고속철도 개통과 도시전망 및 과제 ; 고속철도 역세권 전망과 개발방안

곽노상 대한지방행정공제회 2004 도시문제 Vol.39 No.426

10MW급 연소후 습식아민 CO₂ 포집기술 개발현황

곽노상(No-Sang Kwak),고현신(Hyun-Shin Ko),이지현(Ji Hyun Lee),이정현(Junghyun Lee),이동욱(Dong Woog Lee),심재구(Jae-Goo Shim) 한국에너지기후변화학회 2016 한국에너지기후변화학회 학술대회 Vol.2016 No.5

신 흡수제(KoSol-4)를 적용한 10MW급 CO₂ 포집 Pilot Plant 성능시험

곽노상(No-Sang Kwak),이동욱(Dong Woog Lee),이지현(Ji Hyun Lee),이인영(In Young Lee),장경룡(Kyung Ryoung Jang),심재구(Jae-Goo Shim) 한국에너지기후변화학회 2015 에너지기후변화학회지 Vol.10 No.1

KEPCO 전력연구원에서 개발한 고효율 아민계 습식 CO₂ 흡수제(KoSol-4)를 적용하여 Pilot Plant 성능시험을 수행하였다. 500MW급 석탄화력발전소에서 발생되는 연소 배가스의 1/50을 적용하여 하루 200톤의 CO₂를 처리할 수 있는 연소후 CO₂ 포집기술의 성능을 확인하였으며 또한 국내에서는 유일하게 재생에너지 소비량을 실험적으로 측정함으로써 KoSol-4 흡수제의 성능에 대한 신뢰성 있는 데이터를 제시하고자 하였다. 그리고 흡수탑 인터쿨링 및 린-리치아민 열교환기 효율 향상에 따른 에너지 저감 효과를 테스트하였다. 흡수탑에서의 CO₂ 제거율은 국제에너지기구 산하 온실가스 프로그램(IEA-GHG)에서 제시하는 CO₂ 포집기술 성능평가 기준치(CO₂ 제거율: 90%)를 안정적으로 유지하였다. 또한 흡수제(KoSol-4)의 재생을 위한 스팀 사용량(재생에너지)은 2.8 GJ/tonCO₂이 소비되는 것으로 산출되었는데 이는 기존 상용 흡수제(MEA, Monoethanolamine)의 평균 재생에너지 수준(약 4.0 GJ/tonCO₂) 대비 약 30% 이상 저감된 수치이다. 본 연구를 통해 KEPCO 전력연구원에서 개발한 KoSol-4 흡수제 및 CO₂ 포집 공정의 우수한 CO₂ 포집 성능을 확인할 수 있었고, 향후 본 연구에서 성능이 확인된 고효율 흡수제(KoSol-4)를 실증급 CO₂ 포집플랜트에 적용 할 경우 CO₂ 포집비용을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대되었다.

안정 상태 시각 유발 전위를 이용한 착용형 로봇 제어

곽노상(No-Sang Kwak),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

이산화탄소 흡수제의 화학구조별 반응열량 특성 연구

곽노상 ( No Sang Kwak ),이지현 ( Ji Hyun Lee ),엄용석 ( Yong Seok Eom ),김준한 ( Jun Han Kim ),이인영 ( In Young Lee ),장경룡 ( Kyung Ryoung Jang ),심재구 ( Jae Goo Shim ) 한국화학공학회 2012 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.50 No.1

반응열량계를 사용하여 1, 2, 3차 아민 수용액과 이산화탄소의 반응열을 각각 측정하였다. 이를 통해 MEA(monoethanolamine, 1차 아민), EAE(2-(ethylamino) ethanol, 2차 아민), MDEA (N-methyldiethanolamine, 3차 아민) 30 wt% 수용액이 40 oC에서 이산화탄소와 반응시 발생하는 반응열을 측정하고 이를 CO2의 loading ratio에 따라 어떻게 변화하는지 평가하였다. 또한, 입체장애 구조를 가지는 AMP(2-amino-2-methyl-1-propanol, 1차 아민), DEA(diethanolamine, 2차 아민), TEA(triethanolamine, 3차 아민) 30 wt% 수용액의 반응열을 각각 측정하여 입체장애 구조가 반응열에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 흡수제의 입체장애 유무와 관계없이 1차 > 2차 > 3차 아민 순으로 반응열이 증가함을 확인하였다. 그리고 입체장애 아민이 동일 차수의 비 입체장애 아민보다 상대적으로 반응열이 낮지만 그 차이는 크지 않음을 확인하였다.

