철근콘크리트는 철근과 콘크리트가 재료적으로 일체화되어 경제적이고, 반영구적 이여서 사회 간접자본으로 건설되는 교량 및 대형구조물에 사용되어 지지만 해양노출환경 및 동절기에 사용되는 제설제 등으로 콘크리트 중의 염화물 이온이 철근의 부동태 피막을 파괴하여 철근이 부식함으로써 여러 가지 화학적 및 물리적 작용을 복합적으로 받을 경우에 단기간에 내구성능이 저하되고 구조물의 수명이 단축된다. 본 연구에서는 상기와 같은 철근콘크리트의 염해에 의한 손상부에서 염소이온을 효과적으로 제거하여 초기 구조물의 내구성을 회복할 수 있는 보수 공법에 대한 연구를 수행하였다.
연구목적: 본 연구에서는 기존 주입공법의 문제점을 개선하기 위한 친환경적인 주입재를 개발하고 시험을 통해 현장 적용성을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 연구방법: 친환경 주입재와 기존 주입재(L.W, S.G.R)의 호모겔 공시체를 각각 제작하고, 실내시험(일축압축강도, 투수계수, 수축성, 내화학성, 용출성, 어독성, 폐기물공정)을 실시하여 물리화학적 및 공학적 특성을 비교·검토하였다. 연구결과: 실내시험 결과 친환경 주입재가 기존 주입재에 비해 모든면에서 우수하였으며 주입재료로서 실제 현장에서 시공적합성을 실험하고 지반개량 효과를 확인할 수 있었다. 결론: 본 연구에서 사용된 주입재는 강도증가 및 투수성 감소 등의 기본적인 물성을 만족하면서 친환경적인 특성을 가지고 있어 지반의 조건과 적용에 관계없이 범용적으로 사용이 가능한 재료로 판단되었다.
연구목적: 본 연구는 화재위험도가 높은 플랜트 시설물에 적용하고 있는 국내 내화성능을 분석하고 적합한 내화저항성능을 확보하여 플랜트 시설물의 화재 안전성을 확보하고자 한다. 연구방법:유한요소해석 프로그램인 Ansys를 활용하여 화재하중과 내화피복을 변수로 열전달 해석과 구조해석을 수행하고 해석 결과에 따른 플랜트 시설물의 내화성능을 분석하였다. 연구결과: 국내 플랜트 시설물에 적용된 내화피복은 UL 1709에 제시된 탄화수소화재의 화재하중을 적용하였을 때 내화성능을 확보하지 못하였으며 화재 후 강재의 변형 또한 크게 나타남을 확인하였다. 결론:현재 플랜트 시설물에 적용된 국내의 내화성능은 석유화학 플랜트 등과 같이 급격한 화재성장과 큰 화재하중에서 내화성능을 확보할 수 없으며 플랜트 시설물의 성능평가를 통해 적합한 내화성능을 평가하여 화재 안전성을 확보하여야 한다.
본 연구에서는 주민대피 대비물질 16종 중 급성노출기준 AEGL값이 존재하는 13종에 대하여 지방자치단체에서 주민대피 및 알림을 결정할 수 있도록 화학물질사고대응정보시스템을 활용한 피해영향거리 산정식을 도출하고자 하였다. 화학물질안전원에서는 2018년 사고대비물질 97종 중 물리·화학적 특성 및 독성, 발화성, 반응성, 사고발생 가능성 등을 고려하여 누출 시 사고 원점 인근의 주민에게 피해가 예상되는 물질 16종을 선정하여 주민대피 대비물질로 명명하였으며, 주민대피 대비물질의 화학사고 발생 시에는 실내대피 또는 주민소산 등의 가능성이 있으므로 지방자치단체는 긴급재난문자 등 주민알림에 대비하여야 한다. 충청북도 충주시를 중심으로 화학물질사고대응정보시스템을 사용하여 주민대피 대비물질 13종의 피해영향거리를 모델링 하였으며, 모델링 결과를 바탕으로 각각의 AEGL-2조건에서의 적합한 피해영향거리 산정식을 도출하였다. 모든 조건에서 결정계수 R2은 0.99 이상이었으며 최소 0.9921~최대 0.9999의 범위를 나타내었다. 도출된 산정식으로 얻어진 피해영향거리와 화학물질사고대응정보시스템 모델링으로 얻어진 피해영향거리 수치간의 상대표준편차를 비교하였으며, 실제 화학사고 대응 상황을 고려하여 최소 이격거리를 보정한 결과 0.58~5.97 % 범위로 조사되었다. 주민대피 대비물질 13종에 의한 누출사고 발생 시 연구에서 도출된 산정식을 사용하여 현장에서는 피해영향거리를 산정할 수 있으며, 지방자치단체는 주민대피 및 알림 여부를 결정할 수 있다.
