농가에서 현재 사용되고 있는 고추건조기의 운전조건을 고추의 건조 모델과 품질변화 모델을 수치해석적 최적화방법인 Box의 complex 방법과 연결하여 최적화를 시도하였다. 주어진 carotenoids. 보존을 만족시키는 제한조건 하에서 에너지소비를 최소화하기 위한 열풍온도, 열풍재순환율, 풍량이 결정되었다. 품질제한 조건이 엄격할수록 낮은 열풍재순환율과 높은 풍량이 사용되어 에너지소비는 증가하고 전체 건조시간은 짧아졌다. 건조 중 건조기내에서 고추의 혼합이 에너지 사용효율과 제품품질을 향상시킬 수 있었다. 현재 사용되고 있는 풍량은 최적운전을 위해서는 증가되어야 하는 것으로 판단되었다. 풍량을 일정하게 적정조건으로 고정하고 열풍의 온도와 재순환율을 2단계로 변화시키는 건조방식이 에너지소비를 더욱 감소시킬 수 있었다. 이러한 2단계 최적건조에서는 단계이동은 전체 건조시간의 약 1/3 부근에서 이루어지고 열풍온도는 첫 단계에서 낮다가 두 번째 단계에서 증가하고 열풍재순환율은 단계변화에 따라 약간 증가하였다. 얻어진 최적제어변수는 건조기내에서의 건조과정과 carotenoids 파괴 kinetics에 의하여 해석될 수 있었다. 얻어진 결과의 실험적 확인이 요청된다.
배가스 이산화탄소 처리를 위한 화학적 흡수공정의 새로운 흡수제로서 암모니아수의 적용 가능성을 고찰하였다. 이산화탄소 흡수용량과 침전 발생의 관점에서 적합한 암모니아수 흡수제 농도와 $CO_2$ 부하(loading, $molCO_2/molNH_3$)를 결정하였다. 이를 위하여 전해액에 대한 Pitzer 모델을 이용하여 암모니아 흡수제 농도에 따른 흡수용량과 침전 발생여부를 계산하였다. $5\;molNH_3/kgH_2O$ 이상의 암모니아수 흡수제를 사용하여 기존 아민류 흡수제 이상의 흡수용량은 얻을 수 있었다. 각 암모니아 흡수제 농도에서 $NH_4HCO_3$ 침전의 발생으로 인하여 조업이 제약되는 $CO_2$ 부하를 구하였다. $5{\sim}14\;molNH_3/kgH_2O$의 암모니아 흡수제는 293, 313 K에서 $CO_2$ 부하 0.5 이상에서 침전이 발행하였다. 침전 생성 $CO_2$ 부하값 이하로 흡수탑을 조업함으로써 고농도 암모니아 흡수제가 배가스 $CO_2$ 처리 공정에 사용될 수 있음을 알 수 있었다. 흡수용량과 침전발생을 고려하여 배가스 이산화탄소 처리를 위한 흡수제 최적온도는 암모니아수 농도에 따라 297~312 K이었다.
담체인 황토볼와 Chromobacterium WS 2-14을 이용하여 F-STEP공정(혐기${\rightarrow}$ 호기${\rightarrow}$ 무산소)에서 실제폐수에 존재하는 인산을 효율적으로 제거하기 위해 최적 황토볼 크기 및 소성 온도, 폐수의 초기 pH,폐수의 초기 인산염 농도, 운전온도, 그리고 통기를 검토했다. 최적 조건은 다음과 같다. 황토볼 크기 및 소성 온도, $2\~4mm,\;960^{\circ}C$; 실페수의 초기pH, 6.0; 실페수의 초기 인산 농도, 5.0mg/1. 운전온도, $30^{\circ}C$; 그리고 통기, 5.0L/min등이 얻어졌다. 그리고 최적 운전조건을 이용해서 pilot test을 65일 동안 진행했다. 인산 평균 제거율은 $92.0\%$였고. 또한 최종 유출수에서 COD와 BOD의 평균 제거율은 각각 77.1와 $74.2\%$였으며, SS의 경우는 평균 제거율이, $86.4\%$였다. 이상의 결과로부터 황토볼을 담체로 이용한 Biofilter System은 실제폐수에 존재하는 인산 제거 가능성을 암시했다.
