[지상강좌] 공정산업의 용수 및 폐수 최소화를 위한 Water Pinch기술

서론

이 강좌는 네트워크를 실행함에 있어서 고정비 용과 가변비용 뿐만 아니라 오염 물질과 유량 같 은 공정의 제약 조건들을 고려한 공정의 유출용수 의 재사용과 재순환을 혼합시킨 용수 재이용 네트 워크의 설계에 대한 내용을 다룬다. 네트워크를 분석하고 용수 소비를 감소시키기 위해 워터핀치 분석(water pinch analysis)이라 불리는 체계적인 기술이 적용된다. 핀치방법론은 초기에 Manchester University(영국)의 공정통합(process integration) 학과에서 열교환기망(heat exchanger network)의 최적화를 위해 개발하였다. 그 이후에 El-Halwagi 와 Manousiouthakis, Wang과 Smith 등은 원래 열교환망 합성에서 사용되던 원리를 다르게 적용 하여 워터핀치기술을 개발하고 오염을 방지하는 데 성공적으로 기여했다. 워터핀치기술의 초점은 공정용수 재이용을 최대로 하고 배출되는 오염물 의 농도는 높아지게 하는 것인데 설계 단계에서 병목(bottleneck)을 찾고 용수의 사용을 최소화 하는 방법으로 용수 사용 시스템의 그래픽에 기초

한 최대용수 재이용을 목적으로 하는 디자인 방법 이다. 폐수 문제에 핀치분석 원리를 적용한 기초 이론적인 공식화는 El-Halwagi와 Manousi outhakis, Wang과 Smith, Dunn 등에 의해 개발 되었다. 워터핀치기술에는 먼저 공정용수의 이용 현황을 분석하고 경제성을 고려한 최적의 방안을 도출하는 총체적 과정이 포함된다. 그 동안 워터 핀치기술은 산업 전반에 걸쳐 15~40%의 원수와 20~50%의 폐수를 절약함으로써 성공적으로 적 용되어져 왔다.

기본 개념

연구를 위한 시작점으로 모든 공정들은 원수로 채워진 용수 재이용 네트워크이다. [그림 1(A)]는 초기에 고려된 세 가지 공정으로 이루어진 초기의 네트워크를 나타낸다. 흔히 있는 일이지만, 분리 공정으로부터의 모든 유출흐름들은 유출흐름처리 장치에서 동시에 모아지고 처리된다. 이러한 공정 에서 발생하는 용수 및 폐수를 이용하는 방식은 재이용(reuse), 재생후 재이용(regeneration), 재

벨기에 겐트대학 BIOMATH학과,

*포항공대 화학공학과/환경공학부, {cklee, sklight, iblee}@postech.ac.kr

**한국화학연구원 응용화학연구부, [email protected], [email protected], [email protected]

생후 순환 재이용(regeneration recycle)등으로 구분된다.

[그림 1(B)]에서는 예전에 사용된 공정 구조로 써 공정 1에 대한 유입수로 공정 2의 유출용수를 재사용함으로써 최적화한 것이다. 다른 방식으로 재생(regeneration)후 직접 재활용(direct reuse) 또는 순환 재활용(recycle)방법이 있다. 만일 공정 2의 유출용수에 대해서, 만약 단순히 온도만 증가 하고, 오염물질이 공정에 첨가되지 않는다면, 간접 냉각운전으로부터 유출용수 재활용을 생각해 볼 수 있다. 이 유출용수는 종종 다른 공정에 쉽게 사 용될 수 있다.

