본 논문은 사물인터넷 기반의 스마트 휴지통에 관한 연구이다. 현대 사회에서 쓰레기 처리는 여러 사회 문제를 일으킨다. 특히 유동인구가 많은 주말의 도심에서 쓰레기 처리 용량이 쓰레기 배출량을 따라가지 못해 문제가 발생하고 있다. 넘쳐나는 쓰레기로 악취가 발생하고, 미관을 해지고, 벌레가 생기는 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 휴지통을 제안하였다. 제안된 스마트 휴지통은 쓰레기 압축 기능, 휴지통 자동 개폐 기능, 쓰레기양 표시기능, 휴지통 모니터링 및 제어 기능을 제공한다. 제안된 스마트 휴지통은 유동인구가 많은 옥외의 쓰레기 처리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Liquid Crystal Display (LCD) 제조 공정에서 배출되는 폐유기용제에서 Propylene Glycol Monomethyl Ether Acetate (PGMEA)를 회수하여 재활용할 목적으로 다단계 증류탑을 이용하여 실험실적 규모의 증류 실험을 수행하여 최적 환류비를 결정하고자 하였다. 최종실험결과, 시료 A의 경우 PGMEA는 98% 이상, 수분 함량은 0.05% 이하이며, 시료 B의 경우 Reflux ratio를 6으로 한 경우 PGMEA 95% 이상, 수분 함량은 0.01% 이하이다(시료 A, B에 대한 내용은 Table 1에 명시함.). 이 값은 LCD 제조에 재활용할 수 있는 일반 수준인 90%보다 높은 수치로서 적용이 가능하다.
폐 LCD 패널유리의 재활용방안을 찾고자, 폐 LCD 패널유리를 원료로 사용하여 수열반응에 의해 이온교환성능을 갖는 제올라이트 합성공정을 조사하였다. 폐 LCD 패널유리는 이온교환성능을 갖는 제올라이트의 제조 원료로 사용될 수 있음을 보여주었다. 이온교환능력을 갖는 제올라이트의 제조를 위한 조건은 폐 LCD 패널유리의 Al성분에 대한 Si성분의 몰비 2.0~2.8, 수열반응온도 $100^{\circ}C$, 수열반응시간 12 h이다. 상기조건에서 Al성분에 대한 Si성분의 몰비(Si/Al mole ratio)를 2.0으로 하는 경우 A형 제올라이트가 합성되며, 몰비를 2.8의 조건으로 유지하는 경우 P형 제올라이트의 생성된다. 폐 LCD 패널유리를 이용하여 제조된 A형 제올라이트는 양호한 이온교환능력 및 중금속 흡착능력을 보여 주었으며, 결정상이 큐빅상으로 안정적으로 성장할수록 이온 교환능력은 우수하다.
각종 디스플레이 기기들이 개발되고 사용됨에 따라 LCD 폐유리 또한 증가하고 있으며 대부분이 매립 또는 소각되고 있는 실정이므로 LCD 폐유리의 재활용 방안에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 실내 배합 실험을 통하여 LCD 폐유리 미분말을 혼입한 콘크리트의 기본적인 역학 특성을 평가하고자 하였으며, 연구결과에 따르면, 치환율이 증가할수록 콘크리트 특성이 다소 저하되는 경향을 보였다. 하지만 그 값이 작은 것으로 보아 사용 재료의 입경을 정밀화하고 입형을 구형으로 가공한다면 앞선 실험값을 향상시킬 것으로 보인다.
LCD TV와 컴퓨터 모니터에는 스크린을 밝게 할 목적으로 냉음극관이 장치되어 있는데 이러한 냉음극관 대부분에는 수은이 봉입되어 있으므로 폐 LCD의 재활용 시 적절히 취급되어야 한다. 아울러 이러한 폐 LCD내의 냉음극관의 처리는 2002년에 채택된 EU의 WEEE 와 RoHS 지침에 따라 취급되고 제거되어야만 한다. 본 연구에서는 폐 LCD의 몰드 프레임에 장착된 CCFL을 안전하고 효율적으로 제거한 다음 여기 함유된 수은과 형광체 화합물을 환경친화적으로 분리하여 무해화 처리할 수 있는 건식 공정을 개발하였다. 이를 통해서 실용적이고 경제성 있는 폐디스플레이 자원 재활용 통합공정 개발에 기여할 목적으로 CCFL 무해화 시스템의 설계 및 제작, 이를 운용한 수은/형광체 화합물의 환경친화적 무해화 처리 효율을 평가해 보았다. CCFL 무해화 시스템을 이용하여 처리된 CCFL내 잔류 수은의 양을 정량적으로 평가해 본 결과 무해화율 99% 이상을 달성하였다.
폐 LCD 판넬로부터 회수된 폐 붕규산유리를 이용하여 흡음특성을 갖는 알루미늄 함유 붕규산유리발포체의 제조 가능성을 조사하였다. 입도 325 mesh 이하의 크기로 분쇄 조절된 폐 붕규산유리분말 100 g에 대해 발포제로서 탄소분을 0.3중량 분율, $Na_2CO_3$, $Na_2SO_4$, $CaCO_3$를 각각 1.5중량 분율, 기공조절제로서 $H_3BO_3$ 및 $Al_2O_3$를 각각 6.0 및 3.0 중량분율이 되도록 첨가한 원료 유리분말을 발포소성온도 $950^{\circ}C$에서 20 min간 발포를 진행함으로서 개기공률 45%를 갖는 발포체를 제조하였으며 이 경우 흡음률 0.5~0.7의 흡음 특성을 갖고 있음을 보여 주었다. 아울러 이 흡음성능을 지닌 알루미늄 함유 붕규산유리발포체는 밀도 $0.21g/cm^3$, 굽힘강도 $55N/cm^2$ 이상, 압축강도 $298N/cm^2$ 이상의 우수한 물성을 가지고 있어 다양한 용도에 내화학성 및 내열성의 흡음체로 사용될 수 있다.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
In this paper, we analyze the current research technology trends through the literature reviews of technical outlines of electric vehicles and hydrogen fuel cell vehicles, domestic and overseas policy trends, etc. After analyzing the literature, we found out while the re-use and recycling of waste batteries and the in-wheel motor systems are essential areas for the development of electric vehicles and hydrogen fuel cell vehicles, the related research is not quite sufficient, so the direction for further research is proposed at the conclusion.
According to growing interest in environmental quality with improvements of a standard of living site selection problems such as waste landfill sites, caused regional conflicts. This study investigates a waste landfill estimation method that was used to for storage, management, analysis and display of environmental information provided by geo-spatial information system(GIS) and analytic hierarchy process(AHP) as a decision-making method. If GIS is integrated with AHP, site selection problems of environmental hatred facilities shall be able to be very useful, because of AHP with flexibility which appropriately reflects opinions of the related group.
폐콘크리트를 재활용하기 위하여 파쇄과정과 입도조절과정을 거쳐서 생산된 재생골재에는 모르타르나 시멘트페이스트가 많이 부착되어 있어 밀도가 낮고 흡수율이 높아 구조용 골재로 사용할 수 없는 실정이다. 그러나 생산된 재생골재 내에는 많은 양의 콘크리트용 재생골재가 포함되어 있으며 이들을 비중선별방법 중 중액선별을 통해 선별하여 콘크리트용 1종 재생골재를 약 45%정도를 생산할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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