This paper presents PKES(PuKyung -Excel based Simulator) for WWTPs(wastewater treatment plants) by using MS Excel and VBA(Visual Basic for Application). PKES is a user-friendly simulator for the design and optimization of the whole plant including biological and physico-chemical processes for the wastewater and sludge treatment. PKES calculates the performance under steady or dynamic state and allows changing the mathematical model by the user. Mathematical model implemented in PKES is a improved integration model based on ASM2d and ADM1 for simulation of AS(activated sludge) and AD(anaerobic digestion). Gaseous components of $N_2$, $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ are added for estimation of GHGs(greenhouse gases) emission. The simulation results for comparison between PKES and Aquasim(EAWAG) showed about the same effluent concentrations. As a result of verification using by measured data of BOD, TSS, TN and TP for 2 years of operation, calculated effluent concentrations were similar to measured effluent concentrations. The values of average RMSE(root mean square error) were 1.9, 0.8, 1.6 and 0.2 mg/L for BOD, TSS, TN and TP, respectively. Total GHGs emission of WWTP calculated by PKES was 138.5 ton-$CO_2$/day and GHGs emissions of $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ were calculated at 21.7, 28.9 and 87.9 ton-$CO_2$/day, respectively. GHGs emission of activated sludge was 32.5 % and that of anaerobic digestion was 67.5 %.
에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.
하수처리장은 공공부문 온실가스 목표 관리제 대상 시설로 탄소 배출량 감축이 시급하다. 하지만 최근 하수도 통계에 의하면 하수처리량에 대한 CO2 배출량은 2020년 대비 3.03 % 감소하였으며 이는 국가 온실가스 감축목표(NDC)를 충족하기에는 상당히 부족한 수치이다. 생물반응조에서 발생하는 직접 배출 온실가스와 하수처리과정에서 이용되는 에너지로 인한 간접배출 온실가스 두 가지를 모두 고려한 총 CFP (Carbon Footprint)를 최소화하는 생물반응조 운전 조건을 찾기 위해 EQPS라는 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 연구를 수행하였다. 4-stage BNR 공법 하수처리장 생물반응조 내부반송율을 유입 수량의 100 %로 설정했을 때 총 CFP가 설계 운전 조건 대비 약 10.97 % 감소함을 확인하였다. 또한 대상 처리장의 N2O EF(Emission Factor)를 계산한 결과 0.138~0.199 %로 IPCC에서 제시한 기본값 1.6 %보다 낮은 값임을 파악하였다. 본 연구는 생물반응조 운전 조건 최적화를 통해 하수처리시설의 총 CFP를 최소화하는 방안을 제시하며, N2O 배출 감소를 위한 추가 연구의 필요성을 강조하고 있다.
본 연구에서는, 농업생산시설내 환경조절을 위한 시뮬레이터의 기본 시스템을 구축하고, 실내환경을 조절하면서 실측치와 예측치를 비교함으로써 적용성을 검토하였다. 모델은 비정상상태의 에너지 및 물질수지에 근거하여 구축되었고, PCSMP를 사용하여 아날로그형 프로그램이 가능하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 구축된 환경조절용 시뮬레이터의 기본시스템은 기본모델, 광환경모델, 환경제어모델로 구성되어서 상호 독립적인 개발이 가능하였다. 기본모델은 본 시스템의 주요 부분으로써 열환경모델, 재배모델, 환기모델, 토양모델, 탄산가스모델을 구성되었고, 환경제어모델은 보온커텐, 냉난방기 및 지중열 교환을 고려하였다. 실제로 환경조절이 실시되고 있는 온실의 주간 및 야간의 실내온도의 실측치와 모델에 의한 예측치를 비교한 결과, 비교적 잘 일치되어서 그 적용성이 확인되었다.
4차산업혁명 기술인 가상현실 기술을 이용하면 현장에 가지 않고 가상공간에서 교육하고 체험하는 것이 가능하여 사용자가 가상의 세계에서 현실과 같은 자연스러운 상호작용이 가능하다. 가상현실 기술을 활용하여 농업인에게 시각적으로 인지하기 힘든 공기유동, 환기효과 등의 체험을 하도록 하여 농업시설 관리의 중요성을 교육하는데 기여할 수 있다. 본 연구는 농업시설인 온실이나 돈사 모델을 생성하고 환경조건에 따라 원격 서버에 저장된 CFD 데이터를 불러와 농업인 및 컨설턴트가 VR 기기를 통해 공기유동을 보면서 컨설팅 할 수 있는 시뮬레이터 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 농업시설 3차원 오브젝트 생성, 농업시설 가상현실 환경구축, CFD 및 농업시설 구조물의 데이터베이스 구축, CFD 가시화 시스템에 대하여 제안하였다. 컨설턴트가 환경조건에 따라 상황을 설정하여 사용자와의 상호작용에 의해 농업시설내의 공기유동 정보를 체험할 수 있다. 사용자는 동절기나 하절기의 환기여부에 따라 가시화된 공기유동을 체험할 수 있으며, 농업시설 내의 지점별 위치에 대한 정량화된 환경분포를 제공받을 수 있다. 현재 동절기 및 하절기 주간 3연동 온실 및 2009 자돈 돈사에 대한 데이터가 구축 되어 있으며, 향후 개발된 시스템에 다양한 환경조건에 대한 체험을 하도록 CFD 전문가 들은 다양한 환경조건에 대한 CFD를 수행하여 시스템에 등록하는 것이 필요하다. 또한 농업시설 내 공기상태를 눈으로 보고 정확하게 파악하여 적정환기를 할 수 있도록 농업인들에게 가상현실 기기조작을 교육할 수 있는 체계가 필요할 것으로 판단된다.
