• 적정기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.127-135
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• 2021

전 세계적인 지구온난화의 위협에 대응하고자 세계 각국은 신재생 에너지의 확산, 탄소 배출 감소 등을 추진하고 있다. 또한, UN의 SDGs에도 포함된 기후변화에 맞서기 위한 노력으로 글로벌 자동차 제조사들은 향후 10년내에 전기 자동차로의 전면 전환을 추진하고 있다. 전기자동차는 탄소 배출 감소를 위한 유용한 수단이 될 수 있으나, 충전용 전기를 생산하는 단계에서 발생하는 탄소의 저감을 위해서는 친환경 신재생 에너지를 이용한 발전시스템이 요구된다. 본 연구에서는 아프리카 탄자니아에 설립된 태양광 발전소와 통합된 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템에 대한 비전을 제안한다. 아두이노 컴퓨팅 장치를 기반으로 하는 스마트 모니터링 및 통신 기능을 적용하여 전기자동차 또는 전기 오토바이의 배터리 잔존용량, 배터리 상태, 위치, 속도, 고도, 도로 상태 등의 정보를 모니터링한다. 또한, 주변의 독립형 태양광 발전소 인프라와 통신하여 주행가능거리를 예측하고 충전 스케쥴 및 목적지까지의 경로 최적화를 수행하는 시나리오를 제시한다. 제안된 시스템의 구현 가능성은 전기 오토바이의 시험운행을 통해 검증되었다. 탄자니아에서 운영될 전기 모빌리티 시스템은 현지의 환경과 특성을 고려하여 친환경성, 경제성, 운용 용이성, 호환성 등의 요소가 고려되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템은 SDGs의 이행을 위한 중요한 기반이 될 수 있을 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.283-295
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• 2011

기후변화에 대응하기 위한 온실가스 감축활동이 국 내외적으로 활발히 이루어지고 있다. 우리나라의 온실가스 감축에 있어서 건물부문의 온실가스 감축은 매우 중요한 부분이다. 2007년 기준 온실가스 총 배출량 610 백만톤 $CO_2e$ 중 건물이 차지하는 비중은 약 23%이며, 감축잠재량은 산업 부문에 이어 두 번째로 큰 수준이다. 본 연구는 향후 건물부문의 온실가스 감축 대책으로 추진될 "탄소제로건물" 건립에 필요한 기반자료를 제공하고자, 국내 최초로 지어진 업무용 "탄소제로 건물"인 국립환경과학원 기후변화연구동에 적용된 주요 기술, 에너지 부하 및 절감 에너지양, 경제성 평가를 수행하였다. 본 건물에 적용된 기술은 총 66가지로, 건물에너지 부하절감기술(30), 건물에너지 효율기술(18), 신 재생에너지 기술(13), 친환경 요소기술(5)이 적용되었다. 연간 총 에너지 부하($123.8kWh/m^2$)는 단열 강화와 고효율 설비 적용 등의 패시브 기술을 통해 40%($49kWh/m^2$) 절감하였으며, 잔여 에너지 부하인 60%($74.8kWh/m^2$)는 태양광, 태양열, 지열을 이용한 액티브 기술로 절감하였다. 건축비용은 일반건물 대비 약 1.4배 더 소요되었으나 액티브 기술을 제외하고 패시브 기술만 적용하게 되면 일반건물의 건축비용과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 분석되었다. 건물에서 감축될 수 있는 온실가스양은 연간 $100ton{\cdot}CO_2e$ 수준이며, 에너지 자립으로 인한 연간 에너지 절감 비용은 약 102백만원, 온실가스와 대기오염물질 감축에 따른 부수적 수익은 연간 약 2.2 백만원 수준인 것으로 분석되었다. 또한, Life Cycle Cost (LCC) 분석 결과, 일반건물 대비 초과건축 비용에 대한 손익분기점은 20.6년으로 나타났다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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• pp.19-19
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• 2009

