풍부한 자원과 우수한 과학기술력, 거대한 내수시장을 보유한, 잠재력이 큰 동토의 제국 러시아가 빠르게 변화하고 있다. 즉, 원유, 가스, 광물 등 풍부한 에너지자원을 바탕으로 대외교역이 활성화되면서 거대한 자본이 움직이고 있다. 강력한 법, 제도 개선을 통한 사회간접자본(SOC)을 투입해 러시아 경제구조를 변화시키고 있는 것이다. 그중의 하나가 1993년부터 추진해온 WTO(세계무역기구) 가입을 19년 만에 결실을 보게 된 것이다. 2012년 7월 10일 러시아 의회는 WTO 가입 비준안을 통과시켰으며 8월 22일 공식 발효됨에 따라 156번째 WTO 회원국으로 공식 가입되었다. 세계 11위의 경제규모인 러시아가 WTO에 가입함에 따라, 러시아로 수출되는 한국산 자동차 관세가 30%에서 15%, TV부품이 10%에서 0%로, 철강제품이 20%에서 5%로 감소하는 등 러시아로 수출하는 우리나라 수출기업에게 새로운 기회의 땅이 될 전망이다. 러시아는 WTO 가입을 통해 거시경제 부문에서 투자환경 개선, 서비스산업 개방, 제조업 활성화 등 변화를 기대하고, 실물경제에는 관세율 인하, 수입가격 하락 등에 따른 수입과 소비증대를 전망하고 있으나 제조업 기반이 취약해서 한편에서는 우려의 시각도 있다. 아무튼 러시아 WTO 가입은 시장개방으로 공정성과 투명성 등이 개선되어 우리나라 기업의 대러시아 진출이 용이해질 것으로 사료되며, 특히 제조업과 기술이 강한 우리나라와 상호보완적 협력이 기대된다. 이에 본 논문은 러시아 WTO 가입 이후 무역자유화, 대외개방이 확대되는 시점에서 한국과 러시아 간 새로운 경제협력시대를 준비하고, 특히 우리나라 기업의 러시아 교역의 증가가 예상되기에 진출시 대응전략을 제시하고자 한다.
"자원의 저주"란 천연자원이 풍부한 국가들이 오히려 경제적으로 낙후되어 있다는 학설이다. 본 논문에서는 기존 연구들과 달리 천연자원 보유 및 생산량이 경제수준과 강한 양(+)의 회귀계수를 보이는 것으로 분석하고 있다. 이러한 결과는 1인당 자본스톡 등 경제성장과 연관된 다양한 설명변수들을 포함시켰을 때에도 유지되고 있다. 이러한 점에서 자원의 저주가 실제로 존재하는 지는 의문이다. 다음으로 천연자원이 경제에 미치는 긍정적인 영향을 통제하고 나서 천연자원 보유 및 생산량에 따른 한 나라의 제도발전 정도를 회귀분석한 결과, 구소련지역 국가들을 포함시키게 되면 선행연구인 Alexeev and Conrad(2009)와는 달리 천연자원 보유량이 제도발전 정도와 음(-)의 회귀계수를 가질 수도 있는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 음(-)의 회귀계수는 구소련지역 국가들을 분석대상에서 제외하면 모두 통계적 유의성을 상실하였으며, 통계적으로 유의하지는 않지만 상당수 분석결과에서는 양(+)의 회귀계수도 도출되었다. 즉, 음의 회귀계수는 구소련지역 국가들에 의해 도출된 것이라고 할 수 있다. 이러한 결과는 구소련 지역 국가들의 체제이행기 서방자본의 유입으로 인한 천연자원 보유 및 생산량의 급증과 체제변환에 따른 정치경제적 불안정이 동시에 발생한 때문이며, 일시적이고 다분히 우연에 의한 결과로 추정된다. 따라서 천연자원 보유량이 제도 발전 정도에 부정적인 영향을 미친다는 주장도 그 근거가 다소 희박하다고 하겠다.
