본 연구에서는 국내의 균등화 발전비용에 대한 연구결과를 기초로 하여 전원 구성에 있어서 원자력의 비중이나 이용률이 발전의 사회적 비용에 어느 정도 영향을 주는지를 시뮬레이션을 통해 도출한다. 원전이 상대적으로 증가되도록 설계되었던 제7차 전력수급기본계획과 원전의 비중을 축소하고 신재생에너지 발전의 비중을 증가시킨 제8차 전력수급기본계획을 비교하여 전원 믹스에 따른 발전의 사회적 비용, 발전단가, 전기요금의 변화 정도를 추정한다. 8차 수급계획의 환경급전 관련 변수를 고려하고, 국내 두 기관의 균등화 발전비용 연구결과를 이용한 시뮬레이션 결과, 사회적 비용은 향후 10년 내에 22%까지 증가할 수 있고, 직접적인 전력생산비용에 기초하고 있는 발전단가 역시 22% 증가하고, 전기요금은 최대 18%까지 증가할 수 있음을 도출하였다. 따라서 제8차 전력수급기본계획에 따른 전원믹스는 발전에 따른 외부 비용까지 고려한 사회적 비용차원에서 검토할 경우 7차 수급계획의 전원믹스와 비교할 때 사회적 비용을 증가시킨다.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
청정 연료인 수소를 생산하기 위해 현재 가장 널리 사용되는 기술인 증기 개질이다. 이 방법으로 생산된 수소는 일산화탄소와 같은 불순물을 함유하고 있어, 이를 연료전지와 같은 응용분야에 사용하기 위해서는 적절한 정제 과정을 반드시 거쳐야 한다. 최근 효과적인 정제 방법으로 분리막 기술이 각광받고 있다. 본 연구에서는 수소와 일산화탄소 혼합가스에서 수소 분리 및 회수를 위해 바이오가스 고질화용(biogas upgrading) 상용 폴리설폰(polysulfone) 고분자막의 활용 가능성에 대해서 평가하였다. 먼저, 사용한 상용막의 물리화학적 특성에 대해서 평가하였고, H2/CO를 이용하여 stage-cut, 운전압력과 같은 다양한 조건에서의 상용막 모듈의 성능 평가를 진행하였다. 마지막으로, 평가 결과를 바탕으로 공정설계를 위한 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서의 상용 분리막 공정의 최대 H2 투과도와 H2/CO 분리계수는 각각 361 GPU와 20.6을 기록하였다. 또한, CO 제거 효율은 최대 94%를 나타내었으며, 생산 수소 농도는 최대 99.1%를 달성하였다.
최근 탄소 저감에 대한 요구가 증가함에 따라 전 세계적으로 화석연료의 사용을 줄이고, 신재생 에너지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 신재생 에너지를 활용한 발전 방식 중, 부유식 해상풍력발전기는 설치제약이 적으며, 대규모 단지 구성이 수월한 장점이 있다. 부유식 해상풍력발전기의 파랑 중 운동응답 해석은 초기 설계 단계에서 필수적으로 수행되어야 한다. 본 연구는 부유식 해상풍력발전기 중반잠수식 해상풍력발전기에 대하여 종경사각에 따른 주파수 영역에서의 운동 해석을 수행하고, 종경사각에 따른 운동 특성에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 운동응답 분석은 6자유도 운동 중 Heave, Roll, Pitch에 대하여 수행하였다. 고유 주기 분석을 수행하여, 종경사각의 변화가 Heave, Pitch 운동은 유의미한 변화를 나타내진 않았지만, Roll 운동은 규칙적으로 변화함을 확인하였다.