절수에 대한 연구는 역시 자본지출을 필요로 하

는 용수의 절약 가능성이 있는 사항들로 구성될 것이다. 이는 두 가지의 분리된 과정으로 확인된 다. 첫째, 의미를 두어야 할 기회들이란 한 공정으 로부터 양질의 용수를 얻기 위해 정화된 유출수가 다른 공정의 유입수로서 만족되어야 하는 것[그 림 1(C)], 즉 결국 공정 자체의 유입물로 사용될 수 있어야 하는 것이다. 이러한 단계에서 유입되 는 용수의 질을 만족하기 위해 필요로 하는 제거 비율(removal ratio)로 확인된다. 둘째, 동시에 모 든 유출용수를 취급할 것인가에 대한 평가가 행해 져야 한다. 실제로, 하나의 공정으로 인해, 유출용 수에 중앙 처리장치의 유효기능을 저해하는 오염 물질이 존재할지도 모른다.

1. 워터핀치 이론

1) 공정산업에서 용수의 특성

폐수는 공업용수가 원료물질과의 접촉이 있을 경우(예, 세정작업)에 생성된다. 유출흐름은 또한 보일러, 냉각탑, 이온교환장치로부터의 정화된 흐 름과 막 처리장치의 농축흐름처럼 용수 처리장치 등에서도 방출된다. 그러나 용수흐름의 특징은 일 반적으로 규칙적인 방법으로 설명될 수 있으며 유 량과 오염부하를 사용하여 특징지어질 수 있다.

공정에서 용수의 흐름은 생산흐름으로부터 오염 부하를 받아들인다. 생산흐름에서 오염농도가 감 소함에 따라 용수흐름에서 오염농도는 증가한다.

그림 1. (A) 원수로 된 초기 용수망(Initial network).

그림 1. (B) 직접 재이용을 나타내는 용수망(Direct reuse).

그림 1. (C) 재생을 나타내는 용수망(Regeneration).

그림 2. 농도 대 전달오염물질량으로 나타난 용수 공급.

그림 1. (D) 분산 폐수처리를 나타내는 용수망 (Distributed effluent treatment).

[그림 2]는 오염농도 대 전달된 오염물질에 대한 것으로 물을 사용하는 공정을 나타낸다. [그림 2]

를 작성하기 위해서는 공정수의 유입농도 C

(ppm), 공정수의 유출농도 C

(ppm), 오염부 하 m

(kg/h), 용수유량 m

(t/h) 등의 공정 변수 들을 알아야 한다.

어떤 공정들에서 한 공정으로의 용수의 재사용 가능성을 최대화하기 위하여 가장 가능성 높은 입 구농도가 명확히 규정되어야 한다. 용수를 사용하 는 공정의 입구농도를 변화시키면 출구농도도 변 하게 된다. 최대허용유출농도는 유입농도를 증가 시켰을 때의 결과에 따라 결정되고 비교되어야 한 다. 허용된 최대 입구농도와 출구농도를 설정하면 다음과 같은 시나리오들이 가능하다.

① 입구농도를 최대한으로 하며 공정의 유량을 일 정하게 유지하는 제약을 둔다.

·최종유출농도는 최대한으로 허용된 수준 아래 에 머무른다.

·최종유출농도는 최대허용농도 이상이면 유입 농도는 최대한의 최종유출농도를 만족할 수 있을 정도로 낮추어야 한다.

② 입구농도를 최대한으로 하고 공정 유량을 변화 시킬 수 있다.

최저유량은 최대허용유출농도를 결정하면 얻어 진다. 최대입구농도와 출구농도가 설정될 때의 최 저유량을 한계용수 프로파일이라고 하며 [그림 2]

에서와 같은 좌표에 나타낼 수 있다.

2) 용수 재사용의 가능성 결정요인

실제적인 경우에서는 하나의 공정에서 최적화 되는 것이 아니라 완전한 산업 공정에서 사용되는 용수 사용량을 최소화시킬 필요가 있다. 핀치분석 은 그래프에 기초한 방법이다.

예제 1

[그림 3]은 네 개의 공정단위로 구성된 생산 공 정의 예로 핀치방법론을 설명할 목적으로 한가지 의 오염물질만 고려한다. [표 1]은 초기입구농도 와 출구농도 그리고 실제 유량을 나타낸 기본사례 를 보여준다. 전체 공정은 205ppm의 농도로 지하 수의 순 소비량 200t/h와 200t/h의 유출량을 가진 다. 41kg/h의 전체 오염부하는 하수시스템으로 유출된다.

