지속 가능한 발전을 위한 과학 기술에는 어떠한 것이 있는가?
이번 코센 데이를 맞이하여 팀원들은 각자의 전문 지식을 활용하여 열띤 토론을 나누었습니다.
토론에서는 현대 사회의 동력인 전력을 중심으로, 다음의 키워드를 중심으로 다양한 분야의 전문 기술을 융합하는 것으로 인류의 발전에 공헌하는 것을 고려하였습니다.
1. 태양광 발전을 주축으로 한 친환경 발전의 가능성
2. 인공신경망을 이용한 빅데이터 기술의 응용
1. 태양광 발전의 가능성
UNSW는 태양광 발전 연구의 선두주자로서, 현재 다수의 동문이 UNSW에서 연구에 힘쓰고 있습니다. 주요 연구 분야는 태양광 발전에서 핵심이 되는 태양 전지의 셀 효율 개선 등입니다.태양광 발전은 면적당 에너지 생산량이 기존의 전력생산 체제와 타 친환경 전력 발전 기술에 비해서 높은 수준을 유지하고 있습니다. 또한 타 발전소의 유지보수 형태보다 경제성의 측면에서도 장점을 가지고 있습니다.
정책의 측면에서, 2015년 파리 협정 이후 이산화탄소 배출량을 줄이기 위한 적극적인 노력의 일환으로 대한민국 정부는 현재 신에너지 및 재생에너지 개발·이용·보급·촉진법 시행령을 통해 2019년 전체 전기 공급량 중 6%를 태양광을 포함한 재생에너지 의무 공급량으로 규정하고 있으며, 이는 2023년 이후 10% 이상으로 확대될 예정입니다. 또한 개개인의 태양광 발전 사용을 지원하기 위하여 소규모 태양광 발전 시설 설치 시 보조금 지급, 발전 사업자에게 예상 발전 단가에 미치지 못하는 차액만큼을 지원하는 발전 차액 지원 제도 등의 정책이 운용되고 있습니다.
해외의 경우, 유럽에서는 EU 내에서 에너지 그리드를 활성화하여 재생 에너지의 변동성에 대응하고 있습니다. 태양광 발전을 비롯하여 타 신재생 에너지 또한 공급 예측이 매우 어렵지만, 타 국가들과의 연계를 통해 이를 상쇄하고 있습니다. 또한, 수요 관리를 위한 스마트 그리드의 적용은 이러한 신재생 에너지 정책에 날개를 달아주고 있습니다.
이러한 해외의 사례를 볼 때, 국내의 경우 기후와 날씨에 따른 출력 편차, 활용 가능한 대지 면적으로 인한 비용 효율 타당성 등 넘어야 할 산이 많은 것 또한 사실입니다. 또한 지정학적 위치 및 여러 정치적 군사적 리스크로 인하여 한국에는 유럽과 같은 모델을 적용하기가 어렵다는 단점 또한 존재합니다. (조용윤, 김석현, 윤재성, 김문용, 백종호)
태양광 발전에 있어 많은 애로사항을 해결하기 위하여, 빅데이터 프로세싱과 인공신경망 기술의 활용은 필수불가결하다고 생각됩니다.
빅 데이터는 Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value의 5가지 특성에 의해 정의되는데, 전력 수요 예측의 경우 수요자의 다양한 데이터(사용량, 피크 타임 등)를 고려하여 처리함으로써 태양광 발전의 공급과 수요 관리를 개선할 수 있을 것입니다.
또한, 태양광 발전 사업을 시작할 때 최적의 입지, 날씨와 기후 변화의 고려, 지역 주민의 불만 사항 고려 및 지역 사회에 끼치는 영향 등을 분석하는 데에 있어서 빅 데이터와 인공신경망은 최적의 근거를 제공할 수 있을 것입니다. 특히 인공신경망의 경우 빅 데이터를 활용하여 수요 관리에 있어 심층 학습을 실시, 이를 통하여 미래에 사람이 파악할 수 없는 다종다양한 변수를 전부 고려하여 처리해냄으로써 각종 불만과 자연 재해 등에도 완벽하게 대처할 수 있을 것입니다.
3. 결론
전력은 산업시대 이래로 인류가 발전하는 데에 있어 가장 큰 자양분이 되어왔습니다.하지만, 전력 발전을 수행하는 데 있어서 각종 환경 문제 등을 유발해온 것 또한 사실입니다. 이를 보완하고 더 나은 사회를 만들기 위해서는 태양광 발전의 적극적인 도입, 그리고 태양광 발전의 단점을 해소하기 위한 빅 데이터와 인공신경망을 응용한 공학적 기술이 고려되어야 할 것입니다.
이번 코센 데이를 맞이하여 팀원들은 각자의 전문 지식을 활용하여 열띤 토론을 나누었습니다.
토론에서는 현대 사회의 동력인 전력을 중심으로, 다음의 키워드를 중심으로 다양한 분야의 전문 기술을 융합하는 것으로 인류의 발전에 공헌하는 것을 고려하였습니다.
