Background and objective: While response measures to particulate matters in rural areas are limited due to poor inventory record keeping in the agricultural sector, it is necessary to control agricultural waste vinyl and the emission of precursors released from open burning and the secondary generation of particulate matters. Currently, the open burning emission calculation method uses the definition prescribed in CAPSS by the National Institute of Environmental Research. Methods: This study presented an open burning emission calculation formula for agricultural waste vinyl, which is included as agricultural waste. As for activity data, the open burning ratio of agricultural waste vinyl, and the annual incineration volume provided in the Status Survey by the Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs were applied. The emission factor was generated through incineration tests on three agricultural plastic film samples collected by the Korea Environment Corporation. Results: Among precursors, SOx and NOx were selected and their emission features were monitored with incineration experiment infrastructure based on the EPA 5G method. The highest emission concentration by agricultural waste type was concentrated in the first and second quarters. As for emission factor of SO2, it was calculated at 98.25 g/kg for mulching-use LDPE, 52.31 g/kg for greenhouse-use LDPE, and 14.40 g/kg for HDPE. As for NOx, it was calculated at 18.21 g/kg for mulching-use LDPE, 16.49 g/kg for greenhouse-use LDPE, and 10.67 g/kg for HDPE. Conclusion: This test confirmed the incineration features of PE-based plastics, ascertained the SOx emission factor that had not been included in open burning in the past, and established that low NOx emission concentration is interfered by soil mixed with livestock excretions. The findings from this study are expected to contribute to improving the system for controlling air pollutants in rural environments.
최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.
도시는 적극적으로 온실가스배출을 저감하고 기후변화에 대한 적응전략을 구현할 수 있는 적합한 장소이다. 기존의 도시 기후변화 완화와 적응의 계획, 정책, 이행에 관한 연구를 지속가능성 과학, 세계변화 과학, 다차원 거버넌스, 구조공학의 네가지 범주로 나누어 고찰하였다. 이 네가지 학문은 관점이 서로 다르지만 모두 기후변화로 인해 야기될 수 있는 위협을 극복하는데 보편적인 주제를 공유하고 있다. 포트랜드 시의 사례연구는 도시가 현명한 성장, 국지적인 기후대응 계획, 다차원 규모의 거버넌스, 녹생성장에 기여하는 그린 인프라구조의 설치등을 통해 온실가스를 저감하고 기후변화에 능동적으로 대응할 수 있음을 제시한다. 더욱이 도시에 위치한 대학은 민간과공공부문의 다양한 조직을 연결하고, 혁신적인 연구센터와 공간적으로 명확한 그린 인프라스트럭처를 창출하며, 영향평가 방법과 캠퍼스 탄소 인벤토리를 구축하며 서비스 학습을 통해 학생과 커뮤니티를 연결하여 이러한 기후변화의 완화와 대응의 허브로서 작용할 수 있다.
