전 세계적으로 기후변화 등의 환경 문제와 자원고갈 문제가 심각해짐에 따라 화석연료의 의존 도를 낮추고 탄소중립을 실현할 수 있는 대체 에너지원 확보가 중요해졌다. 이에 따라 국내 발전분야에서 는 중유를 대체할 수 있는 폐자원 유래 바이오중유를 2014년부터 시범보급하여 2019년 상용화를 시작하였 다. 본 연구에서는 2014년 시범보급 시작부터 2023년까지 상용화 기간을 포함한 10년간 국내에서 발전용 연료로 사용된 바이오중유를 대상으로 원료 수급 데이터 및 연료 품질 모니터링 데이터를 연도별로 분석하 여 주요 품질 특성의 변화를 평가하였다. 시범보급 초기에는 저가 원료의 사용 및 연료 제조기술의 부족 등으로 인화점, 동점도, 황분, 회분, 전산가, 금속분, 질소분, 인함량 등 대부분 품질 항목의 변동성이 컸으 나, 2018년까지 시범보급 기간을 거치며 바이오중유 생산사들의 제조기술 및 발전소의 구매 연료 품질 관 리 체계의 발전 등으로 연료 품질이 빠르게 안정화되었다. 이후 상용화 기간을 포함한 2023년까지 인화점 과 황분 함량은 안정적으로 유지되었고, 동점도, 회분, 유동점, 전산가, 금속분, 인 함량 등은 감소 추세를 나타내었으며, 발열량은 증가 추세를 보이는 것으로 나타났다. 10년간 바이오중유의 품질은 시범보급 첫해 를 제외하고 모두 법적인 품질기준을 만족하였고 연료로서의 품질 특성은 안정화되며 개선되고 있는 것으 로 나타났다.

전세계적으로 국제항공 부문의 탄소 감축에 대한 요구가 증가함에 따라 지속가능항공유 (Sustainable Aviation Fuel, SAF)의 사용 확대와 기술개발에 대한 투자가 촉진되고 있다. SAF는 기존 석유 계 항공유 연료와 유사하기 때문에 항공기의 엔진이나 연료 공급 시스템 및 공항의 연료공급 인프라의 구 조적 변경없이 그대로 사용 가능하며(drop-in fuel), 기존 항공유에 일정비율로 혼합하여 사용할 수 있는 장점이 있다. SAF는 전세계적으로 다양한 바이오매스 원료를 사용하여 제조된 바이오항공유(Bio-jet fuel) 와 포집 이산화탄소와 그린수를 사용하여 합성된 재생합성항공유(synthetic-SAF)로 구분할 수 있다. 또한 광합성을 하는 바이오매스를 기반으로 하는 바이오항공유는 전주기평가(life cycle assessment, LCA) 관점 에서 기존 석유계 항공유보다 이산화탄소를 약 80% 저감되며, 탄소중립연료로서 인정받고 있다. 본 논문 에서는 재생합성항공유의 생산을 위한 제조기술로 이산화탄소 포집기술, 역수성가스(Reverse Water-Gas Shift, RWGS) 전환기술, Fischer-Tropsch(F-T) 공정기술과 제조된 재생합성항공유의 연료특성과 제조규 격 및 제조기술 인증에 대한 연구사례를 분석하여 국내 기술개발 필요성과 방향을 제시하고자 한다.

전 세계적으로 배출되는 폐플라스틱을 석유화학제품으로 재활용하는 순환경제가 본격화되고 있다. 따라서, 화학적 재활용 중 하나인 폐플라스틱 열분해유 생산을 위한 파일럿 규모의 시설도 건설되 고 상업적 생산이 시작되고 있다. 본 연구에서는 파일럿 플랜트에서 조건별로 생산된 총 4종의 폐플라 스틱 열분해유를 활용하기 위해 분리된 각각의 유분의 물성 및 구성성분 분석을 통해 나프타, 선박유 및 보일러유 등 다양한 원료‧연료 등으로 사용이 가능한지 확인해보고자 한다. 폐플라스틱 열분해유의 넓은 비점으로 인하여 경질유분은 상압 및 감압증류를 통해 분리하였고, 중질유분은 감압증류를 통해 분 리하였다. 경질유분(fraction 1)은 나프타를 목적으로 물리적 특성, 탄소분포 및 구성성분을 분석하였는 데, 탄소분포, 비점 등은 적합하지만, 초기 폐플라스틱 열분해유에 비해 염소 함량, 올레핀 및 방향족이 높아 전처리공정이 필요하다, 또한 중질유분(fraction 2)은 보일러유 등을 목적으로 할 때, 적합한 밀도, 동점도, 발열량 및 윤활성 등 물리적 특성을 가졌지만, Si 및 전산가 등이 높았다. 분리하고 남은 잔류물 (residue)은 높은 발열량, 낮은 황 함량, 산소 함량 등은 C중유급 연료로서의 사용이 가능할 것으로 판단되었다. 결론적으로, 분리된 폐플라스틱 열분해유에서 분리되는 모든 유분은 전처리만 가능하다면 나프 타 원료뿐만 아니라 저급 연료로도 활용이 가능하리라 판단된다.

