• 공업화학
• /
• 제33권5호
• /
• pp.488-495
• /
• 2022

온실가스의 회수 및 분리를 위한 다공성 물질로 활성탄소와 탄소분자체가 주목을 받아왔다. 균일한 기공을 가지는 탄소분자체는 특정 가스를 선택적으로 흡착할 수 있기 때문에 가스의 포집 및 분리에 사용되고 있다. 탄소분자체의 성능은 세공의 크기 및 균일성에 따라 좌우되는데, 이러한 탄소분자체의 미세 기공 제어를 위하여 표면을 일정한 두께로 코팅할 수 있는 화학기상증착법이 널리 사용 되고 있다. 이 화학기상증착법은 탄소분자체 제조 시 기공의 크기를 제어하는데 사용될 수 있으나, 그 실험 변수가 다양하기 때문에 이에 대한 최적화가 필요하다. 따라서, 본 총설에서는 가스 흡착 및 분리공정용 활성탄소와 탄소분자체를 제조하기 위하여 여러 가지 활성화 공정, 화학기상증착법과 표면처리 등에 의한 기공 제어 기술들을 중심으로 다루고자 한다.

• 한국재료학회지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.175-188
• /
• 2023

Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.1157-1163
• /
• 2012

2011년 전북 군산과 익산 지역의 관행농, 무농약, 유기농 농가를 대상으로 영농방법별로 쌀 생산 과정 중 투입 배출되는 물질 목록을 면접조사하여 전과정평가를 수행하고 쌀 생산체계에 대한 영농방법별 환경영향을 평가하고 탄소배출량을 비교 분석하였다. 전과정 목록분석 결과 $CO_2$ 배출은 화학비료 생산과 벼 재배단계에서 가장 많았고, $CH_4$과 $N_2O$ 배출은 대부분 벼 재배 중에 발생되었다. 쌀 (조곡) 1 kg 생산을 기준으로 하는 탄소성적은 관행농이 1.01E+00 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$로 가장 높았고, 무농약이 5.37E-01 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$, 유기농법이 6.58E-01 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$였다. 농자재 투입량이 가장 적었던 무농약 쌀 생산에서 탄소성적이 가장 낮았고, 생산량은 가장 적었지만 복비투입이 없었던 유기농이 관행농보다 탄소성적이 낮았다. 관행농과 무농약 쌀 생산체계에서 온실가스 배출 주요 요인은 복비생산과 벼 재배 중 $CH_4$ 발생이었고, 유기농에서는 벼 재배 중 농기계 연료사용과 논토양 $CH_4$ 발생이었다. 그러므로 온실가스 감축을 위한 영농방법 활용으로 복합비료 적정량 사용을 위한 맞춤형 비료의 권장 및 벼논 물관리에 의한 메탄발생 저감방법 등을 제안하며, 더불어 유기농법에서는 수확량 향상을 위한 생산 효율성 증대와, 벼 재배 단계에서 농기계 연료 효율성 증대 활용에 관한 연구가 요구되었다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.450-458
• /
• 2012

최근 정부는 국가 온실가스를 효율적으로 감축시켜 국제적인 기후변화에 대응하기 위하여 여러 부문에서 기술개발을 진행 중에 있다. 이를 달성하기 위하여 정부는 화석연료를 대체하고 이산화탄소를 감축시키는 수단으로 바이오연료를 저탄소와 탄소중립자원으로 검토하고 있는 실정이다. 일반적으로, 목질계로부터 생산된 2세대 바이오연료는 수송부문에서 기존 화석연료를 대체하고 온실가스를 감축하는데 큰 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 이유로 정부는 목질계 기반 바이오매스 액화연료(biomass-to-liquid fuel)에 대해 파일럿 수준으로 기술개발 중에 있다. 따라서 본 연구에서는 바이오매스액화연료 생산을 위한 동일공정으로 합성된 F-T(Fischer-Tropsch) 디젤의 연료적 특성을 연구하였다. 합성 F-T 디젤은 자동차용 경유에 단독 또는 혼합하여 사용할 수 있는 장점으로 인해 자동차용 경유엔진에 사용될 수 있다. 그 이유는 합성 F-T 디젤이 자동차용 경유와 비슷한 물리적 특성을 가지기 때문이다. 본 연구에 사용된 F-T 디젤은 Fischer-Tropsch (F-T) 공정을 이용하여 저온($240^{\circ}C$)에서 철 촉매를 가지고 합성되었다. 합성 F-T 디젤은 n-파라핀과 iso-파라핀을 함유하고, 등유와 경유 성분을 가진 $C_{12}{\sim}C_{23+}$ 분포로 이루어졌다. 합성 F-T 디젤은 합성 F-T 연료부터 증류를 통해 분리된 합성 F-T 디젤은 자동차용 경유에 비해 세탄가가 높으며, 방향족화합물은 매우 낮고, 황함량는 초저황(sulfur free) 수준으로 평가되었다. 또한 합성 F-T 디젤은 자동차용 경유와 비교하여 황과 방향족 화합물의 함량이 낮기 때문에 윤활성이 열악함을 보였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제109권1호
• /
• pp.41-49
• /
• 2020

