신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.
본 연구는 우리나라의 중소기업들에 대하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수용 및 사용의 수준을 제고하기 위한 관련 정책의 수립에 도움을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 통합기술수용모델(UTAUT)을 확장하여 기술 수용의도에 영향을 미칠 수 있는 추가적인 영향요인들을 선정하였으며, 이를 실증하는 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 리커트 7점 척도로 구성된 설문지를 작성하였으며, 제조 관련 기업을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 통계처리에 활용된 설문지는 총 136부이다. 가설검정 결과 성과기대와 사회적 영향은 수(사)용의도에 정(+)의 유의한 영향을 미치지만, 노력기대와 촉진조건은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 확장요인으로서 네트워크 효과, 조직특성은 정(+)의 유의한 영향을 미치며, 혁신저항은 부(-)의 유의한 영향을 미치지만 인지된 위험은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 검정되었다. 기업의 규모가 클수록 인지된 위험과 혁신저항의 수준은 낮으며, 이를 제외한 수(사)용의도 영향요인과, 수(사)용의도, 수(사)용행동의 수준은 높은 것으로 검정되었다. 본 연구를 통하여 스마트 팩토리 관련 기술의 수(사)용에 긍정적, 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명함으로서 제고되어야 하는 요인과 감소시켜야 하는 요인을 제시하였으며, 비교적 기업의 규모가 큰 기업들부터 우선적으로 스마트 팩토리 관련 기술이 수용될 수 있도록 하여야 한다는 연구결과를 제시한다.
Objectives : Obesity is caused by the excess accumulation of fat in the body due to energy imbalance, and it causes various diseases. The aim of this study was to investigate an anti-obesity efficacy and an antioxidant activity of water from herbal mixture extract (SM17). Methods : The antioxidant activities were evaluated through radical scavenging assays using 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) and 2,2'-azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) (ABTS) radicals. To evaluated anti-obesity effect of SM17, we used a high fat diet fed mouse model. The SM17 (150 mg/kg body weight/day, p.o.) was treated every day for 6 weeks to C57BL/6 mice. Body weight and food intake were measured every day. The changes of reactive oxygen species (ROS), alanine aminotransferanse (ALT), aspartate aminotransferase (AST), triglycerids (TG) and total cholesterol (TC) in serum were analyzed after experiment. Also, expression of lipid metabolism related proteins were investigated by western blot analysis. Results : It was effective in antioxidant measurements, SM17 administration inhibited the biomarkers of lipid metaboism in serum and tissues. The administration of SM17 showed a significant reduction of body and tissue weight. Morever, it decreased ROS, ALT, AST, TG and TC in serum, compared with those of the obese mice. Adipogenesis-related protein expressions increased in obese mice compared to normal mice. However, SM17 group exhibited the down-expression of these proteins. Conclusion : A SM17 aqueous extract has a great effect on the stimulation (AMPK) activation, and may have a benefit to reduce a fatty acid metabolism through inhibition of lipid accumulation.
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.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
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.
우수한 역학적 성능을 가진 생물체의 구조를 모방하여 고성능의 복합재료를 개발하려는 노력이 최근 활발히 이뤄지고 있다. 진주층 구조는 구성재료 대비 월등히 높은 파괴인성을 지닌다는 점에서 촉망받는 자연 모사 구조 중 하나이다. 하지만, 진주층 모사 구조의 형상이 변형될 때 구조의 충격성능이 어떻게 달라지는지에 관한 연구는 아직 충분히 진행되지 않았다. 본 연구에서는 무작위로 변형된 진주층 모사 복합재의 수치모델을 개발하고 충격성능을 분석하였다. 먼저, 균일한 진주층 모사 패턴에서 플레이트 판의 평면 크기를 무작위로 변형하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 불균일한 진주층 패턴 모사 구조를 모델링하였다. 그 후, 낙하충격 시뮬레이션을 수행하고 해당 모델의 충격거동을 에너지 흡수율과 본 미세스 응력 분포, 충격력-시간 그래프를 활용하여 평가하였다. 수치해석결과를 바탕으로, 충돌 범위 주변 플레이트 판의 기하학적 형상이 불균일할수록 진주층 모사 구조의 내충격성이 저하됨을 입증하였다. 이러한 진주층 모사 형상에 대한 심층적인 이해는 진주층 모사 구조의 최적설계를 수립하는 데 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 다양한 형상의 우주 물체와 우주 구조물 사이의 충돌 각도를 고려한 초고속 충돌(Hypervelocity impact) 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 비선형 구조 동역학 전산 해석 프로그램인 LS-DYNA의 완화 입자 유동법(Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH)을 사용하여 초고속 충돌 현상을 묘사하였으며, 금속 재료의 비선형 거동을 구현하기 위하여 Mie-Grüneisen의 상태 방정식과 Johnson-Cook의 재료 모델을 사용하였다. 구, 정육면체, 원기둥 및 원뿔 형상의 다양한 형상의 우주 물체를 이용하였으며, 우주 구조물은 알루미늄 평판(200 mm×200 mm×2 mm)으로 모델링되었다. 우주 물체가 우주 구조물 대비 4.119 km/s의 상대 속도로 충돌하는 시뮬레이션을 수행하여 동일 질량을 갖는 다양한 형상의 우주 물체와 우주 구조물 사이의 0°, 30° 및 45°의 충돌 각도를 고려하였을 시 초고속 충돌에 의하여 발생되는 파편운(debris cloud) 형상을 분석하였다. 동일한 운동 에너지를 갖는 우주 물체는 형상의 차이로 인해 모두 다른 파편운이 형성되었다. 더불어 충돌 각도의 증가에 따라 파편운의 크기가 줄어드는 경향을 확인하였다.
최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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