본 연구의 목적은 방사능 테러 상황에서 경찰특공대 대테러요원의 방사선 손상을 최소화할 수 있는 방사선 방호제 개발을 위하여 셀레늄과 아르기닌 혼합물의 방사선 방호효과를 규명하는 것이다. 본 연구에서는 72 마리의 수컷 SD rat을 일반군(NC Group), 셀레늄과 아르기닌 혼합물 투여군(SeAr Group), 방사선 노출군(IR Group), 셀레늄과 아르기닌 혼합물 투여 후 방사선 노출군(SeAr+IR Group)의 4개 군으로 분류하였다. 방사선은 7 Gy 엑스선을 전신에 노출하였고, 셀레늄과 아르기닌은 각각 1일 1회 3 mg/kg, 150 mg/kg이 흡수되도록 혼합하여 14일간 경구 투여였다. 방사선 노출 후 1일, 7일, 21일차에 혈액학적 분석과 조직학적 분석을 수행하였다. 혈액학적 분석에서는 IR Group에 비하여 SeAr+IR Group에서 방사선 노출 후 1일차에 림프구(p<0.05)에서, 7일차에 혈소판(p<0.01)에서, 21일차에 적혈구(p<0.01)에서 유의한 방사선 방호가 나타났다. 조직학적 분석에는 IR Group에 비하여 SeAr+IR Group에서 방사선 노출 7일차에 소장에서 소장움 세포의 경계가 적게 무너지고 소장움의 길이가 비교적 회복된 것이 관찰되었고, 21일차에 전립선에서 세포수와 세포벽의 두께가 더 양호한 것으로 관찰되었다. 따라서 셀레늄과 아르기닌 혼합물은 방사선 노출에 따른 혈액 및 조직에 대한 방사선 방호효과가 있는 것으로 판단되며 경찰특공대 대테러요원의 방사선 손상 감소를 위한 방사선 방호제 연구에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
연구목적: 신규로 사용되는 바이오연료를 기존 연료와 혼합하여 사용하는 경우 발생하는 위험성과 물성 변화를 열분석 방법(DSC, TGA)을 사용하여 화학 화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 평가할 방법과 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재 원인 감식과 감정에 활용하기 위함이다. 연구방법: 본 실험에 사용된 연구 방법으로는 시차주사열량계(DSC : Differential Scanning Calorimeter)에 의하여 피크의 위치, 모양, 개수, 피크의 면적으로부터 열량 변화의 정량적인 정보를 통하여 열유속 차이(Difference in heat flux)를 측정하였고, 열중량분석(TGA : Analyzer)을 시행함으로써 특정한 온도에서 분해열 등에 의해 발생한 무게 변화를 연속적으로 측정하였다. 연구결과: 먼저 열 유속의 그래프에서 물질의 끓는점과 물질이 가지고 있는 고유 특성치 또는 분해에 필요한 에너지를 확인할 수 있다. 둘째 바이오디젤의 함량이 증가할수록 많은 피크를 확인 할 수 있었다. 셋째 비점이 낮은 물질들이 함유하고 있다는 것을 분석 결과로 확인할 수 있었다. 결론: 현재 새로운 에너지원으로 사용되고 있는 바이오디젤의 위험성을 다양한 물리·화학적 분석기법(DSC+TGA)을 통하여 사용함으로써 물질의 물적 위험성을 평가할 수 있음을 보여주었다. 아울러 본 연구의 시험방법별 차이의 비교와 실험에 대한 노하우를 축적하고 활용한다면 향후 위험물의 물성 연구와 물질 위험성 평가 연구에 있어 도움이 되리라 기대한다.
연구목적: 중대산업사고 예방을 위해 안전 분야에서의 ESG 활용 필요성 제시하고자 했다. 연구방법: 선행 연구 검토를 통해 강력한 중대사고 예방 제도인 중대재해처벌법을 검토했다. 그리고 미국과 한국의 중대사고 데이터 비교분석을 통해, 국내 화학산업의 주요 사고원인을 도출했다. 연구결과: 기업의 사고 예방을 목표로 하는 중대재해처벌법과 함께 ESG 경영을 통한 기업의 자발적인 안전관리를 유도할 필요성이 있다고 판단했다. 사고 데이터 분석을 통해서는, 미국 대비 국내 사고는 그 피해 규모와 사망자 수가 큰 것을 확인했다. 그 원인은 국내에서 인적 원인에 의한 사고가 많기 때문으로 해석했다. 결론: 중대재해처벌법 뿐만 아니라 기업 안전 관리의 자발성을 강화하고 적극적인 안전 경영을 유도하기 위해서는 'ESG 안전 평가'의 비중을 확대해야 한다. 사회 간접적 제재로써의 ESG를 활용하면 안전 분야에서 기업의 자발적이고 적극적인 안전 관리와 안전 투자 확대를 기대할 수 있을 것이다.
ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
연구의 목적은 부산광역시 동래구에서 산출되는 온천수와 주변 지하수 및 지표수의 수리화학 및 동위원소 특성의 규명과 동래 온천수에 함유된 염수 성분의 기원에 대한 해석, 그리고 온천수의 열원을 포함한 생성 메커니즘을 밝히는 것이다. 동래 온천수의 수리화학적으로 Na-Cl 유형이며, 주변지하수(Na-HCO3, Ca-HCO3(SO4, Cl)), 지표수(Ca-HCO3(SO4, Cl))의 유형과는 다른 형태를 보인다. 이는 지하수에 비해 온천수가 보다 심부의 다른 지화학적 환경에 있음을 지시한다. δ18O와 δD 분석결과 온천수는 지하수에 비해 상대적으로 결핍된 값을 보여주며, 이는 온천수의 함양지역에 대한 고도효과를 반영하고, 온천수의 심부 순환과정을 지시한다. 온천수 내 헬륨과 네온 동위원소비(3He/4He, 4He/20Ne)는 맨틀기원(3He = 3.76~4.01%)과 지각기원(4He = 95.99~96.24%) 범위에서 대기기원 헬륨과의 단일혼합선상에 도시되어 온천의 열원이 암석내 방사성물질의 붕괴에 의한 열임을 간접적으로 지시한다. 실리카-엔탈피 모델, Giggenbach 모델 등으로 계산된 지열저장소 온도는 82~130℃의 범위로 계산되었으며, 지열저장소의 깊이는 지표로부터 약 1.7~2.9 km로 계산되었다. 동래 온천수의 Cl/Na 및 Cl/HCO3의 당량비 상관관계는 해수의 혼합영향을 지시하며, 해수의 유입은 잔류고염수의 용해로 해석된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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