최근, 전 세계적으로 신재생에너지에 대한 관심이 증가됨에 따라 친환경적이고 무한한 태양에너지를 이용하는 태양광전원의 설치가 급증하고 있다. 이러한 태양광전원은 주변 환경에 따라 출력이 크게 좌우되는데, 예를 들어 구름 또는 건물의 음영으로 인한 일부 모듈의 문제로 인해서 해당 스트링이 출력을 발생하지 못할 수 있다. 즉 기존의 제어방식에서는 모듈이 직렬로 연결된 스트링이 인버터에 연계되어 있으므로, 일부 모듈에 음영이 발생할 경우 스트링의 전압이 인버터의 동작전압 미만으로 되어 해당 스트링이 인버터에서 탈락되는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 각각의 스트링마다 전압을 제어하는 DC-DC 전압 레귤레이터를 이용하여, 스트링이 인버터에서 탈락되는 문제점을 개선하는 새로운 태양광전원 제어방식을 제안하였다. 또한, 회로해석 상용 프로그램인 PSIM S/W를 이용하여, 정전압 제어 및 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어기능을 가지는 DC-DC 전압 레귤레이터와 위상동기루프(PLL, Phase-Locked Loop) 제어 기반의 3상 인버터의 모델링을 수행하였다. 이 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 부분적으로 음영이 발생하는 모듈을 가진 스트링이 인버터에서 탈락하는 현상을 개선함으로써 태양광전원의 운용효율이 향상됨을 확인하였다.
하도홍수추적 방법에서 많이 사용되고 있는 Muskingum 방법의 가장 중요한 매개변수는 저류상수와 가중인자이다. Muskingum 방법은 상류유입지점에서 하류 유출지점까지 측방유입량이 고려되지 않지만, 실제 유역에는 강우로 인하여 측방유입유량이 발생한다. 이로 인해 상하류 실측자료를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 것이 매우 어려운 상황이다. 이에 본 연구는 HEC-RAS 1차원 부정류 해석모형을 이용한 수리학적 홍수추적을 통해 측방유입유량이 제외된 상태에서의 하도에서 전파되는 유량을 산정하였고, 이를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 방법을 제시하였다. 이와 함께 저류상수가 유하시간과 관계있음을 감안하여 국내 하천기본계획 수립 시 사용되는 유하시간 경험 공식들을 저류상수로 적용한 결과를 비교 분석하였다. 마지막으로 유량이 고려된 유하시간 산정 식을 개발하고, 유입량의 변화에 맞춰 유하시간을 업데이트하여 모의를 수행하는 방법을 제시하였다. 유량을 고려한 유하시간을 저류상수로 적용한 경우, 유량의 상승 및 하강 과정, 첨두 유량, 그리고 첨두 시간에 대해서 잘 모의하는 것으로 분석되었다.
2050 탄소중립이라는 메가트렌드에 맞추어 청정에너지기술에 사용되는 핵심광물의 양이 파리기후변화협약기반 시나리오와 2050 탄소중립기반 시나리오에 따르면 각각 4배, 6배 증가하는 것으로 평가된다. 그리고, 한국의 경우, 2차전지에 사용되는 배터리 공급망에서 볼 때 배터리물질과 배터리셀팩을 제조하는 미드스트림에서는 강점을 보이나 원료물질을 제공하고 처리하는 업스트림에서는 어려움을 겪고 있다. 한국지질자원연구원은 이러한 배터리원료광종의 업트스림 리스크에 대응하기 위해 리튬, 니켈, 코발트에 대한 확보전략을 수립하고 탐사기술을 개발하고 있다. 리튬의 경우, 경상북도 울진에서 2020년부터 탐사를 진행하고 있고 2021년말 제반탐사자료를 종합하고 3D모델을 구축하여 정밀탐사대상지를 선정했으며, 2022년에는 정밀탐사대상지를 중심으로 리튬페그마타이트의 부존잠재량을 평가할 예정이다. 니켈의 경우, 과거 탐광을 했던 10여개 니켈황화물광상을 대상으로 예비조사를 통하여 2022년말 탐사대상지를 선정할 예정이다. 코발트의 경우, 남한에서는 유일하게 보국코발트가 알려져있지만 열수광상으로 코발타이트가 산출되었다는 기록만 있을뿐 세계적인 코발트광상(예. 모로코 Bou Azzer)의 성인을 보면, 초염기성암과 관련된 사문암체와 화강암의 접촉부에서 코발트광체가 발견되어 국내에서는 코발트탐사를 위한 프로토콜을 정립할 예정이다.
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.
경제 및 산업의 원천 에너지원인 전력은 생산과 소비의 지역적 상이함으로 장거리 수송을 필수로 하며, 다중환상망(Multi-loop) 형식의 송배전계통으로 전력을 공급한다. 실질적 사용에 앞서, 변전소내 변압기를 통해 변전과정을 거쳐 각 사용처의 특성을 고려하여 전력공급이 이루어지고 있으며 변압기는 본체, 권선, 절연유, 부싱등의 구조로 결합되어 있다. 변전소에서 발생하는 변압기화재는 가구와 상업시설등에 전기공급을 중단시키고 각종 안전사고를 발생시키는 1차 손실뿐만 아니라 2차적으로 경제 손실을 야기한다. 화재의 원인은 부싱 하부파손에 따른 절연유 유출과 약 1초 이내 발화점에 도달하는 절연유에 의한 화재의 연쇄반응으로 파악된다. 화재피해의 최소화를 위해 연기감지기, 자동소화설비 등이 구축되어있으나 감지기의 동작 및 소화가스 방출지연 등으로 화재진화를 위한 골든타임 확보의 부재가 문제되고 있다. 이에 본 연구는 초기 화재진화에 따른 골든타임 확보의 중요성에 따라 화재확산을 방지하고 절연유 누출을 차단하는 능동적 메커니즘의 필요에 따라 수행되었다. 따라서 화염에 의해 팽창하는 고온형상 유지물질과 기계적 화염차단장치를 적용한 부싱방화구조체를 개발하였다. 실제 부싱 및 프렌지규격을 적용하여 제작된 변압기모형에 부싱방화구조체를 설치하여 실규모 화재실험을 수행하였다. 초기화염으로부터 3초내에 정확한 위치와 높이에 부싱방화구조체가 작동함을 확인하였으며 이는 실제 변압기화재 시 화염 확대를 효과적으로 차단할 수 있을 것으로 사료된다.
The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.
결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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