서론

산업화 이후 지구 평균 기온은 약 1.1℃ 상승했으며, 기후 위기는 전 세계적으로 심화되고 있다. 특히 기온 상승이 1.5℃를 넘으면 해수면 상승, 기상 이변, 생태계 붕괴 등 돌이킬 수 없는 피해가 예상된다. 이 같은 우려에 대응해 국제사회는 탄소중립 협력을 강화하고 있으며, 대한민국도 ‘2050 탄소중립’을 선언하고, 국가 온실가스 감축 목표(NDC)를 수립해 에너지·산업·수송 부문별로 단계적 감축 로드맵을 추진 중이다. 특히 철강, 정유, 시멘트 등 국가 산업구조의 중추를 이루는 고탄소 배출 산업의 감축은 단순 규제 대응을 넘어 산업구조 재편과 패러다임 전환을 요구한다. 시멘트 산업은 주원료인 석회석( CaCO₃)의 고온 열분해와 화석연료 사용으로 다량의 이산화탄소가 발생하는 대표적 고탄소 산업으로, 신속한 감축 방안 마련이 필요하다. 이 가운데 폐합성수지(Waste Synthetic Resin, WSR)와 같은 가연성 폐기물을 대체연료로 활용하는 기술은 화석연료 의존도 저감과 자원순환 촉진 측면에서 유망하다. 그러나 WSR은 조성과 물성이 불균일하여 연소 안정성 확보와 발열량 예측이 어렵다. 특히 시멘트 소성로 메인 버너에 적용할 경우 화염 안정성, 배출가스 조성, 소성대 온도 분포 등 다양한 물리·화학 인자가 복합적으로 상호작용 하므로, 단순 실험만으로는 소성로 내 복잡한 반응 메커니즘을 이해하기 어렵다. 이에 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 활용한 체계적 접근이 필요하다. 기존 연구는 CFD를 통해 대체 연료 연소 특성을 다각적으로 분석해 왔다. Cecilio et al. (2023)은 2차 공기량 변화의 영향을, Mikulcic et al. (2019)은 바이오매스 혼소율에 따른 국부 과열 현상을, Liedmann et al. (2017)은 분사 조건 최적화를 통한 화염 안정성 개선을 제시하였다. 또한 Shu et al. (2024)과 Ying et al. (2018)은 산소 부화량 변화에 따른 NOx 저감 메커니즘을 평가했다. 그러나 다수 연구가 단일 변수에 초점을 두어, 여러 운전 인자의 상호작용, 조건별 변수 우선순위 및 민감도를 체계적으로 정량 평가한 사례는 제한적이다. 본 연구는 시멘트 소성로 메인 버너에서 미분탄-WSR 혼소 공정을 대상으로 3차원 CFD 해석을 수행하고, 1차 공기량, 산소 부화량, WSR 입자 크기, 이송 공기 속도 등 주요 운전 인자의 민감도를 Meta-model of Optimal Prognosis(MOP) 기반으로 정량화한다. 이를 통해 WSR 혼소 시 화염 안정성 확보, 소성대 온도 균일화, NOx 배출 저감에 기여하는 핵심 제어인자의 우선순위를 도출하고, 현장 적용 가능한 정량적 운전 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.

2. 이론 및 방법

2.1 전산유체역학(CFD)
본 연구에서는 소성로 메인 버너의 복잡한 유동 및 반응 메커니즘을 수치적으로 모사하기 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)을 적용하였다. CFD 해석은 주로 Eulerian과 Lagrangian 두 가지 관점에서 수행된다. Eulerian 관점에서는 고정된 공간 내에서 유동장의 속도 및 압력 분포를 제어 체적(Control volume) 단위로 기술하며, 이 과정에서 비선형 편미분방정식을 수치적으로 해결한다. 반면 Lagrangian 관점은 개별 입자의 경로를 추적해 입자와 유체 간의 복잡한 상호작용을 규명하는 데 유용하다. CFD 해석은 질량, 운동량, 에너지 보존의 물리 법칙에 근거하며, 주요 지배 방정식은 다음과 같다.

 ρ는 밀도(density), 는 속도 성분(velocity component), 은 화학반응에 따른 질량 Source (mass source term)을 나타낸다.

