철도 인프라 관리자는 용량 증대 요구와 장기적 지속가능성 목표의 균형을 맞추는 데 있어 궤도 열화 심화라는 중대한 문제에 직면해 있습니다. 교통 하중이 주요 열화 원인이지만, 기존 열화 모델들은 궤도 형태에 따라 다양하게 표현되는 광범위한 추가 요인들을 고려합니다. 따라서 철도 궤도 솔루션의 정보에 입각한 선택을 위해서는 이러한 요인들에 대한 포괄적인 이해가 필수적입니다.
이 연구는 자갈 궤도, 비자갈 궤도, 복합 궤도 솔루션(CTS)의 세 가지 철도 궤도 솔루션에 대한 열화 요인의 개념적 프레임워크를 구축했습니다. 30개 열화 모델에 대한 체계적인 문헌 검토를 통해 열화 요인과 궤도 저하를 지배하는 메커니즘을 식별했습니다. 기존 모델에서 보고된 요인들을 종합하는 것 외에도, 검토된 모델에는 명시적으로 나타나지 않지만 광범위한 철도 공학 문헌에서 열화 메커니즘과 일관되게 연관된 다섯 가지 추가 열화 요인을 발견했습니다.
식별된 요인들을 평가하고 주요 열화 원인별로 그룹화한 후, CTS 특정 경계 조건을 반영하도록 조정했습니다. 검토 결과, 기존 열화 모델들이 (i) 궤도 하위 시스템 및 구성 요소의 특성, (ii) 궤도 형태의 설계 특성, (iii) 궤도 전환부의 설계, 위치 및 수량과 관련된 요인들을 불충분하게 다루고 있음을 확인했습니다.
또한, 궤도 지지체의 탄성 계수, 차등 침하의 진폭 및 파장과 같은 열화 관련 매개변수는 CTS 내에서 궤도 형태 적합성을 평가할 때 특별히 고려해야 합니다. 결과적으로 도출된 프레임워크는 열화 요인과 그 상호 관계에 대한 구조화된 개념적 표현을 제공하여, 향후 열화 예측 모델 개발, 수명 주기 비용 평가 및 지속가능성 지향적 의사결정을 지원합니다.
지속가능발전목표(SDG) 달성을 위해 화석연료 차량에서 전기차(EV)로의 전환이 필수적입니다. 그러나 전기차의 에너지 소비량을 정확하게 예측하는 것은 운영 효율성, 경로 계획, 충전 전략에 직접적인 영향을 미치므로 광범위한 전기차 보급에 있어 중요한 과제로 남아있습니다.
본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 XGBoost, Random Forest, 회귀 기반 기법 등 첨단 머신러닝 모델과 통계적 방법을 활용한 혁신적인 데이터 조작을 결합한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 운전 패턴 및 환경 조건을 포함한 차량별 지표를 통합하는 특징 공학(feature engineering)을 통해 모델이 실제 시나리오에 동적으로 적응하도록 설계되었습니다.
제안된 프레임워크는 에너지 소비 예측에서 높은 정확성과 견고성을 입증했습니다. 이는 지속가능한 운송 시스템과 효율적인 에너지 관리를 위한 귀중한 통찰력을 제공하여 SDG 달성에 기여할 수 있음을 시사합니다.
기후변화는 에티오피아 소규모 농가에 심각한 도전 과제를 제기하며, 특히 여성 가구주 농가는 더욱 취약합니다. 본 연구는 에티오피아 남서부 Omo Nada 지역의 여성 가구주 304곳을 대상으로 기후변화 적응 전략을 평가하고, 이들의 전략 선택에 영향을 미치는 요인을 분석했습니다.
기술 통계, 카이제곱 검정, t-검정, 일원 분산 분석 및 다항 로짓(MNL) 모델을 활용하여 데이터를 분석했습니다. 응답자의 92.1%가 기후변화를 인지하고 있었고, 69.7%는 최소 한 가지 이상의 적응 전략을 채택하고 있었습니다.
가장 흔한 전략은 작물-가축 통합(32.2%)이었고, 이어 혼농임업(22.4%), 소규모 관개(9.9%), 토양 및 수분 보전(5.3%) 순이었습니다. MNL 모델 분석 결과, 교육 수준 향상, 신용 접근성, 축산물 보유량, 농업 지도 접촉 빈도, 기후변화 인지가 적응 전략 선택에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
본 연구는 여성 가구주 농가의 적응 역량을 강화하기 위해 신용 지원, 여성 농업 지도사 배치, 성인 교육 및 기후 인식 캠페인 등 맞춤형 제도적 지원의 필요성을 강조합니다.
