본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
최근의 환경 및 에너지에 대한 관심으로 수요가 증가하고 있는 하이브리드 및 전기 자동차나 태양광발전, 풍력발전용의 인버터기기에는 고에너지밀도 커패시터가 필수적이 되었다. 높은 에너지 밀도를 요구하는 전력전자, 펄스파워 등의 응용분야에 사용되는 고에너지밀도 커패시터는 PET (Polyethylene terephtalate)와 PP (Polypropylene)와 같은 폴리머 유전체를 사용하는 범용 필름 커패시터가 사용되었으나 사용 요구 조건의 한계에 도달하여, 새로운 유전체를 적용하는 커패시터가 절실히 필요한 상황이다. PET와 PP와 같은 유전체는 유전상수가 2~3의 낮은 값을 가지고 있어 고에너지밀도를 구현하기가 어렵다. 본 연구에서는 새롭게 요구되고 있는 고에너지 밀도 커패시터의의 성능을 만족시키기 위하여 $20{\sim}50{\mu}m$ 두께의 PET 필름상에 세라믹 유전체인 $ZrO_2$ 박막을 스퍼터(Sputter) 증착법에 의해 코팅하여 종래의 필름 커패시터와 세라믹 커패시터의 장점을 갖는 커패시터를 제조하기 위한 박막 유전재료의 개발을 목표로 하였다. 수백 nm~수 ${\mu}m$ 두께의 $ZrO_2$ 박막을 스퍼터링 공정조건에 따라 증착한 후 박막의 결정성, 기판과의 부착성, 증착속도, 유전상수, 절연파괴강도, 온도안정성 등을 XRD, SEM, AFM, EDS, XPS, Impedance analyzer 등에 의해 평가하였다. $ZrO_2$ 유전체막은 상온에서 증착하였음에도 정방정(tetragonal)구조의 결정질로 성장하였고 증착압력이 증가함에 따라 주피크의 세기가 감소하였다. 증착 중 산소가스를 주입하였을 경우에도 결정질막으로 성장하였다. 증착막들은 산소가스의 양이 증가함에 따라 짙은 흰색으로 변하였으며 PET 기판과의 접착력도 약해졌다. 또한 거칠기는 Ar가스만으로 증착한 경우보다 증가하였으며 24~66 nm의 평균 거칠기값을 보였다. PET위에 Ar가스만으로 증착한 $ZrO_2$의 비유전율은 1kHz에서 116~87의 비유전율을 보여 PET에 비해 매우 우수한 특성을 보였다. $ZrO_2$ 막들은 300kV/cm의 전계에서 대략 10-8A 이하의 누설전류를 보였다. 증착가스비를 달리하여 제조된 시편에서도 유사한 누설전류값을 나타내었다. 300 kV/cm 전후의 전계까지 측정한 $ZrO_2$ 막의 P-E (polarization-electric field) 특성을 확인하였는데, 5 mTorr의 압력에서 증착한 막은 253 kV/cm에서 $5.5{\mu}C/cm^2$의 분극값을 보였다. P-E커브의 기울기와 분극량에 따라 에너지밀도가 달라지므로 공정조건에 따라 에너지밀도가 변화됨을 예측할 수 있었다. PET위에 스퍼터 증착한 $ZrO_2$ 유전체막은 5mTorr의 Ar가스분위기에서 제조할 때 가장 안정적인 구조를 보였으며, 고에너지밀도 커패시터에의 적용가능성을 보였다.
울란바타르시는 몽골의 수도로 인구 110만명이 거주하고 있으며 매년 증가추세에 있다. 2030년에는 몽고 전체인구의 55.5%가 집중되어 도시의 밀집도가 심화될 것으로 예측된다. 몽골은 연평균 강우량이 250mm에도 미치지 못하는 건조한 지역이 대부분으로 전체 수원을 지하수에 의존하고 있으며 인구증가에 따른 지하수 고갈 및 최근 기후변화로 인한 가뭄, 폭설, 한파 등의 영향으로 활용 가능한 수자원이 매년 줄어들고 있어 신규 상수원 확보가 무엇보다 중요시 하고 있다. 동절기 상수원의 결빙을 예방하여야 하나 어려운 전력난으로 전력대신 석탄 보일러를 이용하고 있어 심한 환경오염을 일으키고 있다. 이러한 각종 현상 및 문제점들에 대응코자 진행중인 울란바타르시 수자원개발 마스터플랜 및 상수원 추가 개발사업 가운데 조절지로 공급되는 관로의 잉여압력을 이용한 소수력과 추가되는 가압장의 여유부지에 시설되는 태양광발전의 개발 사례에 대해서 살펴보고자 한다.
Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
우주환경의 주 요소인 고에너지 입자를 검출하기 위한 고분해능 전자 및 양성자 검출기를 설계하였다. 전자와 양성자의 flux는 궤도상의 위치나 태양활동에 따라 급격하게 변할 수 있다. 이러한 상황에서 높은 에너지 분해능으로 입자환경을 검출, 연구하기 위한 검출기의 개념설계를 시도하였으며, 이를 실제 우주환경에서 어느 정도의 성능을 가질 수 있는지를 예측하여 보았다. 또한, 높은 입자 플럭스에도 정상적인 측정이 가능할 수 있도록 FPGA를 이용한 병렬 처리 알고리즘을 고안하고 전산모사 기법을 통하여 성능을 평가하였다.
수문학적 의미의 일반적인 물순환은 증발, 응결, 강수 등 태양에너지와 중력에 의해 전지구적으로 반복되는 물의 재생산과정을 의미한다. 최근 들어 토목분야에서 언급되기 시작한 물순환시스템은 수문학적인 물수지(water balance)에 저류, 공급, 처리, 재이용 등 인공적인 요소를 감안하여 대상지역의 적절한 수요, 공급을 유지하는 시스템을 의미한다. 생활에서 물이 차지하는 중요성을 감안할 때, 지역의 수문학적 특성과 문화, 경제적 여건을 고려한 효율적인 물순환시스템의 구축은 지역발전의 정도를 가늠할 수 있는 지표라 할 수 있다. 본 연구는 물산업 선진국인 영국과 미국의 지역 물순환시스템 설계사례를 조사하고 초기단계인 국내사례와 비교하여 향후 설계지침 개발의 기초자료로 활용하기 위하여 수행되었다. 선진사례 조사는 2009년 이후 미국과 영국에서 수행된 세 건의 물순환 현황조사(water cycle study)와 미국에서 개발된 설계최적화 프로그램을 분석하였고, 국내사례로는 파주운정지구와 광교신도시 개발 시 수행된 물순환시스템 구축사례를 조사하였다. 해외 선진국 사례조사 결과, 물순환시스템 구축은 공통적으로 물순환망 현황조사, 물순환 계획수립, 지역현황 조사, 적용가능 기술조사, 설계 등 5단계를 거쳐 수행되었다. 이 중 가장 중요한 단계는 지역의 물수지와 가용 물 수요 및 공급 시스템을 조사하는 물순환망 현황조사로, 지역의 needs를 정확히 파악하고 양적, 질적 공급목표를 적절하게 선정하여 가장 효율적인 물순환망 계획을 수립하는 바탕이 되었다. 지역현황은 지역 법규 및 투자계획, 사회변화 예측 등 사회적 요소를 고려하는 단계로, 물순환 설계 선진사의 설계 최적화 프로그램의 경우 이러한 지역현황과 사회적 변화 예측의 반영에서 차별성을 갖고 있었다. 적용가능 기술조사의 경우 친환경, 저에너지 기술이 부각되던 추세에서 최근에는 지속가능성이 주요 고려사항 이었다. 국내사업 사례의 경우 규모가 작아 직접적인 비교가 불가하였으나, 5단계의 복잡한 최적화단계가 아닌 물순환망 분석결과와 이해당사자(stakeholders)의 needs를 바탕으로 치수안정성, 친수환경 보장 등의 목표를 수립하였다. 국내에서도 향 후 유역규모(watershed scale)의 대형 물순환기반 복합개발사업이나 대규모 해외사업 참여 시 필요한 기술력 축적의 차원에서 단계별 check list를 포함한 한차원 높은 물순환 설계지침 마련이 필요한 시점이라 하겠다.
