• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1446-1449
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• 2015

본 논문에서는 BIM TOOL 중 하나인 AUTODESK사의 Revit Softwere를 활용하여 건축물에서 필수적으로 사용하고 있는 전기 설비 중 조명설비를 대상으로 전력소비에 따라 발생하는 온실가스인 이산화탄소($CO_2$), 메탄($CH_4$), 아산화질소($N_2O$) 배출량을 추정하여 건축물 에너지절감의 필요성을 강조하고 증명하고자 한다. BIM을 적용 할 수 있는 설계, 시공, 유지보수 외에 사용자의 전력소비에 따른 배출량을 연계한 데이터를 추출하여 온실가스 감축을 위한 전력절감의 TOOL 활용과 국가 정책, 제도 및 지침에 적극 활용되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1098-1101
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• 2006

최근 3대강특별법에 의하여 시행되고 있는 환경부의 수질오염총량관리를 위해 서낙동강 유역인 낙본N 단위유역에 대한 해당 지자체의 기본계획과 시행계획이 수립된 바 있다. 낙본N 단위유역은 서낙동강을 중심으로 좌측의 대부분이 경상남도 김해시이고, 우측과 하류부는 부산광역시 강서구이다. 서낙동강은 평상시에는 주요 농업용수 공급원과 철새도래지로서 홍수시에는 거대한 유수지 역할을 하고 있다. 서낙동강 유역내에는 분뇨처리장, 하수처리장, 농업 및 축산활동, 내수면 양식어업, 오염원 배출공장 등의 점, 비점오염원이 있으며 대저수문과 녹산수문에 의해 조절되는 정체수역으로서 오염부하강도가 높은 유입지천들로 인하여 상습적인 녹조 발생수역으로 수질개선의 필요성이 매우 높은 지역이다. 본 연구에서는 대표 유역으로 낙본N유역의 소유역 중 배출부하량이 가장 큰 지류에 해당하는 조만강 유역인 낙본N06 소유역의 오염원 조사결과를 이용하여 오염부하량 산정기법을 검토하였다. 장래 오염부하량 예측은 자연증가, 개발계획, 삭감계획에 의해 산정하는데, 이와 같은 과정에서 과거 오염원조사, 부하량산정, 폐수 배출부하량 모니터링 과정에서의 불확실성이 따르게 된다. 본 연구에서는 이와 같은 오염부하량산정 과정에서의 정확도를 높이고자 오염원 자료의 증감에 따른 오염부하량 산정결과의 민감도 분석을 통하여 신뢰도 평가를 수행하였다. 방대한 오염원자료를 이용한 오염부하량 산정은 한국환경정책평가연구원(KEI)에서 개발한 데이터베이스관리 프로그램(Access Program)을 이용하였으며, 각 오염원별 오염원 현황 및 전망 결과와 환경부의 수계오염총량관리기술지침에서 제시한 각 오염원별 오.폐수발생원단위, 배출원단위, 전환계수, 배출계수 등을 이용하여 각 오염원별 배출부하량을 산정하였다. 본 연구에서는 오염원 조사나 장래 오염원 예측에서 있을 수 있는 오차에 대한 전체 배출부하량의 변화를 살펴봄으로써 방대한 양의 오염원 조사시에 정확성 및 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과를 통해 할당부하량을 개별 오염원별로 할당하고 적정한 개발계획과 실현가능한 삭감계획 및 이행방안을 수립하기 위한 오염원조사를 수행함에 있어 기초자료의 효율적인 관리를 통해 오염부하량 산정의 정확성을 높이고자 한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.32 no.3
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• pp.149-166
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• 2023

The emissions trading system, introduced to reduce greenhouse gas emissions, experienced a sharp increase in emission allowance prices during the second plan period (2018-2020), which led to an increase in the demand for smooth supply and demand of emission allowances, while suppliers anticipating a shortage of emission allowances in the future did not participate in trading. Therefore, the authority temporarily revised the guidelines to ensure that the amount of allowances carried forward is proportional to the trading volume as a market stabilization measure. Through an optimization process using a dynamic nonlinear mathematical model, this paper analyzes the impact of the government's intervention on the carryover policy on GHG emission reductions and emission allowance market prices. According to the simulation analysis results, banking regulations could cause a decline in prices during the regulation period, even though the initial policy was predicted to be adopted.

• Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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• v.21 no.3
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• pp.99-107
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• 2013

In this study, field scale test was conducted to estimate the TMDL coefficients (runoff and leachate:(${\beta}4$)(${\beta}5$)(${\beta}8$)) for the livestock resources applying to agricultural crop land as fertilizer, and the results were obtained as follows. Each waste reduction coefficient(${\beta}4$) was shown to be in the range of 0.94~0.75 for public waste treatment plants and 0.99~0.83 for private waste treatment in the analysis of BOD, COD, SS, T-N, T-P, TOC. Thus private plants showed higher rate. Waste treatment discharge into the land coefficient (${\beta}5$) was also shown to be in the range of 0.4.~0.24 for public plants and 0.75~0.16 for private plants, so it is much lower than other coefficients. However SS and T-P were shown to be much higher for land discharge in private plants than in public plants. Treatment coefficient in the public plants (${\beta}8$) appeared to be average 0.75 for T-P but over 90% treatment efficiency and also large deviation were observed due to 0.2 of some other treatment plants.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.333-336
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• 2022

2021년에 발표된 재활용 가능 자원의 분리수거 관한 정부 지침으로 투명 페트병은 유색 플라스틱과 구분되어 분리배출하는 것이 의무화되었다. 그러나 제도가 시행된 지 반년이 지났지만, 혼합 배출률이 크게 줄지 않았고 아파트에서는 미화원들이 일일이 투명 페트병을 분리하고 있는 등 주민들의 불편함은 커지고 있다. 본 논문에서는 기존 분리수거장에 쉽게 설치 가능한 보급형 페트병 분리수거 시스템을 개발하여 분리수거 효율성을 높이고자 한다. 우리는 AlexNet, GoogleNet 알고리즘을 이용하여 딥러닝 모델을 이용하고 자체 제작한 데이터셋으로 학습시켜 하드웨어에 적용함으로써 보급형 페트병 분리수거 시스템을 설계하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.6
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• pp.147-152
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• 2008

The Climate Change Convention has a purpose for stabilizing the concentration of greenhouse gases of the atmosphere so that the dangerous and artificial effects may not influence atmosphere systems. We intend to present the model needed to establish the systems able to monitor and control in real time not sticking to places by grafting IPTV technique and setting the monitoring objects of the greenhouse emitting sources of industrial facilities, the estimation instruction of emissions, the guidelines of emission estimation, etc. in order to corresponding to this Climate Change Convention.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.01a
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• pp.241-246
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• 2010

IT 장비 및 기기의 확산과 전력 소비의 증가로 인한 환경문제가 점차 심각한 국제문제로 대두되기 시작하면서, IT 부문의 $CO_2$ 배출과 에너지 절감을 위해 그린 IT의 중요성이 증대되고 있다. 그린 IT는 교육기관에서도 에너지 효율화 및 사교육비 절감 등의 효과를 발휘하기 위해 저탄소 녹색성장을 견인하는 녹색정보화 방향으로 추진되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 교육기관에서의 녹색정보화를 위해, 학교 구성원들인 교사 학생들이 지켜야 할 그린 IT 사용 지침 및 이를 지속적으로 실천할 수 있는 교육활동을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.321-322
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• 2000

대기중의 유해 유기오염물질의 배출농도를 규제하는 법규와 표준지침이 제정되어 있으나 시료채취와 분석까지 시간이 많이 걸려 빠른시간내 확인하기엔 어려운 실정이다. 특히 악취성 휘발성 유기물은 오염발생이 순간적으로 일어나 이를 신속하게 규명하지 않으면 원인 규명이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이동형 FT-IR을 사용하여 대기중에 존재하는 유해 유기오염물질의 신속하게 분석할 수 있는 분석법을 확립하고자 하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.424-424
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• 2015

