• 물과 미래
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• 제5권1호
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• pp.27-36
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• 1972

수공구조물의 계획이나 안전한 설계에 필요한 계획강우량으로서 확률강우량의 정확한 파악은 구조물의 내용년수와 결부시켜서 연구 검토되어야 할 문제라 생각되어 본 고에서는 국내 주요지점 가운데 3개지점(서울 부산 및 대구)의 24시간 이하의 강우량 자료를 기본자료로 취하여 해석한 내용이다. 본 연구의 주요내용을 약술하면 다음과 같다. 1. 기왕의 수문자료중 결측된 자료에 대한 보완 $\circled1$ Fourier Series Method. $\circled2$Trend Diagram Method $\circled3$ Mean Value Method. 상기 ${\circled1}{\circled2}{\circled3}$방법을 실시하여 산출한 치들 중에서 방화공학적인 면을 고려하여 최대치를 선택하여 결측된 자료를 보완하였다. 2. 자료의 통계치 산정 강우량자료를 Computer에 의하여 작은 것부터 크기 순위로 나열하고 이와같이 정리된 자료치를 log, $\sqrt{}, \sqrt[3]{}, \sqrt[4]과 $\sqrt[5]의 값으로 변환시켜 필요한 통계치를 산정하였다. 3. 분포형 검정과 최적분포형의 설정 $x^2-Test$에 의하여 분포형을 검정하고 자료의 기각을 행하여 이 결과에 의하여 최적분포형을 설정하였다. 4. 내용안전년수에 따르는 확률강우량 확률년(재현기간)과 내용안전년수와의 상관 관계를 고찰하여 내용안전년에 대한 확률강우량을 제시하였다. 결론적으로 지점별 및 강우계속 시간별로 강우량의 최적분포형을 선정하여 최적분포식을 설정하였다. 또한 안전율과 내용연수에 대한 확률강우량을 계산하여 표로서 제시하였다.제시하였다.했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다. 조파구간에는 초장에 큰 변이가 없었고 파종기가 늦어짐에 따라 짧아졌다. 초장의 신장속도는 파종기가 늦어짐에 따라 현저하게 빨라지고 특히 조생종이 만생종보다 더욱 가속적인 경향이었다. 따라서 최고초장과 최저초장과의 절대치의 차이는 조생종일수록 적고 만생종일수록 큰 격차를 보이었다. 6. 간직경에 있어서도 만생종은 일반적으로 조기파종할수록 굵고, 조생종과 중생종은 4월 25일 파종기가 가장 굵은 편이며 이보다 파종기가 지연 가늘어지는 경향이었다. 7. 간중은 품종의 조만생에 따라 약간의 차이는 있으나 대체로 적기(4월 25일~5월 15일)보다 조기 혹은 만기 파종하면 작아지나 파종기 이동에 따른 간중의 변화는 품종의 조만성에 따라 양상을 달리하여 조생종은 4월 25일 내외, 중생종은 4월 25일~5월 15일 내외, 만생종은 4월 5일~5월 15일 내외의 파종기에서 최고수량에 달하고 이후 직선적으로 감소하였다. 8. Brix 도는 품종에 따라 절대치가 다르며 또한 파종기가 5월 15일 이후로 늦어짐에 따라 직선적으로 감소되어 파종기(x)와 Brix 도(y) 간에 고도의 부상관관계를 볼 수 있었다. 9. 출수후 40~45일경의 절간부위별

• 생명과학회지
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• 제17권5호
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• pp.634-640
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• 2007

