수분함량이 많은 음식물 쓰레기의 특성상 아파트에서는 디스포저를 사용하여서 음식물 쓰레기를 처리하여야한다. 쾌적한 아파트 생활을 위해 배수전처리시설을 설치하여 집단적으로 잉여 오염물을 경제적으로 처리하되, 지나친 BOD 제거 기준 등은 도시하수 종말치리장에서 질소 인의 처리에 지장이 없도록 BOD/N의 비율을 5이상으로 유지하여야 한다. 배수전처리시설의 관리 및 규제는 배관방식에 따라 다양한 방법이 개발될 수 있으며 BOD/N을 동시에 전처리시설에서 함께 처리하는 것은 win-win 전략이라고 할 수 있다. 스크린 혹은 침전 방식에 의하여 분리된 입자는 메탄발효로 바이오가스를 발생시켜 혐기조보온용으로 사용하거나 혹은 탈질용 휘발성유기산(volatile fatty acids, VFAs)으로 만들어 탈질용 electron donor로 활용하는 것이 타당하다. 정부는 서울시 시범사업과 같은 사업을 약 5년간 기한을 정하여 디스포저 음식물쓰레기 기술개발업체와 아파트 건설업체가 공동으로 기술개발/활용하도록 한다.
단조프레스기의 유압실에서 배관의 연결부위의 손강으로 인한 누유는 인명피해와 기계 파손의 위험성이 있어 이를 조기에 발견하여 예방하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 원격지에서 회전형 카메라를 이용하여 유압유의 누유여부를 자동 인식하는 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 라벨링 과정에서 객체영역을 나타내는 경계사각형을 구하고 경계사각형의 높이와 폭에 대한 비율, 누유형상의 원형도를 이용하여, 올바른 누유영역을 추출하였다. 또한 잡음제거와 영상의 이동과 회전에 대한 보정을 전처리 과정으로 수행한다. 실험을 통하여 제안한 시스템이 여러 가지 조명 환경에서도 누유영역을 정확하게 찾아내는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 간접흡입식 풍력선별기의 모델에 대하여 폐기물의 선별특성을 전산유체역학적인 방법으로 고찰하여 폐기물 모델에 대한 적정한 항력계수 및 흡입풍속에 대한 결과를 얻었다. 개발중인 풍력선별기는 송풍기를 설치하여 공기를 사이클론 후단에서 흡입하는 방식으로 선별 폐기물이 송풍기 회전차를 통과하지 않는 특징이 있으며, 흡입구의 특성 및 배관의 압력손실이 선별효율에 큰 영향을 미칠 수 있다. 풍력선별기를 이용한 폐기물을 선별하기 위해서는 폐기물의 공기역학적 특성에 대한 사전연구가 필수적이다. 비닐의 경우 약 0.8~1.0 내외의 항력계수를 적용하는 것이 타당하며, 캔은 압축여부에 따라 차이가 있으나 0.2~0.7의 범위에 있다. 풍력선별기의 흡입유속에 따른 선별효율은 약 25~26 m/s의 흡입유속에서 가장 높은 효율을 얻었다. 흡입구의 형상, 이송덕트의 배관방법에 따라 압력손실이 발생하여 흡입유속이 변화하므로 표준화를 통해 적절한 설계가 가능하도록 지속적인 연구가 필요하다.
에폭시 수지는 ECH(Epichlorohydrin)와 BPA(Bisphenol-A)를 원료로 가성소다 존재 하에 탈수응축 반응을 통해 생성되며 반응 부산물로 소금물이 폐수로 발생되는데 이를 Brine이라 부르며 글리시돌과 같은 에멀젼 상태의 ECH 유도체와 수지성 폴리머를 함유하는 알카리성 폐수이다. 이러한 폐수는 폐수처리 과정에서 반응기 내부와 배관 내벽에 폴리머 입자가 침적 및 응고되어 plugging을 일으키는 등 전체적으로 후처리 공정에서 fouling 현상이 발생되고 있는데 이는 미생물의 분해 활성도를 급격히 떨어뜨려 폐수처리 효율이 낮아지는 문제점을 야기 시키고 있다. 본 연구에서는 무기 응집제와 유기 고분자 응집제를 이용하여 에폭시 수지 생산 공정에서 발생하는 brine 폐수에 존재하는 ECH 유도체와 수지성 폴리머를 반고상 슬러지 형태로 응집 및 침전시킴으로써 fouling 현상을 일으키는 요인을 제거하고자 최적의 응집반응 조건을 도출하였고 경제성 분석 등 이를 실제 공정에 적용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
4차 산업혁명으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 관련 기술이 고도로 성장함에 따라 여러 분야에서 AI를 접목하는 사례가 증가하고 있다. 주요 원인은 정보통신기술이 발달됨에 따라 기하급수적으로 증가하는 데이터를 사람이 직접 처리·분석하는데 현실적인 한계가 있고, 새로운 기술을 적용하여 휴먼 에러에 대한 리스크도 감소시킬 수 있기 때문이다. 이번 연구에서는 '원격 전위 측정용터미널(T/B, Test Box)'로부터 수신된 데이터와 해당시점의 '원격 정류기' 출력을 수집 후, AI가 학습하도록 하였다. AI의 학습 데이터는 최초 수집된 데이터의 회기분석을 통한 데이터 전처리로 확보하였고, 학습모델은 심층 강화학습(DRL, Deep Reinforce-ment Learning) 알고리즘 중(中) Value기반의 Q-Learning모델이 적용하였다. 데이터 학습이 완료된 AI는 실제 도시가스 공급지역에 투입하여, 수신된 원격T/B 데이터를 기반으로 AI가 적절하게 대응하는지 검증하고, 이를 통해 향후 AI가 전기방식 관리에 적합한 수단으로 활용될 수 있는지 검증하고자 한다.
