태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
Si 기판 위에 GaN의 성장은 Si이 사파이어보다 값이 저렴하고, 기존의 Si의 직접회로 공정에 GaN를 쉽게 접목시킬 수 있는 측면에서 다양한 장점이 있다. 그러나, Si은 GaN와의 격자상수와 열팽창계수의 차이가 사파이어보다 크며, 이로 인해 격자부정합에 의한 여러 결함을 발생시킨다. 따라서, Si 기판 위에 고품질의 GaN를 얻기 위해서는 AlN과 같은 완충층을 사용하여 격자부정합에 의한 결함을 줄여야 한다. 본 연구에서는 Si (111) 기판 위에 MOCVD, 스퍼터링과 MOMBE의 3가지 방법으로 결정성이 다른 3가지 유형의 AlN 완충층을 얻은 후, MOCVD법으로 GaN를 증착시켜 각각의 성장특성을 비교하였다. AlN 완충층과 GaN의 격자결합, 완충층의 표면 거칠기가 격자결함에 미치는 영향, 결정성, 성장방향, 결함(공공, 적층결함, 전위) 등을 TEM, XRD를 이용해 비교 분석하였다. AlN완충층의 결정성은 GaN의 성장에 있어 매우 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 초기 성장과정에서 MOCVD과 MOMBE 법으로 성장시킨 AlN 완충층은 GaN 초기 성장에서 out-of-plane의 성장방향이 틀어지는 것을 감소시켜 주었다.
최근 공사 기간 단축과 인건비 절감을 위해 철근 콘크리트 보 및 거더용 비탈용 거푸집의 필요성이 많은 구조물에서 강조 되고 있다. 본 연구의 목적은 타설하중, 시공하중, 적재하중에 따른 새로 개발된 SY Beam의 내하성능을 평가하는 것이다. SY Beam의 표준 단면 형상은 MIDAS GEN 프로그램을 통해, 다양한 두께의 강판 데크 구조 모델링을 수행하였다. 해석 모델링 결과, SY Beam의 크기는 높이와 너비가 각각 600 mm와 400 mm로 결정되었다. 총 3 개의 SY Beam에 대해, 실험변수는 강판 데크의 두께로 고려하였으며, 실제 균일 하중 조건을 모사 할 수 있는 모래, 콘크리트 블록, 철근으로 적재한 하중 하에서 수직 및 수평 변위를 측정하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 수직 변위는 두께가 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 수평 변위에서는 두께에 따른 추세가 명확하게 관찰되지 않았다. 하중 실험에 대한 평가에서 SY Beam은 작업성과 구조적 안전성을 모두 확보 할 수 있는 것으로 판단된다. 특히, SY Beam (1.2 mm)은 수평 변위가 거의 발생하지 않아 하중지지력이 우수하여, 즉시 상용화를 하여도 경쟁력이 있을 것으로 판단한다.
본 연구에서는 기존 Exxon group의 순차층서 모델이 갖고 있는 적용의 한계성을 극복하기 위하여 다중변수 순차층서 모델을 제시하였다. 이 모델에서는 2~3차수의 주기성을 갖고 변화되는 범세계적 해수면 변동, 지구조운동, 퇴적물 공급 등의 영향요소를 모두 변수로 간주하며, 이들 요소에 의해 순차층의 내부구성과 경계면 타입이 결정된다. 순차층을 구성하는 기본 단위로 해석적 층서단위인 퇴적계 연합체(systems tract)대신, 내부 지층의 집적형태에 의해 구분되는 기술적 층서단위인 부순차층세트(parasequence set)를 채택하였으며, 부순차층세트의 타입은 상대적 해수면 변동과 퇴적물 공급속도의 변화를 반영한다. 따라서 본 순차층서 모델은, 네 가지 타입의 상대적 해수면 변동과 세 등급의 퇴적물 공급 변화 사이의 조합으로써 예상되는 단일 또는 $2{\~}4$개의 부순차층세트로 구성된 7가지 타입의 순차층을 보여준다. 다중변수 순차층서 모델을 울릉분지 남서부 대륙주변부에 적용한 결과, 순차층의 타입은 울릉분지의 형성과 닫힘에 따른 3단계의 분지주변부 지구조 운동의 변화를 잘 반영한다. 즉, 순차층을 구성하는 부순차층세트 조합의 변화와 울릉분지 지구조 운동의 타입과 속도가 시기적으로 일치 한다. 해저면의 급격한 침강을 동반한 울릉분지의 후열도 열개 동안에는 분지의 급격 한 침강으로 인해 상대적 인 해수면은 지속적으로 상승되었고, 많은 양의 퇴적물이 공급되어 1개의 부순차층세트로 구성된 순차층이 형성되었다. 이후, 압축성 변형을 동반한 울릉분지의 닫힘 동안에는, 분지 침강이 느려지고 국지적으로 융기가 일어나 하강 또는 상승우세의 상대적 해수면 변동이 야기되었고, 또한 지구조적 요인에 의해 통제되는 퇴적물 집적속도의 지역적인 차이로 인하여 변형대와 비변형대에서 상이한 순차층이 형성되었다. 분지 닫힘단계 이후에는 다시 해저면이 전반적으로 침강되면서, 상승이 우세한 상대적 해수면 변동과 보통 또는 빠른 퇴적물 집적속도가 결합하여 2-3개의 부순차층세트로 구성된 순차층을 형성하였다.
다단수직형 적층 방식의 질산화조가 포함된 2㎥/d 병합폐수처리 파일럿플랜트를 설치하여, pH8 이상, DO 1mg/L, 내부반송율 4Q이상의 단축질소제거공정의 질산화조 운전 조건으로 약 1년 이상 운영하였다. 음폐수와 침출수의 경제적인 병합 처리를 위하여, 유분이 최소화된 음폐수를 전체 처리량의 5~25%로 조절하여 최적의 병합 비율을 검토하였다. 음폐수의 고형물과 유분을 효과적으로 분리하기 위하여 도입된 3상원심분리기의 주요 처리 효율은 SS는 116,000mg/L에서 55,700mg/L로 약 52% 제거 되었으며, 노르말헥산(N-H)의 농도는 53,200mg/L에서 27,800mg/L로 약 48%로 제거되었다. 운전 기간 중 병합 폐수처리 공정의 BOD 평균 제거 효율은 99.3%, CODcr 94.2%, CODmn 90%, SS 70.1%, T-N 85.8%, T-P 99.2%로 분석되었다. 처리수의 BOD, CODcr, T-N, T-P 평균 농도는 침출수 배출허용 기준("나"지역)을 만족하였으며, SS는 멤브레인조를 적용한 후 만족하였다. 현장의 침출수는 유량조정조의 간헐적 폭기 및 월별 상이한 방출량의 영향으로 병합폐수 중 아질산성 질소의 성분이 비교적 높았다. 아질산성질소가 축적된 상태에서도 완전질산화 후 탈질보다는, 아질산성 질소에서 탈질되는 결과가 나타났다. 또한 운전기간 중 평균 소포제 투입량은 약 2L/d으로 같은 폐수를 처리할 시 필요한 메탄올 투입량 약 2.8L/d 대비하여 경제적인 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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