전 세계적인 지구온난화의 위협에 대응하고자 세계 각국은 신재생 에너지의 확산, 탄소 배출 감소 등을 추진하고 있다. 또한, UN의 SDGs에도 포함된 기후변화에 맞서기 위한 노력으로 글로벌 자동차 제조사들은 향후 10년내에 전기 자동차로의 전면 전환을 추진하고 있다. 전기자동차는 탄소 배출 감소를 위한 유용한 수단이 될 수 있으나, 충전용 전기를 생산하는 단계에서 발생하는 탄소의 저감을 위해서는 친환경 신재생 에너지를 이용한 발전시스템이 요구된다. 본 연구에서는 아프리카 탄자니아에 설립된 태양광 발전소와 통합된 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템에 대한 비전을 제안한다. 아두이노 컴퓨팅 장치를 기반으로 하는 스마트 모니터링 및 통신 기능을 적용하여 전기자동차 또는 전기 오토바이의 배터리 잔존용량, 배터리 상태, 위치, 속도, 고도, 도로 상태 등의 정보를 모니터링한다. 또한, 주변의 독립형 태양광 발전소 인프라와 통신하여 주행가능거리를 예측하고 충전 스케쥴 및 목적지까지의 경로 최적화를 수행하는 시나리오를 제시한다. 제안된 시스템의 구현 가능성은 전기 오토바이의 시험운행을 통해 검증되었다. 탄자니아에서 운영될 전기 모빌리티 시스템은 현지의 환경과 특성을 고려하여 친환경성, 경제성, 운용 용이성, 호환성 등의 요소가 고려되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템은 SDGs의 이행을 위한 중요한 기반이 될 수 있을 것이다.
최근 늘어가는 에너지 수요를 화석연료에만 의존 할 수 없게 되면서 대체 에너지의 중요성이 대두되고 있으며, 이러한 상황에서 유기랭킨 사이클(Organic Rankine Cycle, 이하 ORC)등 산업체 폐열, 태양열, 지열, 해수 온도차 등의 저등급 에너지를 효과적으로 활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지역난방 축열시 회수수를 혼합하지 않고 ORC를 이용하여 하부사이클을 구성하여 성능해석 상용프로그램으로 작동유체 및 운전특성을 예측하였다. 지역난방수 운전조건인 열원 온도 $120^{\circ}C$, 열원 유량 $163m^3/h$(회수수 유량을 고려한 값)로 하고 이 온도에 적합한 다수의 작동유체를 선정하여 성능해석을 수행하였으며, 최고의 성능이 나타난 R245fa의 경우 269.2kW출력과 6.37%효율을 얻을 수 있었다. 또한 ORC 시스템의 응축기 압력변화에 따라 지역난방 회수수 온도가 $57.3{\sim}85^{\circ}C$범위에 형성됨으로서 보일러 입구온도상승에 따른 연료 절감 효과가 예상되었다.
'탄소중립 기술적용 시나리오 모형 (CATAS; Carbon-neutrality Assessment based on Technology Application Scenario)'은 공간 단위에서 에너지전환, 수송, 건물 등 분야에 탄소중립 기술을 적용했을 경우 온실가스 감축 효과성 분석을 제공한다. 모형의 개발범위는 온실가스 배출원은 온실가스 직접배출량 대상으로 분석하며, 공간적 범위는 직접·간접배출의 경계를 공간적 범위로 설정하였다. 그리고 기술적 범위는 2050 탄소중립 시나리오에서 온실가스 배출량이 가장 큰 전환부문의 9개 기술과 산림 흡수원을 포함하였다. 탄소중립률 평가 방법론은 ①온실가스 배출현황 분석, ②기술도입에 따른 에너지생산량 예측, ③온실가스 감축량 산정, ④탄소중립률 산정까지 4단계로 이루어져있다. 웹기반 CATAS-BASIC을 개발 한 후 서울시의 「2050 온실가스 감축추진계획」상 제시된 신재생에너지 보급목표를 적용하여 분석을 실시하였다. 태양광·수소연료전지·수열을 적용한 결과, 서울시의 전환부문 배출량인 1.49백만 tCO2eq 중 기술도입으로 0.43백만 tCO2eq 감축하여 전환부문 탄소중립률은 28.94 %로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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