본 연구는 벌개미취 종자의 대면적 파종 효율성을 증진시키기 위하여, 적절한 종자 전처리 조건과 펠렛코팅 소재를 선정하고자 실시하였다. 벌개미취 종자는 충실종자를 사용하기 위해 1일간 침지처리 후 침강 종자만을 사용하였다. 종자 전처리는 GA₃(200, 500 ppm), 24-epibrassinolide(10^-6, 10^-7, 10^-8 M) 호르몬 처리와 염류삼투프라이밍(100 mM KNO₃) 처리로 구분하였다. 펠렛코팅은 무처리와 프라이밍 처리 종자에 피복물질(DTCS와 DTK)과 접착제(PVA와 CMC)를 적용하여 제작하였다. 종자들은 필터페이퍼, 상토, 사양토 환경에서 파종하여 파종상에 따른 종자 처리 효과를 비교하였다. 필터페이퍼에 파종한 종자의 발아율은 무처리 종자가 41%, 프라이밍 종자가 65%로 가장 높았으며, 호르몬 처리 간 차이는 없었다. 프라이밍과 DTCS/PVA 펠렛 혼용 종자의 발아율은 71%로 가장 높았으며, 프라이밍과 DTK/CMC 펠렛 혼용 종자의 발아율은 42%로 가장 낮았다. 프라이밍 처리 후 펠렛코팅한 종자는 무처리 펠렛코팅 종자보다 발아율, 평균발아일수, 발아속도가 향상되었다. 온실의 상토에 파종한 프라이밍 종자의 발아율은 58%로 가장 높았으며, 평균발아일수는 9.4일, 발아속도는 7.0%·day로 27% 발아율의 무처리 종자보다 높았다. 또한 DTK/PVA 코팅 종자의 발아율(40%)은 무처리 종자의 발아율(27%) 보다 높았으며, 무처리 펠렛코팅한 종자의 평균발아일수는 15.0-27.0일로 프라이밍 처리 후 펠렛코팅한 종자보다 길었다. 온실의 사양토에 파종한 무처리 펠렛코팅 종자와 프라이밍 처리 후 펠렛코팅한 종자의 발아율은 모두 1-39%의 범위로 무처리 종자보다 낮았다. 펠렛 소재인 DTK는 DTCS보다 높은 발아율을 보였으며, 무처리 펠렛코팅 종자의 평균발아일수는 15.0-19.8일로 프라이밍 후 펠렛코팅한 종자보다 느렸다. 본 연구 결과를 기준으로, 벌개미취 종자의 프라이밍 전 처리는 유묘 출현율에 매우 효과적이며, 프라이밍과 펠렛코팅을 병행할 경우, 펠렛 소재로는 DTK가 더 적합하였고, 접착제는 PVA와 CMC 간 차이가 크지 않기 때문에 모두 사용이 가능한 것으로 판단되었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제96권3호
• /
• pp.307-316
• /
• 2007

최근에 경제조림수종으로 확대 보급되고 있는 백합나무는 타 수종에 비하여 충실종자율 등이 낮아 묘목생산이 용이하지 않다. 이에 조림활착률과 유시생장이 빠른 묘목 생산 기술 개발을 시도하였다. 백합나무 종자를 육묘상자에 상토와 종자 복토 재료를 각각 달리하여 파종하였고, 시험장소는 난방시설을 하지 않은 비닐 온실(비가림 온실)에서 시행하였다. 각 처리에서 발아율은 모래를 상토로, 배양토를 종자 덮기 재료로 사용한 처리구에서 가장 우수한 성적을 보였으나 발아가 완료된 후 포지 이식시기에 도달한 유묘(엽수가 자엽을 포함하여 3~4장을 형성하였을 때)의 묘고, 뿌리 길이, 뿌리 수, 건중량은 모래상토에서 가장 불량하게 나타났다. 시중에서 판매하고 있는 원예용 상토 TKS-2가 유묘의 생장에 미치는 영향을 검토하기 위해 TKS-2를 각각의 상토에 1 : 1(v/v)로 혼합하여 시험한 결과, 비교구보다 묘고 등 유묘의 형태적인 특성에서 충실한 유묘가 생산되었다. 이는 상토에 함유되어 있는 유기물 및 비료성분이 묘목의 생장에 영향을 준 것으로 판단된다. 비가림 온실에서 생산한 유묘를 6월 2일에 일반 노지 묘포에 이식하여 생장 모형(형태)을 조사한 결과, 이식 2개월 후인 8월 초순부터 10월 초순까지 급속한 생장을 보여 이 시기에 자란 수고와 근원 직경은 전체 생장량의 85.6%와 71.3%에 해당하는 것으로 나타났다. 비가림 온실을 이용하여 생산한 묘목과 포지에 직접 파종하여 얻은 묘목의 형질의 차이를 구명하기 위하여 조림용 규격 묘목의 최대 생산본수를 조사하였다. 포지에 직접 파종하여 생산한 경우 규격묘목의 생산본수는 최대 $m^2$ 당 35본이었으나, 비가림 온실을 이용한 경우 규격묘목의 생산본수는 56본에서 64본까지 가능하였다. 또한, 두 가지 방법으로 생산한 묘목의 뿌리의 형태적 특성을 조사 분석한 결과, 주근과 측근에서는 차이가 없었으나, 세근 수에서 통계적인 유의성이 인정되었으며 비가림온실 육묘가 우수한 것으로 나타났다. 두 가지 형태로 생산된 묘목들을 산지에 조림하여 4년간 생육 상황을 조사한 결과, 비가림 온실을 이용하여 생산한 묘목의 조림활착률 및 유시생장의 우수성을 인정할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제98권4호
• /
• pp.409-416
• /
• 2009

