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우리나라의 경우 1990년대부터 환경오염문제의 사회화가 배경이 되어 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 1998년부터 배기가스의 탈황공정이 가동되어 화학석고가 발생하기 시작하였는데 이것이 화력발전소에서 부산물로 나오는 배연탈황석고이다. 국내의 석탄화력 발전소에 설치된 탈황설비는 흡착재로 석회석 분말을 사용하고 부산물로 석고를 생성하는 습식공정으로서, 배연탈황석고는 이수석고(CaSO4⋅2H2O)로 생성되는데, 인산석고와 비교할 때 pH가 중성이며 높은 순도의 균일한 품질을 가지고 있어 발생 전량이 시멘트 및 석고보드 원료로서 재활용되고 있다. 한편 최근 그 수요가 증가하는 고강도콘크리트 혼화재, 슬래그 시멘트에 사용하기 위하여 년간 30만톤 이상 수입되고 있는 천연무수석고는 우리나라에 광물로 부존하지 않는다. 선진국과 마찬가지로 배연탈황 석고가 전량 수입되고 있는 천연석고를 대체할 수 있다는 장점에 대하여 충분히 인식함에도 불구하고, 아직까지 전반적인 기술 기반의 취약성 및 인력 부족으로 석고보드 제조 등 초보적인 수준에 머물러 있으나 최근 콘크리트 혼화재료 제조기업은 중국의 값싼 제품으로 인해 가격 경쟁력을 상실하고 있어 미래 경쟁력 있는 분야로의 전환을 위해 배연탈황 석고를 이용한 고부가성 건설재료 제조 기술에 관심을 가지기 시작하고 있다. 이에 본 연구에서는 지속가능 친환경-고성능 건설용 복합재료의 생산 및 이의 활용 기술을 적극적으로 개발하고자 인공신경망 모델을 활용한 배연탈황석고 모르타르의 배합조건과 물리적 결과값의 데이터를 다양한 알고리즘에 적용하여 이의 분석과 예측의 정확성을 판별하여 기초데이터로 제공하고자 한다.