3) 공정단위별 유량 변화를 통한 공정 최적화

① 한계용수공급량(limiting water flowrate) 공정을 통과하는 유량이 제한되지 않는다면 최 대입구농도와 출구농도가 적용될 때 임계용수공 급유량은 공정을 통과하는 최저유량이 된다. 워터 핀치방법론은 Wang과 Smith에 의해 유량제한이 없는 공정문제에 처음 선보였다. [표 2]에 나타나

표 1. [예제 1]의 기본 공정 데이터

Process 1 2 0 50 40

Process 2 5 0 100 50

Process 3 30 0 300 100

Process 4 4 0 400 10

Overall 41 – – 200

Contami- C in C out Actual

nant load flowrate

[kg/h] [ppm] [ppm] [t/h]

있는 공정의 한계농도를 보면 공정 1에서 입구농 도는 변화하지 않았지만 유량이 반이 됨을 고려하 여 출구농도는 두 배가 되었다. 공정 2에서는 용수 의 재사용을 고려하여 입구농도가 50ppm으로 증 가되었다. 그러나 출구농도는 증가하지 않았다. 따 라서 공정 2에서의 임계용수공급량은 실제유량보 다 더 높다. 공정 3에서 입구농도는 50ppm까지 증가하였고 출구농도는 800ppm까지 증가하였다.

최종 한계용수공급선은 실제의 유량보다 더 아래 에 있다. 공정 4에서는 실제의 유량과 같은 값으로 한계용수공급선을 유지시키면서 입구농도는 400ppm까지 증가하였고 출구농도는 800ppm까 지 같은 양으로 증가하였다.

출입구농도를 변화시켜 전체 공정의 최적화는 용수의 총량을 200t/h에서 90t/h로 떨어뜨리는 결과를 낳게 되는데, 이는 단지 공정 제약에 대한 고찰이 이미 용수의 소비가 줄어든다는 것을 의미 한다.

② 한계합성곡선(limiting composite curves) 최소용수공급량을 계산하기 위한 워터핀치방법 론은 이른바 한계합성곡선에서 시작한다. [그림 4]로부터 네 개의 농도 구간이 분리되는 것이 관 측된다(0-50;50-100;100-400;400-800). 각각의 농도 구간에서 선은 가장 낮은 질량흐름(mass

flow)과 가장 낮은 농도를 가지는 점과 가장 높은 질량흐름과 가장 높은 농도를 가지는 점으로 그려 진다. 이렇게 함으로써 한계합성곡선이 얻어진다 [그림 4(B)]. 전체 공정을 통하는 최소유량은 한 계합성곡선에 대해 총괄용수공급선을 일치시켜 찾는다. 총괄용수공급선의 입구농도는 0이라고 가 정하고 전체 공급 선은 중간 점, 즉 핀치점(pinch point)에서 한계합성곡선과 만난다. 이 예제의 경 우 최소 원수 사용이 90t/h가 된다. [그림 4(B)]에 서 네 공정의 혼합 유출농도, 즉 456ppm이 됨을 관측할 수 있다. 이 유출농도는 일반적인 배출한 계에 대해 계산된다.

[그림 5]는 핀치점에 의해 설정된 90t/h인 유량

Process 1 2 0 100 20

Process 2 5 50 100 100

Process 3 30 50 800 40

Process 4 4 400 800 10

Overall 41 – – 170

Contami- C in C out Actual

nant load flowrate

[kg/h] [ppm] [ppm]

[t/h]

그림 4. (A) 각각의 공정에 대한 용수제한일람(Water limiting profiles).

그림 4. (B) 네가지 공정의 한계합성곡선(Limiting composite line).