본 연구는 폐형광등을 사용하여 고굴절 유리비드를 제조하기 위한 최적 조건 도출을 위해 진행되었다. 제작된 유리비드는 XRD 분석과 더불어 물리·화학적 분석을 통해 유리비드의 굴절률 및 공기혼합비율, 방출속도에 따른 영향을 조사하였다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 형광등 재활용유리로 제작된 글라스 비드와 일반 재활용 유리로 제작된 글라스비드 시료를 XRF 분석결과 일반 재활용 유리로 제작한 글라스비드에 CaO가 11.7 wt% 함유되 있는 반면 형광등 재활용 유리로 제작한 글라스비드에는 CaO 7.8 wt% 함량 비중과 비교해 3.9 wt% 함량 비중이 더 높은 것으로 분석되었다. 또한 형광등 재활용 유리로 제작된 글라스비드에는 일반 재활용 유리로 제작한 글라스비드에 함유되지 않은 ReO2 0.0108 wt%, BaO 0.071 wt%, NiO 0.0039 wt% 가 함유되어 있는 것을 알 수 있었다. 일반 재활용 유리로 제작된 글라스 비드와 폐형광등을 재활용하여 유리로 제작된 글라스비드의 Refractive Index 비교 시 폐형광등으로 제작된 유리비드가 일반 재활용 유리로 제작된 글라스비드보다 더 작은 입자 크기분포와 높은 굴절률을 갖는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 폐형광 등 재활용 유리를 구상 형태의 글라스비드로 제작하기 위하여 Kiln 방식의 공정에서는 공기 혼합비율 1.7, 화염온도조건 940℃ 20 m/sec 조건에서 가장 높은 생성율을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 하천, 호수의 준설 시에 발생하는 준설토 사토장에 저류된 부유물질을 hydrocyclone을 이용하여 모래입자를 분리하고, 부유미세입자 및 오염물질을 처리하기 위해 키토산 응집제를 이용하여 고속 응집과 침전이 가능한 IDFIS 시스템을 개발함에 있다. 응집교반실험 결과 키토산 주입농도는 하천퇴적물질의 경우 40 mg/L, 터널굴착 퇴적물질의 경우 5 mg/L에서 잔류탁도는 5 NTU 이하를 나타내었다. 키토산응집제는 응집, 응결조건에 pH 영향이 거의 없으므로 처리장치 운전의 용이성에 기여할 것으로 판단된다. IDFIS장치를 이용하여 황토입자, 하천퇴적물질, 하천부유사 퇴적물질, 터널굴착 퇴적물을 대상으로 제거특성을 분석한 결과 전반적인 평균 처리효율은 탁도 98%, SS 99%, COD 85%, TP 95%를 나타내었다. 키토산응집제는 다양한 탁도 범위에서도 입자물질의 제거에 매우 효과적인 것으로 분석되었다. IDFIS장치는 키토산응집제로 빠르게 형성된 플럭을 높은 수면적부하율로 처리 가능하여 집적화된 처리장치로서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
2011년 3월 발생한 일본의 후쿠시마 원전 사고는 원전의 안전성 문제를 넘어 경제성까지 논란을 불러일으키고 있으며, 이러한 문제는 원전 확대에 대한 비판적 시각을 전 세계적으로 확대시키고 있다. 따라서 원전이 안전성을 충분히 유지하면서도 타 전원에 비해 경제성이 있다는 것을 입증한다면 현재는 물론 지속가능한 전원으로서의 원전의 역할을 기대할 수 있을 것이다. 후쿠시마 원전사고 이후 국민들이 실제로 느끼는 '사회적 안전성' 정도를 알아보기 위해 안전성 대신 일반국민의 수용성을 지표로 삼아 안전에 대한 비용을 얼마나 지불할 수 있느냐를 알아보기 위해 비용편익분석의 하나인 조건부가치측정법(CVM: contingent valuation method)을 이용하였다. 경제성과 안전성의 trade-off값을 설문조사를 통해 알아본 결과 발전원가 4.75원/kWh 인상효과를 가져왔다. 이를 현재 원전발전단가 39.11 원/kWh에 반영하면 43.86 원/kWh으로 석탄화력 발전원가 67 원/kWh과 비교해 여전히 경쟁력이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 2013년 말 수립예정인 제2차 에너지기본계획[1] 등에 기초자료로 중요한 정책적 시사점을 가져다 줄 것이다.