This study conducted a survey and field investigation on the application of the Public Obligation System for new & renewable energy in public buildings, as well as energy consumption of each building according to their uses. The findings are as follows: (1) Since the introduction of the Public Obligation System (until June 30, 2011), there was average 1.4 new & renewable energy facilities established at 1,433 places. Preference for solar energy facilities was the highest at 57.8%. (2) The revised act sets the obligatory supply percentage of new & renewable energy for each public building: it is 9.0% for a tax office, 4.2% for a dong office, 8.2% for a public health center, and 12.6% for a fire station. All the public buildings except for fire stations failed to meet 10% expected energy consumption, a revised standard. (3) Energy consumption of each public building was 120.6TOE for a tax office, 124.3TOE for a dong office, 166.4TOE for a public health center, and 174.6TOE for a fire station. The energy consumption was comprised of 80% electric power, 18% urban gas, and 1% oil. (4) Electric power consumption per person in the room was high at a dong office, and fuel consumption per person in the room was high at a public health center. In addition, electric power consumption per unit space was high at a public health center, and fuel consumption per unit space was high at a fire station. (5) In all the four public buildings, power load had the highest basic unit percentage at average 55%, being followed by heating load (21.2%), cooling load (15%), and water heating load (7%). A tax office and fire station had 2% load due to cooking facilities.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
어린이 기호식품 중 트랜스지방 및 포화지방 함량을 조사하고 그 지방산 조성을 확인하기 위하여 과자류 134건, 제빵류 55건, 도넛류 74건, 햄버거 60건(20종)을 서울 및 경기지역을 중심으로 수거하여 분석하였다. 조지방 함량은 과자류가 24.2${\pm}$6.9(범위: 4.6~41.1) g/100 g으로 가장 높았고, 도넛 23.9${\pm}$5.8(범위: 14.1~39.5), 제빵류 15.7${\pm}$7.9(1.4~30.0), 햄버거 9.5${\pm}$3.4(4.5~18.5)의 순이었다. 트랜스지방 최고값은 제빵류에서 1.3 g/100 g으로 업계의 저감화 노력을 확인할 수 있었다. 포화지방은 과자류가 11.6${\pm}$4.8(범위: 2.0~22.7) g/100 g, 도넛 11.2${\pm}$4.0(범위: 4.8~23.2) g/100 g, 제빵류 6.9${\pm}$4.1(범위: 0.6~15.4) g/100 g, 햄버거 3.0${\pm}$1.0(1.0~5.8) g/100 g의 순이었으며 조지방 함량에 의존성이 있는 것으로 확인하였다. 지방산 중 포화지방산 및 불포화지방산의 비율은 제품의 특성에 따라 매우 다양하게 나타났으며 식물성 유지를 사용하여 유탕하는 제조공정의 제품군이 다른 제품과 비교 시 포화지방산이 낮은 경향을 나타내었다.
감압잔사유를 고압 회분식 반응기에 넣고, 상용 Ni-Mo/$Al_2O_3$ 촉매를 이용하여 $450^{\circ}C$, $500^{\circ}C$에서 수첨분해하였다. 그리고 반응 생성물을 단증류 혹은 GC-SIMDIS 방법으로 각각 분석하였다. 먼저 수첨분해반응에서는 두 온도 조건 모두 촉매 반응뿐만 아니라 열분해 반응도 같이 일어나고 있음을 확인하였고, 온도가 증가할수록 전환율이 증가하고, 생성물 중 가솔린 및 납사 비율이 높아졌다. 생성물 분석 결과, $500^{\circ}C$ 반응에서는 단증류와 GC-SIMDIS 분석 결과의 차이가 없었지만, $450^{\circ}C$ 반응에서는 단증류에서는 디젤이, GC-SIMDIS에서는 vacuum gas oil이 주 생성물로 드러났다. 이는 $450^{\circ}C$ 반응에서의 단증류 분석은 단증류에 의한 열분해 반응으로 인해 생성물의 선택도가 정확하지 않음을 알려준다.