을 얻기 위한 가능한 용수망을 나타낸다. [그림 5]

에 표시된 네트워크는 많은 가능한 용수망 중 하 나일 뿐이다. 실제로 각각의 가능한 용수망은 적 용 가능성으로 평가된다. [표 3]과 [표 4]는 다른 공정 단위들의 유량을 보여준다. [표 4]에서 보는 바와 같이, 공정 2 유출량의 일부는 재사용되어 자 기 자신에게 공급된다. 이러한 내부 재순환은 공 정의 좋은 작업을 방해할 수 있는 원하지 않는 요 소들이 모이는 것을 방지하기 위해 아주 작은 비 율로 최소화 시키거나 없애야 한다.

2. 수학적 최적화를 이용한 용수 재이용망 설계 앞에서 기술한 워터핀치 방법은 근본적으로 경

험에 의한 것이고 워터핀치 기술은 여러 가지 오 염물질을 다루기가 어렵다. 본 장에서는 용수 재 이용 네트워크를 분석, 합성, 개선, 설계를 위한 수 학적 최적화 기반 접근법을 소개하고자 한다. 기 본적으로 한가지 세척공정(cleaning process) 이 나 세정공정(rinsing process)에 대한 용수 재이용 방법을 모델링 해보고 여러 가지의 공정용수 재이 용 시스템이 결합된 온구조(superstructure) 모델 을 적용한다.

1) 기본적인 용수 재이용

전형적인 세척/세정 공정에서의 용수 재이용 시스템이 [그림 6]에 나타나 있다. 여기서 물은 M 가지 타입의 오염물질을 제거하는데 사용되고있 다. 시스템의 유입에는 유량 W

인 원수가 두 가지 타입의 재순환 즉, 내부 재순환과 외부 재순환 흐 름과 섞인다. 내부 재순환은 같은 공정의 출구에 서부터 유량(W

), 농도(C

)으로 나오고 외부 재순환은 다른 공정의 출구에서 유량 W

, 농도 C

로 나온다(i=1, 2, ..., M). 이렇게 혼합된 흐름 은 유량 W

, 농도 C

으로 공정에 유입된다. 세척 /세정 공정을 거쳐서 q

만큼의 오염물질을 제거한 흐름의 농도는 C

으로 증가된다. 여기서 공정 설 계의 목적은 원수(fresh water) 사용을 최소화 하 는 것이고, 최적화 문제는 다음과 같이 구성할 수 있다.

그림 5. [예제 1]의 최적 용수망.

w^ir w^er

c^er

wⁱⁿ w^out w^w

w^f Process

1,c^er2, ...,c^erM

cⁱⁿ1,cⁱⁿ2, ...,cⁱⁿM c^out

q1, q2, ..., qM

c^out c^out

1 , 2 , ..., M

그림 6. 단일 세척/세정 공정에서의 일반적인 용수 재이용 시스템.

표 3. 최적 용수망의 원수 사용량

Process 1 20

Process 2 50

Process 3 20

Process 4 0

Flowrate[t/h]

표 4. 용수 재이용의 입출력 데이터

Process 1 Process 4 5.71 Process 2 Process 2 50 Process 3 Process 3 20 Process 4 Process 4 4.29

Flowrate

From To

[t/h]

(1) 제약조건 :

(i) 유입 흐름에서의 물질 수지

(2) (3) (ii) 공정에서의 물질수지

(4) (iii) 공정 이후의 흐름 분기에서 물질 수지

(5) (iv) 공정의 제약조건

(6) (7)

여기서 C

와 C

는 공정의 입구와 출구에 서 허용되는 오염물의 최대 농도이다. 최대 농도 는 보통 공정의 흐름과 물의 흐름에서 물질 전달 의 최소 구동력을 바탕으로 결정된다. 물의 양에 비해 오염물의 양이 무시할만 하므로 물의 흐름은 입구와 출구에서 같은 값으로 유지된다는 가정이 타당하다(즉,

).

