The objective of this study is to investigate patent trends of Daegu city which tries to introduce environment friendly energy and to develop new technology or new industry sprung from technology convergence on smart decentralized energy technology and other technologies. After applying network analysis to corresponding groups of technology or industry convergence, strategy for future energy convergence industry is provided. Patent data applied in Daegu city area are used to obtain research goal. The technology which contains several IPC codes (IPC Co-occurrence) is considered as a convergence technology. Path finder network analysis is used for visualizing and grouping by using IPC codes. The analysis results categorized 13 groups in energy convergence industry and reclassified them into 3 cluster groups (Smart Energy Product Production Technology Group, Smart Energy Convergence Supply Technology Group, Smart Energy Indirect Application Technology Group) considering the technical characteristics and policy direction. Also, energy industry has evolved rapidly by technological convergence with other industries. Especially, it has been converged with IT industry, and there is a trend that energy industry will be converged with service industry and manufacturing industry such as textile, automobile parts, mechanics, and logistics by employing infrastructure as well as network. Based on the research results on core patent technology, convergence technology and inter-industry analysis, the direction of core technology research and development as well as evolution on decentralized energy industry is identified. By using research design and methodology in this study, the trend of convergence technology is investigated based on objective data (patent data). Above all, we can easily confirm the core technology in the local industry by analyzing the industrial competitiveness in the macro level. Based on this, we can identify convergence industry and technology by performing the technological convergence analysis in the micro level. 1

In biomass gasification, efficiency of energy quantification is a difficult part without finishing the process. In this article, a radial basis function neural network (RBFN) is proposed to predict biomass efficiency before gasification. RBFN will be compared with a principal component regression (PCR) and a multilayer perceptron neural network (MLPN). Due to the high dimensionality of data, principal component transform is first used in PCR and afterwards, ordinary regression is applied to selected principal components for modeling. Multilayer perceptron neural network (MLPN) is also used without any preprocessing. For this research, 3 wood samples and 3 other feedstock are used and they are near infrared (NIR) spectrum data with high-dimensionality. Ash and char are used as response variables. The comparison results of two responses will be shown.

본 연구는 전북산단내 경제력이 취약한 에너지 다소비 중소기업이 많이 입주해 있어 여러 측면에서 온실가스 저감을 위한 지원이 필요하며, 산업단지 내 미활용에너지 등의 에너지 재사용으로 인한 온실가스 저감과 생태산업단지 에너지네트워크 최적화를 위한 에너지실태평가 수립이 필요하다. 산업단지별 업종별 업체수, 대기 및 수질배출사업장, 폐기물 발생량 조사결과, 전주산단 업종별 업체 수는 기계/금속/비금속, 전기/전자, 섬유/의복, 석유/화학업종 순으로 조사되었으며, 대기배출사업장은 기계/금속/비금속업종에서 높게 나타났으며, 수질배출사업장은 음식료업종에서 높게 조사되었다. 폐기물발생량 부문에서는 목재/종이업종에서 사업체수에 비하여 일반폐기물발생량이 많은 것으로 조사되었다. 최적의 에너지네트워크 형성을 위한 전북지역 주요산단은 전주에 2개, 익산에 2개, 군산에 3개, 정읍에 2개, 완주에 1개 산단이 입주해있으며, 에너지실태평가를 위하여 산단 내 에너지 다소비 중소업체의 현황 을 평가하였다. 생태산업단지 네트워크 최적화를 위한 전북지역 내 각 산단별 에너지사용실태 분석결과, 전주산단은 갈탄이, 완주산단은 LNG, 익산산단과 군산산단은 전기가 주요 에너지원 이였으며, 특히, 전주산단의 경우는 온실가스 배출계수가 높은 갈탄에서 배출계수가 낮은 천연가스 및 전기, 또는 재생에너지로의 전환을 통한 에너지네트워크 최적화에 기대된다.

국제유가는 전반적으로 감소하는 추세로 나타나고 있으나 향후 지속적인 상승이 예상되어 신재생에너지 등 대체 에너지에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 국내에서는 자원소비형 성장 사회에서 Zero-Waste 자원순환사회로의 변화를 추구하여 폐기물 정책을 기존 3R(Reduce, Reuse, Recycle)에 Recovery를 포함하여 4R 정책을 제시하였으며 신재생에너지 확보 및 자원순환에 대해 권장하고 있다. 이에 충청권EIP사업단에서 추진하는 본 과제에서는 가연성 및 생분해성 폐기물을 활용한 지역사회 및 산업단지 입주기업으로 스팀을 공급하여 화석연료 사용 절감 및 이산화탄소 발생 저감을 수행하며 폐자원의 이용으로 에너지순환 네트워크 구축을 목적으로 한다. 본 과제에서는 기존 지역 내 자원순환시설에서 발생하는 폐열을 수열 받아 인근 지역 및 기업에 지역난방을 공급하고 있었으며 현재 지역 내 자원순환단지의 조성과 더불어 발생하는 폐열 및 바이오가스를 수열하여 지역사회와 산업단지 간 에너지 네트워크 구축을 통하여 추가적인 수요처 발굴을 통해 스팀을 공급하여 저렴한 에너지원을 공급할 수 있다. 본 과제를 통한 환경적 기대효과는 화석연료 15,667TOE/년, CO2 약 50,000톤/년 이상의 저감효과를 나타낼 것으로 예상되었으며 이로 인하여 폐기물에 대한 에너지화를 수행할 수 있다.