ρ는 정압(static pressure), 는 중력가속도 성분, τij 는 응력 텐서(Stress Tensor)이다. 점성 유체의 응력 텐서는 변형률의 함수로 다음과 같이 정의된다.

 

는 혼합물의 총 엔탈피, 는 열전도, 는 번째 성분의 확산 플러스, 는 화학반응 및 복사에 의한 엔탈피 Source 항 이다. 혼합물의 전체 엔탈피 는 각 성분의 몰수와 기준상태(reference state) 엔탈피, 비열 적분으로부터 계산된다. 여기서 는 기준 온도,는 현재 온도다.

2.2 민감도 분석
연구 대상의 핵심 운전 변수에 따른 결과 변동성을 정량화하기 위해 민감도 분석을 수행하였다. 전통적 인과관계 도출방법은 직관적이나 변수 간 상대적 영향도 평가에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Ansys optiSLang 소프트웨어를 활용해 민감도 평가를 진행하였다. 민감도 분석은 각 변수의 분산 기여도를 바탕으로 출력 변수에 미치는 영향을 비율로 산출하며, 이를 통해 각 운전 조건의 상대적 중요도를 도출한다. 분석 절차는 [그림 1]과 같다. 민감도는 식(7)과 같은 다변수 함수에서 특정 입력 변수( )가 전체 출력()의 분산에 미치는 영향을 나타내는 식(8)의 1차 민감도 지수(first-order sensitivity index, )로 정량화된다.

여기서 는 출력 변수(Output or Respose), 은 무작위 입력 변수(Random input parameter), 는 무조건 부분산(Unconditional variance), 는 입력 변수 의 변동에 의한 조건부 분산(Conditional variance)을 의미한다.

 

 

3. Main Burner 모사

3.1 형상 및 격자
미분탄과 폐합성수지(WSR)를 개별 또는 동시 주입할 수 있도록 설계된 핵심 장치다. 해석에는 실제 운전 조건을 반영하여 스월 채널만 개방된 Swirl 100% 조건을 고려하였다. [그림 2]는 본 연구에 사용한 버너의 단면 구조를 나타낸 것으로, 중앙의 미분탄 채널을 중심으로 내부에 폐합성수지 채널, 고순도 산소(99.9%)와 1차 공기(축방향·회전 성분) 채널이 동심원 형태로 배치된다. 이러한 구성은 연료-산화제 혼합과 화염 안정성을 향상시켜 연소 효율을 높이도록 설계된 것이다. [그림 3]은 메인 버너-킬른 해석 영역과 격자를 나타낸다. 해석 영역은 버너가 장착된 킬른 구간 전체를 포함하여, 길이는 50m로 메인 버너에서 형성된 화염이 소성대까지 발달하는 주요 반응 구간을 모두 포함한 영역이다. 버너 인근 킬른 전면과 후면에는 외부 계통과의 연계를 단순화하여 모사하기 위해 각각 pressure outlet 경계 조건을 부여하여, 외기압과의 차이에 따른 자연 유입 및 배기 흐름이 형성되도록 하였다. 킬른 벽면은 no-slip 조건을 적용하고, 현장 조건을 반영하여 4 rpm으로 설정하였다. 모든 경계 조건은 대상 버너의 설계 제원과 실제 운전 조건을 기준으로 부여하였다. 해석 격자는 ANSYS Meshing을 이용해 생성하였으며, 총 7.5~8백만 개의 육면체 셀로 구성하여 해석 정확도와 수치적 안정성을 확보하였다. 화염 형성부의 해상도 확보를 위해 버너 노즐 주변과 축 방향 초기 혼합 구간에 국부 격자를 세분화하여, 초기 혼합 및 연소 거동을 보다 정밀하게 해석하고자 하였다.

