• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2582-2589
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• 2011

본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.106-106
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• 2011

소수력은 온실가스 배출량이 적은 친환경 청정에너지원이면서 지역의 분산전원에 기여할 수 있는 유용한 자원으로 평가되고 있다. 이러한 여건은 소수력발전 사업이 전력의 smart grid 구축 효과로 인해 가장 큰 효율성을 달성할 수 있을 것으로 기대된다. 국내 소수력발전은 1500Mw의 부존량을 가진 것으로 평가되고 있으나 계절적 편중으로 인한 가동률 부족, 경제성 부족 등으로 활발한 보급이 이루어지지 않고 있다. 특히 신재생에너지 확대 전략에도 불구하고 지원금 등 경제적 인센티브 부족으로 인해 민간부문의 참여는 상당히 저조하다. 그럼에도 불구하고 수력에너지는 환경친화적이고 잠재성이 큰 신재생에너지로 온실가스 저감과 에너지 확보에 기여할 수 있다. 특히 수력에너지는 민간투자의 어려움이 존재하므로 정부의 장기적인 기술개발투자 및 효율성 확대 정책이 중요하다. 본 연구에서는 소수력 확대의 경제 환경적 효과를 평가해보기 위해 연산일반균형모형 (CGE :Computable General Equilibrium Model)을 구축한다. 본 연구는 다음과 같이 수행되었다. 첫째, 수력발전부문과 수도사업을 구분하고 사회회계행렬을 작성하였으며, 전력부문에서 수력발전을 포함한 다단계 생산구조를 가정하였다. 둘째, 일반균형모형 방정식 체계를 작성하고 모형의 파라미터 추정 등 보정(Calibration) 작업을 수행하였다. 셋째, 국가 중기 온실가스저감 시나리오를 적용한 전망을 수행하고 소수력 확대(투자지원) 시나리오를 구축한다. 본 연구는 저감수단으로 탄소세를 부과하였다. 끝으로, 소수력 발전 보급 확대의 경제적, 환경적 파급효과를 계산하였다. 분석결과, 소수력 발전 잠재 성장을 반영한 수력에너지 비중은 약 2020년에 약 4.5% 까지 증가하는 것으로 나타났다. 이로 인한 온실가스 저감 기여분은 약 3%에 이르는 것으로 계산 되었다. 또한 수도사업과 비에너지 제조업의 산업비중은 증가하였다. 이러한 결과는 소수력 발전 확대가 화석연료 대체를 통한 지속가능한 에너지 수요에 기여하고 지역개발과 물산업 발전 등 경제적 파급효과 등을 유발할 수 있음을 시사한다. 또한 본 연구에서 고려하지 못한 소수력 기술 개발은 에너지 대체 촉진으로 인한 온실가스 저감과 녹색성장에 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.