기후 변화, 생물다양성 손실, 시스템 불확실성 증가는 해안 블루 이코노미에 심화되는 압력으로 작용하며, 이에 따라 회복탄력성이 해안 거버넌스의 핵심 개념으로 부상하고 있습니다. 본 연구는 사회-생태-기술(SET) 시스템 프레임워크를 활용하여 회복탄력성이 실제 어떻게 해석되고 운영되는지 분석합니다. 몰타와 포르투갈 알가르브 지역에 대한 비교 연구를 통해 공공, 민간, 학계 및 시민사회 이해관계자들과의 심층 인터뷰를 진행했습니다.
연구 결과, 회복탄력성은 주로 불확실성 속에서 경제적 연속성을 유지하는 능력으로 인식되고 있었습니다. 생태계는 완충 및 회복 기능으로 가치가 평가되었고, 기술 혁신은 효율성 증대와 인프라 최적화에 집중되어 시스템의 변혁보다는 점진적 적응을 강화하는 경향을 보였습니다. 본 연구는 회복탄력성을 시스템 구성 요소 전반에 걸친 제도적 상호작용과 거버넌스의 과정이자 결과로 개념화합니다.
정책적 함의로서, 본 연구는 회복을 넘어선 변혁적인 블루 이코노미 전략을 위해 예측적 계획, 교차 부문 협력, 장기 투자 전략을 제도화할 필요성을 강조합니다.
기후 변화에 대응하기 위한 에너지 시스템 전환은 다른 지구 한계(planetary boundaries)로의 부담 전가를 피해야 하지만, 대부분의 에너지 모델은 온실가스 감축에만 초점을 맞춰 광범위한 전과정 영향(life-cycle impacts)을 간과하는 경향이 있습니다. 이러한 협소한 접근 방식은 지속가능하다고 여겨지는 시나리오에서도 환경 압력을 기후에서 토지, 물질 또는 생태계로 의도치 않게 전환시킬 수 있습니다.
이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 전과정 평가(life cycle assessment)와 지구 한계 지표를 국가 에너지 최적화 모델에 통합하는 방법론적 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 다목적 최적화 모델에 전과정 및 지구 한계 지표를 통합한 후, 목표 계획법(goal programming)을 사용하여 환경 영향 간의 상충 관계를 특성화하고, 해석 가능한 기계 학습(interpretable machine learning)을 적용하여 복잡한 상충 관계를 시스템 원형(system archetypes)으로 간소화합니다.
벨기에의 2045년 저탄소 시나리오에 적용한 결과, 모든 준최적 경로가 기후 목표를 달성했지만, 가장 관대한 하향 조정 원칙(downscaling principle)에서도 생태독성 및 미세먼지에 대한 한계를 초과하는 것으로 나타났습니다. 이는 탈탄소화만으로는 절대적 지속가능성(absolute sustainability)에 불충분함을 시사합니다. 준최적 공간 탐색과 해석 가능한 기계 학습을 통해 전력화, 수소, 재생 에너지 용량 또는 혼합 전략이 각각 지배하는 네 가지 시스템 구성이 도출되었으며, 이들은 유사한 비용으로도 뚜렷한 환경적 상충 관계를 보였습니다.
본 연구는 에너지 시스템이 절대적 지속가능성 목표에 부합하도록 하는 데 기여하며, 향후 동적 수요 변화 및 행동 적응을 통합하는 방향으로 확장될 수 있습니다.
순환 바이오 경제로의 전환에 따라 농업, 산업 및 합성 폐기물을 고성능 나노섬유로 변환하는 연구가 활발합니다. 본 연구는 다양한 폐기물을 기능성 나노구조로 업사이클링하는 최신 기술을 종합적으로 평가합니다. 정량적 데이터 분석 결과, 폐기물 유래 나노섬유는 여러 산업 분야에서 기존 산업 표준을 충족하거나 능가하는 성능을 보였습니다.
농업 폐기물에서 추출한 섬유는 60~85%의 결정화 지수와 100 MPa 이상의 인장 강도를 나타냈습니다. 합성 폐기물 통합 시 복합재의 굴곡 탄성률은 350% 이상 향상되었습니다. 에너지 및 환경 분야에서는 목재 폐기물 유래 탄소 나노섬유가 약 1300 F/g의 비축전 용량을, 재활용 플라스틱 멤브레인은 3~4 mmol/g의 이산화탄소 포집 능력을 보였습니다.