최근, 유한한 에너지 자원의 한계와 지구 온난화 등으로 세계의 제조 산업은 새로운 국면을 맞이하고 있으며, 특히, 자동차 산업은 화석연료를 주 에너지원으로 사용한다는 점과 이 연료를 연소시킬 때 발생하는 이산화탄소가 지구 온난화의 주된 원인이 될 수 있다는 점에서 상기 문제들을 해결하기 위한 다양한 방법에 주목하고 있다. 그 중에서 자동차의 생산기술 측면에서 볼 때, 가장 중요한 이슈는 차체 경량화다. 자동차 차체는 자동차를 구성하고 있는 여러 가지 부품 중에서 약 40% 정도의 무게 비율을 차지하고 있기 때문에, 차체 경량화는 연비향상과 이산화탄소 배출가스 감소와 직접적인 관계를 가지고 있다. 다양한 차체 경량화 방법 중에서 가장 쉽게 접근할 수 있는 방법이 경량소재 적용에 의한 경량화 방법이다. 현재, 탄소섬유 강화 플라스틱과 같이 무게 절감 비율을 최대화 할 수 있는 소재들도 개발되어 일부 적용되고 있지만, 일반적으로 차체 경량화 소재로 가장 널리 사용되고 있는 소재는 알루미늄 합금이며, 이에 대한 차체 적용 비율이 점차로 높아지는 추세에 있다. 이에, 본 연구에서는 알루미늄 합금이 차체에 적용되었을 때의 장단점을 살펴보고, 알루미늄 합금을 적용한 차체 생산과정에서 유의해야 될 사항들과 이를 바탕으로 하는 생산성 극대화 방안에 대하여 고찰하였다. 먼저, 기존의 알루미늄 저항 점 용접공법의 단점을 최소화하고 대량생산 체계에 적합하도록 개발된 새로운 개념의 저항 점 용접 시스템에 대해 그 성능과 양산성을 검증하였다. 구리 전극과 알루미늄 피용접물 사이에 프로세스 테이프를 삽입하여 용접하는 이 시스템은 열전도성이 큰 알루미늄 용접부에서 저전류의 조건에서도 효과적으로 균일한 발열현상이 발생하게 하였으며, 전극 팁 드레싱 없이 모든 용접점이 항상 동일한 조건에서 용접이 이루어질 수 있도록 하였다. 용접 조건 설정에 있어서도 용접전류가 통전되는 순간에 전극 가압력을 자유로이 변형시켜 용접부 크랙 발생을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 알루미늄의 또 다른 대표적인 접합방법인 아크용접에 있어서는 용접 입열량을 조절하여 용접변형을 최소화 할 수 있는 아크용접 시스템에 대해 양산성과 적용 타당성을 검토하였다. 와이어 송급 방향을 자유자재로 바꿀 수 있는 이 시스템의 특성에 의해 스패터를 최소화하면서 용융금속이 효과적으로 모재에 금속이행 될 수 있음을 확인하였으며, 판재, 압출재, 및 다이캐스팅재 등 다양한 차체 소재에 대한 용접 가능성 및 미그-레이저 하이브리드 용접과의 비교분석을 통하여 차체 박판 용접에서도 최소의 열변형으로 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 에너지공학
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• 제14권2호
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• pp.159-166
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• 2005

국내에서 폐플라스틱 발생량은 증가하고 있지만 이에 대한 처리방법 및 재활용은 부족한 실정이다. 하지만 최근에 플라스틱과 같은 고분자물질의 처리 방법으로 열분해기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 혼합폐플라스틱의 처리 및 생성되는 재생유의 이용가능성을 평가하기위해 폐플라스틱의 각 재질별 TGA와 DCS분석을 통한 열분해특성 파악과 재생유의 품질검사 및 성상분석을 통한 이용가능성을 평가하였다. 온도변화에 대한 재질별 플라스틱의 열분해는 PP, LDPE, HDPE, PET, PS,기타 순으로 이루어짐을 확인할 수 있었다. 이러한 각 재질별 플라스틱의 열분해 특성을 기초로 하여 혼합폐플라스틱의 열분해처리 조건을 설정하였고, Batch식 열분해 플랜트를 가동하며 혼합폐플라스틱을 처리하였다. 열분해 처리시 발생되는 가연성가스를 포집, 냉각 및 정제과정을 거쳐 오일을 생산하고, 시중에서 판매되고 있는 연료유와 재생유를 한국산업규격의 석유품질검사법에 준하여 분석하였다. 재생유의 품질은 낮은 인화점을 제외하고는 모두 품질기준에 적합한 것으로 분석되었고, 연료유와의 성상을 비교한 결과 등유와 경유 중간의 성상을 나타내었다. 따라서 혼합폐플라스틱을 열분해 처리해 생성된 오일은 연료유로 이용이 가능하므로 신재생에너지로 활용이 충분할 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.596-606
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• 2015

