도시지역의 대기오염은 주로 자동차에 기인하며, 이는 보편적인 현상으로 나타나고 있다. 특히 서울시의 경우 자동차에 의한 대기오염 비중이 85.7%(1997년 기준)를 차지하고 있을 만큼 큰 비중을 보이고 있다. 이에 본 연구의 1차적 관심사는 서울시 대기오염의 주된 요인인 교통부문의 개별적 분석보다는 지속가능한 도시발전을 위한 새로운 패러다임의 적용이라는 관점에서 향후 서울시의 교통.환경부문의 통합연계 분석에 대한 공감대 형성 및 활용가능성 모색에 두었다. 서울시 통행 O-D자료를 바탕으로 환경주행세 부과를 고려한 단기교통혼잡관리모형 적용결과, 교통.환경부 문간 연계통합모형의 실제 유의성을 발견할 수 있었다. 즉 환경주행세의 시행전후 비교분석에 의하면, 유류소비 단위당 500원/${\ell}$과 1,000원/${\ell}$을 부과할 경우, 오전 첨두시간대의 대기오염물질 배출량은 시행후 10.7%와 17.3%씩 감소하는 것으로 나타났다. 이에 비하여 유류소비량 저감은 20.2%와 30.3%로서, 저감비율이 상대적으로 높게 반영되고 있다. 그러나 단위 유류소비량에 대한 차종별 오염물질 배출량 비중은 버스 46.4, 화물차 50.4, 승용차 14.4 등으로 산출되어, 환경주행세 500원/${\ell}$ 부과에 의한 승용차의 오염배출 비중은 비탄력적인 반면에 오염물질 배출량이 많은 버스 및 화물차의 비중은 오히려 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 자동차 유발 대기오염의 비중을 낮추기 위해서는 차종별 오염물질 배출경향을 고려한 환경주행세의 차별부과 방식이 고려되어야 할 것이다. 예를 들면, 차종별 유류소비량에 대한 오염물질 배출비중을 균등화하는 방법, 또는 서울지역 오존오염의 원인이 되는 HC와 NOx 오염물질의 총량에 대한 차종별 기여도를 평균화하는 방법이 적용될 수 있다. 한편으론 환경주행세의 부과방식과 병행하여, 자동차 오염물질 배출을 저감할 수 있는 삼원촉매장치와 매연여과장치의 부착, 오염물질 과다배출 차량의 조기폐차 시행에 의한 인센티브 부여, 그리고 청정자동차 구입에 의한 버스업체의 환경주행세 감면 등과 같은 제도적 장치도 함께 고려되어야 한다. 그러나 본 연구에서 의도하였던 도로환경용량을 고려한 통행량 배분의 실제적 효과를 산출하기 위해서는 첫째, 통행비용의 절감과 대기질 개선이라는 공동선(共同善)을 추구하기 위한 교통.환경간 통합패러다임의 적용모형 개발과 활용가능성 모색, 둘째, 물리적 기준인 도로별 고통용량기준을 환경요소도 포함하는 도로환경용량으로의 전환, 셋째, 통행시간.환경비용.도로건설 및 유지비용뿐만 아니라 자동차 이용에 따른 연료소비 등을 포함하는 통행배분 모형 개발, 넷째, 단기혼잡프로그램을 활용하여 자동차 유발 대기오염물질 배출량 저감효과와의 연계시도 등과 같은 사항이 지속적으로 연구.개발되어야 할 것이다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
대기오염에 대한 관심이 증대하면서 대기오염물질의 저감에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 차량용 요소수(Urea solution)를 이용한 디젤 차량의 질소산화물(NOx) 제거는 큰 효과를 나타내고 있다. 요소수의 품질은 국내법으로 엄격히 규정하고 있으나 요소수 내 불순물의 증대는 질소산화물 저감 효과를 감소시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 일정 온도와 시간동안 요소수를 가열한 후 요소수의 물성변화를 분석하였다. 또한, 요소수를 보관하는 저장용기와 저장온도의 변화에 따른 요소수 물성변화도 함께 분석하였다. 요소수를 일정시간 가열한 후 요소수 내 뷰렛함량은 증가하고 요소함량은 감소하였으며, 요소함량감소에 따라 밀도와 굴절률도 함께 감소하였다. 철제 및 PET 용기와 일정온도($30^{\circ}C$, $50^{\circ}C$)에서 실시한 저장안정성 시험에서는 물성변화가 나타나지 않았다.
하수슬러지를 유동층 소각으로 처리할 때 유동매체가 $N_2O$ 발생에 미치는 영향을 고찰하였다. 유동매체로 zeolite 분말을 혼합하여 2 mm의 구형으로 제조하였다. 유동사의 평균크기 0.4 mm인 것을 유동매체로 사용할시 최소유동화속도($U_{mf}$)는 0.44 m/s로 나타났으나, 2 mm zeolite 유동매체를 사용하였을 경우, 최소유동화속도는 0.5 m/s로 다소 증가하는 것을 알 수 있었다. 유동층 소각로 내경에 대한 유동층 높이의 비(bed aspect ratio)를 1.4에서 3.1로 증가시켰을 때, 최소유동화속도는 0.5 m/s 에서 0.7 m/s로 다소 증가하는 것을 알 수 있었다. 과잉공기비가 1.79이고, 유동층 온도는 $909^{\circ}C$, 공탑속도는 약 1.65 m/s의 운전 조건에서, 유동매체 양의 증가에 따라 배가스 $O_2$ 농도는 다소 감소하였으며, $CO_2$의 농도는 다소 증가하는 것으로 나타났다. 유동매체의 양이 6 kg (bed aspect ratio 1.98) 이상일 때 $N_2O$의 농도가 크게 감소하였는데, 이러한 감소는 $N_2O$의 NOx로 전환이라기보다는 zeolite 유동매체에 의한 $N_2O$ 분해 반응에 의한 것으로 사료되었다. 한편, zeolite 유동매체를 유동사와 혼합하여, 유동층 높이를 일정하게 유지하고, zeolite 유동매체의 혼합 비율과 유동층 온도를 변화시켰을 때, $N_2O$의 발생농도는 혼합비율 보다 유동층 온도에 의해 크게 의존하였으며, 고온으로 갈수록 감소하는 것을 알 수 있었다. 소각 운전 온도를 고려하였을 때, zeolite 유동매체의 소성 온도는 $900^{\circ}C$에서 수행하는 것이 효과적인 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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