본 연구는 학생들의 교육 및 생활 전반에 중요한 영향을 끼칠 수 있는 교육환경 개선 관련 지표를 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 문헌분석을 통해 선행연구와 차별화된 본 연구의 구체적인 방향과 교육환경 개선 개념을 설정하였으며, 교육환경 개선 지표 설정 방향 및 교육환경 개선 분야와 요소를 설정하였다. 이를 토대로 2차에 걸친 전문가 델파이 조사를 실시하였으며, 그 결과 연면적 적정성, 일반교실 적정성, 다목적강당 적정성 등 양적 측면의 지표 43개, 내진성능 확보유무, 소방시설 노후도, 화장실 노후도, 마감재 노후도 등 질적 측면의 지표 34개, 에너지사용량, 사용자 만족도 등 운영 측면의 지표 11개 등 총 88개의 교육환경개선 지표를 최종 설정하였다.
납은 현대산업에서 범용적으로 사용되는 비철금속이다. 전세계의 납 생산량은 1970년대의 약 500만 톤에서 점차 증가하여 2010년대에는 1,100만 톤까지 이르렀다. 특히 납은 품질의 저하없이 100 % 리사이클링할 수 있는 금속으로, 납 스크랩을 리사이클링하면 1차 지금 생산과 비교하여 에너지 및 환경부하를 현저하게 저감할 수 있다. 이러한 이유로 전세계 납 사용량의 약 60 %는 리사이클링으로부터 공급되고 있다. 주로 납축전지인 납 스크랩은 1차 제련소나 2차제련소에서 정련하고 있다. 대부분의 2차 제련은 용광로와 같은 샤프트로, 회전로, 그리고 반사로에서 이루어 지고 있다. 2차 제련에서 생산된 조연은 잉곳으로 주조하거나 케틀로에서 재용해하여 정제를 하지만, 용융상태의 조연에서 곧바로 정련을 하기도 한다. 본 연구에서는 납의 1차지금 생산 및 리사이클링 공정에 대해 고찰하였다.
본 연구에서는 축산계 현장정밀조사를 통해 정부공식 자료로 사용되고 있는 전국오염원조사 결과의 정확성을 확인하고 이에 기초하여 합리적인 가축분뇨관리방안을 제시하였다. 양쪽의 조사결과는 가축사육시설수에서 17.7%, 젓소사육두수에서 39.6%, 돼지분뇨 처리방법에서 41.6%로 가장 큰 차이를 나타냈다. 가축분뇨처리에서 가장 문제가 되고 있는 돼지의 경우가 가장 큰 차이를 보이는 주요 이유는 농경지 단위면적당 퇴비 사용량에 대한 법적 기준이 없어 개별처리 대상 농경지(과수원 포함)의 상당수가 위탁처리비의 절감을 위해 가축분뇨 매립장의 역할을 하고 있기 때문인 것으로 추정할 수 있다. 한편 하천인근의 농경지에 야적되어 있는 방치축분의 67%가 비가림 시설이 없어 비가 올 경우에 방치축분 더미가 그대로 하천으로 흘러 들어갈 수 있었다.
본 연구는 기존 전력량 예측 모델의 구조를 변경하여 모델의 예측 능력을 향상 시킬 수 있는 방법에 관하여 연구하였다. 전기에 대한 수요는 그 어느 때보다 증가하고 있다. 산업 부문에서는 그 어느 부문 보다 전기 소모량이 많음으로, 더욱 정확한 공장 지역의 전력량 소모 예측 모델이 잉여 에너지 생산을 줄이기 위해 주목을 받고 있다. 우리는 2개의 개별 encoder와 한개의 decoder를 사용하여, 장기와 단기 데이터를 모두 사용하는 double encoder-decoder 모델을 제안한다. 우리는 제안된 모델을 세홍(주)의 생산 구역에서 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일 까지 모집된 전력 소모량 데이터에서 평가 하였다. double encoder-decoder 모델은 기존의 encoder-decoder 모델을 사용했을 때와 비교하여 약 10 %의 평균 절대 비율 오차의 감소를 기록 하였다. 본 결과는 제안한 모델이 encoder-decoder 모델에 비해 생산 지역의 전력 사용량의 예측을 더 정확하게 하는 모델임을 보여준다.
국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.
비트코인의 가격 급등으로부터 부각된 암호화폐는 기존 화폐와 달리 탈중앙화 되어 있어 스태그플레이션 해소 수단으로 각광받고 있다. 특히 4차 산업혁명시대에 접어들면서 블록체인 및 사물인터넷을 이용한 기술들이 다방면에서 활용되고 있으며 그 파급력 또한 광범위하다. 그럼에도 불구하고 테슬라 대표 일론 머스크의 발언처럼 암호화폐의 환경오염 문제 지적은 지속되어 왔으며, 그 중 대표적인 것이 화석연료 사용에 따른 채굴시의 막대한 전기 사용량이다. 또한 기존 채굴방식이 지속될 경우 발생하는 이산화탄소 발생량은 지구 기후 변화의 주원인인 온난화 현상의 가속화를 초래한다. 한편 암호화폐의 채굴에 따른 환경오염과의 연관성을 종합적으로 고찰한 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구에서는 암호화폐의 생태계 다변화에 따라 환경오염의 문제를 구체적으로 살펴보고자 하였다. 기존 선행문헌을 최신 자료 위주로 조사한 결과 암호화폐의 채굴은 전기사용량 및 전자폐기물 증가에 따라 탄소 중립과는 상반된 환경오염에 영향을 미치고 있었다. 또한 채굴과정이 필요없는 POS 방식이 등장하였지만 탈중앙화가 무너지는 단점이 대두되어 각종 친환경 암호화폐가 등장하는 전환점을 맞이하게 되었다. 끝으로 신재생 에너지를 이용한 암호화폐의 등장은 에너지 저장장치의 이용 극대화, 그리고 국제적 협약이 탄생하는 계기로 작용하게 되었다. 이와 같은 결과를 기초로 향후의 암호화폐는 통화의 가치 뿐만 아니라 환경친화적인 접근이 병행되지 않고서는 퇴보하게 될 것이라는 점을 명확히 언급하고자 한다.