위성영상은 대면적의 산림 바이오매스 추정 및 주제도의 제작에 있어서 효과적인 자료로 이용되고 있다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사에서 수집된 야외 표본점의 임분 변수와 위성영상을 이용하여 산림 바이오매스 변환표를 작성한 후, 무주군의 산림 바이오매스를 추정 및 주제도를 제작하기 위해 수행되었다. 4개의 표본점별 임분 변수와 산림 바이오매스 간의 상관분석을 실시한 결과, 수고, 수관밀도, 그리고 영급이 산림 바이오매스에 영향을 미치는 변수로 파악되었다. 따라서 산림 바이오매스 변환표 작성을 위해 이들 3가지 임분 변수의 조합을 독립변수로 하는 6개 회귀모형을 사용하여 최적 회귀추정식을 도출한 후, 임상별로 산림 바이오매스 변환표를 작성하였다. 회귀추정식의 적합도를 평가하기 위하여 교차대조법에 의한 추정치 오차와 편차를 산출한 결과, 수관밀도와 수고등급을 독립변수로 하는 추정식(모형 V)이 다른 모형에 비해 산림 바이오매스 추정능력이 우수한 것으로 나타났다. 회귀모형 V를 이용한 산림 바이오매스 변환표와 위성영상의 분류에 의해 생성된 임분 변수의 주제도를 이용하여 추정된 전라북도 무주군의 총 산림 바이오매스는 약 881만 톤이며, ha당 산림 바이오매스는 128.3톤으로 나타났다.

• 한국측량학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.73-81
• /
• 2015

이 연구의 목적은 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림에 대한 정보를 보다 정확하게 정량화하기 위한 방법을 연구하는데 있다. 기후변화와 관련하여 온실가스 흡수량 확보를 위한 산림자원의 정량적 분석을 위해 고밀도의 LiDAR 자료 획득방법과 산림자원의 추출방안을 연구하였다. 그 결과, 고밀도의 LiDAR 자료를 이용하여 산림자원의 객체별 수고 및 수관을 추출 할 수 있었다. 산림자원의 수고 및 수관의 추출은 수치지형도 제작에 사용되는 평균 2.5points/㎡의 저밀도 LiDAR 자료를 사용할 경우 정확한 추출이 어려웠다. 지형, 산림자원의 특성, 데이터 용량 및 처리속도 등을 고려하여 7points/㎡의 고밀도 LiDAR 자료를 이용할 경우 다수의 개체를 추출할 수 있었다. 산악지형과 혼합지형이 대체적으로 평탄지형보다 점밀도가 높고 다수의 산림자원이 추출되었다. 또한 도엽별로 처리할 경우 경계지역에서의 개체를 추출 할 수 없었으며, 넓은 지역을 한번에 처리하기 보다는 처리시간과 대상지역의 특성을 고려하여 지역을 세분화하여 추출하여야 함을 알 수 있었다. 향후 산림자원 정보를 이용한 온실가스 흡수량에 대한 심도있는 연구가 이루어져야할 것이다.

• 한국환경농학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.339-345
• /
• 2006

화학비료 표준시비량과 시중에서 구입한 퇴비 2,000 및 4,000 kg/10a 수준의 처리로 상추를 재배하여 잎 중의 $NO_3$ 축적 현상을 비교하였다. 화학비료 표준시비량 처리에 비하여 퇴비 4,000 kg/10a 수준의 처리로 상추의 수량을 충분히 확보하고 잎 중의 $NO_3$ 함량을 안전한 수준 이하로 현저히 저감시킬 수 있는 것으로 나타났다. 용탈에 의한 질소의 유실이 거의 없는 온실 조건에서는 상추에 대한 화학비료의 현행 권장 시비수준이 과다한 것으로 판단되며, 상추를 비롯한 야채류의 $NO_3$ 함량을 낮추고 토양의 염류집적을 저감하기 위해서는 화학비료 적정 시용량에 대한 재검토가 필요할 것으로 판단된다. 안전농산물의 생산을 목표로 하는 유기농업에서도 작물의 적정 질소 요구량을 기준으로 퇴비 등의 질소 공급자재의 시용량을 결정해야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.211-218
• /
• 2012

전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.