장학회지
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• 제28권1호
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• pp.31-38
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• 2022

안전한 식품, 긴 보관 수명과 좋은 품질을 보유한 식품에 대한 소비자의 요구가 증가하고 있으며, 이에 대응하여 활성포장의 상용화와 개발이 증가하고 있다. 본 총설에서는 산소제거제, 수분제거제, 이산화탄소제거제 및 에틸렌제거제의 정의, 사용되고 있는 활성포장의 구조, 활성물질과 구동 메커니즘, 적용 식품 분야와 잠재적 효과 및 활성포장 관리 규정 등에 대하여 조사하였다. 국내 상용화 현황을 보면 활성물질을 다공성 또는 타공 구조를 가진 파우치에 넣은 다음, 식품포장에 적용하는 사쉐형 활성포장이 주로 적용되고 있음을 확인하였다. 이러한 다양한 종류의 활성포장이 식품포장에 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 유럽에 비해 국내에서는 소비자의 건강과 식품의 안전에 영향을 줄 수 있는 활성포장과 활성물질에 대한 정의, 관리, 안전성 평가 및 사용 등에 대한 구체적인 관리 규정과 안전성 평가방법에 대한 구축은 미비함을 확인하였다. 식품은 건조식품, 액상식품, 고 수분함유 식품 등 종류가 다양하고 각 식품의 품질에 영향을 미치는 화학적, 물리적, 생물학적 요인 및 보관조건 등도 다양하다. 활성포장에 사용되는 활성물질이 식품으로 전이되면, 식품 성분과 화학적/물리적으로 상호작용하여 품질과 안전에 부정적인 영향을 야기할 가능성이 있다. 따라서, 활성포장의 최적 성능을 구현하기 위해서는 식품 맞춤형으로 설계하는 것이 필요하며 활성포장과 활성물질에 대한 관리 규정 및 안전성 평가방법도 식품 종류와 활성포장의 종류에 따라 세분화하여 정립하는 것 또한 필요하다고 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.302-311
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• 2022

방음벽은 도심구간의 도로 및 철도에서 환경소음 저감을 위한 가장 효율적 대안의 하나이다. 도로교통소음 등에 대한 방음벽의 삽입손실은 방음판의 음향투과손실, 흡음손실 및 방음벽의 회절감쇠에 의한 음에너지 저감량의 합으로 이루어진다. 방음판의 음향투과손실은 방음벽의 삽입손실을 결정하는 중요한 요인 중 하나로 방음벽의 성능을 결정하는 기본적인 지표이다. 그럼에도 불구하고 아직까지 우리나라는 방음판의 음향투과손실 측정방법에 관한 별도의 규격이 없다. 방음판의 일반적 재질에 대해 규정하고 있는 KS F 4770 시리즈의 한두 항목으로 가볍게 다루고 있을 뿐이다. 이 논문은 방음판의 음향투과손실 측정 및 평가 규격의 필요성에 대해 고찰하고, 실내 건축부재와 달리 외부공간에 설치되는 방음벽의 특성을 감안한 자유음장(무향실) 수음실에서의 측정방법을 모색하였다. 아울러 도로변이나 철로변 등 다양한 설치장소에 따른 방음효과를 간단히 표시할 수 있도록 기준 스펙트럼을 활용한 단일수치 평가법을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.