최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.
최근 정부에서 역점 적으로 추진하고 있는 '재생에너지 3020', '그린뉴딜', '2050 탄소중립', 'K-RE100' 정책에 의해 재생에너지 관련 발전설비들이 급증하고 있다. 재생에너지 설비들은 대부분 소규모이고, 분산되어 있어서 효율적인 관리가 어렵고, 1MW 미만의 소규모 분산자원은 판매량 제한, 거래회피 등으로 시장참여에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 재생에너지의 간헐성 때문에 전력망의 안정성 저하에도 큰 영향을 끼치고 있다. 정부에서는 '소규모 분산자원 중개거래'를 통해서 변동성 및 간헐성 문제를 해결하고, 이종의 대량 소규모 분산자원들의 계통 자원화와 수용성 확대를 추구하고 있다. 본 연구에서는 AI에 기반한 발전량 예측 모델을 분산자원 중개거래 시스템에 적용하여 최적의 운영 솔루션을 제시하고, 에너지신사업 시장 개척의 기반 플랫폼으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.
본 연구는 2050 탄소중립 정책으로 에너지신산업 분야 혁신기술개발 일환의 ICT기술에 기반한 디지털화 연구로서 각각의 에너지 설비의 외부 인터페이스와 연동하여 통합관리 할 수 있는 oneM2M 기반 IoT 서버 플랫폼 개발이다. 전력 공기업인 한전은 에너지 IoT 'SPIN(Smart Power IoT Network)' 구축을 통한 한전 e-IoT 표준 규격을 분석하고 oneM2M 및 LWM2M Gateway Platform을 개발한다. oneM2M은 기존 Release1 대신 최근에 발표된 Release2에 대한 규격을 확보 및 분석하여 R2를 기준으로 e-IoT 표준 oneM2M 플랫폼을 개발하고, 또한 한전 e-IoT 표준을 충분하게 구현할 수 있는 e-IoT Gateway 장치 규격을 선정하고 향후 확장성까지 고려한 고성능의 Gateway 장치를 개발하고 관련 시스템을 제안하였다.
오늘날 기후변화대응을 위한 기술패권 경쟁이 고조되는 가운데 기술 역량을 보유한 기후기술 분야 전문 인재를 양성하기 위한 사업들이 추진되고 있다. 지속가능한 인재양성 사업의 추진을 위해서는 사업 모니터링 및 성과평가가 필수적으로 병행되어야 함에도 불구하고 현재까지 기후기술 분야 인재양성 사업의 성과평가 관련 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기후변화대응 기술 분야 중 수소 및 정책 분야 인재양성 사업을 통해 수혜 학생들의 R&D 역량과 경력개발 의지를 향상시켰는지 분석하였다. 기후기술 인재양성 사업의 수혜 학생들을 대상으로 설문 조사와 포커스 그룹 인터뷰를 실시한 결과, 학생들 개인별로는 R&D 역량이 향상되었고, 경력개발 자신감이 높아진 것으로 보였다. 대학별로 분석한 결과 동일하게 R&D 역량이 향상되었고, 기술가치 인식이 개선된 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학생들이 기후기술 분야의 R&D 역량들은 발굴되었지만 기후기술 분야 경력개발로 이어지기 위해서는 추가 개선이 필요하다는 시사점을 제공하였다.
전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.
국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.
지구온난화로 인한 세계적 기후 위기를 맞아 탄소성능 정량화에 기반한 정책들이 빠르게 도입되면서, 신규 조성되는 도시녹지 계획안의 탄소성능을 예측할 수 있는 방법론이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 조경분야에서 탄소저감설계를 위해 활용할 수 있는 수목 탄소계산기를 개발하고, 조경설계 실무에서의 효용성을 검증하고자 하였다. 설계 현장에서의 운용성 확보를 위해 범용성 높은 MS Excel을 포맷으로 선정하고, 식재설계의 업무적 특성을 반영할 수 있도록 대표 수종 93종을 대상으로 수종별, 규격별 탄소흡수량과 저장량을 추출하였다. 특히 실무에서 비용적 한계를 반영할 수 있도록 수목 단가를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. 수목 탄소계산기의 성능 검증을 위한 식재 실험설계는 조경설계 전문가 4인을 대상으로 중부지방 소공원에 대한 설계 시뮬레이션을 시행하였고, 전후로 반구조적 인터뷰를 진행하여 그 인과관계를 분석하였다. 그 결과 수목 탄소계산기를 사용한 설계안의 탄소흡수량과 탄소저장량이 각각 약 17-82%, 약 14-85% 높게 나타났다. 탄소성능 효율이 높아진 이유는 탄소성능 우수종으로의 교체와 더불어, 예산 범위 내에서 적극적인 추가 식재로 인한 것임을 확인하였다. 설계가들은 사전 인터뷰에서 수목 탄소계산기에 대한 불신과 새로운 프로그램에 대한 부담감을 가졌으나, 사용 후 유용성 및 편의성에 대해 긍정적으로 평가하며 인식의 변화를 보여주었다. 추후 조경분야 탄소저감설계의 본격적인 도입을 위해서는 수목뿐 아니라 조경성능 전반에 대한 탄소계산기로 발전할 필요가 있다. 본 연구는 조경설계 분야에서 본격적으로 정량적 데이터에 입각한 탄소저감설계를 도입하는 데 있어 유용한 방향성을 제시해 줄 것으로 기대된다.