2) 용수 재이용망 모델링

용수 재이용 시스템은 기본적으로 용수와 폐수 를 여러 가지 방법으로 분배하는 네트워크이다.

폐수를 최소화하기 위해서는 용수 재이용 네트워 크를 최적으로 디자인 하는 것이 중요하다. 일반 적으로 N개의 기본 용수 재이용 시스템이 있고 각각은 [그림 7]과 같다. 각각의 시스템에서 배출 되는 물의 흐름은 부분적으로 또는 전체가 다른 시스템에 재이용 될 수 있다. 이것은 가능한 모든 재이용 네트워크를 포함하는 온구조이다. 수학적

모델에서 화학반응은 일어나지 않고 모든 용수의 흐름은 혼합이 가능하다고 가정한다. 물론 입구와 출구에서 오염물질 농도는 허용범위를 벗어나지 않아야 하며, 물질전달의 최소 구동력은 유지되어 야 한다.

3) 최적화 모델

N개의 하위공정(sub-process)으로 이루어진 세척 또는 세정 공정에 대해서 M가지의 오염물질 (q

, i∈N; j∈M)이 물을 통해서 제거되어야 한 다. 하위공정 Pi에서 물의 흐름에 최대로 허용되 는 오염 농도가(C

)

, (C

)

로 주어져 있 다. 세척/세정 특성을 만족하면서 최소의 원수 (W

)를 사용할 수 있는 최적의 용수 재이용 네트 워크를 결정해야 한다.

원수 사용을 최소화하는 것은 폐수 재생을 최소 화 하는 것과 동등하다. 이러한 원리는 용수의 재 사용을 최대로 활용하는 설계로 바꾸어 생각할 수

P1

W^f

P2

PN PN-1

WN w WN-1

w W1 w

W2 w W1,2

r

W1,N-1 r

W1,N r

W2,N-1

r WN,N-1

r

WN-1,N r WN-1,2r

WN,2 r W1

f

WN-1 f

WNf WN

in WN

out WN,N

r WN-1

in WN-1

out WN-1,N-1

r W1

in

W2f

W2 in

W1 out

W2 out W1,1r

W2,2 r WN-1,1r WN,1

r W2

r

C1,1, inC1,2,

in C1,M

in C1,1,out

C1,2,out C1,Mout

C2,1, in

CN-1,1, in

CN,1, inCN,2,

in CN,M

in CN-1,2,

in

CN-1,1,

out CN-1,M

CN-1,2, out CN-1,M out

in C2,2,

in C2,M

in C2,1,outC2,2,

out C2,M

out

CN-1,,

out CN,M

CN,2, out out W2,N-1

r

q1,1,q1,2, ... q1, M

q_2,1,q_2,2, ... q_{2, M}

qN-1,1,qN-1,2, ... qN-1, M

q_N,1,q_N,2, ... q_{N, M}

그림 7. 용수 재이용 네트워크의 온구조(Yang et al., 2000).

있다. 다음은 최적화 모델을 제시하였다.

(8) 제약조건:

(i) 흐름 혼합에서의 물질수지

(9) (ii) 흐름 분기에서의 물질수지

(10) (iii) 용수 재이용에서 각 성분의 물질수지

(11)

(12)

(iv) 공정과 환경에서의 제약조건

(13)

(14)

(15) (16) 위의 모델에서 하첨자가 i=j일 경우 W

은 내부 재순환 흐름이고, 그렇지 않을 경우는 외부 재순 환 흐름이다.

용수 재이용 네트워크에서의 비용은 펌프와 파 이프에 한하지만 이 비용은 거의 모든 경우에 공 장 운용 비용에 비하면 무시할 만하다. 더욱이 이 모델에서는 실제적으로 이 비용을 고려하지 않는

다. 시스템 개발에서 불필요한 용수 재이용은 확 실히 제거되어야 한다. 그리고 수학적 방법으로 접근한 최적화 문제는 다른 흐름에 비하여 매우 적은 유량의 흐름을 최적해로 포함시킬 수 있다는 점에 유의해야 한다. 따라서 이러한 부분은 실제 로 제거되어야 하므로 다음과 같은 제약조건을 추 가한다.

