• Korean Chemical Engineering Research
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• 제51권4호
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• pp.506-512
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• 2013

바이오매스 및 저등급 석탄인 갈탄은 잠재력이 큰 에너지원으로 이들을 가스화하여 합성가스를 얻으면 발전을 하거나 수송용 연료를 생산할 수 있다. 본 연구에서는 상압의 열천칭 반응기(thermobalance)에서 woodchip, 톱밥, 갈탄의 수증기 가스화반응의 kinetics를 조사하였다. 가스화 온도 $600{\sim}900^{\circ}C$, 수증기 분압 20~90 kPa 범위에서 수증기 가스화 반응을 수행하였다. 세 가지의 기체-고체 화학반응모델들이 가스화반응의 거동을 묘사하는 능력을 비교하였다. 이들 중에서 탄소전환율의 변화를 가장 잘 나타내는 modified volumetric model을 사용하여 가스화반응의 kinetic 정보를 도출하였다. Arrehenius plot으로부터 얻어진 시료들의 활성화에너지는 문헌상의 범위 내에서 얻어졌으며 톱밥 > woodchip > 갈탄의 순으로 나타났다. 각 시료에 대하여 수증기 분압에 대한 반응차수를 결정하였으며, 가스화공정 설계의 기초 데이터로서 겉보기 반응속도식을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권11호
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• pp.801-807
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• 2022

본 논문에서는 초소형 S-대역 PCM/FM 텔레메트리 송신기를 제안한다. 크기의 소형화로 한정적인 공간에 적용이 가능하며 운용 환경 및 시스템마다 다르게 설정되는 규격에도 안정적인 데이터 송신이 가능한 장비를 설계 및 제작하였다. 장비의 소형화를 위하여 RF 직접변환 구조를 적용하였으며, 최소한의 소자로 송신기의 역할을 수행할 수 있도록 1장의 인쇄회로기판에 RF송신반, 전원분배반, 신호처리반을 구현하였다. 목표한 규격대로 성능의 저하 없이 S-대역(2,200~2,400MHz)에서 1~10W의 출력 가변이 가능하고 390kbps~12.5Mbps의 Data Rate 설정이 가능하도록 설계 및 제작을 진행하였다. 설계 검증을 위하여 장비를 제작한 후 RF 성능 시험 및 비트오류율 측정 시험을 진행하였다. 본 장비는 IRIG (Inter-Range Instrumentation Group) 표준이 제시하는 PCM/FM 변조 신호의 OBW(Occupied Bandwidth), null-to-null 대역폭, 1st IMD(Inter Modulation Distortion), Spurious Emission, Phase Noise 특성이 만족함을 확인하였으며, 송신기 점검 장비를 이용하여 본 장비가 전달받은 Data를 왜곡 없이 정상적으로 송신함을 확인하였다.

• 청정기술
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• 제26권4호
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• pp.329-335
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• 2020

재생에너지로부터 수전해를 통하여 생산된 수소와 포집된 CO2를 활용하여 메탄올을 합성하는 power-to-methanol 기술이 재생에너지를 대용량으로 저장하는 방안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 메탄올을 수소 및 전력 생산에 활용함에 있어 더욱 효율적인 방법으로 연료전지 내부에서 메탄올 수증기개질 반응이 일어나는 내부개질형 용융탄산염 연료전지에 대해 성능 분석을 실시하였다. 용융탄산염 연료전지의 연료극으로 사용되는 다공성 Ni-10 wt%Cr을 촉매로 메탄올 수증기개질 반응을 수행한 결과 연료전지 운전 조건에서 연료극은 메탄올 수증기개질 반응에 충분한 활성을 나타내었다. 메탄올 수용액을 직접 용융탄산염 연료전지의 연료극으로 공급한 결과 연료전지의 성능은 외부 개질기를 통하여 생산된 개질가스를 공급하는 경우에 비해 다소 성능이 낮게 나타났으며, 메탄올 공급유량이 비교적 낮은 경우 고 전류밀도에서 불안정한 성능을 나타내었다. 연료극으로부터 생성된 가스를 재순환시킴으로써 연료전지의 성능을 향상시킬 수 있었으며, 메탄올 전환율도 90% 이상 얻을 수 있었다. 물질수지를 통하여 연료극에서 일어나는 반응을 분석한 결과 전류밀도 및 가스 재순환 유량이 증가함에 따라 메탄올 수증기개질 반응속도가 증가함을 확인하였다. 이상의 결과로부터 별도의 촉매층을 설치할 필요 없이 연료극 만으로도 용융탄산염 연료전지 내에서 메탄올 수증기개질 반응이 가능하며, 메탄올 내부개질형 용융탄산염 연료전지를 통하여 전력과 합성가스를 동시에 생산할 수 있음을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권6호
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• pp.863-870
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• 2016

