• 한국환경과학회지
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• 제25권2호
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• pp.239-246
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• 2016

This study aims to analyze region-specific trends in changing greenhouse gas emissions in incineration plants of local government where waste heat generated during incineration are reused for the recent five years (2009 to 2013). The greenhouse gas generated from the incineration plants is largely $CO_2$ with a small amount of $CH_4$ and $N_2O$. Most of the incineration plants operated by local government produce steam with waste heat generated from incineration to produce electricity or reuse it for hot water/heating and resident convenience. And steam in some industrial complexes is supplied to companies who require it for obtaining resources for local government or incineration plants. All incineration plants, research targets of this study, are using LNG or diesel fuel as auxiliary fuel for incinerating wastes and some of the facilities are using LFG(Landfill Gas). The calculation of greenhouse gas generated during waste incineration was according to the Local Government's Greenhouse Emissions Calculation Guideline. As a result of calculation, the total amount of greenhouse gas released from all incineration plants for five years was about $3,174,000tCO_2eq$. To look at it by year, the biggest amount was about $877,000tCO_2eq$ in 2013. To look at it by region, Gyeonggido showed the biggest amount (about $163,000tCO_2eq$ annually) and the greenhouse gas emissions per capita was the highest in Ulsan Metropolitan City(about $154kCO_2eq$ annually). As a result of greenhouse gas emissions calculation, some incineration plants showed more emissions by heat recovery than by incineration, which rather reduced the total amount of greenhouse gas emissions. For more accurate calculation of greenhouse gas emissions in the future, input data management system needs to be improved.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.109-113
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• 2020

전 세계적으로 저탄소 녹색성장을 배경으로 인간과 자연이 공존하는 지속가능한 사회에 많은 이목이 쏠리고 있다. 탄소 배출은 에너지소비량에 따라 증가하게 되는데 전 세계적으로 건축물에 의한 에너지소비량이 무려 40%에 달한다. 우리나라에서는 2025년 신규 건축물에 한하여 제로 에너지 하우스를 의무화하는 계획을 하고 있으나 제로 에너지 하우스에 관한 기술을 민간 기술 투자에만 의지하고 있다. 정확한 로드맵이 확정된 것이 없어 현재 기술로는 일반건축물 보다 1.5배 이상의 비용이 들고, 민간 기업들은 실험용 주택 말고는 실제 거주하는 제로 에너지 하우스단지가 많이 없다는 것이 현실이다. 본 연구는 제로 에너지 하우스에 에너지를 효율적으로 관찰 및 제어하는 IOT 시스템을 도입하여 쾌적한 환경에 대한 모니터링이 웹에서 확인 및 거주자의 적정온도 유지시스템을 도입하여 제로 에너지 하우스의 새로운 모델을 연구하고자 한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권3호
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• pp.223-237
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• 2023

서울온수산업단지는 준공한 지 50년이 넘은 노후산업단지로, 산업단지 기반시설과 공장 건축물의 노후화가 진행중이다. 그럼에도 불구하고, 현재 서울온수산업단지에는 기계 산업 중심의 도시산업 집적이 발생하고 있다. 이 연구의 목적은 노후산업단지의 물리적 시설 노후화와 산업 집적 특성을 종합적으로 분석하여 서울온수산업단지의 정체성을 도출하는 데에 있다. 연구 결과, 서울온수산업단지는 수도권에 집중된 거래 네트워크, 소필지화로 인한 영세기업의 입주, 소음 유발 공정의 허용, 고숙련 기술자 확보 용이성에 따라 도시산업 집적이 강화되고 있다. 그러나 이 집적은 산업단지 생산기능의 약화, 입주기업의 제한된 혁신성, 수도권 기계 산업경쟁력 약화에 따른 비혁신적 특성이 공존하는 것으로 나타났다. 이를 종합하면 서울온수산업단지의 정체성은 '비혁신형 도시산업 집적지'로, 수도권 중심의 기계 산업 네트워크에 기반한 비혁신적 집적이 발생하고 있는 노후산업단지이다.

• 중소기업연구
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• 제31권2호
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• pp.103-120
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• 2009

창업보육센터는 창업을 준비하는 예비창업자 및 신규 창업자에게 사업을 영위하는데 필요한 자원 및 서비스를 제공하고, 사업을 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 문제의 해결에 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 높이기보다는 창업보육센터에 대한 의존도를 높이는 경향이 있다. 본 연구는 창업보육서비스를 제공형태에 따라 인프라 지원, 네트워크 연계 지원, 직접 지원으로 분류한 후에 이들 서비스의 제공이 입주기업의 창업보육센터 의존도에 미치는 영향관계를 살펴보고, 아울러 입주기간에 따른 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 세 가지 보육서비스 모두 의존도에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 입주기간에 따른 조절효과는 기간이 늘어날수록 네트워크 연계 지원서비스에 정의 효과가 있는 반면 직접 지원서비스는 부의 효과가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 입주기간이 늘어감에 따라 직접 지원서비스의 경우에는 입주기업이 센터의 자원을 흡수하여 기업의 역량으로 만들어 가지만, 네트워크 연계 지원서비스는 기업의 센터에 대한 의존도를 높이고 있다는 것을 보여준다. 따라서 신생기업이 자생력을 갖기 위해서는 보육서비스를 보육기간에 따라 차별적으로 제공해야 한다는 시사점을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.