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첨단 전자산업 폐수처리시설의 Water Digital Twin(II): e-ASM 모델 보정, 수질 예측, 공정 선택과 설계 (Water Digital Twin for High-tech Electronics Industrial Wastewater Treatment System (II): e-ASM Calibration, Effluent Prediction, Process selection, and Design)

  • 허성구;정찬혁;이나희;심예림;우태용;김정인;유창규
    • 청정기술
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    • 제28권1호
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    • pp.79-93
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    • 2022
  • 본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

목적함수에 따른 매개변수 추정 및 수문모형 정확도 비교·분석 (Analysis of the Effect of Objective Functions on Hydrologic Model Calibration and Simulation)

  • 이기하;연민호;김영훈;정성호
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제15권1호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.

드론을 이용한 홍수기 유량측정방법 개발(II) - 전자파표면유속계 적용 (Development of flow measurement method using drones in flood season (II) - application of surface velocity doppler radar)

  • 이태희;강종완;이기성;이신재
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.903-913
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    • 2021
  • 홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 드론(Drone)과 전자파표면유속계(Surface velocity doppler radar)의 기능을 조합하여 최소 인력으로 짧은 시간에 간편하고, 안전하게 홍수기에 하천유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 기존 드론을 이용한 유량측정 연구에서 도출된 바람, 강우 등 기상 요인에 의한 드론의 기계적인 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 IP56 등급의 방진·방수 성능, 최대 36 km/h의 풍속에서 안정적인 비행능력과 최대 10 kg을 탑재할 수 있는 드론을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 측정에 있어서 주요 제약 요소인 진동을 제거하기 위해 드론과 전자파표면유속계를 결합하는 댐퍼플레이트를 개발하였다. 이들 비행장비와 유속계를 결합시킨 유속계 DSVM (Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar)을 제작하였으며, 봉황천(금강 제1지류)에 위치한 금산군(황풍교)지점에서 DSVM을 운용하여 홍수량을 측정한 결과 ±3.5%의 오차가 발생하였다. 또한 측정된 표면유속으로부터 평균유속을 산정할 때 정확도 향상을 위해 ADCP를 이용하여 동시 측정하고, 평균유속을 비교하여 평균유속환산계수(0.92)를 산정하였다. 본 연구에서는 드론과 전자파표면유속계를 결합해 측정한 유량과 ADCP 및 봉부자를 이용해 측정한 유량을 비교하고, DSVM의 적용 및 활용 가능성을 확인하였다.

초·중·고등학생들의 과학 정의적 성취가 낮은 원인에 대한 질적 연구 (A Qualitative Study on the Cause of Low Science Affective Achievement of Elementary, Middle, and High School Students in Korea)

  • 정은영;박지선;이성희;윤혜경;김현정;강훈식;이재원;김율;정지현
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.325-340
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    • 2022
  • 본 연구에서는 우리나라 초·중·고등학생들이 과학의 정의적 영역에서 성취가 낮은 원인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 4학년부터 고등학교 1학년까지 학년별 3~4명, 총 27명의 학생을 대상으로 학년별로 면담을 하였고, 초등학교 교사 3명, 중학교 교사 3명, 고등학교 교사 3명, 총 9명의 교사를 대상으로 학교급별로 면담을 하였다. 면담에서는 과학긍정경험 지표의 5가지 하위 영역인 '과학학습정서', '과학관련 자아개념', '과학학습동기', '과학관련 진로포부', '과학관련 태도'로 나눠 관련된 질문을 하였다. 면담 내용을 녹음하고 전사하여 범주화하였다. 과학 정의적 성취가 낮은 원인을 살펴 본 결과, 학생들은 실험·실습이 제대로 이루어지지 못할 때, 과학이론과 용어가 어려워서, 탐구 결과에 대한 기록 부담 등으로 부정적인 정서를 경험하는 것으로 나타났다. 그리고 학생들은 과학 성적이 좋지 않아서, 과학 용어가 어려워서, 학습량이 많아서 등의 이유로 과학관련 자아개념이 부정적으로 변한다고 응답하였다. 또 과학학습 동기가 낮아지는 원인으로 과학 수업 내용과 일상생활이나 자신과의 관련성에 대한 인식 부족, 과학 수업내용의 어려움, 좋지 않은 과학 성적, 자신의 흥미나 진로와의 관련성 부족 등으로 나타났고, 과학 관련 진로포부가 낮아지는 주요한 원인으로 자신의 진로가 과학과 관계없는 분야이기 때문에, 과학 성적이 좋지 않아서 등으로 나타났다. 과학 수업이 어려워지거나 과학 수업에 대한 부정적인 느낌으로 인해 과학관련 태도가 부정적으로 변화하였고, 고등학생들은 과학이 사회에 끼치는 양면성을 인식하였다. 면담 결과에 근거하여 과학 수업개선을 위해 실험 및 실습을 위한 지원, 과학 기초학력 지원, 초등학교 '실험관찰'의 개선, 교수학습 자료의 개발, 과학 관련 진로 관련 정보의 제공 방안 등을 제안하였다.

