요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
본 연구는 토머스 제퍼슨의 버지니아대학교 식물원 구상의 배경과 내용을 고찰한다. 제퍼슨이 식물원 설립을 추진했던 시기가 유럽에서 식물원이 약용 식물원에서 진화한 때이자 미국에서 여러 식물원이 설립된 초창기라는 사실에 주목하여 동시대 식물원과 비교하여 버지니아대학교 식물원 구상의 특징을 짚어내고자 하였다. 이를 위해 19세기 전후 구미 주요 식물원의 역할과 공간 구조를 분석하여 경향을 파악하였다. 이와 함께 식물학과 식물원에 대한 제퍼슨의 관점과 식물원 구상안을 검토하며 버지니아대학교 식물원을 당대 사례와 비교 검토하였다. 연구 결과 그 배경은 18세기 후반 유럽에서 두드러지게 나타난 국가 경제를 견인하는 실용 과학으로서 식물 교육과 연구의 중요성에 대한 사회 인식, 그리고 식물학과 식물원에 대한 정보와 식물을 교환하는 네트워크에서 찾을 수 있다. 버지니아대학교 식물원 구상은 공공 식물원의 역할에 대한 식물학자 코레아의 의견이 바탕이 되어 제퍼슨에 의해 부지 조성과 개략적인 공간 구성, 식물 수급 방안을 포함한 실행 전략으로 발전되었다. 동시대 식물원 사이에서 버지니아대학교 식물원 구상이 지니는 특징은 다음과 같다. 첫째, 초본 이외에 교목 정원을 별도로 구성하고 의학이 아닌 식물학 연구와 교육을 강조했던 측면에서 18세기 후반 유럽 식물원의 약용 식물원에서 식물원으로의 진화와 같은 경향을 보인다. 둘째, 장식적 요소를 배제하고 온실 설치를 거부하며 지역 기후에 적합한 해외 실용 식물을 확산시키려 했다는 점에서 유럽과 미국의 많은 식물원과 다르다. 본 연구는 버지니아대학교 식물원 구상을 사례로 19세기 전후 식물원의 역사와 문화에 대한 이해의 폭을 넓히는데 기여한다는 점에서 의의를 지닌다.
배출권거래제는 온실가스 감축과 저탄소 사회로의 전환을 위한 핵심 정책이다. EU 배출권거래제(EU ETS)는 운영기간, 핵심 설계 노하우 등에서 국내 배출권거래제보다 앞서 있는 좋은 벤치마크 대상이다. 이에 본 연구는 EU ETS 4기의 주요 제도 설계를 배출허용총량(Cap), 배출권 무상할당방식, 유·무상할당업종 선정 방식, 시장안정화 조치, 감축지원제도 등을 중심으로 살펴보았다. 그리고 EU ETS 1-4기의 주요 설계와 주요 설계 변경이 향후 국내 배출권거래제의 설계 및 운영에 미칠 영향을 각각 분석해보았다. 우선, 국내 배출권거래제 설계에 대한 영향으로는 벤치마크 갱신 방안 마련, 국내 산업구조 및 특성을 반영한 무상할당업종 선정 기준 마련과 2단계 평가 도입, 경매 수익의 구체적 활용방안 마련의 세 가지 요구가 증대될 것으로 예상된다. 다음으로 향후 배출권거래제 운영에 미칠 영향으로는 제도 개정의 객관적이고 심도있는 영향평가, 계획 및 제도 개정의 이른 확정을 통한 제도 안정성 및 대응 기회 제공, 배출권 거래제 거버넌스 조정 및 이해관계자 참여 확대 유도 세 가지를 들 수 있다.
기후변화 대응과 탄소배출 저감에 대한 심각성 및 필요성이 중요시 되면서 세계 각국은 온실가스를 감축하고자 하는 노력을 지속하고 있다. 다양한 노력들 중 탄소기반 연료 사용 시 발생되는 이산화탄소를 포집하여 활용하는 CCUS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 관점에서 CCUS와 함께 활용될 수 있는 가압 순산소 연소에 대한 연구도 여러 연구자들에 의해 진행되고 있다. 본 연구는 가압 순산소 연소의 화염 구조와 오염물질 배출과 관련된 기초적인 정보를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 대향류 확산 화염 모델을 이용하여 압력 및 산소분율에 따른 연소의 특성을 분석한 결과, 압력이 높을수록 화학 반응의 활성화로 인한 반응율의 증가로 연소 온도가 증가하고 화염두께는 감소한 반면, 산소분율이 높을수록 반응율 증가 및 산화제 운동량 변화에 따른 확산의 영향으로 연소 온도 및 화염두께 모두 증가하였다. 이와 관련된 열방출 반응을 3가지 구간으로 구분하여 분석한 결과, 특히 산소분율이 증가할수록 산화제 측면에서 나타나는 화학 반응이 혼합분율에 따라 크게 두 개의 영역으로 세분화되는 특성이 나타났다. 또한, NO의 생성 메커니즘에 따라 구분된 배출지수(EINO)를 분석하였고, 각 해석 조건에 따른 NO의 생성 경향을 제시하였다.