[그림 2] Schematic cross-section of main burner

3.2 해석 모델 및 상세 조건
본 연구의 CFD 해석은 상용 전산 유체 해석 코드인 Ansys Fluent를 이용하여 수행하였다. 미분탄과 폐합성수지(WSR)의 혼합 연소는 Fluent의 Coal Calculator 모듈로 모사하였으며, 각 연료의 공업분석(Proximate Analysis)과 원소분석(Ultimate Analysis) 데이터를 입력값으로 사용하였다. 연소 과정에서 방출되는 휘발 성분은 물질 및 에너지 수지에 기반한 등가 기체연료로 모델링하였고, 사용 연료의 조성과 발열량은 Table 1에 정리하였다. 연소 화학반응은 FR/ED (Finite-rate/Eddy dissipation model) 총괄 반응 모델을 적용하였다. 이 모델은 연료 조성의 불확실성이 크고 상세 화학반응 적용이 어려운 조건에서, 계산 비용을 과도하게 증가시키지 않으면서 전체적인 연소 특성과 NOx 배출 경향을 분석하는 데 적합하다. 에너지 방정식을 활성화하여 온도 분포와 열전달을 고려하였으며, 난류는 Realizable k−ε 모델, 복사열전달은 Discrete Ordinates (DO) 복사 모델을 사용하였다. 오염물질 분석은 Ansys Fluent의 후처리(Post-processing) 방식으로 평가하였다. 계산된 온도, 압력, 산소 및 연료 농도장을 기반으로 연소 후 NOx 생성 반응을 추가 계산함으로써, 고온 연소 시스템과 복잡한 반응 메커니즘을 갖는 경우에도 NOx 배출량을 효율적으로 예측할 수 있다.

[그림 3] Computational domain and mesh configuration

 

4. 해석 결과 및 고찰

4.1 1차 공기량 변화에 따른 연소 특성

1차 공기는 버너 내에서 연료와 공기의 혼합, 국소 산소 농도, 난류 강도, 화염 구조 형성에 결정적 영향을 미친다. 본 연구에서는 Table 3 조건에 따라 1차 공기 총량을 2.14, 2.49, 2.85 kg/s로 변화시켜 영향을 분석하였다.

[그림 4]는 연료 대체율 10~30% 조건에서 킬른 축 방향 위치에 따른 선회 강도(Swirl Intensity) 분포를 나타낸 것이다. 1차 공기량이 증가함에 따라 전 구간에서 선회 강도가 전반적으로 상승하는 경향을 보이며, 대체율 조건과 무관하게 보다 일관된 선회 강도장이 형성되어 화염 안정화에 기여하는 것을 확인할 수 있다. 특히 약 10-15 m 구간에서 국부 최댓값이 나타나 주요 혼합 영역임을 시사한다. [그림 5]는 연료 대체율에 따른 1차 공기량 변화가 소성대(5-20m) 내 화염 평균온도 [그림 5(a)]와 NOx 배출[그림 5(b)]에 미치는 영향 비교한 결과이다. 평균 화염 온도는 1차 공기량 증가에 따라 감소하였다. 이는 과도한 1차 공기 유량이 체류 시간을 단축시키고, 추가 공기로 인한 희석 효과로 연료의 열 손실을 유발한 결과로 해석된다. 또한 연료 대체율이 높을수록 WSR의 낮은 발열량에 의해 총열량이 감소하여 평균 온도가 더 낮게 나타났다. 온도 분포를 추가로 분석한 결과, 평균 온도는 감소하지만 화염 중심부 최고 온도는 크게 감소하지 않았으며, 일부 구간에서는 연료-공기 혼합 개선에 따라 보다 뚜렷한 국부 고온 부(hot spot)가 형성되는 것으로 나타났다. 1차 공기량 증가로 화염 내 산소 농도가 상승하고, 이와 동시에 고온 영역의 체류 시간이 확보되고 유지되면서 thermal NOx 생성에 유리한 조건이 지속되기 때문으로 판단된다. NOx 배출은 1차 공기량이 증가할수록 거의 선형적으로 증가하였다. 특히 낮은 연료 대체율에서 증가 기울기가 크게 나타났으며, 높은 연료 대체율 조건에서는 증가 폭이 완화되었다. 이는 대체율 증가에 따른 온도 수준 하강과 고온 체류 영역 축소로 thermal NOx 형성이 억제되기 때문으로 판단된다. 결과적으로, 1차 공기량 증가는 혼합 특성과 안정성 개선 유발하며, 고 대체율 운전 시 적정 1차 공기량 설정과 산소 부화의 동시 최적화가 필요함을 시사한다.

