• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.9-15
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• 2005

목적 : 본 연구는 외부에서 고 농도$(30\%)$의 산소 공급이 공간 인지 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 뇌기능 자기공명영상의 시계열 신호 분석을 통해 관찰하고자 한다. 대상 및 방법 : 비슷한 난이도의 공간 인지 과제 두 세트를 제작하기 위해 집단 검사를 실시하였다. 집단검사는 263명의 대학생을 대상으로 수행되었다. 그 결과 공간 인지 능력 측정을 위해 20 문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 23.5세)이 뇌기능 자기공명영상 실험의 피험자로 참여하였다. $21\%$와 $30\%$의 산소를 공급하면서 공간 인지 과제를 수행하는 두 번의 실험이 설계되었다. 각 실험은 네 개의 블록으로 구성되고, 각 블록은 통제 및 공간 과제로 구성되었다. 37 MRI 기기를 사용하여 single-shot EPI 방법으로 뇌기능 영상을 획득하였다. 감산법을 이용하여 공간 과제 수행 시 활성화되는 뇌 영역을 추출하였다. 활성화 영역의 시계열 신호 분석을 위해 대표적인 네 영역(소뇌, 후두엽, 두정엽, 전두엽)을 선정하였다. 결과 : 평균 정답률은 $21\%$와 $30\%$ 산소 농도에서 각각 $50.63{\pm}8.63$와 $62.50{\pm}9.64$ 이었고, 두 농도간의 통계적 유의차가 발생하였다 (p<0.05). $21\%$에 비해 $30\%$ 산소 농도에서 소뇌 후두엽, 두정엽, 전두엽 영역에서 신경 활성화의 면적이 증가하였다. 소뇌, 후두엽, 두정엽 영역의 신경 활성화 면적의 증가율은 약 $17\%$이었고, 전두엽은 약 $50\%$ 이었다. 특히, 공간 인지 처리와 가장 밀접한 관련이 있는 두정엽 영역에서는 신경 활성화 강도도 증가하였다. 좌 두정엽에서 신경 활성화 강도의 증가율은 약 $1.4\%$ 이었고, 우 두정엽은 약 $1.7\%$ 이었다. 결론 : 고농도의 산소가 과제수행에 필요한 산소 공급을 충분하게 하여 과제수행에 필요한 신경망을 보다 활성화시켰다. 그리고 그 결과로 과제 수행 능력도 증가시킨다는 결론을 도출할 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권1호
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• pp.127-137
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• 2021

미세먼지 전구체인 질소산화물(NOx)에 대한 대기배출부과금 제도가 2020년부터 국내에 도입 및 시행됨에 따라 이를 저감하기 위한 경제적인 연소기술 개발은 매우 시급한 실정이다. 본 연구에서는 해외 우드펠릿 대체재로서 REC(Renewable Energy Certificates) 확보가 가능한 국내 미이용 산림 바이오매스를 연료로 하여 0.1 MWth급 순환유동층 연소 설비에서 NOx 저감을 위한 air-staging 효과를 고찰하였다. 운전 변수로는 air-staging 적용 유무, 3차 공기 공급 높이(6.4 m, 8.1 m, 9.4 m) 그리고 air-staging 비율(1차 공기:2차 공기:3차 공기=91%:9%:0%, 82%:9%:9%, 73%:9%:18%) 변화이며 운전 변수에 대한 배기가스 내 NO와 CO 농도, 연소로 높이별 온도와 압력 프로파일, 포집된 비산재(fly ash) 내 미연탄소 함량과 연소효율을 분석하였다. 3차 공기를 가장 높은 9.4 m에서 공급한 air-staging 운전 시 NO 농도는 100.7 ppm으로 air-staging을 적용하지 않은 운전 조건(148.8 ppm)보다 32.3% 감소하지만 CO 농도는 오히려 52.2 ppm에서 99.8 ppm으로 91% 증가하였다. 더불어, NO 농도의 저감을 위한 환원영역과 CO 농도의 저감을 위한 산화영역 확보를 위해 3차 공기 공급 높이를 6.4 m로 유지하며 3차 공기 공급량을 늘리고 1차 공기 공급량을 낮춘 air-staging 운전 조건(73%:9%:18%)에서는 NO와 CO 농도가 각각 90.8 ppm과 66.1 ppm으로 air-staging 적용 조건 중 가장 감소되는 것을 확인하였다. 이러한 최적 운전 조건에서 연소효율 역시, air-staging을 적용하지 않은 운전 조건의 연소효율(98.3%) 보다 높은 99.3%임을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.60-76
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• 2022

본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO₂) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.

• 적정기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.127-135
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• 2021

전 세계적인 지구온난화의 위협에 대응하고자 세계 각국은 신재생 에너지의 확산, 탄소 배출 감소 등을 추진하고 있다. 또한, UN의 SDGs에도 포함된 기후변화에 맞서기 위한 노력으로 글로벌 자동차 제조사들은 향후 10년내에 전기 자동차로의 전면 전환을 추진하고 있다. 전기자동차는 탄소 배출 감소를 위한 유용한 수단이 될 수 있으나, 충전용 전기를 생산하는 단계에서 발생하는 탄소의 저감을 위해서는 친환경 신재생 에너지를 이용한 발전시스템이 요구된다. 본 연구에서는 아프리카 탄자니아에 설립된 태양광 발전소와 통합된 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템에 대한 비전을 제안한다. 아두이노 컴퓨팅 장치를 기반으로 하는 스마트 모니터링 및 통신 기능을 적용하여 전기자동차 또는 전기 오토바이의 배터리 잔존용량, 배터리 상태, 위치, 속도, 고도, 도로 상태 등의 정보를 모니터링한다. 또한, 주변의 독립형 태양광 발전소 인프라와 통신하여 주행가능거리를 예측하고 충전 스케쥴 및 목적지까지의 경로 최적화를 수행하는 시나리오를 제시한다. 제안된 시스템의 구현 가능성은 전기 오토바이의 시험운행을 통해 검증되었다. 탄자니아에서 운영될 전기 모빌리티 시스템은 현지의 환경과 특성을 고려하여 친환경성, 경제성, 운용 용이성, 호환성 등의 요소가 고려되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템은 SDGs의 이행을 위한 중요한 기반이 될 수 있을 것이다.