일반적으로 재활용대상 폐자원은 가정에서 분리 배출된 후 재활용선별장에서 수선별에 의해 유가자원으로 회수된다. 그러나 기존의 재활용선별장에 반입되는 폐자원의 경우 성상이 매우 다양하고 복잡 할 뿐만 아니라 이물질의 함량이 높아 기존의 회수방법으로는 선별효율이 매우 낮은 실정이다. 따라서 선별장에서 재활용품 회수 후에 발생되는 잔재물은 대부분 매립 또는 소각되고 있어서 그로인한 2차환경오염 및 잔류물로부터 추가적인 유가자원의 회수는 시급히 해결해야 할 문제이다. 본 연구에서는 재활용선별장에 반입되는 폐자원에 대한 성상조사를 실시하여 폐자원의 발생특성 변화를 파악하였으며, 전처리시설의 효율성을 증대시키기 위하여 입도분석을 통하여 향후 재활용 선별시설 구성의 기초자료를 제공하였다.
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.
본 연구에서는 Waelz Kiln(WK) 공정에 의해 발생되는 슬래그로부터 물리적 처리에 의해 60% 이상의 품위를 가지는 철 농축산물을 얻고자 하였다. 대상 WK 슬래그는 수 mm 크기의 조립자로서 슬래그의 T-Fe 함량은 40.24%, ZnO 함량은 1.03%으로 확인되었다. WK 슬래그는 실험실 로드밀을 이용하여 다양한 분쇄시간 동안 분쇄하였으며, 분쇄된 시료는 우선 저자력(0.05 T) 세기에서 선별되었다. 그 결과, 10분 분쇄된 시료에서 가장 높은 철 품위를 나타내었으며, 20분 분쇄시료를 대상으로 자력세기에 따라 실험한 결과, 보다 고자력인 0.8 T에서 가장 높은 품위 및 최고 수준의 회수율이 관측되었다. 앞선 결과들을 바탕으로 본 연구에서는 최적의 관련 물리적 처리공정을 제안하였으며, 최적 공정에 의해 얻어진 철 농축산물의 품위 그리고 농축율은 각각 61.34% 그리고 1.52으로 평가되었다.
항공 자력 탐사는 적은 비용과 시간으로 전 국토를 대상으로 유용 지하자원의 부존과 개발에 대한 잠재력 평가 뿐 아니라 국토의 효율적인 활용 계획의 수립과 지질 재해의 예측 등 국가의 기본적인 지구과학 정보를 제공한다. 따라서 대부분의 나라에서 국가 혹은 대륙 규모의 광역 자력 탐사를 통하여 자력 데이터베이스를 구축하여 운용하고 있다. 한국동력자원연구소(현재 한구지질자원연구원)는 1981년 전 국토를 대상으로 하는 장기적이며 체계적인 항공 방사능 및 자력탐사 프로젝트를 계획하여 1982년부터 탐사자료를 생산하기 시작하여 2017년에 완료하였으며, 2018년에 자료를 재검토, 재처리하여 항공 자력 데이터베이스를 완성하고 1:100만 자력 이상도를 발간하였다. 이 총설은 항공 자력 이상도를 소개함과 아울러 프로젝트를 수행하면서 여러 차례 바뀐 탐사 설계와 자료처리 이력에 대하여 정리함으로써 사용자들이 자료를 이해하는 데 필요한 참고 정보를 제공하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅은 IT 자원의 효율적인 관리와 비용 대비 양질의 서비스 제공을 위한 새로운 패러다임으로써, 국내외의 기업뿐만 아니라 많은 사용자들에게 주목 받고 있다. 하지만 관련 시장의 빠른 성장과 함께 다양한 사이버 범죄에 노출될 수 있는 위험이 높아졌음에도 불구하고, 클라우드 컴퓨팅에 대한 디지털 포렌식은 실질적인 역할을 수행하기에 아직 미비한 실정이다. 클라우드 컴퓨팅은 증거 데이터가 물리적으로 분산되어 있고, 자원이 가상공간에 존재할 수 있기 때문에 기존의 디지털 포렌식 수사와는 다르게 접근해야 한다. 이에, 본 논문에서는 추상화된 클라우드 계층에 따른 기존 포렌식 절차 상의 데이터 수집 방법에 관한 한계를 분석하고, 확보한 증거 데이터의 신뢰성 보장 및 다양한 클라우드 환경에 보다 유연하게 적용할 수 있는 디지털 증거 수집 절차를 제안한다. 해당 절차는 클라우드 구성 요소들 중 물리적인 자원들을 가상화하여 논리적으로 구성할 수 있도록 하며, 가상화된 자원들을 서비스 목적에 따라 폭넓게 활용할 수 있도록 관리 체계를 제공해주는 클라우드 플랫폼을 기반으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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