최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급 및 확대 정책으로 스마트그리드의 핵심인 ESS에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있는 반면, 우리나라의 경우, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않다. 또한, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 한국의 전기요금 체계를 기반으로 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 분석기법을 비교하여 최적의 경제성 분석방법을 제시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권2호
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• pp.145-152
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• 2012

최근 지구온난화 문제가 대두되면서 신재생에너지 개발을 위한 여러 기술적인 해결책이 제시되고 있는데, 그 중 산업적으로 크게 주목을 받고 있는 분야가 바로 해양에너지이다. 삼면이 바다로 둘러싸인 우리나라는 부존자원이 풍부하여 조력, 조류, 파력에너지에 대한 실용화 기술이 요구되고 있으며, 특히 빠른 조류흐름을 이용하는 조류발전은 해양환경에 거의 영향을 끼치지 않는 친환경적인 발전 방법이다. 조류발전은 조수간만에 의해 발생되는 해수의 자연적인 수평 유체흐름을 로터 및 발전기를 설치하여 회전운동으로 변환시켜 전력을 생산하는 발전 형태이다. 조류발전은 로터의 방향에 따라 크게 수평축 형태와 수직축 형태로 구별할 수 있으며, 발전량은 로터 단면의 크기와 조류속도에 따라 큰차이가 난다. 따라서 본 연구는 저수심형 100 kW급 수평축 조류발전 터빈의 성능해석을 위하여 상용 ANSYS-CFX를 이용하여 3차원 유동해석및 성능평가를 수행하였고, 유동해석을 통해 회전하는 로터 블레이드 표면 유선, 로터 주변 3차원 유동특성에 대해 고찰을 하였다. 그 결과 토크는 터빈의 날개가 증가함에 따라 증가하다가 TSR 3.77에서 최대토크가 발생하였으며, 그 이후 날개끝 속도비가 증가해도 토크는 감소하였다. 또한, 설계유속에서 0.38의 최대 출력계수를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

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.

• 청정기술
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• 제20권4호
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• pp.439-448
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• 2014

포항철강산업단지의 온실가스 잠재 감축량에 대한 연구를 수행하였다. 2010년 기준 철강산단의 온실가스 배출량은 4,174,000~4,574,000 $tCO_2-eq$로 추정되고, 정부의 온실가스 감축 목표를 달성하기 위해서 2020년까지 최소 552,000 $tCO_2-eq$의 온실가스 감축이 요구된다. 온실가스 잠재 감축량을 추정하기 위하여, 자발적 온실가스 감축사업에 등록된 사례 기술들을 온실가스 목표관리제도 대상으로 지정된 51개 기업의 공정에 적용하였다. 기술적 용이성과 투자비 회수기간 측면에서 분석한 결과, 연료전환과 폐열회수를 이용하여 단기적으로 160,000 $tCO_2-eq$를 감축할 수 있는 것으로 예상된다. 중기적으로는 철강금속 산업 분야에 적용 가능한 열 부문과 전기 부문 기술을 이용하면 각각 229,000과 125,000 $tCO_2-eq$를 감축할 수 있을 것으로 예상된다. 온실가스 예상 목표 감축량 대비 중 단기 기술로 달성할 수 없는 차이(38,000 $tCO_2-eq$)에 대해서는 장기적으로 근본적인 공정 혁신과 최신 설비 및 신재생에너지 기술 도입을 통한 감축 노력이 필요하다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-57
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• 2022

기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.