1. 태양광 발전을 주축으로 한 친환경 발전의 가능성
2. 인공신경망을 이용한 빅데이터 기술의 응용
Figure 1 UNSW Solar Energy Laboratory
1. 태양광 발전의 가능성
UNSW는 태양광 발전 연구의 선두주자로서, 현재 다수의 동문이 UNSW에서 연구에 힘쓰고 있습니다. 주요 연구 분야는 태양광 발전에서 핵심이 되는 태양 전지의 셀 효율 개선 등입니다.태양광 발전은 면적당 에너지 생산량이 기존의 전력생산 체제와 타 친환경 전력 발전 기술에 비해서 높은 수준을 유지하고 있습니다. 또한 타 발전소의 유지보수 형태보다 경제성의 측면에서도 장점을 가지고 있습니다.
정책의 측면에서, 2015년 파리 협정 이후 이산화탄소 배출량을 줄이기 위한 적극적인 노력의 일환으로 대한민국 정부는 현재 신에너지 및 재생에너지 개발·이용·보급·촉진법 시행령을 통해 2019년 전체 전기 공급량 중 6%를 태양광을 포함한 재생에너지 의무 공급량으로 규정하고 있으며, 이는 2023년 이후 10% 이상으로 확대될 예정입니다. 또한 개개인의 태양광 발전 사용을 지원하기 위하여 소규모 태양광 발전 시설 설치 시 보조금 지급, 발전 사업자에게 예상 발전 단가에 미치지 못하는 차액만큼을 지원하는 발전 차액 지원 제도 등의 정책이 운용되고 있습니다.
해외의 경우, 유럽에서는 EU 내에서 에너지 그리드를 활성화하여 재생 에너지의 변동성에 대응하고 있습니다. 태양광 발전을 비롯하여 타 신재생 에너지 또한 공급 예측이 매우 어렵지만, 타 국가들과의 연계를 통해 이를 상쇄하고 있습니다. 또한, 수요 관리를 위한 스마트 그리드의 적용은 이러한 신재생 에너지 정책에 날개를 달아주고 있습니다.
이러한 해외의 사례를 볼 때, 국내의 경우 기후와 날씨에 따른 출력 편차, 활용 가능한 대지 면적으로 인한 비용 효율 타당성 등 넘어야 할 산이 많은 것 또한 사실입니다. 또한 지정학적 위치 및 여러 정치적 군사적 리스크로 인하여 한국에는 유럽과 같은 모델을 적용하기가 어렵다는 단점 또한 존재합니다. (조용윤, 김석현, 윤재성, 김문용, 백종호)
Figure 2 인공신경망 도해
2. 빅 데이터와 인공신경망의 응용태양광 발전에 있어 많은 애로사항을 해결하기 위하여, 빅데이터 프로세싱과 인공신경망 기술의 활용은 필수불가결하다고 생각됩니다.
빅 데이터는 Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value의 5가지 특성에 의해 정의되는데, 전력 수요 예측의 경우 수요자의 다양한 데이터(사용량, 피크 타임 등)를 고려하여 처리함으로써 태양광 발전의 공급과 수요 관리를 개선할 수 있을 것입니다.
또한, 태양광 발전 사업을 시작할 때 최적의 입지, 날씨와 기후 변화의 고려, 지역 주민의 불만 사항 고려 및 지역 사회에 끼치는 영향 등을 분석하는 데에 있어서 빅 데이터와 인공신경망은 최적의 근거를 제공할 수 있을 것입니다. 특히 인공신경망의 경우 빅 데이터를 활용하여 수요 관리에 있어 심층 학습을 실시, 이를 통하여 미래에 사람이 파악할 수 없는 다종다양한 변수를 전부 고려하여 처리해냄으로써 각종 불만과 자연 재해 등에도 완벽하게 대처할 수 있을 것입니다.
3. 결론
전력은 산업시대 이래로 인류가 발전하는 데에 있어 가장 큰 자양분이 되어왔습니다.하지만, 전력 발전을 수행하는 데 있어서 각종 환경 문제 등을 유발해온 것 또한 사실입니다. 이를 보완하고 더 나은 사회를 만들기 위해서는 태양광 발전의 적극적인 도입, 그리고 태양광 발전의 단점을 해소하기 위한 빅 데이터와 인공신경망을 응용한 공학적 기술이 고려되어야 할 것입니다.
만남후기
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좋은 시간이 되었습니다.
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발전 사업과 관련하여 다양한 주제로 재미있는 토론이 되었습니다.
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여러 참가자분들의 토론을 참관하게 되어 영광이었습니다.
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태양광 발전의 의의를 설명할 수 있어 뜻 깊은 시간이 되었습니다.
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태양광 발전에 있어 새로운 보완점을 확인할 수 있는 좋은 시간이었습니다.
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딥러닝과 빅데이터 기술이 어떠한 분야에서 긍정적으로 사용될 수 있는지 확인한 시간이었습니다.
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빅데이터 프로세싱을 통하여 지속 가능한 발전에 기여할 수 있다는 점이 좋았습니다.
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공학도 여러분의 심도 있는 토론에 참가하게 되어 영광이었습니다.
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즐거운 식사와 토론에 함께하게 되어 영광이었습니다.