4.2 산소 부화량 변화에 따른 연소 특성

[그림 6] Correlation between oxygen enrichment flow rate temperature and NOx (by substitution ratio)

4.3 대체연료 입자 크기 변화에 따른 연소특성

[그림 7] Correlation between particle size temperature and NOx (by substitution ratio)

4.4 이송 공기 유속 변화에 따른 연소 특성

연료 입자 크기와 함께 중요한 인자는 입자 이송 공기의 유속이다. 이송 공기 유속은 연료 입자의 분산도, 체류시간, 점화 위치, 혼합 특성을 좌우하는 변수로, 적정 유속은 균일한 분산과 안정적 이송을 확보하여 연소 효율과 배출가스 특성에 직접적으로 영향을 미친다. 유속이 지나치게 낮으면 입자 침강과 배관 내 퇴적으로 공급 불안정이 발생하고, 과도하게 높으면 입자 파손과 킬른 내 과도한 난류로 연소 불안정이 유발될 수 있다. 본 연구에서는 Table 3의 기준을 유지한 상태에서 이송 공기 유속을 15, 25, 35 m/s로 변화시키며, 킬른 내 연소 특성과 배출가스에 미치는 영향을 분석하였다. [그림 8]은 대체연료 이송 공기 유속 변화에 따른 평균 화염 온도 [그림 8(a)]와 NOx 배출[그림 8(b)] 에 미치는 영향을 비교한 결과이다. 모든 연료 대체율에서 이송 공기 유속이 증가하면 평균 화염 온도가 상승하였다. 이는 유속 증가로 입자 분산과 연료와 공기 혼합이 개선되고 난류 발생량이 커져 반응 속도가 증가한 결과로 해석된다. 특히 대체율이 높을수록 유속 증가에 따른 온도 상승효과가 더 크게 나타나는데 WSR의 낮은 밀도와 불규칙 형상이 분산 민감도를 높였기 때문으로 생각된다. 동일 유속에서 대체율이 낮을수록 높은 온도가 유지되었으며, 이는 석탄의 높은 발열량과 안정적 연소성을 반영한다. 이송 공기 유속 증가에 따라 온도 상승과 함께 NOx 배출 농도도 증가하는 경향을 보였다. 다만 연료 대체율이 높아질수록 전반적인 NOx는 상대적으로 낮게 나타났는데, 이는 WSR 비율 증가로 유효 열투입과 최고온도 및 고온 체류가 제한되어 thermal NOx 형성이 상대적으로 억제되기 때문으로 판단된다.

[그림 8] Correlation between moving air temperature and NOx (by substitution ratio)