본 논문의 목적은 소듐냉각고속로(sodium cooled fast reactor, SFR)와 초임계 $CO_2$ Brayton cycle의 연계 시, 원자로 열수송 계통과 동력변환 계통의 압력 경계를 형성하는 회로인쇄형 열교환기의 경계면에 균열이 발생해 고압(약 200 bar)의 $CO_2$가 상압 수준의 액체소듐유로 측에 유입되었을 때의 물리/화학적 현상을 파악하여 열교환기 설계에 활용 가능한 실험 자료를 생산하는 것이다. 열교환기의 소듐-$CO_2$ 경계면 균열 현상은 경계면의 균열 크기에 따라 미세 균열에 의한 소듐유로막힘(plugging) 현상과 상대적으로 큰 균열에 의한 열교환기 재료손상(wastage) 현상으로 나뉜다. Plugging 실험결과, 소듐유로 직경이 3mm일 때 $CO_2$ 주입 즉시 소듐 흐름이 정지한 반면 소듐유로 직경이 5 mm일 때는 유량이 감소되기 시작하는 시점은 3 mm의 경우와 유사하게 $CO_2$ 주입 즉시 나타났지만 소듐의 흐름이 완전히 정지할 때까지는 상대적으로 오랜 시간이 소요되었다. 이러한 실험결과는 실제 열교환기의 소듐-$CO_2$ 경계면에서 미세균열이 발생했을 때, 소듐유로 직경이 3 mm로 좁을 경우 균열 발생과 동시에 해당 소듐유로가 반응생성물에 의해 막혀 해당 유로 외의 유로들로 지속적인 열교환기 운전이 가능하지만, 소듐유로의 직경이 5 mm로 넓어질 경우 소듐유로가 고체생성물에 의해 즉시 막히지 않고 생성물이 소듐유로를 따라 계통 내부를 이동하다 일정 농도 이상이 되어야 소듐유로를 막게 할 것으로 예상할 수 있는 결과이다. Wastage 실험결과, 열교환의 재질(STS316, Inconel600, G91 합금강), 운전온도($400{\sim}500^{\circ}C$), 노즐직경(0.2~0.8 mm), 시편-노즐 거리(2~6 mm)와 무관하게 고압(약 200~250 bar)의 $CO_2$ 분사에 의한 시편의 물리적 손상(erosion) 현상은 발생하지 않았다. 노즐에서의 분사되는 $CO_2$의 분사속도는 마하 0.4~0.7인 것으로 확인되었다. 본 연구의 실험결과는 열교환기 파손 대처 설계에 배경 실험 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.67-76
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• 2021

바이오가스화는 유기성폐기물을 안정적으로 분해하여 처리하는 과정에서 발생하는 메탄(CH₄)가스를 이용해 환경친화적인 연료를 생산하는 기술이다. 바이오가스화는 수분함량이 높은 유기성폐기물의 에너지화에 가장 많이 활용되는 방법이며, 직매립(2005) 및 해양투기(2013) 등의 금지에 따른 유기성폐기물 처리에 유용한 공법이다. 최근 국내에서 발병한 아프리카돼지열병(ASF, African Swine Fever)으로 습식사료화 재활용이 금지되고, 건조 사료화 및 퇴비화 등의 생산제품 수요처가 부정적으로 인식되면서 음식물류폐기물의 처리에 어려움을 겪고 있다. 이에, 음식물류폐기물의 처리 및 자원화를 위해 바이오가스화가 더욱 주목받고 있다. 우리나라 에너지소비 규모는 268.41 10⁶toe에 이르며 세계 9위 수준이다. 하지만 공급에너지의 약 95.8 %를 해외수입에 의존하고 있는 에너지 빈곤 국가이다. 따라서 국내에서는 신·재생에너지 공급의무화제도(RPS, Renewable energy portfolio standard)를 도입하고 있다. 국내의 RPS 제도는 다른 신재생에너지와 비교하여 폐기물에너지의 신·재생에너지 공급인증서(REC, Renewable energy certificate)의 가중치를 낮게 설정하고 있다. 따라서 폐자원에너지의 활성화를 위한 추가적 인센티브 제도가 요구된다. 본 연구에서는 음식물류폐기물, 음폐수 및 다양한 유기성폐기물이 처리되는 혐기소화조의 운영방식을 알아보고, 일정 기간의 정밀모니터링을 통해 폐자원에너지 인센티브제도를 마련하는 기초자료로써 활용하고자 하였다. 유기성 폐기물로 바이오가스를 생산하여 발전과 중질가스로 활용하는 4개소를 대상시설로 선정하였고, 현장조사 및 시료채취를 실시하였다. 채취된 유기성폐기물의 유입물 시료와 처리공정에 따른 유출물 시료의 기초 성상분석을 수행하였다. 성상분석 결과, 소화조 유입물의 총 고형물은 평 균 12.11 %이며, 총 고형물 중 휘발성 고형물은 85.86 %로 확인되었다. BOD와 CODcr 제거율은 소화조의 유입·유출 대비 각각 60.8 %와 64.8 %로 나타났으며, 유입물의 휘발성지방산은 평균 55,716 mg/L로 나타났으며, 혐기소화 후 감소율이 평균 92.3 %로 대부분 분해되어 제거된 것을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.33-54
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• 2021