국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.
원자력 발전소의 배관 부식 등의 방지를 위하여 초순수에 첨가되는 고순도 시약 중의 미량 음이온 성분올 모세관 전기영동법에 의하여 정량하는 분석법을 개발하였다. 전해질은 5mM 크롬산염(pH=8.0)을, 캐필러리는 내경이 50 또는 $75{\mu}m$인 석영 캐필러리 내부를 염화 삼메틸 실란으로 처리하여 사용하였다. 기타 기기 조건은 전압 20kV, 검출은 254nm에서 간접 자외흡수법을 사용하였고 주요 정량 성분은 $Cl^-$, $NO{_3}^-$, $SO{_4}^{2-}$, $N{_3}^-$, $PO{_4}^{3-}$등이며, 시료 주입은 시료 농도가 1ppm 이상일 때는 유체역학적 주입법으로, 1ppm 이하는 계면 동전기 주입법을 적용하였다. 특히 본 연구에서는 시료 주입시 공존 이온의 영향을 조사한 결과 유체역학적으로 시료를 주입할 때는 시료 내 공존하는 음이온의 영향이 크게 없었으나, 계면 동전기적인 시료 주입시에는 공존하는 이온량과 전기영동적 이동도에 따라 분석 이온의 신호 크기가 크게 변함을 확인하였으며, 각 분석 성분 주입량, 즉 신호 크기는 시료 용액의 저항에 비례하였다. 따라서, 분석 이온보다 과량의 공존 이온 존재하에 계면 동전기 주입법으로 분석할 경우 시료 용액과 표준 용액의 전기 전도도 차이를 보상할 수 있는 표준물 첨가법 또는 내부 표준물법 등의 적절한 방법을 반드시 사용해야 한다.
본 연구는 인공광 이용형 식물공장에서 common ice plant를 재배하였을 때 생육에 대한 적합한 배양액 조성, 배양액 산도, 급액 간격, 광도 및 재식거리를 알아보고자 수행되었다. 식물공장 유형은 완전제어형 식물공장형태로 인공광원은 삼파장 형광등을 사용하였으며, 광주기는 12시간 일장주기였다. 수경재배시스템은 3단으로 구성된 박막수경시스템이었다. 식물공장내 온도, 상대습도와 이산화탄소 농도는 ON/OFF 제어하였다. 배양액은 일본원예시험장액과 식물체 분석으로 개발 배양액을 가지고 비교 실험 하였다. 배양액의 산도와 급액 간격 실험은 pH 6.0과 7.0 그리고, 5분 간격과 10분 간격으로 순환 할 경우 생육 차이를 알아보았다. 광도는 90과 $180{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$ 2처리 하였다. 재식거리는 열간 간격을 15cm로 고정한 후, 열내 간격 10cm, 15cm, 20cm와 25cm 4처리로 처리하였다. 적당한 배양액의 조성은 N 7.65, P 0.65, K 4.0, Ca 1.6과 Mg $1.0mM{\cdot}L^{-1}$이었다. 지상부 생체중과 건물중은 pH 6과 7 그리고 5분 간격과 10분 간격 처리간의 유의적인 차이는 없었다. 지상부 생체중과 건물중은 광도 $180{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$에서 높았다. 재식거리가 증가할수록, 단위면적당 생체중과 건물중은 감소하는 경향을 보였다. 식물 생산 시스템에서 common ice plant 생육에 적합한 배양액 관리(조성, pH와 급액간격)와 재배관리(광도와 재식밀도)를 알아본 결과, 생육에 적합한 배양액 조성으로 pH 6.0-7.0로, 급액 10분 간격으로 공급해 주는 것이 좋으며, 광도 $180{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$와 재식밀도 $15{\times}15cm$로 재배하는 것이 좋을 것으로 판단된다.