삼중고 탈피 후 대역전의 성공을 이끈 걸 그룹'카라'의 차별화 전략 (The Korean Girl Group Kara's Differentiation Strategy Which Overcome the Trilemma and Led to the Great Reversal Success)

  • 김정섭
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.169-178
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    • 2021
  • 걸 그룹 '카라'는 데뷔 성적 부진, 팀 해체 위기, 소속사 경영 위기란 삼중고에 시달렸지만, 모두 극복하고 회생해 한국 대중음악사에 위업을 남겼다. 그러나 그 성공전략은 이들의 앨범·공연 프로젝트에 참여한 내부자들에 의해 전혀 공개된 적이 없다. 따라서 본 연구는 사실상 활동 종료 상태인 '카라'의 성과 요인을 분석해 학술적 시사점을 제공하고 고인이 된 경영자 이호연 대표와 '카라'의 핵심 구성원 구하라의 업적을 기리고자 실시하였다. 이에 따라 자료 분석을 선행한 뒤 2020년 11~12월 프로젝트에 참여한 매니저, 작곡자, 스타일리스트, 멤버 구하라(그녀만 생전인 2019년 별도 인터뷰)를 대상으로 심층 인터뷰를 실시했다. 분석 모델은 포터(Porter)의 경쟁 우위 전략과 음악 산업의 가치사슬 모델을 결합해 '상품 혁신 차별화'(프로듀싱, 음원·앨범 제작, 공연활동)와 '마케팅 차별화'(표적시장 설정, 이미지 특화, 홍보·소통)의 범주로 나눠 설정하였다. 연구 결과, 상품 차별화에서 무모한 스타 가수 모방하기 대신 힐링을 유발하는 '밝은 에너지의 발산'을 목표로 구성원들이 지닌 고유의 개성과 진솔함의 가치를 재발견해 창작한 밝은 노래 및 댄스들과 완전히 조화시키고, 마케팅 차별화에서는 일본의 10~20대를 표적시장으로 정해 팬·미디어와 친화성을 높여 역전에 성공한 것으로 분석되었다. 본 연구는 포터의 차별화가 아이돌 그룹의 육성, 흥행, 그리고 부활 실현에서도 유의미한 전략으로 기능할 수 있음을 시사한다. 일본 배우 게키단 히토리의 호명은 '카라'의 일본 흥행을 이끈 강력한 점화효과를 유발했기에 초기 또는 명사 팬덤의 활동이 차별화 실현의 유효한 촉매제가 될 수 있음을 재확인시켜준다.

YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로 (A Study on Evaluating the Possibility of Monitoring Ships of CAS500-1 Images Based on YOLO Algorithm: A Case Study of a Busan New Port and an Oakland Port in California)

  • 박상철;박영빈;장소영;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1463-1478
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    • 2022
  • 한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

참외 시설 재배 시 고온에서의 환기 처리에 의한 상대습도 상승과 흰가루병, 담배가루이, 응애 방제 및 개화 억제 (Ventilation at Supra-Optimal Temperature Leading High Relative Humidity Controls Powdery Mildew, Silverleaf Whitefly, Mite and Inhibits the Flowering of Korean Melon in a Greenhouse Cultivation)

  • 서태철;김진현;김승유;조명환;최만권;류희룡;신현호;이충근
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.43-51
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    • 2022
  • 본 연구는 참외 재배 지에서 흰가루병, 담배가루이 및 두점박이응애가 동시에 발생하였을 때 45, 40, 35℃(대조구)의 온도에서 측창으로 환기 처리 시, 온실 내 온·습도의 변화, 병충해 발생과 잎말림, 그리고 개화조절에 미치는 효과를 검토하였다. 3월 3일 '히든파워' 대목에 접붙여진 '알찬꿀' 참외를 40cm 간격으로 격리상에 심었고, 위에 언급한 병해충이 모든 처리구에서 발생한 6월 18일부터 7월 13일까지 처리하였다. 온실의 온도는 맑은 날에는 설정 온도 지점까지 증가되었고, 45℃ 환기 처리에서 고온 고습이 약 9시간 동안 유지되었다. 주간 최고 기온과 최저 상대습도 차이는 45℃ 환기 처리에서 가장 높았다. 환기 처리 11일 후에는 흰가루병과 두점박이응애 피해가 45℃ 환기 처리에서 거의 회복되었지만 40℃와 35℃에서는 그렇지 않았다. 처리 14일 후, 담배가루이와 두점박이 응애 밀도는 45℃에서 유의하게 감소하였으나 흰가루병 증상은 유의하게 감소하지는 않았다. 잎말림은 고온에서 유발되었으나 45℃에서도 심하지 않았다. 처리 26일 후, 새로 나온 줄기의 15 마디의 개화수를 조사한 결과, 45℃에서 암꽃이 전혀 나오지 않았고 수꽃은 1.2개로 나타났다. 이상의 결과는, 고온기에 45℃의 고온에서 2-3주간 환기 처리는 온실 내부의 고온 고습을 유도하여 흰가루병, 담배가루이, 두점박이응애를 통제하고, 개화를 억제하여 참외의 영양 생장을 회복할 수 있는 방법으로 사료되었다.