최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제40권4호
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• pp.414-418
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• 2012

미생물연료전지 운전을 할 때, 전압손실을 감소시키기 위한 다양한 방법들이 시도 되고 있다. 이 연구는 전해질과 저가의 금속이온을 전자수용체로 이용하여 전류발생을 확인하였다. 전해질로 phosphate buffer를 사용한 경우, 공기만 사용하였을 때보다 향상되었으며, 공기의 공급이 없이는 효과가 적은 것으로 나타났다. 전자수용체로 질산염(nitrate)을 사용하였을 때 산소를 공급하지 않았을 때보다 높은 전류발생을 보였으나 공기포화 물을 사용한 경우와 비교하여 전류발생이 향상되지는 않았다. 질산염을 양극부에 적용시에는 음극부와 양극부 모두 폐수처리가 가능한 시스템으로 구성하여 운전한다면 전류발생은 낮으나 서로 다른 폐수를 처리 할 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구에서 적용한 3가지 방법 중에서 3가 철이온을 사용하였을 때 전류 발생이 가장 높았으며, 공기를 공급하지 않아도 전류 발생이 높게 유지되는 것으로 나타났다. 이것은 미생물연료전지의 규모를 증대시킬 때 폭기가 필요 없는 시스템을 구축할 수 있어 큰 장점으로 작용할 것으로 판단된다. 따라서 3가 철이온은 지구상에 가장 많은 금속 이온 중 하나로 용해도가 낮으나 저가의 3가 철이온을 잘 이용한다면 양극부 반응속도를 효율적으로 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.25-33
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• 2007

본 논문에서는 높은 격리특성과 광대역 특성을 갖고 IF 발룬을 필요로 하지 않는 94 GHz MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) single balanced cascode 믹서를 설계 및 제작하였다. 또한 믹서의 높은 격리특성과 광대역 특성을 위한 94 GHz 대역의 3 dB tandem 커플러를 설계 및 제작하였다. MIMIC single balanced cascode 믹서는 $0.1{\mu}m$ InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT(High Electron Mobility Transistor)를 이용하여 설계 및 제작되었다. 제작된 MHEMT는 드레인 전류 밀도 665 mA/mm, 최대 전달컨덕턴스(Gm)는 691 mS/mm를 얻었으며, RF 특성으로 $f_T$는 189 GHz, $f_{max}$는 334 GHz의 양호한 성능을 나타내었다. 94 GHz MIMIC 믹서의 개발을 위해 MHEMT의 비선형 모델과 CPW 라이브러리를 구축하였으며, 이를 이용하여 MIMIC 믹서를 설계하였다. 설계된 믹서는 본 연구에서 개발된 MHEMT MIMIC 공정을 이용해 제작되었다. 94 GHz MIMIC single balanced cascode 믹서의 측정결과 변환손실 특성은 LO 신호의 크기가 10.9 dBm 일 때 94 GHz에서 9.8 dB의 양호한 특성을 나타내었다. 제작된 믹서의 LO-RF 격리도는 94 GHz에서 29.5 dB 그리고 100 GHz에서 39.5 dB의 측정 결과를 얻었다. 또한 제작된 믹서는 외부의 IF 발룬을 필요하지 않아 소형화가 가능하다. 본 논문에서 설계 및 제작된 94 GHz MIMIC single balanced cascode믹서는 기존의 balanced 믹서와 비교하여 높은 격리 특성을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.