• 한국재난관리표준학회지
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• 제4권2호
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• pp.73-78
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• 2011

갈수록 심해지고 있는 전 세계적인 기후변화 문제를 해결하고 탄소배출 규제 강화에 선제적으로 대응하기 위해 정부는 2010년 '저탄소 녹색성장 기본법'을 제정하고 녹색기술과 녹색산업을 국가 신성장 동력으로 삼고 있다. 이에따라 산업시스템 전반에 걸쳐 미활용되는 폐열 사용에 대한 필요성이 부각되고 있으며, 발전소를 비롯한 대규모 산업단지에서 발생하는 폐열 및 온배수를 활용하여 열대작물재배, 넙치 등 농어업분야 재활용에 대한 연구와 적용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 발전소 온배수 형태로 버려지는 폐열을 활용한 국내외 활용사례를 살펴보고 강원도 영월 LNG복합발전소의 온배수를 활용한 철갑상어 양식에 대한 경제성 평가를 실시하였다. 경제성 분석에서는 투자 리스크와 재정부담을 최소화하기 위해서 규모를 작게 시작해서 점진적으로 확대하는 3단계에 걸친 시범사업계획의 경제성을 분석하였다. 사업운영기간은 10년(2012~2021)으로 가정하고 현지조사로 확보한 기초통계량에 근거하여 단계별 외부 차입금 규모를 80%와 40%로 구분함으로써, 차입금 규모에 따른 운영 기간 내(10년) NPV(순 현재가) 및 경제성(B/C)을 추정하였다. 분석결과 외부차입금이 총 투자금액의 80%를 차지하는 경우에는 B/C가 1.79인데 반해 차입규모가 40%인 경우에는 1.81로 향상되는 것으로 추정되어 외부차입금 규모를 축소하는 것이 보다 큰 경제성을 확보하는데 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 본 연구결과로 발전소 폐열을 활용한 철갑상어 양식의 경제성 확보가 가능한 것으로 나타남에 따라 이를 통한 고부가가치 지역발전 사업 아이템 도출이 가능할 것이며, 더불어 지자체의 기후변화대응 역량강화에도 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-98
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• 2021

본 연구는 서울소방재난본부의 IoT 소방시설관리시스템에 기록된 실시간 화재알람 발생 데이터를 분석하여, 화재알람 발생 영향요인을 규명하고 이를 바탕으로 효과적인 화재사고 예방체계를 구축하기 위한 학술적 시사점을 제시하는데 있다. 도심지역을 중심으로 고층·복합건물의 수가 증가하고 기존 건물도 고도화되면서, 화재 등 비상상황 발생 시 상주인원의 신속한 대피와 초동대응을 돕는 자동화재탐지설비의 설치가 늘어나고 있다. 그러나 화재상황을 잘못 탐지하여 정확성이 낮아지면 상주인원의 불편이 늘어나고 신뢰성도 줄어들기 때문에, 효율적인 점검과 건물 환경 조사를 통해 시스템을 개선할 필요가 있다. 이번 연구는 잘못된 화재탐지가 용도나 시간 등 건물 특성 및 외부 환경에 기인함을 밝히고, 이에 근거하여 효율적인 시스템 점검과 건물 환경 개선이 필요함을 강조하는 것에 목적을 두고자 하였다. 분석 결과, 건물의 규모(연면적)가 화재알람 발생에 가장 큰 영향을 끼쳤고 민간 건물, R형 수신기인 건물, 고장일수 또는 경종차단일수가 많은 건물에서 화재알람 발생이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 건물의 주용도에 따라 화재알람 발생의 영향요인이 다르게 나타나기도 하였다. 시간적으로는 평일 주간 사람들의 일상 활동 패턴(오전 9시~오후 6시)을 거의 그대로 따르는 것으로 나타났으며, 오전 10시 경, 오후 2시 경에 각각 최고치를 기록했다. 연구를 통해 시스템 내부 점검과 함께 화재알람 발생에 영향을 끼치는 건물 환경 조사도 필요함을 강조하고, 후속 연구와 시스템 고도화를 위해 실시간 건물 환경 정보를 추가 데이터화하는 방안 등의 제안을 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.80-105
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• 2019

재난 유형의 복합화 및 불규칙성이 날로 늘고 있는 가운데 다양한 자연적 인문적 요인에 의하여 문화재가 파괴되고 손상되는 사례가 빈번해짐에 따라 보다 적극적인 사전 예방적 차원에서의 문화재 보존 관리 필요성이 높아지고 있다. 이에 문화재청은 문화재의 체계적인 보존 관리를 위해 2005년 12월 정기조사를 법제화하였고, 최근에는 법령을 개정하여 조사 주기를 5년에서 3년으로 단축하는 한편, 정기조사 대상을 등록문화재까지 확대하는 등 제도적으로 문화재 보존 관리 역량을 강화하고자 노력하고 있다. 한편 시 도지정문화재의 정기조사는 조례에 따라 광역자치단체 중심으로 시행하도록 되어 있는데, 서울특별시의 경우 도심에 위치한 문화재가 많고 탐방 수요가 높아 상대적으로 예방적 차원의 관리가 더욱 중요함에 따라 2008년 조례를 개정해 정기조사의 법적 근거를 마련하고, 2016년에서 2018년까지 시지정문화재 전체를 대상으로 정기조사를 실시하였다. 이에 개별 문화재를 중심으로 진행된 조사의 결과를 취합하고 종합적인 관리 현황을 진단함으로써 보다 효과적인 관리방안을 마련하기 위한 검토가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구는 서울특별시 지정문화재에 대하여 3개년(2016~2018) 동안 추진된 정기조사 결과를 중심으로 종합적인 관리 실태를 점검함으로써 성과 및 한계를 진단하고 개선방안을 모색하는 한편, 서울특별시가 추진 중인 통합 관리 시스템에 기초 DB 탑재를 위한 방안을 제언하였다. 구체적으로 정기조사 운영 지침상의 조사 서식을 준용하되 시지정문화재의 특성을 고려하여 조사 서식의 유형을 재분류하고 세분화하였다. 또한 조사 범위 및 방식에 있어 일관성 있고 구체적인 정보 기술을 위한 매뉴얼을 개발하였다. 이를 토대로 정기조사 결과를 분석한 바 조사 대상 문화재 총 521건 가운데 401건(77.0%)은 전반적으로 보존 관리 상태가 양호하였고, 102건(19.6%)은 주의관찰, 정밀진단, 수리 등 별도의 조치가 필요한 것으로 확인되었다. 이에 대한 조치로 관리 상태 및 시급성에 따라 중점 관리 대상을 선정하여 우선적으로 관리하는 방안을 제안하였다. 향후 본 연구를 기초로 보다 합리적이고 체계적인 문화재 보존 관리 계획의 수립 및 추진을 도모하는 한편, 중장기적으로 서울특별시가 추진하고 있는 통합 관리 시스템에 기초 DB를 효과적으로 제공함으로써 사전 예방적이고 효율적인 문화재 관리 체계의 구축을 통한 안전하고 지속가능한 문화재 보호의 토대가 마련될 수 있기를 기대한다.