• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.296-305
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• 2005

최근 수소에너지가 환경문제를 해결해 줄 수 있는 대체에너지로 각광받으면서 수소에너지의 사용이 가지고 올 새로운 에너지 체제에 대한 시나리오 연구가 다양하게 수행되고 있다. 수소 기술-경제체제의 가능한 시나리오를 제시하는 것은 미래 사회에서 수소가 에너지 운반체로서 담당하게 될 역할을 명확히 할 수 있음과 동시에 에너지라는 거대한 기술-경제체제의 변화를 위해 현재 수행해야 할 에너지 정책과 전략에 대해 큰 시사점을 줄 수 있기에 의미가 있다. 본 연구는 수소의 생산, 저장 및 운반, 그리고 응용분야에서의 다양한 기술의 SWOT 분석을 통해 가능한 시나리오를 단기와 장기로 나누어 제시했다. 그 결과 앞으로의 수소 기술-경제체제의 구조는 기술적 완성도 뿐 아니라 사회적 수용성, 사회적 적응성 등 외부의 환경변화에도 많은 영향을 받음을 알았다. 그렇기 때문에 수소에너지에 관한 전략과 정책은 이러한 변동을 충분히 고려하면서 결정돼야 한다.

• 과학기술학연구
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• 제7권1호
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• pp.5-31
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• 2007

추격형 기술개발과정에서는 개발해야 할 기술이 이미 존재하고 있기 때문에 기술개발의 불확실성은 상대적으로 낮았다. 그 기술이 개발가능하다는 것, 그리고 특정의 설계 방식을 갖추어야 한다는 것을 알 수 있었기 때문이다. 그러나 탈(脫)추격 단계에서의 기술혁신은 많은 경우 모방할 대상이 없으며, 또 그 기술이 개발 가능한 것인지도 사전적으로 알기 어렵다. 따라서 탈(脫)추격 단계에서 기술혁신을 성공적으로 수행하기 위해서는 불확실성에 대한 새로운 접근 방식이 필요하다. 이 글에서는 탈(脫)추격 단계에서 나타나는 기술 경제적 불확실성 관리의 핵심을 기술적 불확실성에 대한 대응과 정당성 확보라는 요소로 정리하고, 대응방안을 모색하는 개념적 틀을 제시하고자 한다.

• Computers and Concrete
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• 제27권4호
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• pp.333-341
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• 2021

Steel slag, an industrial reject from the steel rolling process, has been identified as one of the suitable, environmentally friendly materials for concrete production. Given that the coarse aggregate portion represents about 70% of concrete constituents, other economic approaches have been found in the use of alternative materials such as steel slag in concrete. Unfortunately, a standard framework for its application is still lacking. Therefore, this study proposed functional model equations for the determination of strength properties (compression and splitting tensile) of steel slag aggregate concrete (SSAC), using gene expression programming (GEP). The study, in the experimental phase, utilized steel slag as a partial replacement of crushed rock, in steps 20%, 40%, 60%, 80%, and 100%, respectively. The predictor variables included in the analysis were cement, sand, granite, steel slag, water/cement ratio, and curing regime (age). For the model development, 60-75% of the dataset was used as the training set, while the remaining data was used for testing the model. Empirical results illustrate that steel aggregate could be used up to 100% replacement of conventional aggregate, while also yielding comparable results as the latter. The GEP-based functional relations were tested statistically. The minimum absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE) for compressive strength are 6.9 and 1.4, and 12.52 and 0.91 for the train and test datasets, respectively. With the consistency of both the training and testing datasets, the model has shown a strong capacity to predict the strength properties of SSAC. The results showed that the proposed model equations are reliably suitable for estimating SSAC strength properties. The GEP-based formula is relatively simple and useful for pre-design applications.