수처리 분야에서는 염료 및 중금속에 대한 흡착 용량이 350 mg/g을 초과하며, 일부 특수 시스템은 1000 mg/g 이상을 달성했습니다. 또한, 식품 폐기물 유래 생체 활성 추출물로 기능화된 나노섬유는 최대 100%의 항균 억제율과 약 80%의 세포 폐쇄 효율을 보여 임상 의료 분야에서의 잠재력을 입증했습니다.
원료 이질성과 공정 에너지 집약도 등의 과제가 남아있지만, 친환경 제조 및 예측 모델링의 통합은 폐기물 유래 나노섬유의 산업적 실현을 위한 강력한 길을 제시합니다. 이 연구는 첨단 업사이클링이 산업 성장을 자원 고갈로부터 분리하고 지속 가능한 제조 생태계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 함을 강조합니다.
사우디아라비아의 전기차 전환은 국가 지속가능성 목표 달성을 위해 전력망 의존도를 줄이는 확장 가능한 충전 인프라를 필요로 합니다. 본 연구는 리야드와 제다의 주유소 옥상을 활용한 태양광(PV) 기반 전기차 충전 시스템의 예비 계획 평가를 수행했습니다.
Google Earth Pro를 이용해 30개 주유소 옥상 면적을 측정하고, PVsyst 및 HelioScope를 활용하여 잠재적 태양광 발전량을 추정했습니다. 과거 PVsyst 결과(5.968 GWh/년)를 참조하고, 사용 가능한 옥상 면적, 일사량, 운영 유지율을 고려한 시나리오 분석을 통해 연간 3.572~5.640 GWh의 발전량을 도출했습니다.
중앙 시나리오에서 연간 약 71,800~172,400회의 전기차 충전 세션(25, 40, 60 kWh 기준)이 가능할 것으로 추정됩니다. 태양광 발전 단가(LCOE)는 0.053~0.113 USD/kWh, 단순 회수 기간은 6.8~19.0년으로 나타났습니다.
본 연구 결과는 추가적인 현장 조사 필요성을 시사하지만, 전기차 충전 인프라의 완전한 타당성, 국가적 잠재력, 또는 전력망 독립 운영을 확립하지는 않습니다. 향후 충전기, 배터리 저장, 구조 보강, 전력망 개선 등을 포함한 종합적인 평가가 필요합니다.
최근 딥러닝 워크로드의 급증은 데이터센터의 에너지 소비와 탄소 배출량 증가로 이어지고 있습니다. 기존의 탄소 추적 및 정적 스케줄링 시스템은 실제 머신러닝 운영 과정에서 탄소 인식을 구현하기에 역량이 부족하다는 한계가 있습니다.
본 논문에서는 실시간 및 예측 탄소 집약도를 AI 학습 프로세스에 통합하는 탄소 인지 스케줄링 프레임워크인 EcoSchedAI를 제안합니다. 이 시스템은 '탄소 기회 창(carbon opportunity windows)' 개념을 도입하여 저탄소 기간 동안 학습 작업을 선제적으로 스케줄링합니다. 또한, 작업 수준 제약 조건을 통합하여 실제 시나리오에서 유연하고 실용적인 배포를 가능하게 합니다.
EcoSchedAI는 CNN(합성곱 신경망)을 사용하여 기준, 규칙 기반, 강화 학습 기반 접근 방식을 포함한 세 가지 스케줄링 방법과 다중 지역 탄소 평가를 평가합니다. 이를 통해 모델 성능을 유지하면서 최대 9.72%의 탄소 절감 효과를 달성할 수 있음을 입증했습니다.
이 연구는 예측 및 제약 조건 인지 스케줄링 방법이 대규모로 운영되는 친환경 AI 시스템을 구축하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 보여줍니다.
본 연구는 튀르키예의 시설 오이 생산 시스템에 대한 열역학적 및 환경적 성능을 종합적으로 분석했습니다. 킬클라렐리와 코니아 지역을 대상으로, 제품 1톤당 누적 에너지 소비량(CEnC), 누적 엑서지 소비량(CExC), 누적 CO2 배출량(CCO2E)을 산출했습니다. 또한, 엑서지 계산을 기반으로 한 두 가지 중요한 지속가능성 지표인 누적 완성도(CDP)와 재생 가능성 지표(RI)를 평가했습니다.