As environmental concerns escalate, the increase in recycling of aluminum scrap is notable within the aluminum alloy production sector. Precise control of essential components such as Al, Cu, and Si is crucial in aluminum alloy production. However, recycled metal products comprise various metal components, leading to inherent uncertainty in component concentrations. Thus, meticulous determination of input quantities of recycled metal products is necessary to adjust the composition ratio of components. This study proposes a stable input determination heuristic algorithm considering the uncertainty arising from utilizing recycled metal products. The objective is to minimize total costs while satisfying the desired component ratio in aluminum manufacturing processes. The proposed algorithm is designed to handle increased complexity due to introduced uncertainty. Validation of the proposed heuristic algorithm's effectiveness is conducted by comparing its performance with an algorithm mimicking the input determination method used in the field. The proposed heuristic algorithm demonstrates superior results compared to the field-mimicking algorithm and is anticipated to serve as a useful tool for decision-making in realistic scenarios.

This paper proposes an algorithm for the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem(UPMSP) without setup times, aiming to minimize total tardiness. As an NP-hard problem, the UPMSP is hard to get an optimal solution. Consequently, practical scenarios are solved by relying on operator's experiences or simple heuristic approaches. The proposed algorithm has adapted two methods: a policy network method, based on Transformer to compute the correlation between individual jobs and machines, and another method to train the network with a reinforcement learning algorithm based on the REINFORCE with Baseline algorithm. The proposed algorithm was evaluated on randomly generated problems and the results were compared with those obtained using CPLEX, as well as three scheduling algorithms. This paper confirms that the proposed algorithm outperforms the comparison algorithms, as evidenced by the test results.

In the realm of dental prosthesis fabrication, obtaining accurate impressions has historically been a challenging and inefficient process, often hindered by hygiene concerns and patient discomfort. Addressing these limitations, Company D recently introduced a cutting-edge solution by harnessing the potential of intraoral scan images to create 3D dental models. However, the complexity of these scan images, encompassing not only teeth and gums but also the palate, tongue, and other structures, posed a new set of challenges. In response, we propose a sophisticated real-time image segmentation algorithm that selectively extracts pertinent data, specifically focusing on teeth and gums, from oral scan images obtained through Company D's oral scanner for 3D model generation. A key challenge we tackled was the detection of the intricate molar regions, common in dental imaging, which we effectively addressed through intelligent data augmentation for enhanced training. By placing significant emphasis on both accuracy and speed, critical factors for real-time intraoral scanning, our proposed algorithm demonstrated exceptional performance, boasting an impressive accuracy rate of 0.91 and an unrivaled FPS of 92.4. Compared to existing algorithms, our solution exhibited superior outcomes when integrated into Company D's oral scanner. This algorithm is scheduled for deployment and commercialization within Company D's intraoral scanner.

This study focuses on a job-shop scheduling problem with the objective of minimizing total tardiness for the job orders that have different due dates and different process flows. We suggest the dispatching rule based scheduling algorithm to generate fast and efficient schedule. First, we show the delay schedule can be optimal for total tardiness measure in some cases. Based on this observation, we expand search space for selecting the job operation to explore the delay schedules. That means, not only all job operations waiting for process but also job operations not arrived at the machine yet are considered to be scheduled when a machine is available and it is need decision for the next operation to be processed. Assuming each job operation is assigned to the available machine, the expected total tardiness is estimated, and the job operation with the minimum expected total tardiness is selected to be processed in the machine. If this job is being processed in the other machine, then machine should wait until the job arrives at the machine. Simulation experiments are carried out to test the suggested algorithm and compare with the results of other well-known dispatching rules such as EDD, ATC and COVERT, etc. Results show that the proposed algorithm, MET, works better in terms of total tardiness of orders than existing rules without increasing the number of tardy jobs.

비식용 원료인 Palm Acid Oil, 동물성 폐유지 등은 상대적으로 자유 지방산 함량이 높기 때문에 일반적인 염기 촉매를 이용한 전이에스테르화 반응에 적합하지 않다. 효소 촉매를 이용하면 염기 촉매에서 해결할 수 없는 몇 가지 문제를 해결할 수 있으며, 에너지 소비가 작고, 바이오디젤 부산물인 글리세롤 회수가 쉬우며, 자유 지방산 함량이 높은 트리글리세라이드에 대한 전이에스테르화 반응이 가능하다. 본 연구에서는 고정화 효소 촉매를 이용하여 1 ton/day 용량의 반응기에서 비식용 폐유지를 바이오디젤로 합성하였으며, 반응 공정의 변수를 최적화하였다.

