전자문서의 보존은 보존관리인들에게 새로운 과제를 가져다 주었으며, 오늘날처럼 정보를 파악하기 힘든 적은 없었다. 문서가 일단 매체로 전환되면 수 백년 혹은 수 천년까지 영속할 수 있었으나, 전자문서는 사라질 위기에 있어서 물리적으로는 이용할 수 없고 법적으로는 적합하지 않아 받아들여질 수 없는데, 이러한 현상이 나타나는 원인은 매체가 더 이상 쓰이지 않는다든가, 기술력이 시대에 뒤떨어져 쓰이지 않는 다든가, 표준이나 안내지침이 부족하거나, 보존관리인들의 전자문서관리와 보존을 위한 계획안을 마련하지 못한다는 등의 이유때문이라고 할 수 있다. 종이자료와 달리, 전자매체는 물리적인 객체로 보존될 수 없고, 전자문서는 단지 문서를 재생할 능력을 보존할 뿐이다. 그리하여 전자문서의 적절한 관리가 문서보존에 더 할 수 없이 중요하게 되었으며 전자정보관리의 초창기인 지금 우리가 최신의 문화유산이 지닌 잠재력과 함정을 모두 이해하기 힘들기 때문에 이를 완전히 이해할 때까지 완전한 보존해야 할 것이다.
화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.
전세계적으로 환경의 중요성이 부각되면서, 원재료 준비, 생산 공정, 운송 및 설치 등 산업 전체 기간에 걸친 기후 변화 주요 물질인 탄소 배출량을 계산하고, 저감해야 한다는 필요성이 강조되고 있다. 이를 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)라 정의되면서 전세계적으로 다양한 산업들에 시도되고 있다. 국내에도 일부 관련 시도들이 있었지만, 국내 재생에너지 산업에 대해서는 거의 발표되지 않았다. 이러한 연구 중요성에도 불구하고, 부진한 관련 연구의 격차를 메꾸기 위해 본 연구는 국내 육상 풍력발전 단지의 한 사례인 경북 영덕 발전에 대하여 LCA 연구를 관련 시스템 중 가장 많이 사용되는 SimaPro를 이용하여 수행하였다. 연구 결과 풍력 터빈 1대의 에너지 회수기간(EPT)는 약 10개월이며, 1 kwh의 전력을 생산하는데 배출되는 온실가스 배출량(Green House Gas, GHG,)는 15 g CO2/kWh로 다른 에너지원과 비교해서 경쟁력 있음을 보였다. 부품 별 환경 영향 평가에서는 풍력 터빈의 타워가 여러 환경 영향 부문에 영향이 가장 크다는 결과를 보였다. 본 연구에서 얻어진 경험은 향후 신재생 에너지 보급 및 확대 정책의 강화와 대중의 인식 제고에 도움이 될 것이라고 사료된다.
최근 신재생 에너지 중 각광을 받고 있는 풍력 발전의 경우 경제성 및 효율성을 높이기 위하여 대부분의 풍력 발전단지들이 해상에 조성된다. 그러나 풍력단지 관리자가 해상에 설치된 풍력발전기에 접근하기 위해서는 헬기 또는 보트를 이용해야하며 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 이러한 유지 및 관리 비용을 감소시키기 위한 하나의 대안으로써 풍력발전기의 원격 모니터링 및 제어 기술이 요구된다. 본 논문에서는 풍력발전기의 상태 정보 계측 및 원격 제어 기능을 제공하는 무선 센서 네트워크 기반의 풍력발전기 모니터링 및 제어 시스템을 구현한다. 이를 위해 다수의 센서를 풍력발전기에 설치하여 실시간으로 상태를 계측할 수 있도록 하고 제어 장치를 통해 원격 제어가 가능하도록 한다. 풍력발전기의 센서 장치 및 제어 장치는 무선 센서 네트워크를 통해 제어 센터와 계측 데이터 및 제어 데이터를 주고받도록 한다. 제어 센터에서는 GUI 기반의 모니터링과 제어 기능을 제공하는 중앙 집중형 모니터링 프로그램을 통해 풍력발전기를 관리한다. 또한 제어 센터 이외의 지역에서 원격으로 풍력발전기 모니터링이 가능하도록 스마트 단말기 기반의 웹 프로그램을 구현한다.
High-rise and high-density apartment complexes have been built and supplied on a large scale in the 1st period of the New Town project in metropolitan areas since the late 1980s. Now It has become necessary to improve those apartment complexes, which have serious deterioration problems for aging more than about 20 years accompanying simultaneity and a large scale. The purpose of this research is to develop the evaluating indicators to measure the level of deterioration of apartments inclusively and practically in order to regenerate apartments as sustainable residential environments. This study is composed of the following four parts; (a) establishing the conceptual model of evaluation of apartment deterioration, (b) selecting evaluation items, (c) constituting evaluation measurement, and(d)weighting evaluation indicators. First, deterioration of apartments was conceptualized by physical. social, and economical aspects in terms of sustainable development and proposed the conceptual model of hierarchy structure of evaluation of apartment deterioration by literature reviews. Second, evaluating items were selected based on literature reviews of existing indicators and preceding studies about apartments of Korea and foreign countries. The evaluating indicators were identified as a total of 77 evaluating items which were composed of three dimensions and 9 attributes on the basis of the conceptual model. They cover comprehensive scope of the apartment such as unit, building, complex, and site. Third, as the measurement, the 5 point ordinal scale measure was suggested. The evaluating measurement including measure standards, measure methods, and measure contents were developed by each evaluating items. Lastly, the weighting of evaluating indicators was analyzed by AHP method conducted by survey on the expert group. Items were identified as high contributors or low contributors. The weighting of these items could suggest several evaluations according to the situation. The evaluation of the level of deterioration can be done by both total evaluation and a specific field of evaluation. In addition, it is easy to grasp deteriorated attributes or dimensions by providing a radar and bar chart showing evaluation results. These evaluating indicators could be a useful tool to grasp actual methods for the regeneration of apartments.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 중가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력 발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.
최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.
전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
최근 신재생에너지로서 바람의 힘을 이용한 풍력발전단지가 전국에 설치되면서 소음 문제가 대두되고 있다. 환경영향평가 및 사후환경영향평가에서도 풍력발전단지에 대한 배경소음 및 저주파소음을 측정하도록 하고 있으며, 특히 저주파소음은 환경부에서 2018년 공표한 저주파소음 관리 가이드라인에 따라 생활소음 측정방법을 준용하여 측정하도록 규정하고 있다. 고풍속에서 큰 소음을 발생시키는 풍력발전기의 특성상 고풍속에서 소음 측정이 이루어져야 하나 풍속이 증가할 경우 풍잡음이 증가하여 생활소음 및 저주파소음이 제대로 평가되지 못하는 문제가 발생되었다. 따라서 풍력발전기에서 발생되는 소음의 종류를 확인하고 풍잡음 등 풍력소음 측정시 고려되어야 할 사항을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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