LFG는 매립된 폐기물 중 유기성분이 혐기성조건에서 미생물에 의해 분해가 되면서 발생하며, 이러한 매립지가스는 주변 지역의 자연 및 생활환경에 악영향을 미치기 때문에 소각 등의 방법으로 LFG를 처리하고 있다. 일반적으로 매립지로부터 발생하는 가스의 량은 폐기물 1톤 당 $150{\sim}250m^3$로서 매립 후 2~3년 후에 최대량이 발생하며 매립 후 20~30년 후까지 지속적으로 발생함으로 안정적인 LFG의 공급이 가능하며, 메탄함량이 50%인 경우 약 $5,000kcal/m^3$의 높은 발열량을 가지므로 대체에너지원으로 이용할 경우 환경적인 문제 해결 및 신재생에너지원으로 활용할 수 있다. LFG 자원화 할 경우 가장 안정적인 방안으로 발전 및 중질가스로 활용하는 것이나, 발전의 경우 최소 200만톤 이상의 매립용량을 갖추어야 경제적인 사업성을 확보할 수 있으며, 중질가스로 활용하는 경우 인근에 가스 수요처를 확보해야 하는 어려움이 있다. 만약 중 소규모의 매립장에서 발생하는 LFG를 안전하고 경제적인 조건으로 저장 및 수송할 수 있다면 중 소규모의 매립지에서 발생하는 LFG도 활용할 수 있을 것으로 기대되며, 안전하고 경제적인 저장과 수송기술을 통하여 발전이 아닌 중질가스로의 활용도 가능하게 될 것이다. 또한 여러 곳의 매립장에서 발생한 LFG를 한 곳으로 집중시켜 고질가스로 전환하는 설비비용을 절감할 수 있으며, 정제된 고질가스를 이용하여 발전보다 경제적인 자동차 연료나 도시가스로 활용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 LFG의 저장과 수송기술 중 GTS 기술을 통하여 저장과 수송에 제약이 크고 많은 비용이 소비되는 기체 상태의 에너지원을 하이드레이트화 시킴으로서 중 소규모 매립지에서 상대적으로 적은 비용으로 가스저장과 지상수송이 가능하게 할 수 있다. 본 연구의 결과로 LFG 에너지화 실증화 플랜트를 설계/제작 하였으며, 메탄+이산화탄소+물 하이드레이트 형성 실험 결과 4.56 Mpa, 277.2 K 조건에서 3시간을 한 사이클로 하는 공정운전을 가지는 것을 확인하였다. 이때 생성된 슬러리상의 하이드레이트를 고압으로 배출하여 펠릿으로 형성시켰으며, 형성된 하이드레이트 펠릿의 경우 92.27%의 메탄을 포함하는 것을 확인하였다.
연료전지는 연료가 가진 화학에너지를 전기화학반응에 의해 직접 전기에너지로 변환시키는 발전방식으로 에너지 변환효율이 높고 환경공해가 적어 도시부근이나 도심지 건물내 설치할 수 있으므로 전력계통운용이 용이하여 장래 화력발전 대체용이나 열병합발전용으로 유효하게 사용될 수 있는 등의 장점이 많아 국내의 개발이 활발이 진행되고 있다. 연료전지는 반응물질을 전지내에 저장헤 두는 1차전지(건전지등)나 2차전지(축전지)와는 달리 반응물질이 외부로부터 공급되는한 발전할 수 있으며 단위전지의 내부구조는 일반전지와 유사하나 에너지저장능력이 없는 발전장치이다.
화석 연료의 환경오염, 지구온난화현상 그리고 70년대 발생했던 두 차례의 오일 쇼크 등으로 대체 에너지에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 따라 최근에는 무한정 에너지를 얻을 수 있는 태양에너지에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재 사용되는 대체 에너지 관련 데이터베이스 시스템은 데이터의 이력, 공간 데이터 그리고 데이터가 갖는 속성 데이터 등을 동시에 처리한 수 있는 능력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 전국 20개 도시에 대한 엑셀 파일 포맷의 대체 에너지 관련 데이터를 효과적으로 분석하여 데이터베이스를 설계한다. 또한 GIS 도구를 활용하여 인터넷으로 보여 줌으로써 사용자는 쉽게 웹 브라우저를 통하여 지도 서비스와 함께 대체 에너지 데이터를 분석 할 수 있다.
본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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