아산화질소(Nitrous oxide, N2O)는 지구온난화 물질의 하나로 이산화탄소에 비해 지구온난화효과가 310배 강하고 분해하는데 120년이 소요되기 때문에 오존층 파괴에 주범으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 N2O를 저감하기 위해 고온 열분해 기술을 적용하여 N2O 저감 공정에서 발생하는 NOx 배출 특성에 대해 조사하였다. 고온 유동장을 형성하기 위해 동축 분젠 예혼합 화염을 열원으로 채택하였으며 실험 변수로는 노즐출구속도, 동축류 속도 및 N2O 희석률로 설정하였다. 실험 결과, NO 생성률은 노즐출구속도 및 동축류 유량에 관계없이 N2O 희석률이 증가함에 따라 증가하였다. N2O의 경우에는 연소 불안정성(Kelvin Helmholtz 불안정)이 억제된 안정된 예혼합 화염에서 다량으로 배출되었는데, 이는 화염 면 부근에서 감소된 N2O의 체류시간으로 인해 열분해 시간이 충분하지 않기 때문인 것으로 사료된다. 따라서 N2O의 저감 효율을 증진시키기 위해서는 K-H 불안정성이 발생되는 노즐출구속도를 선정하여 화염 면 부근에서 발생되는 와류(toroidal vortex) 형태의 유동 구조를 형성하는 것이 N2O의 체류시간을 증가시키는데 효과적인 것으로 판단된다.
국제 물류수송을 위해 연약지반에서의 항만개발이 활발하게 추진됨에 따라 항만구조물의 안정성 확보를 위해 시멘트를 원지반 흙과 혼합하여 연약지반에 직접 개량체를 형성하는 심층혼합공법의 적용도 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 시멘트의 경우 제품의 생산과정에서 많은 온실가스를 배출하는 문제가 있어 탄소중립이라는 국가적 목표 달성을 위해 새로운 대체재료의 개발 및 사용이 사회적으로 요구되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 순환자원을 재활용하여 시멘트와 유사한 경화반응을 유도할 수 있도록 개발된 CMD-SOIL을 심층혼합공법용 지반개량재로 사용하여 현장에 적용하고, 적용성을 평가함으로써 시멘트의 대체 가능성을 판단하고자 하였다. 연구결과, 설계기준강도 대비 CMD-SOIL의 압축강도는 현장 배합시험에서 1.46 ~ 2.64배, 확인보링에서 대비 1.2 ~ 5.03배 높은 수준을 나타내어 항만구조물의 안정성 확보에 요구되는 충분한 압축강도의 발현이 이루어지는 것으로 분석되었다. 또한 설계기준강도에 대한 현장에서의 압축강도의 비(λ)도 0.63 ~ 1.14로 기존의 연구결과와 유사한 결과를 나타내어 포틀랜드 시멘트, 고로슬래그 시멘트 등의 기존의 재료와 비교할 때 적용성의 차이는 없어 시멘트를 대체하여 심층혼합공법용 지반개량재로서의 사용이 가능할 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 다출처 농업 데이터를 통찰할 수 있는 지식체계를 마련하고, 시간 흐름을 가지는 환경인자 분석 정보를 클러스터링 할 수 있는, 농작물 환경 인자 큐레이션 서비스 방법을 제안한다. 제안하는 큐레이션 서비스는 크게 수집, 전처리, 저장, 분석의 네 단계로 구성된다. 첫째, 수집 단계에서는 OpenAPI 기반의 웹크롤러를 이용하여 다출처 농업 데이터에 대한 수집 및 정리를 수행한다. 둘째, 전처리 단계에서는 데이터 측정 오차를 감소시키기 위해 데이터 평활화를 수행한다. 이때 온실, 노지 등의 시설 특성에 따른 오차율을 고려하여 시설 유형별 평활화 방법을 적용한다. 셋째, 저장단계에서는 대용량 농업 데이터 관리를 위해, 농업 데이터 통합 스키마 및 Hadoop HDFS 기반의 저장 구조를 제안한다. 마지막으로 분석 단계에서는 농업 디지털 데이터의 시계열 특성을 고려한 DTW 기반의 시계열 분류를 수행한다. DTW 기반 시계열 분류를 통해 시계열 데이터의 특성을 손실 없이 반영하여 예측 결과 정확도를 향상시킨다. 향후 연구로는 제안한 서비스 방법을 구현하여 스마트팜 온실에 적용하고, 테스트 및 검증을 수행할 예정이다.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
이 연구 논문은 기후 변화에 대한 전 세계적인 우려와 온실 가스 배출 감소를 위한 필수적인 요구에 대응하여 마이크로기공 고분자(PIM-1)의 이용을 탐구한 것이다. 연구는 PIM-1 막을 이산화탄소(CO2) 가스 분리 막으로 사용하는 현대적인 소재로서의 응용에 집중하고 있다. 연구는 PIM-1 막의 합성, 분자량 제어, 그리고 제각각의 특성 분석 기술을 통해 포괄적인 통찰을 제공하며, 이러한 특성 분석 기술을 통해 PIM-1의 고유한 교차결합 및 강성 구조에서 비롯된 내재적 다공성이 특히 이산화탄소의 선택적 투과에 활용되고 있다. 논문은 PIM-1의 가교된 구조로부터 비롯된 내재적 다공성이 특히 이산화탄소의 선택적 투과에 활용되고 있다. 논문은 PIM-1의 튜닝 가능한 화학적 특성을 강조하며, 가스 분리 막의 맞춤 및 최적화를 가능케 하는 특성에 대한 이해를 제시하고 있다. 분자량을 통제함으로써 고분자량(H-PIM-1) 막은 낮은 분자량 대비 더 뛰어난 CO2 투과성과 선택성을 나타내며, 이를 통해 PIM-1 막의 특성을 조절하는 데 분자량의 중요성을 강조하고 있다. 연구 결과는 PIM-1 막 특성을 조절하는 데 분자량이 중요한 역할을 하는 것을 강조하며, 이는 기후 변화의 긴급한 글로벌 도전에 대응하기 위한 효율적이고 선택적인 CO2 포집을 위한 차세대 막 기술의 발전에 기여하고 있다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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