분석 결과, 킬클라렐리에서는 CEnC 260.16 MJ/ton, CExC 1459.82 MJ/ton, CCO2E 31.13 kg/ton으로 나타났습니다. 반면 코니아에서는 CEnC 324.38 MJ/ton, CExC 2521.12 MJ/ton, CCO2E 50.91 kg/ton으로, 코니아의 관개 및 전력 사용이 에너지 및 엑서지 집약도를 높이는 것으로 확인되었습니다.
엑서지 기반 지속가능성 지표에서 킬클라렐리의 CDP와 RI는 각각 0.73과 -0.36이었고, 코니아는 0.42와 -1.36으로 계산되었습니다. 이는 현재 생산 공정이 비재생 에너지원에 크게 의존하고 있음을 시사합니다.
태양광(PV) 패널을 전력 공급에 통합했을 때, 킬클라렐리의 CDP는 0.73에서 0.77로, RI는 -0.36에서 -0.30으로 개선되었습니다. 코니아에서도 CDP는 0.51로, RI는 -0.96으로 향상되었습니다. 이러한 결과는 PV 통합이 특히 에너지 집약적인 지역에서 재생 가능성 지표를 개선할 잠재력이 있음을 보여줍니다. 최적화된 자원 관리와 PV 시스템을 통해 시설 오이 생산의 지속가능성을 높일 수 있을 것입니다.
열가소성 복합재는 기존 열경화성 시스템 대비 우수한 재활용성, 손상 허용 오차 및 공정 다용성으로 인해 첨단 엔지니어링 소재로 부상했습니다. 본 리뷰는 열가소성 복합재의 최근 발전을 종합적으로 평가하며, 특히 매트릭스 및 보강재 선택, 첨단 가공 기술, 재활용성 및 성능 관련 과제에 중점을 둡니다.
압축 성형, 열성형, 자동 테이프 배치, 현장 통합과 같은 주요 제조 접근 방식의 장점, 한계 및 미세 구조 무결성 및 기계적 성능에 미치는 영향을 비판적으로 논의합니다. 또한, 수명 주기 평가, 재생 가능한 원료 및 수명 종료 관리 전략을 통해 지속 가능성 측면을 검토하여 열가소성 복합재를 순환 경제 기반 응용 분야의 유망한 후보로 제시합니다.
이러한 장점에도 불구하고, 동적 하중, 환경 노출 및 습열 조건에서 장기 내구성 문제는 여전히 중요합니다. 점탄성 손상 진화, 계면 결합, 수분 민감도 및 잔류 응력 발생과 관련된 과제도 논의됩니다.
궁극적으로 본 리뷰는 기존 연구 격차를 파악하고 계면 엔지니어링, 고급 공정 제어, 데이터 기반 모델링 및 지속 가능한 재료 설계에 중점을 둔 미래 방향을 제시하여 자동차, 항공 우주, 해양 및 건설 부문에서 열가소성 복합재의 안정적인 대규모 채택을 가능하게 합니다.
본 연구는 AI 기반 공급망 최적화 과정에서 발생하는 알고리즘 편향, 자동화로 인한 고용 영향, 책임 및 투명성 문제를 포함한 윤리적 쟁점을 탐구한다. 소매, 헬스케어, 물류 등 다양한 산업에서 효율성 증대를 목표로 머신러닝, 예측 분석, 자연어 처리, AI 기술이 활발히 활용되며 재고 추적 및 수요 예측과 같은 작업을 자동화하고 개선하여 비용 절감 및 공급망 유연성을 높이고 있다.
그러나 이러한 기술의 도입은 공정한 의사결정이라는 중대한 윤리적 문제를 야기한다. 훈련된 시스템의 편향은 자원 불균등 분배를 초래할 수 있으며, 이는 필수재보다 고가 상품의 우선순위 지정과 같이 가장 필요한 인구에 대한 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 또한, 물류 산업에서 자동화가 보편화됨에 따라 저숙련 직무를 중심으로 한 일자리 손실 문제도 중요한 쟁점이다.
연구는 AI 시스템이 공정성, 투명성, 책임성 등 윤리적 원칙을 채택해야 함을 제안한다. 기업이 모든 이해관계자에게 공정한 결과를 보장하는 방식으로 AI를 활용하기 위한 실질적인 단계를 제시한다.