본 연구의 목적은 독점적 지위로 운영되는 발전회사의 환경효율성 분석을 통하여 미래의 녹색경영, 지속경영에 대한 기관 효율성 향상에 기여하고자 하는 것이다. DEA 분석이 가진 내재적인 부족함을 보완하기 위해 C 발전회사 산하 6개의 기관을 직접 방문하여 담당 전문가로부터 DMU의 환경효율성을 위한 인터뷰 자료도 활용하였다. 투입요소로는 경영효율성에서는 비용과 종업원 수를 환경효율성으로는, CO2, NOx, 용수 사용량이 사용되었다. 산출요소로는 연간 총발전량, 판매수익이 사용되었다. 분석에는 규모수익불변(CRS, Constant Return to scale)투입지향의 DEA모형과 VRS(Various Return to Scale)모형을 이용하였다. CRS 분석에 의하면 0.923, BCC 분석으로는 0.969로 나타났으며 7개의 DMU가 효율적인 것으로 나타났다. 산출요소별 비효율적인 투입요소에서는 NOx가 CO2 보다 낮았다. 이는 전력발전에 있어 NOx는 물론 CO2에 관한 효율성이 개선되어야 한다는 것을 보여주고 있다. 환경비효율성을 줄이기 위해서는 결국 신재생에너지와 연료 전지 등 대체에너지원이 지속적으로 개발되어져야 한다.
건축물의 LCC 분석 결과의 신뢰성은 정확한 분석 절차와 불확실성이 제거된 데이터에 의해서 결정된다. 그러나 지금까지는 이 데이터를 자동으로 계측하고 DB화 할 수 있는 시스템들이 실용화되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심도구인 IOT를 활용하여 설비시스템의 전기에너지 소모량 데이터를 자동으로 수집하여 분석하고, 분석된 결과들을 활용하여 설비시스템의 효율적 운전이 가능한 S-LCC 플랫폼의 개념모델을 제안하였다. 제안된 개념 모델은 기존의 유지관리 시스템(BLCS)에 IOT를 융합하여 모델링되었으며, 이것은 시설물관리모듈, LCC분석모듈, 에너지사용량 관리모듈, 상태효율분석모듈, 유지보수기준재설정모듈 등 5개의 세부 모듈로 구성되어야 업무프로세스가 효율화될 수 있다. 이 시스템에서 도출하는 LCC분석결과를 활용하여 설비시스템의 노후화 상태를 실시간으로 파악할 수 있으며, 또한 기존설비의 보수율과 교체주기, 수명 등에 관한 기준들을 재설정하고, 신규설비의 유지관리기준을 새롭게 설정하는 기초자료로 활용될 수 있다. S-LCC 플랫폼이 구축될 경우, LCC 분석의 신뢰성 증대, 자료입력을 위한 노동력 절감, 정확성 제고 등의 효과뿐만 아니라 지금까지 버려졌던 데이터를 잠재가치가 큰 빅 데이터로 바꿀 수 있다.
Purpose: The energy consumption of apartment units is affected by the lifestyle of the residents rather than system technology. In this study the numerical analysis of assumed energy consumption correlation factors with arbitrary value due to uncertainty. It is intended to be used as a simulation correction value which can be utilized as a predicted value of actual energy usage. The correction value of the simulation is set in the developed form of the existing process that derives the actual usage amount. The simulation results used in the existing evaluation system are used to maintain the useful value as the current system evaluation scale and predict the actual capacity. Method: The method of the study is to statistically analyze the data frames of all complexes capable of collecting the annual energy usage and to reconstruct the population by adding the variables that are expected to be correlated. Repeat the data frame configuration with variables that are assumed to be highly correlated with energy use levels. Determine whether there is correlation or not. The intensity of the external characteristics of the building equipment related to the energy consumption is presented as the quantitative value. Result: The correlation between electricity consumption and trading price since 2010 is analyzed as (Correlation coefficient 0.82). These results are higher than (Correlation coefficient 0.79), which is the correlation between residential area and trading price. This paper signifies the starting point of the methodology that broadens the field of view of verification of simulation feasibility limited to the prediction technique focused on the simulation tool and the element technology scope.The diversified phenomenon reproduction method develops the existing energy simulation method.It can be completed with a simulation methodology that can infer actual energy consumption.
본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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