바이오디젤은 동물성 유지, 식물성 유지와 그 부산물 등의 원료를 사용하여 지방산 메틸에스테르 형태로 제조된 연료이며, 석유계 에너지를 대체할 수 있는 바이오연료로 각광받고 있다. 그러나 바이오 디젤은 저장 및 유통 과정에서 불포화 지방산 메틸에스테르가 산화되면서 연료의 품질이 저하되거나 자동차 엔진부품을 부식시키는 등의 문제를 일으킨다. 따라서 본 연구에서는 바이오디젤의 품질과 산화 특성이 산화 안정성에 미치는 영향을 알아보고, 이와 관련된 평가 방법에 대해 기술하였다. 또한 바이오디젤의 산화 안정성 단점을 개선할 수 있는 방안을 고찰하였다.

바이오중유란 다양한 동·식물성 유지, 지방산 메틸에스테르, 지방산 에틸에스테르 및 그 부산물 을 혼합하여 제조된 제품이며, 국내 기력 중유발전기의 연료(B-C)로 사용되고 있다. 그러나 이러한 바이오 중유의 원료 조성 때문에 발전기의 보일러로 이송되는 연료펌프, 유량펌프, 인젝터 등의 연료 공급시스템 에서 마찰마모를 유발할 경우 심각한 피해를 초래 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 발전용 바이오중유의 다양한 원료들의 연료특성과 이에 따른 윤활성을 평가하고, 발전기의 마찰마모 저감을 위한 발전용 바이오 중유의 연료 구성 방안을 제시하였다. 발전용 바이오중유 원료물질의 윤활성(HFRR)은 평균 137 μm이며, 원료물질에 따라 차이가 있으나 60μm ~ 214 μm 분포를 보이고 있다. 이 중 윤활성이 좋은 순서는 Oleo pitch > BD pitch > CNSL > Animal fat > RBDPO > PAO > Dark oil > Food waste oil이다. 발전용 바이오중유의 원료 물질 3종으로 구성된 바이오중유 평가시료 5종에 대한 윤활성은 평균 151 μm이며, 101 μm ~ 185 μm 분포를 보이고 있다. 이 중 윤활성이 좋은 순서는 Fuel 1 > Fuel 3 > Fuel 4 > Fuel 2 > Fuel 5이다. 바이오중유 평가시료(평균 151 μm)는 C중유(128 μm) 대비 낮은 윤활성을 나타내었다. 이는 발전용 바이오중유가 지방산 물질로 구성되어 있어 C중유보다 파라핀, 방향족 성분 함량이 낮아 점도 가 낮고, 산가가 높기 때문에 산성 성분에 의한 윤활막 형성 저해에 따른 것으로 판단된다. 따라서, 적정 수준의 마찰마모 저감을 위해 윤활성을 증가 시킬 수 있는 바이오중유의 원료로서 Oleo pitch, BD pitch를 60% 이상 함유할 경우 연료 제조 시 윤활성 증가가 예상된다.

With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.

식물성 오일을 이용한 바이오 항공유의 제조공정에서 탈산소 반응의 적절한 운전조건 선정을 통한 생성물 물성 최적화는 최대의 바이오항공유 수율을 얻기 위해 필수적인 요소이다. 이에 따라 팜유의 탈산소화 반응이 1 wt.% Pt/Al2O3촉매가 장입된 내경이 1인치인 고정층 반응기에서 수행되었다. 업그레이딩 공정을 통하여 수송 연료로 활용될 수 있는 액체 생성물(organic liquid product)은 가스 크로마토그래피 방법으로 그 조성을 분석하였다. 피드 내의 팜유/수소 비율과 수소 압력은 탈카르복실레이션과 수첨탈산소 반응에 영향을 주어 생성물의 조성 변화를 초래하였다. 반응 온도가 증가함에 따라 탈산소 생성물의 연속적 크래킹 반응이 촉진되어 C5~C14영역의 생성물 조성이 증가하였다. 본 연구의 결과는 팜유의 탈산소화 반응 특성의 이해 뿐 아니라 연속 공정인 수첨 업그레이딩 공정을 통한 바이오 항공유의 제조에 도움을 줄 수 있다.

액상 바이오연료를 생산할 수 있는 하수슬러지는 자국의 에너지 안보와 지속가능한 생산이 가능하고 경제적인 원료로 여겨지고 있다. 열화학적 기술은 하수슬러지를 에너지화, 연료화할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 일반적으로 하수슬러지는 수분 함량이 80% 이상으로 높은 금속 함량과 14 ~ 20 MJ/kg의 발열량을 갖고 있다. 본 논문에서는 하수슬러지를 활용한 액상 바이오연료를 생산하는 열분해 반응, 전이에스테르화 반응, 초임계 반응 기술에 대해 살펴보고자 한다. 또한, 하수슬러지 유래 액상 바이오연료의 연료적 특성과 액상 바이오연료와 관련한 국내 법에 대해 검토하였다.