노인복지관의 정보화 교육만족도가 노인의 정보활용 및 생활만족도에 미치는 영향

곽미정(Mi-Jung Kwak),노상은(Sang-Eun Roh),곽영길(Young-Gil Kwak) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.3

본 연구는 노인복지관의 정보화 교육만족도가 노인의 정보활용만족도 및 생활만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 2015년 09월 02일부터 09월 24일까지 서울 및 수도권의 노인복지관에 등록하여 활동하고 있는 노인을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과 첫째, 노인의 정보인지 영역의 향상에 있어서는 정보화 교육만족도의 교육내용, 교육강사, 교육환경의 요인이 중요함을 알 수 있었다. 그리고 노인의 정보경험 영역의 향상에 있어서는 정보화 교육만족도의 교육내용, 교육방법, 교육강사, 교육환경의 요인이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 둘째, 노인의 개인요인 만족도 향상에 있어서는 정보화 교육만족도의 교육내용, 교육강사의 요인이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 통하여 노인의 정보활용만족 및 생활만족도를 함양하기 위해서는 노인의 정보화 교육만족도의 함양이 중요하며 이를 위해서 노인복지관 등의 기관을 통하여 실시하고 있는 노인의 정보화 교육을 구성하는 하위요인의 점검이 필요하다는 것을 알 수 있었다. The purpose of this study is to investigate the effect of information education satisfaction of the elderly welfare center on information utilization satisfaction and life satisfaction of the elderly. For this purpose, we surveyed the elderly who were enrolled in the elderly welfare center from September 02 to September 24, 2015. First, in the information cognition improvement of the elderly, it was found that the content of education of information, education instructor, and educational environment are important. And in the improvement of the information experience of the elderly, it was found that the education contents, the education method, the instructor and the educational environment factors of the satisfaction of information education were important factors. Second, in the improvement of personal factors satisfaction of the elderly, it was found that the content of education of information and education and the factors of education instructor were important factors. The purpose of this study was to investigate the relationship between information literacy and satisfaction of the elderly.

노인복지시설 사회복지사의 직무스트레스와 이직의도의 관계에 영향을 미치는 개인적요인의 조절효과 연구

노상은,곽미정,김정훈 한국자치행정학회 2016 한국자치행정학보 Vol.30 No.4

본 연구의 목적은 노인복지시설 사회복지사의 직무스트레스가 이직의도에 미치는 영향에서 조절변수가 어떠한 영향을 미치는지에 대한 방안을 모색하여 사회복지 현장에서 활용하는 데 연구의 의의가 있다. 연구방법은 서울과 경기도 소재 노인 사회복지시설 사회복지사들을 대상으로 비확률 표본추출방법인 임의표집방법을 활용하여 연구의 대상을 선정하였다. 설문조사 기간은 2016년 8월 4일부터 10월 4일까지였고, 총 800부를 배부하여 620부를 수거하여, 이중 총 609부를 최종분석에 활용하였다. 연구결과 개인적 보호요인으로 설정한 조직몰입, 임파워먼트, 지도효능감 중 지도효능감이 사회복지사의 이직의도와 부적(-)인 관계를 나타냈다. 즉, 사회복지사의 직무스트레스는 이직의도를 증가시키는 위험요인으로 이직의도에 부정적인 영향을 미치지만 지도효능감이 높을수록 직무스트레스가 이직의도에 미치는 영향을 완충하는 것으로 나타났다. 연구시사점은 이직의도에 영향을 주는 직무스트레스를 감소할 수 있는 방안과 더불어, 직무스트레스가 이직의도에 미치는 부정적 영향을 조절하는 변수로 확인된 지도효능감을 강화시키기 위한 방안을 제시하였다. The research methods were selected by using random sampling method which is a non - probability sampling method for social workers in social welfare facilities in Seoul and Gyeonggi - do. The survey period ranged from August 4, 2016 to October 4, 2016. A total of 800 copies were distributed and 620 copies were collected. A total of 609 copies were used for final analysis. As a result of the study, organizational commitment, empowerment, and leadership efficacy, which were set as personal protection factors, showed a relationship of social workers' turnover intention and negatively (-). In other words, the job stress of social worker negatively affects the turnover intention as a risk factor that increases the turnover intention, but the higher the leadership efficacy, the more the effect of job stress on the turnover intention. The implication of this study is that it suggests ways to reduce job stress which affects turnover intention and to enhance the confirmed efficacy as a variable to control the negative impact of job.