LSTM Networks 딥러닝 기법과 SWAT을 이용한 유량지속곡선 도출 및 평가 (A study on the derivation and evaluation of flow duration curve (FDC) using deep learning with a long short-term memory (LSTM) networks and soil water assessment tool (SWAT))

  • 최정렬;안성욱;최진영;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1107-1118
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    • 2021
  • 지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

글로벌문제해결거점 ICT화를 통한 한국형 과학기술 ODA 추진 -과학기술 ODA 중·단기 과제 추진에 대한 제언- (Science and Technology ODA Promotion of Korea through ICT of Global Problem Solving Centers -Suggestion on the mid- and short-term projects promotion of science and technology ODA roadmap-)

  • 정우균;신관우;정성필;박헌균;박은선;안성훈
    • 적정기술학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.162-171
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    • 2021
  • UN의 SDGs 추진을 위해 우리나라는 2019년 K-SDGs를 제시하였으나, SDGs의 중요한 이행 수단인 과학기술 분야에 대한 역할과 과제가 구체화 되지 않았다. 이에, 2020년 과기정통부의 정책연구과제인 '신남방정책 확산 및 2030 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵'을 통해 SDGs 추진을 위한 과학기술 ODA의 역할을 정립하고, 물, 기후변화, 에너지, ICT 등 10개 분야에 대한 향후 10년간의 추진 목표와 전략 및 중점과제를 도출하였다. 본 논문에서는 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵의 30개 중점과제를 분석하여 효과적인 로드맵 추진을 위한 중·단기 과제 및 추진방안을 제안하고자 한다. 각 분야의 중점과제 중 로드맵 추진 여건 조성 및 통합이 가능한 ICT/스마트화, 글로벌 문제해결거점, 협력/소통 플랫폼, 비즈니스 모델/창업지원플랫폼/리빙랩의 4개 공통 키워드를 도출하고, 이를 로드맵의 세부 내용과 연계하여 과학기술 ODA 네트워크 구축, 리빙랩 연계 창업지원 비즈니스 플랫폼 구축, 수원국 현지 스마트화, 글로벌문제해결거점 확장 및 지속성 확보의 4개 중·단기 과제로 설정하였다. 도출된 중·단기 과제에 대해서는 글로벌문제해결거점의 ICT화를 통한 추진 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 중·단기 과제의 추진은 과학기술 ODA 로드맵의 보다 효과적인 달성에 기여할 수 있을 것이며, 이를 통해 우리나라의 SDGs 이행 또한 높은 성과를 올릴 수 있을 것으로 기대한다.

원전 해체 콘크리트 폐기물의 재활용에 대한 고찰 (A Review on the Recycling of the Concrete Waste Generate from the Decommissioning of Nuclear Power Plants)

  • 전지훈;이우춘;이상우;김순오
    • 자원환경지질
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    • 제54권2호
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    • pp.285-297
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    • 2021
  • 전세계적으로 해체 대상 원자력 시설이 증가하고 있으며, 이러한 원자력 시설을 해체하게 되면 수십만 톤의 콘크리트, 토양, 금속 등의 폐기물이 발생한다. 따라서 고상 방사성 폐기물 감용 및 재활용 기술에 대한 기존 연구를 면밀히 검토할 필요가 있다. 폐콘크리트 미분말은 소성 및 분쇄와 같은 추가적인 공정을 통하여 재수화 반응이 일어나며, 시멘트 수화 반응 및 고화체 압축강도에 영향을 미치는 주요 화합물인 aluminate (C3A), C4AF, C3S, ��-C2S가 생성된다. 기존 연구를 통하여 폐콘크리트 미분말을 재생 시멘트로 재활용할 수 있음을 확인하였으나, 골재의 혼입으로 인한 고화체의 강도 저하와 같은 문제점에 대한 해결방안은 현재까지 연구되지 않았다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 산업부산물인 고로슬래그, 비산회를 성분 조정재로 혼합하여 재생 시멘트의 성능을 증진시키는 연구가 수행되었으며, 고화체의 압축강도가 증진되는 것을 확인하였다. 그러나, 폐토양을 재활용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구는 많이 수행되지 않았다. 폐토양 내 함유된 일라이트와 제올라이트는 방사성 핵종에 대한 흡착능이 우수하며, 이를 고화재로 재활용하면 원전 해체 폐기물의 부피를 저감함과 동시에 방사성 폐기물을 안전하게 담지할 수 있는 효과를 도출할 수 있다. 이러한 이유에서 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존에 수행된 국내외 연구를 통하여 원전 해체 폐기물인 콘크리트의 재생 시멘트로서 재활용 가능성 및 개선 방안과 더불어 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트 제조에 대한 연구 필요성에 대하여 고찰하였다.