• 한국가스학회지
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• 제24권4호
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• pp.84-92
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• 2020

대부분의 화학공장 내 설비는 유해물질을 취급하거나, 일상적으로 접할 수 있는 온도 및 압력의 범위를 벗어난 환경에서 가동되며 이러한 응력 및 환경조건으로 인하여 노후화에 취약하다. 이러한 조건에 노출된 설비는 지속적인 손상이 누적되어 고장이 발생할 가능성이 높아짐은 물론, 정비 및 교체를 하지 않는다면 사고로 이어진다. 전세계적으로 위험성기반검사(Risk Based Inspection)라는 권고지침이 통용되고 있다. 하지만 RBI는 이미 일정시간 경과한 설비에 대해서는 한계가 존재한다. 적절한 점검을 수행하는 우리나라 울산 산업단지의 노후화 실태 조사 결과, 많은 수의 설비들이 사용기간이 20년을 경과하였다. 또한, 사고가 일어난 설비 대부분이 20년 이상 운영해 왔다. 따라서 본 연구에서는 일정 사용기간이 초과된 장치를 노후설비로 분류하는 기준을 제시하였다. 또한, 이에 대하여 정량적 위험성평가를 진행하였다. 이로 인해 도출된 해당 노후설비의 위험성을 Economic index로 표현하여 손실비용을 산정하고 Risk를 감소하기 위하여 비용편익 분석 방법을 활용한 안전투자 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 정량적 위험성 평가를 이용한 노후설비의 비용편익 분석 방법을 활용하여 노후 설비의 성능 향상 및 수명 연장, 생산 효율성 및 설비 계통 신뢰도 향상, 안전관리 비용 인식 변화, 그리고 직원의 안정감 증대, 손실비용의 감소를 기대할 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제21권6호
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• pp.8-14
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• 2017

가스배관 사고의 대표적인 원인 중 하나는 기계적 충격(타공사 등)으로 인한 사고이다. 이는 국내 주요 산업단지에 매설되어 있는 고압가스배관의 대다수가 매설 시기가 20년 이상인 노후 배관이기 때문에 사고 발생 시 별도의 검사 및 보강 시간 없이 대형 사고로 이어질 가능성이 높다. 본 연구에서는 타공사(굴착공사) 실험을 통해 기계적 충격 시 배관에 미치는 결함 정도에 대해 연구하였다. 실제 산업단지에서 굴착공사 시 사용되고 있는 21 ton 굴착기와 ASTM A106 Grade.B와 ASTM A53 Grade.B 배관을 이용해 타격실험을 진행하였다. 그 결과 굴착기 작업에 이용되는 버켓 중 톱니 버켓 일 때 결함의 정도가 더 컷으며, 매설되어 있는 배관의 관경이 작을수록 결함의 깊이 및 길이가 큰 것을 확인하였다. 굴착기 작업 중 타격 높이는 매설 배관의 결함에 아무런 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.1030-1033
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• 2009

고형연료(RDF)는 가연성 폐기물을 성형된 형태로 만드는 것으로 화석연료의 대체 에너지로 이용되어질 수 있을 뿐만 아니라 일반 소각설비에 비해 수송성, 저장성이 뛰어나며 발열량이 거의 일정하여 연소 안정성이 우수하고 액체연료나 기체연료의 비해 경제성과 안정성이 높다는 장점이 있다. 하지만 고형연료의 미량 포함되어 있는 중금속 물질에 의해 연소장치의 부식이나 시설 노후 촉진화와 같은 원인을 제공하며, 심각한 환경오염원의 전구물질이 생성될 수 있어 실용화에는 큰 장해 요인이 되고 있다. 따라서 본 연구에는 고형연료의 재료가 되는 폐기물을 분석하여, 중금속성분이 미치는 영향을 조사하고 부존자원의 최적 이용 방안을 도출하며, 이를 바탕으로 부존자원 액상/고상 연료화 기술, 부존자원 복합이용시스템, 폐열활용 시스템과 같은 기술에 적용하여 부존자원 재활용 및 에너지를 최적 활용할 수 있는 D/B 구축을 하는 것이 최종 목표이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.92-111
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• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.