(17) 여기서 a와 b는 설계자가 결정하는 분율이다.

여기서 제시된 최적화 문제는 여러 가지 비선형방 법을 이용해서 풀 수 있다. 이 모델은 많은 공정들 이 사전에 주어지므로 비선형 문제가 아니다. 더 욱이 원수는 무한히 사용 가능하므로 상한이 없는 문제이다. 여기서 문제를 풀기 위하여 네트워크 등의 방법을 사용할 수 있다. 비선형 문제에서는 전역 최적 해를 보장할 수 없으므로 초기치를 잘 선택하여 좋은 결과를 얻어야 한다.

워터핀치 방법과 수학적 최적화 방식의 비교 워터핀치는 최소원수유량을 확인하고 이 유량 을 맞추기 위해 재이용 망을 합성하는 단계적 방 식이다. 요약하면 다음과 같다. 첫째, 핀치기술을 이용하여 최소원수유량을 확인한다. 둘째, 예비 용 수 재이용 네트워크을 구축한다. 셋째, 재이용 수 를 줄이면서 경험적인 방법을 통해 예비용수 재이 용 망을 단순화한다. 마지막으로 재이용이 제한된 지역을 확인하고 최소원수유량을 더 줄이기 위해 공정변화를 제안한다. 이 방법은 운전의 병목을 발견하고 기존의 용수이용 망을 개선할 때 효과적 인 방법이다. 따라서 핀치기술에 기반한 방법은 용수 시스템의 물리적인 통찰과 설계특징을 제공 하고 진정한 최소 용수량에 대한 해를 보장한다.

반면에 커다란 문제, 다양한 오염물질, 다양한 운

전제약조건의 경우에 적합하지 않는 단점이 있다.

수학적 최적화 방법은 엔지니어가 미리 설정한 제약조건들에 따라 최소원수유량을 구한다. 워터 핀치 방법과 비교해서 수학적 최적화 방법은 용수 이용 망이 어떻게 구성되어 있다는 이해가 없는

‘black box’ 방식이다. 그러나 커다란 다양한 오염

물질문제의 경우 워터핀치 방법에 비해 장점을 지 닌다. 이 방법은 용수는 모든 다른 공정으로 사용 할 수 있다는 용수이용 망을 가지고 시작하고 최 적용수이용 망 배치에 도달하기 위해 바람직하지 못하거나 실행 불가능한 용수이용은 제거된다. 또 한 이 방법은 용수 재이용공정에 많은 수의 모델 선택이 가능하다. 예를 들어 재이용, 유량 변화, 고 정 유량 등에 대한 모델을 개발할 수 있다. 또한 열교환기, 배관 등의 투자비용과 운전 비용 등을 목적함수에 포함하는 장점을 가진다. 수학적 최적 화는 다양한 민감도 분석이 가능하다는 장점을 가 진다. 그러나 공정 변화나 핀치 위치 등에 대한 어 떠한 통찰도 제공하지 않는 단점이 있다. 또한 비 선형 최적화 문제에 전역해에 대한 보장을 해주지 않고 국소해과 비선형 최적화 알고리즘에서 수렴 하지 않는 단점을 가지고 있다. 이러한 비선형 문제 의 경우 몇 가지 중요 변수에 초기값(initial value) 이 중요한 역할을 한다. 이러한 단점의 보안으로 재이용 망에 핀치기술과 수학적 최적화 방법의 장 점을 보안한 방법을 생각할 수 있다. 먼저 작은 하 위 네트워크를 확인하기 위해 다성분 오염물질 각 각에 대해 핀치기술을 적용하고 이러한 작은 하위 네트워크를 결합하여 모든 오염물질에 환경 규제 치를 충족하는 통합 망을 만든다. 그 후에 핀치기 술에 의해 제안된 설계를 초기값으로 하고 전역 최소유량을 제약조건으로 추가하여 수학적 최적 화 방법을 적용하는 것이다.

