뇌성산은 국내 유일한 뇌록의 산출지이다. 본 산출지는 지질학적 가치와 함께 전통안료의 공급지로서의 역사·문화적 가치를 인정받아 2013년에 천연기념물 제547호로 지정 및 관리되어 연구 및 활용이 제한되었으며 이로 인한 뇌록의 제한적 공급에 따른 전통안료 복원에 문제점이 발생하고 있다. 최근 광정산 일대에서 뇌록이 다량 산출되어 전통안료 복원을 위한 공급지로 기대되고 있다. 따라서 본 연구는 광정산 일대에서 산출되는 뇌록으로 제조한 안료의 특성을 분석하고 추후 안료로서의 활용 가능성을 평가하고자 하였다. 제조한 안료의 특성 분석 결과, 뇌성산 뇌록은 대부분 셀라도나이트로 구성되어 있으며 광정산 뇌록은 셀라도나이트 외 크리스토발라이트, 트리디마이트 등의 유리질 특성을 보이는 광물이 함유되어 있었다. 광정산 뇌록안료는 광물 종류 및 함량의 차이에 따라 색도, 입도, 흡유량, 안정성 평가 결과가 달라지는 것을 확인하였다. 특히 GJS-2는 광물 조성비 및 물성, 안정성 면에서 뇌성산 뇌록과 유사한 특성을 보였다. 이를 통해 천연기념물 지정으로 활용하기 어려운 뇌성산 뇌록을 대신하여 추후 활용 가능할 것으로 사료된다.
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.
뇌록은 조선시대 건축물의 바탕칠(가칠)에 사용된 광물 안료로서, 포항 장기면 일대 뇌성산과 광정산에서 다양한 뇌록이 산출된다고 보고되었다. 이번 연구에서 두 지역에서 나타나는 뇌록의 암석학적 연구를 실시하여 비교 고찰 하고자 하였다. 연구결과 두 지역에서 산출되는 뇌록은 청록색 내지 녹색을 띠며 산출양상은 간극충진상 또는 맥상으로 유사하다. 하지만 두지역의 뇌록에 대한 기재적인 특성, 구성광물의 종류, 지구 화학적 특성에서 차이를 보인다. 뇌성산에서 산출하는 뇌록의 구성광물은 대부분 셀라도나이트인 반면 광정산의 경우는 셀라도나이트, 석영, 크리스토발라이트, 트리디마이트, 장석 등 다양하며 유리질화 된 뇌록도 관찰된다. 전체 뇌록시료에 대한 주성분 분석 결과, $SiO_2$가 증가함에 따라 $Al_2O_3$, $Fe_2O_3$, MgO, $K_2O$는 선형적으로 감소하며, MgO가 증가함에 따라 $Fe_2O_3$는 증가하는 경향을 보인다. 포항시 장기면 일대에 산출되는 뇌록은 암석의 색, 구성광물, 유리질화 유무에 의하여 네 가지(Type 1, Type 2, Type 3-1, Type 3-2) 타입으로 분류되며, 이는 지구화학적 특징에 따른 분류와 일치하는 경향을 보인다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
최근 신재생에너지의 확대 보급과 더불어 전기저장장치(ESS, Energy Storage System)가 활발하게 도입되고 있다. 하지만 현재 전기저장장치에 대한 도입효과와 경제성 및 계통에 미치는 영향에 대한 구체적인 평가방법이 없어 효과적인 도입운용이 어려운 실정이다. 특히 주파수조정용 ESS에 대한 국제적인 기술표준 및 제도가 마련되지 않아, 이의 설치에 따른 전기품질, 계통영향, 기여도 등은 물론 편익 산정에 대한 종합적인 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 주파수조정용 ESS의 성능검증 방안을 마련하기 위하여, 기존발전기의 주파수조정 성능평가 방법인 미국 PJM의 AGC(Automatic Generation Control, 발전기 자동발전제어) 성능 평가방식을 분석하여, 주파수조정용 ESS의 성능평가 알고리즘을 제안하였고, 고가발전기의 정산금과 화력발전기의 정산금을 이용하여 500MW급의 주파수조정용 ESS의 도입에 따른 편익을 산정할 수 있는 경제성 평가 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여, 실 계통 데이터를 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 전기저장장치가 기존의 발전기에 비하여 아주 우수한 성능을 가지고 있음을 확인하였고, 500MW 도입시 연간 약 3,457~4,296억의 편익이 발생함을 확인하였다.
이 논문은 네트워크로 연계된 에너지 클라우드, 에너지 커뮤니티 그리고 스마트시티에 참여한 프로슈머 머신들 간의 전력 직거래에 있어 위치증명방식이 적용된 블록체인 네트워크 기반 거래 시스템에 대한 고찰이다. 이 시스템은 위치증명기반 블록체인 네트워크 기술을 활용하여 자율 이동 중 전력 구매에 의한 배터리 재충전으로 장거리 이동이 가능해 질 수 있는 물류 배송 드론, 전력 구매와 판매가 모두 가능한 자율주행 전기 자동차 그리고 고정형태로 전력생산 및 판매가 가능한 태양광 가로등 및 전기충전기들 간의 전력 거래 시 인간의 개입 없이 머신들 간 최적 전력거래 매칭 및 정산 신뢰성을 제공 할 수 있다. 또한 다수이면서 서로 다른 공간에 존재하기 때문에 발생되는 다양한 거래 가격, 정책 그리고 인센티브들이 산재할 것으로 예상되는 에너지 클라우드를 경유하는 자율 운행 머신들 간의 사물 간 전력 직거래 비즈니스 모델을 소개한다.
충남 청양군 정산면에 위치한 삼성광산은 견운모를 생산하고 있는 광산으로서, 이 광산 및 주변지역에서 산출되는 견운모에 대한 지질학적 및 광물학적 연구를 실시하였다. 이 연구를 위해 야외지질조사 및 편광현미경 관찰, X선회절분석, 전자현미분석, X선형광분석, 시차열분석, K/Ar 동위원소분석 등의 실내연구를 실시하였다. 삼성광산 지역은 선캠브리아기의 화강편마암이 넓게 분포하고 있으며, 같은 시기의 운모편암이 발달하고 있다. 견운모는 화강편마암의 열수변질 작용에 의해 생성된 것으로 사료되며, 원암의 주요 구성광물인 정장석 $\to$사장석$\to$흑운모의 순서로 변질된다. 견운모화가 진행되어 감에 따라 석영의 외곽부분에서 용해작용에 의한 만곡현상이 심화되다가 점차 사라진다. 견운모로의 변질작용이 진행됨에 따라 모암의 화학성분은 $SiO_2\;and\;Na_2O$ 함량은 감소하는 반면, $Al_2O_3\;and\;K_2O$는 증가하는 양상을 나타낸다. 견운모의 생성시기는 중생대 쥬라기이며, 이 시기는 화강편마암을 관입한 흑운모화강암의 관입시기와 잘 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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