우리나라 생활폐기물 중 음식물쓰레기는 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 또한, 음식물쓰레기에서 발생되는 음폐수의 발생량은 8,926톤/일에 달하고 있지만, 이 중 극히 일부만이 하수처리장 등에서 병합 처리되고 있고 대부분은 해양 투기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 독일 GBU사로부터 중온/습식/이상 혐기성 소화 기술을 도입하여 HADS Pilot Plant를 설치하였고, 2008년 3월부터 국내 음폐수 및 음식물쓰레기에 적합한 최적의 운전기술을 확보하기 위한 Pilot Test를 실시하였다. 본 실험에 사용된 HADS Pilot Plant는 산발효조($6m^3$), 메탄발효조($50m^3$), 안정화조/가스저장조($40m^3$)그리고 가스 소각기로 구성되어 있다. 그리고 적용 음폐수 및 음식물쓰레기는 경기도 Y군에 위치한 사료화 시설에 반입되는 것을 이용하였는데 음폐수는 평균 TS 13.5%, VS 80%, pH $3.7{\pm}0.2$의 성상을 나타내었다. 이를 이용해 계단식으로 유기물 부하를 증가시키면서 $4kgVS/m^3/d$까지 적용하며 중온 상태에서 혐기성 소화를 실시한 결과, $0.8Nm^3/kgVS_{rem}/d$의 바이오가스 회수 및 85%의 VS 감량이 가능함을 확인하였다. 그리고 음식물쓰레기는 음폐수와 달리 1차 파쇄/선별기 및 배관상에 설치되는 2차 미세파쇄/선별기를 통한 전처리를 실시하였고, 1차 파쇄/선별 후 평균적으로 TS가 17.4%, VS는 81%, pH는 $3.85{\pm}0.2$의 성상을 나타내는 음식물쓰레기를 2차 미세파쇄/선별기를 거쳐 Pilot Plant의 산발효조에 투입하여 중온상태에서 혐기성 소화를 실시하였다. 음폐수 적용시와 마찬가지로 계단식으로 유기물 부하를 증량하면서 $4kgVS/m^3/d$까지 적용하여 운전하였고, 그 결과 약 $0.9{\sim}1.2Nm^3/kgVS_{rem}/d$의 바이오가스 회수와 85~87%의 VS 감량 효율을 확인하였다. 음폐수와 음식물쓰레기의 혐기성 소화 실험 결과, 제거된 VS량을 기준으로 보았을 때, 음식물쓰레기에서 더 많은 바이오가스 발생하였는데 이는 음식물쓰레기에 존재하는 고형물이 미생물들의 서식 공간으로 활용됨에 따라 혐기성 소화 과정에서 일어나는 혼합 발효 및 공영양 대사가 음폐수 대비 좀 더 수월하게 일어날 수 있게 된 데에 따른 결과라고 생각된다. 당사의 HADS Pilot Plant test에서는 계단식의 순차적인 유기물 부하 증량과 총VFA/총 알카리도 비율을 0.3~0.4 수준이하로 유지하며 운전함에 따라 음폐수와 음식물 모두에서 안정적으로 $4kgVS/m^3/d$까지의 유기물 부하 적용이 가능하였다. 또한, 생산된 바이오가스 내 메탄의 함량은 60~65%를 유지하였으며, 메탄발효조의 pH는 별도의 조절이 없이도 운전기간 동안 평균 7.8~7.9 수준을 유지하였다. 이처럼 pH 3.7~3.8의 음폐수 또는 음식물쓰레기의 투입에도 안정적인 완충능력을 보여준 것은 소화조 내에서 기질로부터 분해되어져 나오는 암모니아와 이산화탄소가 강력한 버퍼 시스템을 구축하고 있음에 따른 결과로 사료된다. 그리고 음폐수와 음식물쓰레기의 경우 모두 85%이상의 높은 VS 제거율을 보여주었는데 이는 당사의 HADS Pilot Plant 소화조의 구조가 내통과 외통으로 구분되어져 있음에 따라 plug flow + CSTR의 특징을 가짐에 따른 결과로 판단된다. 상기한 결과를 바탕으로 향후에는 $5kgVS/m^3/d$ 수준의 유기물 부하 적용운전도 계획하고 있다.
지반함몰은 인구 밀집도가 높은 도심지에서 주로 발생함으로, 발생 원인을 명확히 파악하여 사전에 대비할 필요가 있다. 지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설관의 손상으로 인한 지반 내 공동 생성으로 보고되어 있으나, 지반함몰 발생을 예측하여 대비하기 위한 지하매설관의 속성정보 및 영향인자가 올바르게 구축되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지하매설물 속성정보 중 지반함몰 발생과 유의미한 상관성을 나타내는 인자를 선정하고, 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식을 제안하였다. 이를 위해, 대상지역의 지하매설물 및 지반함몰 이력정보의 데이터를 수집하였고, 대상지역을 QGIS를 활용하여 100m×100m 크기의 Gird로 구분하였다. Gird 내부에 포함되어 있는 지하매설물 속성정보와 지반함몰 이력정보를 추출하여 전처리를 수행하고 데이터셋을 구축하여 상관분석을 수행하였다. 그 결과, 하수관과 통신관의 매설년도와 통신관, 열배관, 가스관의 평균심도를 제외한 인자가 지반함몰과 유의미한 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 로지스틱 회귀분석을 통해 대상지역의 지반함몰 발생 여부 회귀식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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