궁극적으로 본 연구는 글로벌 공급망 관리에서 효율성 증대와 더불어 공정성 및 지속가능성을 증진하기 위해 AI 활용 시 윤리적 문제에 대한 인식이 필수적임을 강조한다.
인공지능(AI)의 급속한 발전은 환경 지속가능성 증진과 다양한 분야의 디지털 전환을 위한 상당한 잠재력을 제시합니다. 그러나 AI 애플리케이션의 분산성, 데이터 통합의 복잡성, 그리고 명확한 측정 지표의 부재는 지속가능한 관행 지원 능력을 제한합니다.
이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI, 블록체인, 사물 인터넷(IoT)을 융합한 혁신적인 프레임워크인 ‘그린 AI(Green AI)’를 제안합니다. 그린 AI는 에너지 효율을 높이고 탄소 배출량을 줄이며 환경 모니터링 정확도를 향상시키는 확장 가능하고 안전한 아키텍처를 제공합니다.
그린 AI는 IoT 장치를 통해 스마트 그리드, 환경 센서, 에너지 시장에서 실시간 데이터를 블록체인으로 안전하게 관리하여 에너지 거래의 투명성과 책임성을 보장합니다. 또한, 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 재생 에너지 통합을 극대화하고 에너지 수요를 예측함으로써 선제적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
이 통합된 설계는 에너지 시스템의 지속가능성을 향상시키고 비용 효율적인 자원 관리를 위한 재현 가능한 모델을 제공합니다. 그린 AI 프레임워크는 학계, 정책 입안자, 산업 이해관계자들이 지속가능한 발전을 위해 지능형 기술을 활용하고 더 친환경적이고 탄력적인 미래를 만드는 데 중요한 지침이 될 것입니다.
포플러(Populus L.)는 빠른 성장과 높은 생태·경제적 가치로 전 세계 복합영농 시스템의 핵심 수종입니다. 본 연구는 포플러 기반 복합영농 연구의 현황을 종합적으로 분석하여, 지속가능성 증진을 위한 지식 격차와 미래 방향을 제시합니다.
스코푸스 및 Web of Science 데이터베이스에서 PRISMA 가이드라인에 따라 1987년부터 2024년까지 발표된 496편의 동료 심사 논문을 대상으로 서지 계량 및 내용 기반 분석을 수행했습니다.
연구 결과, 2013년 이후 관련 연구가 급증했으며, 농업, 임업, 환경 과학 분야가 주를 이루고 있습니다. 주요 연구 주제는 생산성, 탄소 격리, 생물 다양성, 경제적 타당성 등이며, 다양한 포플러 종과 교잡종이 작물 생산, 토양 개선, 기후 완화, 생태 복원 등에 활용됩니다. 포플러 기반 시스템은 토양 건강, 생물 다양성, 탄소 저장에 상당한 이점을 제공하지만, 밀식 시 빛 경쟁으로 인한 하층 작물 수확량 감소와 같은 나무-작물 상호작용의 상충 관계도 존재합니다.
포플러는 식량, 사료, 목재, 바이오매스 공급부터 미기후 조절, 토양 및 수자원 보호, 서식지 복원 등 다양한 생태계 서비스를 제공합니다. 그러나 지리적 연구 불균형, 사회경제적 장벽, 나무-작물 상호작용에 대한 이해 부족, 장기 모니터링 미흡 등의 한계가 광범위한 채택과 잠재력 실현을 저해하고 있습니다.
인간 활동으로 인한 압력이 전 세계 해양 생태계에 미치는 영향이 크게 증가할 것으로 예상됨에 따라, 지속 가능한 미래를 위한 다중 압력의 누적 효과 분포를 예측하는 것이 필수적입니다. 본 연구는 2050년경 중반기 두 가지 기후 시나리오에서 10가지 기후, 육상 기반, 어업 및 기타 압력이 20개 해양 서식지에 미치는 미래 누적 영향을 10km 해상도로 매핑했습니다.
분석 결과, 전 세계적으로 누적 영향이 2.2배에서 2.6배 증가할 것으로 예측되었습니다. 특히 연안 서식지는 더 높은 영향을 받지만, 원해 지역, 특히 적도 지역에서는 영향 증가 속도가 더 빠를 것으로 나타났습니다.
나아가 해양 자원에 의존하는 많은 국가에서 영향이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 연구 결과는 해양 생태계와 그들이 제공하는 서비스의 보다 지속 가능한 이용과 보호를 위한 전략적 정책 및 관리 방안 수립에 중요한 기반을 제공할 것입니다.