대기오염물질과 온실가스가 주는 폐해는 점차 심각한 수준으로 발전하고 있는 상황에서 자동차에 의한 배출가스가 대표적인 배출원의 하나로 손꼽히고 있다. 교통부문에 있어서는 교통운영전략 등에 의해 배출가스량을 억제 및 관리할 수 있는 방법론에 대한 연구가 필요한 상황이나 아직까지 차량의 운행행태 즉 가속, 감속, 정지 시 등에 따른 배출량을 산정할 수 있는 모형에 대한 연구는 미미한 수준이다. 본 연구에서는 신호교차로와 같은 도로를 주행하는 차량이 가속, 감속 정지 하면서 배출하는 배출가스량을 산정할 수 있는 모형을 구축하였으며 이를 위하여 차량 실험을 기반으로 배출량표를 작성하고 차량의 움직임을 운동학적 접근법으로 분석하여 모형을 구축하였다. 최종적으로는 미시적 시뮬레이터와 배출표를 이용하여 가장 현실적인 배출량 산정체계를 구축하여 모형을 검증, 평가하였다. 평가 결과 기존의 평균주행속도를 이용한 배출모형 보다 상대적으로 정확한 배출량을 산정하는 것으로 분석되었다.
국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.
선박온실가스 규제를 위한 SEEMP (Ship Energy Efficiency Management Plan) 기술 중 선박에너지절감을 위한 조치는 하드웨어적인 장비를 선박에 탑재하여 구현하거나, 인적교육 및 운항패턴 개선 등과 같은 소프트웨어적인 방식으로 구현 가능하다. 선체저항개선을 위한 기술 중 하드웨어적인 장비 개조를 통해 구현되는 기술은 현존선에 적용하는데 장비의 규모 등에 의한 제약이 발생한다. 반면 소프트웨어적인 에너지절감기술의 구현은 저렴한 도입비용과 하드웨어적인 방식에 비해 높은 에너지 절감효과를 보이며, 선종에 크게 구애받지 않고 적용이 용이하다는 장점을 가지고 있어 IT 기술을 이용한 선박에너지절감기술이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 IT 기반의 선박에너지절감 기술을 검증하기 위하여 대표적인 3개 선종에 대한 실선 모델링 기반의 선박조종시뮬레이터를 이용한 육상시험을 수행하였다. 시뮬레이터를 이용한 성능검증 방법은 6개의 다양한 환경조건에서 에너지절감기술 적용 전후의 운항결과로부터 에너지절감효과를 비교 분석하고, 해상상태에 따른 구간별 비교결과를 통해 IT기반 에너지절감시스템의 성능평가를 수행하였다. 벌크, 컨테이너, VLCC 선종을 이용한 육상시험 결과 컨테이너선의 연료절감률이 가장 크게 나타났고, 육상시험 대상선박 모두 선박에너지절감시스템 사용전과 비교하여 연료절감효과를 보였다.
$CO_2$ 감축은 최근 문제되고 있는 온실가스를 감축시킬 수 있는 직접적인 수단이 되고 있으며, 이러한 방법으로는 CCS 기술이 현실적인 대안기술로 부상하고 있다. 특히 전 세계적으로 널리 분포되어 있고 많은 양의 $CO_2$ 를 격리할 수 있는 심부 대염수층을 대상으로 활발한 연구가 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 심부 대염수층에 대한 $CO_2$ 지중격리시 예비 타당성 평가 수행을 위하여 인공신경망을 이용한 효율성 평가 모델을 개발하였다. 모델 개발에 앞서 심부 대염수층을 대표할 수 있는 기본 모델을 선정하고 상용시뮬레이터 GEM을 활용하여 민감도 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 바탕으로 심부 대염수층에 영향을 미치는 주요 인자 및 영향범위를 선정하였다. 인공신경망 학습을 위한 격리 시나리오 구성 결과 용해트랩과 잔류트랩에 의한 $CO_2$ 격리를 확인할 수 있었으며, 인공신경망 모델 자체 검증 결과 0.99이상의 높은 상관계수를 나타내어 심부 대염수층에서의 $CO_2$ 지중격리 효율성 평가에 활용 가능함을 확인하였다.
지구온난화의 주원인인 이산화탄소 배출 규제에 대응하기 위한 온실가스 감축 기술개발의 노력이 전 세계적으로 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 배기가스 중에 $CO_{2}$를 고효율 저비용으로 회수할 수 있는 회수처리기술의 일환으로 효율성과 경제성에 맞추어, 산화제로 공기대신 순산소를 사용하는 $CO_{2}$ 재순환 산소연소 가열로시스템에 관한 실험을 수행하였다. 가재 가열용 연소로 시뮬레이터 및 화염 가변형 버너를 이용하여 $CO_{2}$ 재순환에 따른 로내 온도특성, 압력변화 그리고 배기가스특성을 비교 파악하였다. 실험결과, 배기가스의 대부분은 $CO_{2}$와 $H_{2}O$로 구성되었고, 반복재순환시 배기가스 중의 $H_{2}O$를 응축 분리시켜 고농도($90{\sim}95%$)의 $CO_{2}$를 얻을 수 있었다. 또한 온도를 제어할 수 있는 가능성을 보였고 NOx 배출도 100PPM 이하로 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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