본 논문은 원자력발전소(원전) 사고에 의한 조기사망의 사회적 비용을 추정하기 위해 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method, CVM)을 이용하여 통계적 생명가치(Value of a Statistical Life, VSL)를 추정한다. VSL 추정치는 약 35억 5천만 원이다. 이에 세계 원전 역사상 발생한 모든 사고 사망자수 약 181만 명을 곱하여 추정한 사회적 비용은 1,952조 원으로서 한국의 2022년 실질 GDP에 비견되는 수준이다. 연평균 조기사망자수와 사회적 비용은 각각 26,000명과 28조 원이다. 1987~2021년간 세계 화력발전소의 사고와 대기오염물질 배출로 인해 발생한 조기사망의 사회적 비용 추정치는 26,919조 원인데, 이는 미국의 2021년 GDP 규모에 상당하는 규모로서 9조 원을 기록한 원전의 약 3,000배에 달한다. 2021년 한 해만 보더라도, 화력발전소의 사회적 비용은 1,075조 원에 달하지만, 원전은 2,920억 원에 불과하다. 한국의 경우, 2050 탄소중립 정책의 영향으로 재생에너지 발전 비중이 증가할 것이므로, 화력발전 대비 원자력발전 비중을 증가시키는 에너지믹스를 제안한다. 본 논문은 또한 효율적인 에너지 정책을 담보하기 위해 CVM을 이용한 VSL 추정 연구를 지속적으로 축적할 필요가 있음을 강조한다.
본 연구는 정부의 탄소중립 정책 중 하나인 화력발전을 신재생에너지로 대체하는 경우 에 대한 경제적 파급효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이러한 분석을 위해 화력발전을 신재생에너지로 100% 대체하는 경우를 시나리오 A로 설정하고, 60%로 대체하는 경우를 시나리오 B로 설정한다. 또한 이렇게 화력발전을 신재생에너지로 대체할 때 비용이 발생하게 되는데 현행과 동일한 비용인 경우를 시나리오 1, 현행보다 비용이 120% 증가한 경우를 시나리오 2로 설정한다. 따라서 화력발전을 신재생에너지로 전환할 때 시나리오는 크게 이와 같이 4가지 경우로 정리된다. 화력발전을 신재생에너지로 전환하는 경우, 화력발전의 생산유발계수는 시나리오와 관계없이 현행 수준보다 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 감소한 반면 화력발전을 신재생에너지로 60% 대체하는 경우 부가가치유발계수와 온실가스배출량 유발계수는 현행 수준보다 증가했다. 또한 대부분의 업종의 온실가스배출량 유발계수는 감소하는 것으로 나타난 반면 생산유발계수와 부가가치유발계수는 증가하는 것으로 나타났다. 정부 정책의 목적은 화력발전을 신재생에너지로 전환시켜 온실가스배출량을 축소시키는 것이기 때문에 시나리오 화력발전을 신재생에너지로 100% 전환하는 경우가 더 적합한 것으로 보인다. 다만, 이로 인해 일부 업종의 생산유발계수와 부가가치유발계수가 감소하는 부작용이 발생하므로 이를 해결하기 위한 정부의 지원 정책이 필요하다.
산업생산 전반의 생산성 향상에 기여하는 디지털전환 산업과 함께 탄소중립 및 지속가능 성장을 위한 스마트그린 산업이 미래산업으로 성장하고 있다. 이 논문은 스마트그린 산업의 성장 동인과 입지패턴 변화 분석을 통해 미래산업 혁신생태계에서의 동 산업의 위상 및 역할 모색을 연구목적으로 한다. 동 산업은 수도권과 비수도권 모든 지역에서 증가세를 보이며, 비수도권 비도시 지역에서도 뚜렷한 산업 성장세를 확인할 수 있다. 특히, 스마트 그린 산단 시범사업, 광주전남 혁신도시 조성, 신재생에너지 정책 추진 등으로 호남권 및 충남 해안지역의 핵심 집적지(HH형) 부상, 경상권 지역에 고립 중심지(HL형) 형성 등 비수도권 지역에서 신재생에너지 생산기업의 집적이 이루어지고 있다. 따라서 스마트그린 산업은 정책적 요인이 성장 촉발 요인이며, 다극형 허브(Hub)-스포크(Spoke) 네트워크 구조를 형성하는 미래산업 혁신생태계에서 비도시지역의 다양한 특성화 소거점(Spoke) 형성을 촉진할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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