무기 자연 수소(H2)는 천연가스의 주요 구성성분이지만, 청정 및 재생 가능한 에너지로써 글로벌 에너지 분야에서 그 중요성이 다소 과소평가되고 있다. 이 논문은 우리가 과거에 생각했던 것보다 훨씬 광범위한 환경에서 무기 자연 수소가 대륙 암석권에서 대량 생성된다는 최근 논문들을 바탕으로 자연 수소의 발생 기작과 이와 관련된 다양한 지질학적 특징들을 검토하였다. 지금까지 확인된 자연 수소의 주요 근원암은 (1) 초고철질암, (2) 철(Fe2+)이 풍부한 암석으로 구성된 강괴, (3) 우라늄이 풍부한 암석이다. 이 암석들은 선캄브리아 시대 결정질 기반암 그리고 중앙 해령과 대륙기반의 오피올라이트(ophiolite), 페리도타이트(peridotite) 암체에서 사문암화된 초고철질암과 밀접하게 관련된다(Zgonnik, 2020). 이 근원암들에서 자연 수소를 생성하는 무기적 작용은 (a) 광물(예, 감람석)의 Fe2+이 산화되는 동안 물의 환원, (b) 방사성 붕괴로 인한 수전해, (c) 규산염 암석의 기계적 파괴(예, 단층) 동안 물과 표면 라디칼의 반응 등이며, 자연 수소는 자유 기체(51%), 다양한 광물 내의 유체포유물(29%), 지하수의 용존기체(20%) 형태로 발견된다(Zgonnik, 2020). 우리나라의 경우 아직 자연 수소 연구가 수행되지는 않았지만, 경상분지 내 무기 자연 수소의 생성과 부존 가능성은 두꺼운 퇴적분지 내에서 초고철질암, 층간 현무암층과 철/구리 부화대 존재, 그리고 페름기-제3기 동안 능동적 대륙 연변부에서 여러 번의 화성활동 등을 포함한 지질학적/지구화학적 특성을 고려하면 상당히 높은 것으로 평가된다. 최근 지질 기원의 자연 수소를 연구/탐사하는 국외 학자들과 산업체들은 가까운 미래에 자연 수소가 깨끗하고 재생 가능한 획기적인 에너지원 역할을 할 것으로 전망하고 있다. 따라서 우리나라에서 자연 수소의 경제적 활용을 위한 부존지 발견 여부와 상관없이 지하의 암석-유체 상호작용에 관한 통합 연구를 통해 아직 밝혀지지 않은 자연 수소의 성인과 탐사는 차세대 핵심 연구임이 분명하다.
본 연구는 천연기념물 제469호로 지정된 예천 금당실 송림의 실질적인 보존관리방안 수립을 위한 기초자료를 확보하고 지속가능한 관리 및 보호방안을 제안하였다. 숲에 영향을 주는 문제점을 방지하고 저감하여 숲의 지속가능한 이용과 보전을 위해 본 연구에서는 지형 및 지세, 토지이용, 수목 생육현황, 토양환경, 이용 및 관리현황 등을 조사 분석하였다. 예천 금당실 송림은 해발 130~140m의 평탄지에 위치하며, 주변지역은 대부분 경작지로 이용되었다. 송림에 식재된 수목은 총 565주이며, 이중 소나무가 558주이고 25개의 밑둥이 확인되었다. 식재된 소나무는 흉고직경 30~50cm에 집중되어 있었으며, 평균 수령은 85.4년이었고, 최고 수령은 약 200년으로 추정되었다. 표본목의 가지 생장량은 연간 4.3~5.1cm이며 가장 생장이 왕성한 중앙의 가지는 3년간 평균 24.2cm의 생장을 보였다. 7개 조사구의 토양 이화학적 특성 분석 결과 유기물 함량, 전질소, 유효인산, 전기전도도 항목은 비교적 양호하였으나, 토양 pH, 치환성 양이온 등의 항목에서 개선이 필요하였다. 현재 내부의 시설물와 이용압력은 많지 않은 상태이나, 경작에 의한 잠식 등의 위협요인이 남아있으며, 생태계 관리에 치중한 관리로 시설물, 이용객, 운영 관리 등의 종합적인 관리가 필요한 상태이었다. 본 연구에서 제시한 지속가능한 관리방안은 생태계관리, 시설물관리, 이용객관리, 운영관리 4가지 부분을 고려하였다.