본 연구에서는 자원내 포함된 역청의 경질화 과정에서 배출 및 회수되는 가스상 물질 및 고체상 물질을 활용하기 위한 기초 성상이 조사되었다. 이를 위하여 열분해 온도 별 역청성 오일의 전환에 대한 열분해반응 기초특성이 조사되었다. 또한 실험실 규모의 고정층 반응기를 이용하여 반응온도에 따른 가스 및 고체상 분산물의 특성을 조사하였다. 그 결과 550 ℃에서 약 17%의 오일 수율을 얻었으며, 부산물로는 CH4, CaCO3 및 CaO를 회수할 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 폴리스타렌(PS) 수지의 유화공정 효율성 향상을 위해 저온열분해 회분식 반응기를 이용하여, 단일 PS 수지와 Co 및 Mo 촉매를 각각 첨가한 PS 수지를 반응온도(425, 450, 475℃), 반응 시간(20~80분, 15분 간격), 촉매 농도변화에 따른 PS수지의 액화생성물 전환율을 측정하였다. 최적의 열분해 조건은 반응온도 450℃, 반응시간 35분으로 판단되며, 전환된 액화생성물의 주요 성분은 GC/MS 분석결과 스타이렌 및 벤젠유도체가 대부분으로 나타났다. 생성물은 산업통상자원부에서 고시 한 증류성상 온도에 따라 가스, 가솔린, 등유, 경유, 중유로 분류하여 그 수율을 측정하였다. 그리고 45 0℃ 반응온도에서 촉매 사용에 따른 전환율은 Co 촉매 > Mo 촉매 > 무촉매 순이었으며, 생성물 중 가 스, 등유, 경유수율은 Mo 촉매, 가솔린은 무촉매, 중유는 Co 촉매에서 우수한 것으로 나타났다. Co 및 Mo 촉매 혼합 농도별 전환율 및 열분해 생성물 수율은 Co 촉매 100% 사용 시 가장 우수한 것으로 판 단된다.

Maritime transport is now regarded as one of the main contributors to global climate change by virtue of its CO2 emissions. Meanwhile, slow steaming, i.e., slower ship speed, has become a common practice in the maritime industry so as to lower CO2 emissions and reduce bunker fuel consumption. The practice raised various operational decision issues in terms of shipping companies: how much ship speed is, how much to bunker the fuel, and at which port to bunker. In this context, this study addresses an operation problem in a shipping companies, which is the problem of determining the ship speed, bunkering ports, and bunkering amount at the ports over a given ship route to minimize the bunker fuel and ship time costs as well as the carbon tax which is a regulatory measure aiming at reducing CO2 emissions. The ship time cost is included in the problem because slow steaming increases transit times, which implies increased in-transit inventory costs in terms of shippers. We formulate the problem as a nonlinear lot-sizing model and suggest a Lagrangian heuristic to solve the problem. The performance of the heuristic algorithm is evaluated using the data obtained from reliable sources. Although the problem is an operational problem, the heuristic algorithm is used to address various strategic issues facing shipping companies, including the effects of bunker prices, carbon taxes, and ship time costs on the ship speed, bunkering amount and number of bunkering ports. For this, we conduct sensitivity analyses of these factors and finally discuss study findings.

This study focuses on the formation of input release lots in a semiconductor wafer fabrication facility. After the order-lot pegging process assigns lots in the fab to orders and calculates the required quantity of wafers for each product type to meet customers’ orders, the decisions on the formation of input release lots should be made to minimize the production costs of the release lots. Since the number of lots being processed in the wafer fab directly is related to the productivity of the wafer fab, the input lot formation is crucial process to reduce the production costs as well as to improve the efficiency of the wafer fab. Here, the input lot formation occurs before every shift begins in the semiconductor wafer fab. When input quantities (of wafers) for product types are given from results of the order-lot pegging process, lots to be released into the wafer fab should be formed satisfying the lot size requirements. Here, the production cost of a homogeneous lot of the same type of product is less than that of a heterogeneous lot that will be split into the number of lots according to their product types after passing the branch point during the wafer fabrication process. Also, more production cost occurs if a lot becomes more heterogeneous. We developed a multi-dimensional dynamic programming algorithm for the input lot formation problem and showed how to apply the algorithm to solve the problem optimally with an example problem instance. It is necessary to reduce the number of states at each stage in the DP algorithm for practical use. Also, we can apply the proposed DP algorithm together with lot release rules such as CONWIP and UNIFORM.