본 연구는 겨울철과 여름철에 답리작 사료작물의 랩사일리지 생산에서 연구보고된 조사료 재배품종과 재배방법을 기준으로 하였을 때, 소요 기계에 따른 기계화 생산 작업의 특성과 부담면적, 기계 이용비용을 분석하여 조사료 생산비용을 산출하였다. 생산비용은 작물종류(호밀, 청보리, IRG, 수단그라스), 파종방법(산파, 조파)과 트랙터 마력(50, 75, 100, 130 ps)에 따른 경작규모별(부담면적 ha별), 부담면적대비 경작지비율별(25, 50, 75, 100%), 작부체계별(품종 숙기별, 동 하계 작물별)로 분류하여 산출하였다. 트랙터 100 ps, 조파를 기준으로 단일 품종 재배보다 호밀, IRG와 청보리 등을 품종 숙기별로 재배할 때 파종은 20일에서 30일로, 수확은 약 30일에서 40일로 시기가 늘어나기 때문에 부담면적이 57.1 ha에서 77.5 ha로 증가하였다. 동 하계 작물 연중 재배시 생산비용은 100 ps 트랙터, 조파, kg-TDN 기준으로 호밀+수단은 250원, 청보리+수단은 215원, IRG+수단은 234원, 호밀+청보리+IRG+수단은 233원으로 나타났다. 이는 연중 재배하지 않는 경우에 비해 고정비가 줄어들기 때문에 생산비용은 약 30~50% 절감되었다. 따라서 답리작 사료작물의 랩사일리지 생산시 노동피크와 수확시기의 분산, 기계장비의 효율성을 제고할 수 있도록 품종 숙기별 연중 재배 작부체계의 이용이 바람직한 것으로 판단되었다.
최근에 태양광 발전 시설이 급격히 증가됨에 따라 사용 후 태양광 모듈의 발생량이 급증할 것으로 예상된다. 태양광 폐 모듈의 리싸이클링은 일부 국가에서 시도하고 있지만, 경제성이 확보된 실용화 기술의 부재로 폐 모듈이 방치 및 폐기되어, 환경오염은 물론 유가자원 회수 측면에서도 많은 문제를 야기시키고 있으므로 대책 마련이 시급하다. 이와 같은 현실에 비추어 본 기술개발에서는 폐 모듈의 성능검사, 알루미늄 프레임 해체, 강화유리의 파분쇄 및 박리, back sheet 및 EVA의 분리 제거, 유가금속의 침출과 침전 회수 및 폐액 처리의 기반 기술을 확립한 다음, 이를 기초로 대단위 처리 시설을 설계 제작 및 운전함으로써 실용화기술을 확립하였다. 본 연구에서는 대단위 시험을 통하여 1 ton/day 규모의 폐 모듈 처리의 최적 조건을 확립한 다음, 얻어진 자료를 근거로 경제성 검토를 실시하였다. 프레임 해체 및 강화유리 박리 공정까지는 경제성이 있었으나, 유가금속 회수를 포함한 전체 공정을 포함하면 생산자 책임(EPR) 제도의 시행에 따른 재활용 분담금의 지원이 이루어지지 않는 한 경제성이 박약하였다. 향후 태양광 폐 모듈의 수거, 재사용 인증기준, 철거비 부담, 효율적인 처리 기술 확보, 관련 법규제정 및 EPR 제도 등의 문제가 해결된다면, 경제성 확보가 용이하여 상용화가 가능할 것이다.
본 연구에서는 산화구 방법으로 하수처리를 하는 공공 하수처리장을 선정하여 통계적인 방법으로 처리장의 수질 및 운영의 효율을 분석하였다. 얻어진 수질 데이터는 유입수 및 배출수의 pH, 온도, BOD, SS, T-N, ${NH_4}^+-N$ 및 T-P였다. 데이터 분석은 군집분석, 상관분석, ANOVA 분석, 클러스터 분석으로 수행되었다. 통계분석 결과, 하수 처리장의 유입 유량은 여름에 가장 높았으며 평균 유속은 $3.000m^3/s$이었다. Box plot 결과에 따르면, 하수의 COD, 총인 농도는 계절에 변화에 따라 크게 차이가 없었다. Pearson 상관관계 분석결과는 유입수에서 BOD, COD, T-N 및 T-P 간에 강한 양의 상관관계를 보였다. 계절변화에 따른 BOD와 T-N 농도는 겨울철에 가장 높았고, 계절에 따른 온도의 영향은 COD와 T-P가 가장 높았다. BOD는 수온과 음의 상관관계를 보였으나 HRT, SRT, C/N과 같은 공정인자는 양의 상관관계를 나타내었다. 유입수 온도가 높을수록 BOD 농도가 낮아지는 현상을 보였으며, 체류 시간이 단축될수록 BOD의 처리 효율이 저하되었다. T-N은 효율적인 처리를 위해 긴 체류 시간이 필요했으나 T-P는 공정인자의 변화에 따른 상관관계도에서 다소 적게 나타났다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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