TPP와 한일의료산업의 특성과 경영

김대종,노상은,곽미정 한국부동산경영학회 2016 부동산경영 Vol.14 No.-

의료산업은 2012년 기준으로 우리나라 전체 산업에 819억 달러 만큼 파급효과를 주고 있다. 이는 한화로 약 82조원에 이른다. 우리나라 전체산업 중 13위로 매우 높다. 의료산업은 사람의 생명을 다루는 업종으로서, 앞에서 본 것처럼 어느 다른 산업보다 발전가능성이 크다. 삼성전자도 의료산업을 신수종산업으로 선정하고 메디슨을 인수했다. 전 세계 산업 비중에서 전자산업보다도 바이오와 의료산업이 더 크다. 이에 우리나라도 역시 의료산업과 바이오산업 등에 국가의 생산 잠재력을 투입해야 할 필요가 있다. 인구 면에서 우리나라는 중국 미국 등에 비하여 적은편이다. 그러나 스위스 로슈사는 연구개발에 집중하여 타미플루를 독점생산하면서 엄청난 수익을 거두고 있다. 이러한 현실을 감안하여 우리나라도 의료산업에 역량을 집중할 필요가 있다. 이 논문은 “산업연관 분석”을 이용하여 TPP 가입이 한국의료산업에 미치는 영향을 최초로 분석한 것에 의의가 있다. As of 2012, the medical industry in Korea is worth 81.9 billion dollars. In Korean won, it is approximately 82 trillion won, ranking it 13th largest industry in the nation. The medical industry treats human lives, and as seen before, has the highest possibility for growth compared to any other industries. Samsung Electronics selected medical industry as its new industry, along with semiconductors and mobiles, and bought Medison Inc. Biotech and medical industries are fast becoming the most dominant industries, even exceeding electronics. Therefore, it is in our best interest to insert production potential in them at national level. Our productivity to population ratio is smaller compared to China and US, but Roche from Switzerland has focused on R&D and greatly profiting from its invention, Tamiflu. We must also concentrate our competence in medical industry. The significance of this paper is in the fact that it, for the first time, analyzed the impact of joining TPP have on our medical industry, employing the “Interindustry Analysis”.

심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구

김태환,곽노상,김택곤,정사범,고태영,Kim, Tae-Hwan,Kwak, No-Sang,Kim, Taek Kon,Jung, Sabum,Ko, Tae Young 한국터널지하공간학회 2021 한국터널지하공간학회논문집 Vol.23 No.1

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다. Tunnel boring machine (TBM) is widely used for tunnel excavation in hard rock and soft ground. In the perspective of TBM-based tunneling, one of the main challenges is to drive the machine optimally according to varying geological conditions, which could significantly lead to saving highly expensive costs by reducing the total operation time. Generally, drilling investigations are conducted to survey the geological ground before the TBM tunneling. However, it is difficult to provide the precise ground information over the whole tunnel path to operators because it acquires insufficient samples around the path sparsely and irregularly. To overcome this issue, in this study, we proposed a geological type classification system using the TBM operating data recorded in a 5 s sampling rate. We first categorized the various geological conditions (here, we limit to granite) as three geological types (i.e., rock, soil, and mixed type). Then, we applied the preprocessing methods including outlier rejection, normalization, and extracting input features, etc. We adopted a deep neural network (DNN), which has 6 hidden layers, to classify the geological types based on TBM operating data. We evaluated the classification system using the 10-fold cross-validation. Average classification accuracy presents the 75.4% (here, the total number of data were 388,639 samples). Our experimental results still need to improve accuracy but show that geology information classification technique based on TBM operating data could be utilized in the real environment to complement the sparse ground information.

한-중 연소후 CO₂ 포집기술 국제공동연구

이지현,곽노상,심재구,이정현 한국화학공학회 2018 NICE Vol.36 No.1