본 연구에서는 소유역에서 발생하는 오염물질의 정량화를 위해 오염원 그룹별 발생부하와 배출부하를 분석하고자 하였다. 대상유역은 경기도 가평군 일대이며, 소유역을 8개의 세유역으로 구분하여 발생부하와 배출부하를 산정하였다. 오염원 현황자료는 2012년 전국오염원 조사자료를 기초로 하였으며, 행정구역 단위의 오염원 조사 및 행정구역과 유역의 경계가 일치 하지 않는 경우의 오염원별 점유율은 토지종합정보망(Land Management Information System, LMIS)의 연속지적도 자료를 이용하여 면적비로 산정하였다. 또한 발생원 단위는 실측자료를 우선으로 하되 실측자료가 없는 경우 수질오염총량관리기술지침에서 제시하는 발생원단위를 적용하였다. 대상유역 내에는 산업계, 양식계, 매립계의 오염원은 없었으며, 생활계와 축산계, 토지계 중 축산계의 발생부하량이 BOD, T-N, T-P 모두 가장 높은 것으로 분석되었다. 대상유역의 BOD 발생부하량은 총 891.51kg/day로 산정되었으며, 이 중 축산계가 포함되어 있는 유역의 BOD 발생부하량이 전체의 76.4%에 해당하는 680.70kg/day로 가장 높게 나타났다. 반면, 배출부하량은 생활계, 축산계, 토지계 중 BOD와 T-N은 토지계 배출부하량이 차지하는 비율이 가장 높았으며, T-P의 경우 축산계의 발생부하량이 가장 높은 것으로 나타났다. 유역의 BOD 배출부하량은 총 89.84kg/day로 산정되었으며, 이중 유역 하류에 위치하고 있는 세부 소유역의 BOD 배출부하량이 전체의 30.5%에 해당하는 27.4kg/day로 가장 높게 나타났다. 그러나 총 T-P 발생부하량은 14.12kg/day로 산정되었으며, 축산계가 포함되어 있는 소유역의 T-P 발생부하량은 전체의 64.3%에 해당하는 9.08kg/day로 가장 높았다. 이는 대상유역 내 축산농가의 분뇨가 위탁 처리됨에 따라 발생 부하량에 비해 배출부하량은 상당량 감소하는 것으로 분석되었다. 특히, BOD와 T-N의 경우 축산농가의 영향이 적었지만, T-P의 경우 자연농도가 낮기 때문에 축산농가의 배출부하량이 높은 비중을 차지하는 것으로 판단된다. 그러나 오염원의 정량적인 발생원 규명을 위해서는 오염원 그룹이 포함되어있는 지역에 대하여 장기적인 실측 모니터링 결과를 바탕으로 오염부하를 산정하여 비교?분석하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.2 no.2
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• pp.69-77
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• 2011

While increased use of energy and fossil fuel in the recent years could worsen air quality and climate change, only few studies have been conducted on estimation of greenhouse gas emissions and characterization of emission types by sectors and regions in Korea. In this study, greenhouse gases emissions based on resions(Si, Gun, Gu) and emitted sectors(industry, transport, cemmercial and institutional, residential, waste, agriculture, others) were investigated using GHG-CAPSS(Greenhouse GasClean Air Policy Support System) developed to support to national and regional greenhouse gases reduction strategies. GHG-CAPSS follows IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) Guideline methodology to categorize the emission sources and estimation of greenhouse gases using bottom-up approach. Estimated total greenhouse gases emissions were 588,011 thousand tons as $CO_2$ equivalent. Industry(50.1%) sector exhibited the highest portion followed by transport(17.6%), commercial and institutional(12.6%), residential(12.6%), waste(2.6%), agriculture(2.5%). Based on regional estimation, Gyeonggi(14.9%) demonstrated the highest emitted greenhouse gases among big cities followed by Jeonnam(12.4%), Gyeongbuk(11.0%), Ulsan(9.2%) and Seoul(8.9%).