이러한 워터핀치와 수학적 최적화 방법은 서로

의 단점을 보안하고 장점을 강화할 수 있다. 엔지 니어나 사용자는 위의 두 가지 방법을 용수망을 설계하는 동안 계속해서 서로 전환할 수 있다. 다 성분이고 많은 수의 공정을 가진 커다란 문제의 경우 수학적 모델로 먼저 시작하여 모델을 만들고 그 후에 단순화된 해에 대해 워터핀치 방법을 사 용하여 시각화가 가능하다. 즉 두 가지 방법은 공 학적 이해와 시각화를 개선하는 워터핀치 방법과 복잡한 문제를 다루는 것이 가능한 수학적 방법의 상호 보완이 가능하다.

결론

본 강좌에서 기술한 워터핀치 기법을 이용할 경 우 생산시설의 전 공정을 고려하여 최적의 공정용 수 재이용 라인을 구축할 수 있어 폐수의 발생량 및 용수 사용량을 획기적으로 절감할 수 있다. 워 터핀치 기술은 용수가 사용되는 공정의 병목을 정 확하게 나타내주는 효과적인 방법이며 용수망의 진보적인 분석을 가능케 한다.

최근의 환경법규강화나 물 부족 현상 심화 같은

환경적 요인과 용수 재사용 및 폐수 절감으로 인

한 운전비용 절감과 같은 경제적 요인으로 많은

관심을 받고 있다. 워터핀치 기술은 환경 개선(폐

수처리장의 방류수의 오염물질 부하 저감, 폐수

및 슬러지 발생량의 저감), 경제성 향상(공정용수

재이용을 통한 공업용수 사용량 절감, 약품비용

및 슬러지 처리비용 절감, 공정 안정화에 따른 유

지비용 절감, 수질 안정을 통한 생산성 향상, 응축

용수 재이용을 통한 에너지 절감), 기술적 효과

(최적 부원료 선정 및 생산공정 최적화, 청정생산

을 통한 제품 및 가격경쟁력 강화, 공정용수 재이

용 최적화 방안 제시, 폐수 재이용을 위한 처리기

술 적용) 등을 기대할 수 있다.

저자약력

1989~1993 연세대학교 화학공학과 학사 1993~1995 포항공과대학교 화학공학과 석사 1995~1998 두산기술원 공장자동화팀 전임연구원 1999~2002 포항공과대학교 화학공학과 박사

2003~현재 벨기에 겐트대학 BIOMATH 박사후 연구원 이창규

1994~2002 경북대학교 화학공학과 학사 2002~현재 포항공과대학교 화학공학과 석사과정

허순기

1993~2000 연세대학교 화학공학과 학사 2000~2002 포항공과대학교 화학공학과 석사 2002~현재 포항공과대학교 화학공학과 박사과정

이인범

1974~1978 연세대학교 화학공학과 학사 1978~1980 한국과학기술원 화학공학과 석사 1980~1982 한국과학기술원 화학공학과 연구원 1982~1987 미국 Purdue Univ. 화학공학과 박사 1988~현재 포항공과대학교 화학공학과 교수 박대식

2002 충남대학교 임산공학과 학사

2001~현재 한국화학연구원 응용화학연구부 기술기능원

김용환

1991 서울대 화학공학과 학사 1996 서울대 화학공학과 박사

1996 삼성종합기술원 신소재연구소 전임연구원 2000 삼성엔지니어링 기술연구소 선임연구원

현재 한국화학연구원 응용화학연구부 선임연구원

송봉근

1983 인하대학교 고분자공학과 학사 1985 인하대학교 고분자공학과 석사 2002 인하대학교 고분자공학과 박사

1985~현재 한국화학연구원 응용화학연구부 책임기술원