본 연구는 한국과 독일 제조업의 전력소비량과 사고사망만인율 간의 상관관계를 실증적으 로 분석하여 산업안전 패러다임 전환의 필요성을 탐구하였다. 2008~2022년까지의 국가 통계자료를 활용하여 상관분석과 자기회귀 오차모형을 적용한 회귀분석을 수행한 결과, 독일은 전력소비 증가 시 사고사망만인율이 감소한 반면, 한국은 일부 업종에서 증가하는 상반된 경향을 보였다. 회귀분석 결과, 독일 금속 업종은 전력소비 1% 증가 시 사고사망만 인율이 4.5% 감소(β=-4.542, p<0.001)한 반면 한국은 0.4% 증가(β=0.417, p<0.01)하여 정반대 방향을 나타냈다. 이는 독일이 기술투자와 예방 중심의 안전관리체계를 통해 생산 성과 안전의 선순환 구조를 확립한 반면, 한국은 생산 중심 구조와 안전투자 불균형으로 인해 재해 위험이 잔존함을 시사한다. 특히 펄프 업종은 한국(β=0.969, p<0.001)과 독일 (β=11.426, p<0.001) 모두에서 전력소비 증가가 재해율 증가로 이어지는 유일한 업종으로, 업종 고유의 구조적 취약성이 국가와 무관하게 작용함을 확인하였다. 한국 내에서도 화학· 정유 등 대기업 중심 업종은 음의 관계를, 금속·펄프 등 중소기업 중심 업종은 양의 관계를 보여 업종 간 안전 수준의 격차가 크게 나타났다. 연구결과를 바탕으로, 안전을 비용이 아닌 생산성 향상의 핵심요소로 인식하는 지속가능한 안전성장 전략을 제시하였다. 또한 전력소비량을 산업재해 위험의 선행경보 지표로 활용하고, 산업·계층별 맞춤형 예방정책을 강화할 필요성을 강조하였다. 본 연구는 에너지·산업안전·ESG 경영을 통합한 분석틀을 제시함으로써 산업안전 연구의 확장된 방향성을 제시하였다. 본 연구가 향후 정량적 근거 기반의 안전정책 수립과 국제비교 연구의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.

해양에너지를 비롯한 신재생에너지를 이용한 분산형 발전시스템 설계의 기초자료로 활용하기 위해 본 연구에서는 도서 주민의 전력소비량을 실측 분석하고 시기별 전력소비 패턴을 개발하였다. 실측조사는 남해안에 위치한 곤리도의 5가구를 대상으로 2010년 10월부터 2012년 2월까지 수행되었다. 월평균 전력소비량은 가구에 따라 12월 혹은 1월에 최대값이 발생하였다. 가구별 월간 전력소비량은 H가구가 J가구보다 2~3배 많았지만 가구별 1인당 월평균 전력소비량은 J가구가 H가구보다 10~30% 가량 많은 것으로 조사되었다. 시각별 전력소비 패턴을 개발한 결과 여름철에는 20시에서 자정 사이에 최대 전력소비가 발생하고, 겨울철은 여름철에 비하여 하루 동안의 전력소비 변화는 완만하지만 18시 이후 자정까지의 시간대에 전력소비가 증가하는 경향을 보였다. 가구별 주중과 주말의 전력소비 패턴은 매우 유사한 것으로 나타났다.

도심지의 열섬(Heat Island)현상과 연안지역의 해풍(海風)의 영향 때문에, 부산, 인천, 목포 등 연안도시의 도심지역과 연안지역의 각 외기 상태가 서로 다르게 나타난다. 이러한 외기조건은 건물의 냉방부하, 난방부하, 전력소비량 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 에너지절약을 위한 건물설계와 운전방법개발을 위해서는 각 지역에 위치한 건물의 에너지소비특성을 파악해야만 한다. 본 연구에서는 연안지역 아파트의 전력소비량에 주목하였고, 부산광역시 영도구에 위치한 세대수가 100세대 이상인 22개 아파트 단지를 대상으로 기간별, 기능별 전력소비량을 조사하였다. 22개 아파트 전체의 세대내 최대전력소비량은 8월에 발생하고 있으나, 공용 최대전력소비량은 1월에 발생하고 있음을 알수 있었다. 한편 연안지역에서는 여름철에 해풍에 의한 자연환기로 인해 냉방용 전력소비가 감소할 것으로 예상하였으나, 조사결과에서는 여름철에 최대부하가 발생하였는데, 이는 해풍에 포함된 염분의 피해를 예방하기 위해 창문을 닫고 전기구동 에어컨으로 냉방하기 때문인 것으로 파악되었다.