OF 케이블의 예상 설계 수명인 30년이 도달하면서 고장 위험성이 증가하고 있다. 따라서 정확한 진단을 통한 열화 판정으로 장기 운용 OF 케이블을 적기에 진단함으로써 고장을 예방해야 한다. 또한 최적의 진단기준을 제시하여 잔류 수명을 예측하고 적절한 시기에 교체하는 조치가 요구되고 있다. 현재 한국전력공사에서는 OF 케이블을 진단하기 위해서 주기적으로 케이블 유중 가스분석을 실시하여 C2H2, TCG 등 일부 가스만 활용하고 있다. 하지만 이러한 유중 가스분석에서 확인되는 가스는 절연지뿐만 아니라 오일의 열화에 의해서도 발생된다. OF 케이블은 해체점검이 불가하기 때문에 절연지의 수명이 OF 케이블의 수명으로 간주되고 있다. 따라서 절연지를 직접적으로 분석하는 절연지 중합도 평가와 절연유중 퓨란화합물을 분석이 필요하며, 유중 가스분석에서 확인되는 CO, H2, CH4, C2H4, C2H6, C2H2 가스와 상관관계를 확인할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 절연유중 가스를 분석하기 위해 headspace sampler가 장착된 GC를 사용하였고, 절연지 중합도는 자동점도계를 활용하였으며, 절연유중 퓨란화합물은 HPLC를 이용하여 측정하였다. 또한 OF 케이블의 종합적인 판정을 위하여 국내 OF 케이블 중 15개소를 선정하여 해체점검을 수행하였다. 또한 이렇게 얻어진 결과는 최근 전력설비 이상판정에 도입되고 있는 SVM 기법에 적용하여 정확하고 신뢰성 있는 열화판정을 도출하고자 하였다. 그 결과 절연지 중합도 잔률은 CO와 CO2 농도의 합에 따라 음의 2차 함수 관계로 감소하는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구에서 얻어진 한전 OF 케이블 진단결과를 SVM 기법에 적용함으로써 한전 OF 케이블 진단결과를 기존 일본 동경전력의 SVM에 적용한 진단결과보다 향상되었고, 그 정확도는 약 87.9% 인 것으로 확인되었다.
석유/천연가스 저류층 특성화는 사용 가능한 현장자료를 이용하여 여러 저류층 물성의 공간적 특성을 정량적으로 추정하는 과정이다. 저류층 물성 중 특히 공극률과 유체투과율은 저류층 내의 유체 함유 공간의 크기와 유체 유동 능력을 나타내며, 저류층 평가와 운영에 있어 가장 중요한 특성변수이다. 불균질 저류층에 있어 코어가 채취되지 않은 구간이나 시추공에서 일반적인 물리검층 자료로부터 기존의 통계적 방법을 통해 공극률과 유체투과율을 추정하는 것은 매우 어렵고 복잡한 작업이므로, 이 연구에서는 물리검출 자료를 이용한 저류층 물성결정 방법으로 퍼지이론과 신경망을 이용한 지능형 기법을 제시하였다. 퍼지이론을 기초로 한 퍼지 곡선법으로 코어 공극률, 유체투과율 자료와 상관성이 높은 물리검층 자료를 선택하고, 선택된 물리검층 자료와 코어분석 자료를 이용한 신경망 학습을 통해 저류층의 공극률과 유체투과율을 추정하고자 하였다. 이 연구에서 제시한 지능형 저류층 특성화 기법을 이용하여 국내대륙붕 시추공의 유정자료를 분석하여 기존 방법 보다 정확하고 신뢰성 있는 해석 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 지능형 저류층 특성화 해석기법은 국내외 석유/천연가스 개발사업에 있어 보다 신뢰성 있는 물리검층 자료를 이용한 저류층 특성화 도구로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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