현 임상에서는 저에너지 광자를 감소시키기 위한 알루미늄 재질의 부가필터를 이용하고 있다. 하지만, 부가필터의 이용은 X-ray 경화현상으로 인하여 발생하는 산란선량이 화질에 악영향을 미칠 수 있다. 또한, 부적절한 필터 두께를 이용은 환자에게 불필요한 노출이 발생하는 선량 크리프 현상이 나타날 수 있다. 이에 본 연구에서는 부가필터 사용 시 X선 빔 경화현상으로 인한 평균 에너지 증가에 따른 전방 산란선량 발생이 영상 화질에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위하여 RMS 및 RSD를 측정하였다. 연구 결과, 부가필터 두께가 증가할수록 전방산란율과 더불어 상대표준편차가 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 상대표준편차는 평균값에 대한 표준편차가 상대적 크기를 의미한다. 평균값을 신호로 표준편차를 노이즈 성분으로 판단할 때 영상의 해상력에 지표인 신호 대 잡음비가 감소하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 부가필터 사용에 따른 전방산란율과 화질의 상관관계가 있음을 정량적으로 검증하였다. 결과적으로, 북미방사선방호측정위원회에서 70 kVp 이상의 관전압에서 권고하는 2.5 mmAl 두께의 필터 사용 시 사용하지 않았을 때에 비해 14.6%가 증가되었다. 이러한 연구 결과는 영상 품질 개선을 위한 필터 연구 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 태극권 움직임에서 신체의 이완방법을 개발하기 위해 바티니에프 기본원리를 적용하여 태극권 움직임의 원리를 분석하였다. 이 연구과정을 통해 태극권과 바티니에프의 신체 움직임이 일맥상통한다는 것을 알 수 있었다. 첫째, 태극권과 바티니에프의 신체 움직임 철학 각도에서 살펴보면 두 기법의 궁극적인 목표는 모두 정신과 신체의 통합이다. 즉 동양의 심신일원론(心身一元論)과 서양의 신체자각(Body Awareness)이 일맥상통하였다. 둘째, 바티니에프가 제시한 호흡지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 호흡을 통해 신체를 자연스럽게 움직이게 하고 각 부위를 이완시킨다. 태극권에서 기(氣)는 생명의 바탕이며 신(身)의 힘이다. 즉, 태극권의 호흡은 몸과 마음(Body- Mind)을 소통, 조화, 융화시킬 수 있는 것이다. 다시 말해서 태극권의 호흡은 정신적인 융합을 통하여 이루어지며 움직임에 영향을 주었다. 바티니에프의 호흡지지도 마찬가지다. 바티니에프의 호흡은 모든 관점에서 움직임에 영향을 주고 호흡은 몸의 내부와 외부의 형태를 모두 변화시킨다고 한다. 셋째, 바티니에프가 제시한 중심부지지의 측면에서 살펴보면 두 기법은 모두 중심을 강조하였다. 중심 지지를 의식하면서 움직이면 몸의 표면적인 근육보다는 좀 더 깊은 근육을 사용할 수 있으며 이를 통해 강하고 유연한 움직임을 가능하게 하였다. 태극권의 기침단전(氣沉丹田)은 의식적으로 복식호흡을 사용하고 힘을 중심으로 모은다. 이러한 운동을 할 때 중심은 더 안정되고 호흡 역시 순조로워진다. 넷째, 바티니에프 기본원리에서 제시한 회전적 요인의 측면에서 살펴보면 모두 회전을 사용한 움직임을 통해 신체 이완이라는 목적을 이루게 된다. 바티니에프의 회전적 요인은 축을 중심으로 3차원적으로 움직이는 관절운동이라는 특성을 인지함으로써 동작을 더욱 쉽게 하고 자유롭게 할 수 있었다. 태극권도 마찬가지다. 태극권은 원형과 나선형(Spiral Movement)의 움직임을 통해서 공간을 최대한 접근하고 매끄럽게 흐름을 전환해서 이완이라는 목적을 이루게 되었다. 다섯 번째, 코헨(Bonnie Bainbridge Cohen)의 Body-Mind Centering Work 이론을 토대로 바티네에프가 정립한 발달 모형의 각도에서 살펴보면 태극권의 움직임의 발전과정과 발달 모형에서 제시한의 호흡, 중심-말초부 연결 / 중앙 반사, 머리- 꼬리뼈 연결 / 척추의 움직임, 상체-하체 연결 / 상응하는 움직임, 신체의 반쪽 연결 / 동종 편측 연결, 교차 측면 연결 / 대측 연결 모두 일맥상통함을 알 수 있었다. 즉 태극권은 호흡을 통해 에너지를 중심으로 모으고, 요추를 통해 상체와 하체를 연결하며 움직임이 발전할 때 동종 편측 연결뿐만 아니라 교차 측면 연결을 할 수 있다. 이러한 연구를 통해 무용의 움직임을 자연스럽게 표현하고, 신체 자각을 토대로 중심축과 관절, 및 균형을 이용한 신체의 움직임 원리를 분석해낼 수 있었다.
현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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