본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 등유를 사용하는 농업용 난방기에서 배출되는 가스를 포집하고, 농업용 난방기의 사용 연식에 따른 이산화탄소의 배출농도를 파악하고자 수행되었다. 선형 회귀분석의 결과로 농업용 난방기의 연식에 따른 이산화탄소의 배출량은 R2 = 0.84로 y = 26.99x+721.98의 식을 따른다고 나타났다. 농업용 난방기의 사용 연식에 따라 세 그룹으로 분류하여 분산분석을 수행하였다. 분산분석을 수행한 결과, 분석을 위해 설정한 유의확률0.05보다 작은 2.1961×10-13으로 나타났으며 이는 적어도 한 그룹에서 차이가 나타난다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 농업용 난방기의 기본적인 배출농도의 차이를 분석하고자 기기의 제작사와 상관없이 농업용 난방기의 기기 연식만을 고려하여 배출가스 데이터를 수집하였다. 기기의 연소 방식에는 제작사에 따라 연소 방식에 차이가 미미하게 있었을 것으로 판단되며 데이터 변수의 개수가 늘어난다면, SVR(support vector regression) 기반의 선형회귀 분석 등을 실시하여 농업용 난방기의 이산화탄소 데이터가 온실가스발생량 파악에 더욱 활용도가 높아질 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 더욱 세분화된 데이터의 수집 방식을 따라 더욱 높은 정확도를 가진 결과값을 도출할 수 있다고 판단된다. 이처럼 우리나라의 농업 분야에서 용도별 온실가스 발생량을 조사하기 위하여 고정형 농기계인 농업용 난방기의 이산화탄소 발생량을 정확히 파악하여 온실가스 배출량 조사에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 기법을 활용하여 도로이동오염원 저감대책의 상대적 효율성 평가와 그에 기반하여 우선순위를 결정하였다. 현재 시행 중이거나 장래 계획 가능한 도로이동오염원 저감 대책들을 근거로 실효성 높은 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감 대책 10개를 선정하여 시나리오를 구성하였으며, 대기오염물질 4개(CO, HC, NOX, PM), 온실가스 3개($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)물질에 대해 장래 통행패턴을 고려한 교통수요예측모형과 가변적 복합배출계수를 활용하여 2027년도를 최종 목표년도로 저감량을 산정하였다. 저감 대책들 간의 상대적 효율성을 평가하기 위해 DEA모형 중 초효율성 분석을 수행한 결과, 승용차 요일제 참여 확대 대책이 효율성 점수 1.879로 가장 우선순위가 높은 저감대책으로 선정되었으며, 버스전용차로 확대, CNG버스 보급 대책의 효율성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자동차 온실가스와 대기오염물질 저감대책 우선순위 선정 결정 시 절대적인 자료로 활용될 수는 없지만 저감대책의 방향성을 제시하고 있으므로 향후 자동차 배출량 저감 정책방향 설정 및 체계적인 중장기 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기후변화 이슈가 부각되는 환경에서 온실가스 배출량 고려 유무에 따른 연근해어업의 업종별 효율성을 비교하고, 분석 결과를 바탕으로 정책적 대안을 제시하는 데 목적이 있다. 분석을 위해 전통적인 자료포락분석(DEA) 모형과 잔여기반측정(SBM) 모형, 비소망재 SBM 모형을 이용하고, Robust Analysis of Variance (ANOVA) 검정과 Wilcoxon Signed-rank 검정을 시행하였다. 분석결과, 전통적인 DEA 모형에서 여분을 고려한 SBM 모형, 온실가스 배출량을 고려한 비소망재 SBM 모형으로 확장될수록 어업의 평균 효율성은 감소하는 것으로 분석되었다. 구체적으로 전통적인 DEA 모형과 SBM 모형, 비소망재 SBM 모형의 평균 효율성은 각각 0.7350, 0.5820, 0.4976으로 추정되었다. 또한 Robust ANOVA 검정과 Wilcoxon Signedrank 검정결과, 전통적인 DEA, SBM, 비소망재 SBM 모형 간 효율성 차이와 근해어업과 연안어업의 효율성 차이도 통계적으로 유의하게 분석되었다. 분석의 정책적 대안으로, 연근해어업의 효율성 개선을 위해서는 신조어선사업의 적극적 시행과 함께 스마트어선 및 전기복합어선 개발 등이 필요함을 제안하였다.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
교통 물류 업계는 저탄소 녹색성장에 대한 국가 전략을 달성하기 위하여 2020년까지 온실가스 감출 전망치(Business As Usual:BAU) 대비 37%의 감축을 목표로 하고 녹색 교통 물류 체계의 구축을 위한 방법들이 제시 하고 있다. 이에 화물 운전자를 위한 에코 드라이빙 교육은 대표적인 방법이다. 그러나 화물 운전자를 위한 에코 드라이빙의 효과를 제시하기 위한 통합 데이터 수집과 물류 네트워크 현황을 진단하고 평가 할 수 있는 방법 연구는 많지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 기존의 물류 네트워크 진단평가 모니터링과 에코 드라이빙에 대하여 고찰하고, 스마트폰 어플리케이션 기반의 화물 운전자의 에코 드라이빙을 위한 공급망의 물류 네트워크 진단평가 모니터링 서비스 비즈니스 프로세스 설계를 제시한다. 또한 실제 물류 현장의 적용 효과를 제시하였다.
요즈음, 온도 및 습도, 조도 센서를 이용하여서, 식물 재배 환경 정보를 자동으로 수집하고 생장환경을 관리하는 지능형 온실 시스템이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 조도, 온도 및 습도를 예측해서 인터넷 기반에서, 식물 재배의 최적 환경 조건을 추론하는 모의실험을 하였다. IOT 환경에서, 식물 재배 조건을 온도, 습도, 조도를 아두이노 센서에 실시간으로 온실 관리자에게 전송해서, 식물 재배에 필요한 최적의 온도, 습도 조건 값보다 크거나 적으면 자동으로 SMS 경고 문자를 실시간으로 전송해 주기 때문에, 급격한 기후 변화 (눈,비, 폭염)조건일 경우라도 최적의 화초 재배조건을 관리 할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지논리와 WEKA TOOL을 이용하여서, 같은 온대 식물이라도, 그 지역에 필요한 최적의 온도, 습도, 조도(일사량) 수치를 산출하는 모의실험을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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