4.5 메타모델(MOP) 기반 제어인자 민감도 분석

앞선 4.1~4.4절에서는 Swirl 강도 100% 조건에서 개별 제어인자 변화에 따른 연소 특성을 분석하였다. 그러나 실제 운전 조건에서는 여러 인자가 동시에 변화하며 상호작용하기 때문에, 단일 변수 분석만으로는 시스템 거동을 충분히 설명하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기준 조건에서의 Swirl 강도 변화(0%, 50%, 100%) 를 추가한 전체 CFD 해석 데이터를 기반으로, 메타모델(Meta-model of Optimal Prognosis, MOP) 민감도 분석을 수행하였다. 이를 통해 각 제어인자가 킬른 평균 온도와 NOx 배출에 미치는 상대적 영향도를 정량적으로 평가하였다. 민감도 분석은 연료 대체율 10%, 20%, 30% 별 각 11개 운전 조건, 총 33개 케이스를 대상으로 수행하였다. 샘플 수가 제한되어 6개 변수 간 복잡한 교호작용까지 세밀히 분석하기엔 한계가 있으나, Fig. 9에 제시한 바와 같이 메타모델의 예측 정확도(CoP)는 모든 항목에서 90% 이상을 기록하여 주효과(main effect) 분석에는 충분한 신뢰성을 확보하였다. [그림 9]의 결과에 따르면, 킬른 평균 온도는 연료 투입량(56.6%)과 산소 부화량 (36.3%)이 전체 영향도의 92.9%를 차지하며 가장 지배적인 인자로 나타났다. Swirl 강도와 이송 공기 유속 등 다른 변수들의 영향도는 미미하거나 통계적으로 유의하지 않았다. NOx 배출에 대해서는 연료 투입량(47.9%)과 산소 부화량(30.7%)이 주요 인자로 나타났으며, 이송 공기 유속(11.2%), 입자 크기(6.2%), 1차 공기량(6.0%)도 일정 수준의 기여도를 보였다. 이는 NOx가 화염 온도뿐 아니라 연료-공기 혼합 특성 모두에 민감하게 반응함을 시사한다. 반면 CO 배출은 산소 부화량(31.5%), 입자 크기 (30.6%), 이송 공기 유속(22.8%) 등 여러 변수가 유사한 수준의 영향도를 보여, 불완전 연소 제어에는 연료-공기 혼합 특성 조절이 중요함을 의미한다. [그림 10]은 제어 인자 간 상관관계와 설계 샘플 분포를 나타낸다. 각 변수는 서로 독립적으로 설정된 경향을 보이나, 분석에 활용한 33개 케이스만으로는 일부 설계 공간에서 대표성이 부족하고 히스토그램 분포가 불균일한 한계가 확인되었다. 향후 연구에는 Latin Hypercube Sampling(LHS)과 같은 확률적 실험계획법(DoE)을 적용하여 변수 공간 전역에 보다 균일하고 충분한 샘플을 확보함으로써, 복잡한 상호작용 분석과 민감도 평가의 정확도를 향상시킬 필요가 있다. 본 민감도 분석 결과는 폐합성수지 혼소 연소조건에서, 연료 투입량과 산소 부화량이 킬른 시스템 거동에 가장 지배적인 핵심 제어인자임을 수치적으로 입증하였다. 실제 운영 최적화에서는 이들 변수에 대한 정밀 제어가 우선적으로 고려되어야 하며, NOx 저감을 위해 WSR 연료 이송 조건과 입자 크기 관리도 병행되어야 할 것이다.

[그림 9] Sensitivity analysis by control parameter

[그림 10] Linear correlation and sample distribution

 

본 연구는 시멘트 킬른 메인 버너에 폐합성수지(Waste Synthetic Resin, WSR)를 대체 연료로 적용할 때의 연소 안정성과 대기오염물질 배출 특성을 3차원 전산유체역학(CFD) 해석과 민감도 분석을 통해, 다중 운전 변수들의 복합 영향을 체계적으로 평가하였다. 연료 대체율 10~30% 범위에서 1차 공기량, 산소 부화량, WSR 입자 크기, 이송 공기 유속의 개별 효과와 상호작용을 정량적으로 분석하여 각 변수의 상대적 중요도를 도출하였다. 주요 결론은 다음과 같다.

 

향후 연구에서는 단일 변수 분석을 심화하여 대체연료 0%(석탄 전소) 및 35%, 40%와 같은 고혼소율 조건까지 확장함으로써 본 연구에서 도출한 경향성을 검증하고, Latin Hypercube Sampling(LHS)과 같은 통계적 실험계획법을 적용하여 변수 간 비선형적 상호작용을 분석할 필요가 있다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 최적 운전조건을 정밀화하고, 그 영향이 클링커 품질에 미치는 효과까지 평가함으로써 본 연구의 실용적 가치를 한층 높일 수 있을 것으로 기대된다.

 

• Cecílio, D. M., Mateus, M., & Ferreiro, A. I. (2023). Industrial rotary kiln burner performance with 3D CFD modeling. Fuels, 4(4), 454–468.
• Liedmann, B., Wirtz, S., Scherer, V., & Krüger, B. (2017). Numerical study on the influence of operational settings on refuse derived fuel co-firing in cement rotary kilns. Energy Procedia, 120, 254–261.
• Shu, Y., Zhang, H., Zhang, J., Xu, W., Cheng, Y., Zhang, S., Mikulcic et al., H., Liao, Y., Shi, Z., Guo, Y., & Wang, X. (2024). Numerical study on oxy-biomass co-firing in a cement rotary kiln. Thermal Science, 28(5B), 4407–4419.
• Mateus, M. M., Neuparth, T., & Cecílio, D. M. (2023). Modern kiln burner technology in the current energy climate: Pushing the limits of alternative fuel substitution. Fire, 6(2), 74.
• Mikulcic et al. Cerniski, D., Baleta, J., & Wang, X. (2019). Improving pulverized coal and biomass co-combustion in a cement rotary kiln by computational fluid dynamics. Chem Eng Technol, 42, 2539–2545.
• Li, D., He, X., Peng, X., Chen, C., & Li, Z. (2022). Experimental study and CFD modeling of NOx reduction and reductive gas formation in deep reburning of cement precalciner. Fuel Processing Technology, 229, 107183.
• Cai, J., Wu, H., Ren, Q., Lin, L., Zhou, T., & Lyu, Q.(2020). Innovative NOx reduction from cement kiln and pilot-scale experimental verification. Fuel Processing Technology, 199, 106306.
• Ngadi, Z., & Lahlaouti, M. L. (2022). CFD modeling of petcoke co-combustion in a real cement kiln: The effect of the turbulence–chemistry interaction model applied with k–ε variations. International Review of Applied Sciences and Engineering, 13(2), 148–163.
• Saltelli, A. (2008). Global sensitivity analysis: The primer. John Wiley & Sons.
• Most, T., & Will, J. (2008, May). Metamodel of Optimal Prognosis: An automatic approach for variable reduction and optimal metamodel selection[Conference presentation]. Weimar Optimization and Stochastic Days 2008.
• McKay, M. D., Beckman, R. J., & Conover, W. J. (2000). A comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code. Technometrics, 42(1), 55–61.
• Pitre, V., La, H., & Bergerson, J. A. (2024). Impacts of alternative fuel combustion in cement manufacturing: Life cycle greenhouse gas, biogenic carbon, and criteria air contaminant emissions. Journal of Cleaner Production, 475, 143717.
• Alcaide-Moreno, A., Castán-Lascorz, M. Á., & Tavares, V. (2023). An industrial-scale cement rotary kiln CFD model to characterise alternative fuel combustion profiles. In Proceedings of ECOS 2023 – The 36th International Conference on Efficiency, Cost, Optimization, Simulation and Environmental Impact of Energy Systems, Las Palmas de Gran Canaria, Spain.
• Bhad, T. P., Sarkar, S., Kaushik, A., & Herwadkar, S. V. (2009). CFD modeling of a cement kiln with multi channel burner for optimization of flame profile. In Seventh International Conference on CFD in the Minerals and Process Industries, CSIRO, Melbourne, Australia, 9–11 December.
• Hercog, J., Lewtak, R., Glot, B., Jo?wiak, P., Nehring, G., Tavares, V. D., Nunes, A. M., & Gaspar, D. (2023). Pilot testing and numerical simulations of the multifuel burner for the cement kiln. Fuel, 342, 127801.
• Kang, B. H., Sung, W. P., & Sellmann, J. (2023). An alternative fuel firing solution for Asia Cement. International Cement Review, 2023(7), 22-23
• Kroumian, C., Maier, J., Peloriadi, K., Scheffknecht, G.,& Grammelis, P. (2025). Evaluation of 100% alternative fuel combustion under oxyfuel conditions in a pilot-scale burner for application in retrofit oxyfuel cement kiln. Fuel, 381, 133697.
• Nakhaei, M., Wu, H., Grévain, D., Jensen, L. S., Glarborg, P., & Dam-Johansen, K. (2019). CPFD simulation of petcoke and SRF co-firing in a full-scale cement calciner. Fuel Processing Technology, 196, 106153.
• Ngadi, Z., & Lahlaouti, M. L. (2020). Coal and biomass co-combustion: CFD prediction of velocity field for multi-channel burner in cement rotary kiln. Proceedings, 63, 18.
• Patil, R. K., & Khond, M. P. (2014). Alternative fuels for cement industry: A review. In Proceedings of the 2014 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Bali, Indonesia.
• Pieper, C., Liedmann, B., Wirtz, S., Scherer, V., Bodendiek, N., & Schaefer, S. (2020). Interaction of the combustion of refuse derived fuel with the clinker bed in rotary cement kilns: A numerical study. Fuel, 266, 117048.
• Seo, J., Kim, Y., Cho, K., Jang, H., Cho, J., Han, K., & Yoon, D. (2020). Trend of nitrogen oxide reduction technologies in cement industry. Journal of the Korean Institute of Resources Recycling, 29(6), 114–124. [in Korean]