인공사육시스템으로 사육된 n-3 지방산이 결핍된 군 및 n-3지방산이 적절히 함유된 군과 대조군으로 엄마쥐가 직접 수유하여 사육시킨 군의 혈장, 뇌 및 망막의 지방산 조성을 비교 검토한 결과, 혈장의 총 단일불포화지방산은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3지방산 적절군과 대조군에 비해 증가하였으나 총 n-3 지방산의 경우에는 n-3 지방산 결핍군에서 94%로 감소하였다. N-6 지방산 계얼 중에서 22:4n-6와 DPAn-6 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 유의적으로 증가하였으나 22:5n-3과 DHA의 함량은 94%로 감소하였다(P<0.05). 뇌의 지방산 조성의 경우, 총 포화지방산 함량에는 유의적 차이가 없었으나, n-3 지방산 결핍군과 비교했을 때 n-3 지방산 적절군과 대조군보다 총 n-3 지방산의 함량이 유의적으로 높았다(P<0.05). 뇌의 DHA 함량의 경우, n-3 지방산 결핍군은 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 그 함량이 58-61% 감소하였고 반면 n-6 계열인 DPAn-6의 함량은 상당히 증가하였음을 살펴 볼 수가 있었다(P<0.05). 망막의 총 포화지방산의 경우 n-3지방산 적절군에서 가장 낮은 수준을 나타내었고 총 단일불포화 지방산에서는 대조군에서의 함량이 가장 낮았다. 총 n-6 지방산과 그 중에서 22:4n-6와 DPAn-6의 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 유의적으로 증가하였으나 22:5n-3, DHA와 총 n-3 지방산의 함량은 상당히 감소하였음을 살펴 볼 수가 있었다(P<0.05). 이상의 결과로부터 뇌의 지방산 조성, 특히 감소된 DHA 함량과 증가된 DPAn-6 함량은 해마 신경조직의 신경돌기 성장과 뇌 기능에 악영향을 끼치므로 적절한 양의 DHA 함량의 유지가 뇌 기능 항상성에 필수적이라고 사료된다.례하여 증가하지 않았고 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 4.본 연구에서는 용담댐 유역에 대한 BASINS/HSPF의 적용성을 검증하였으며, 현재 오염총량계산에 있어서 원단위방법에 의한 오염부하량산정의 개선필요성이 제기되고 있는 상황에서 BASINS/HSPF를 이용한 오염부하량 산정에 대한 적극적인 검토가 필요하다고 판단된다.반된다면, 수준별 수업의 효과가 극대화될 수 있다고 본다.수 있는 가능성을 포함하고 있었다. 또한 유입수량의 부족과 현재 수질개선을 위해 적용하고 있는 수중폭기시설등의 물리적인 영향도 직 ${\cdot}$ 간접적으로 작용하였을 것으로 추정되었다 따라서 향후 이에 대한 중장기적인 모니터링이 필요하였고 유역과 저수지의 통합적인 수질관리계획 이 요구되었다.group으로, 용존산소량, 전기전도도, pH, 인산염이 정점 3, 4, 5에서 같은 group으로 묶였다.유의적인 CAT 활성 증가효과가 나타났고, 간조직의 시토졸 1획분에서는 대조군 대비 15${\sim}$27%의 CAT 활성 증가효과가 인정되었다. 이상의 결과에서 목초액의 장기간 투여는 간조직 중의 활성산소의 억제효과뿐만 아니라 방어시스템으로서 활성산소 제거효소의 역할도 충실히 수행하여 노화를 효과적으로 예방하고 억제할 수 있을 것으로 기대된다.\sim502^{\circ}C)$의 온도범위(溫度範圍)에서 분해(分解)되며 공기중(空氣中)에서는 $750\sim935^{\circ}F$ 범위(範圍)에서 분해(分解)한다.첫째, 무엇보다 아동이 성장기임을 고려하여 지속적인 모니터링과 함께 아동들의 식이, 운동습관 및 비만과 관련된 행동의 변화가 생활 가운데 근본적으로 일어날 수 있어야 한다. 둘째, 체중 조절 프로그램은 식이 및 운동 지도와 아울러 긍정적 강화(positive reinforcement)

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.67-67
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• 2023

수문관측의 핵심은 강우-유출 관계다. 하천유량 생산을 위해 수많은 지점에서 유량측정을 수행한다. 그러나 유량자료의 신뢰도는 높지 않다. 그리고 댐 유입량 산정에 아무 도움이 되지 않고 있다. 더구나 저수지의 경우는 유입량 자료도 없이 운영되고 있다. 저수지, 댐에 물이 고여 있는데 이를 활용하면 유입량을 계산할 수 있고, 그 지점에서 유량이 얼마인지 고품질로 생산할 수 있다. 여기서는 총저수량 260만m³, 유역면적 3.7km²인 감포댐에 적용하여 저수량 자료를 활용하여 유입량의 신뢰도를 얼마나 개선시킬 수 있는지 분석한 결과는 다음과 같다. 여기서 적용 기간은2020.9.1.~9.14., 2022.9.5.~9.6 등 2개 사상이고, ONE 모형에 의해 10분 단위로 유출량을 모의했다. 모의 방법은 총유량을 같게 하는 방법과 저수위 오차를 최소로 하는 방법 등 두 가지로 했다. 첫째, 2020.9.1.~9.14. 사상은 강우량은 10분 최대 19.0mm, 총 127.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 5.4m³/s, 총 40만m³로 모의돼, 유출률 85.5%로 나타났고, 관측은 10분최대 4.7m³/s, 총 40만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.491mm, NSE 0.237, R²는 0.455로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.600m, NSE 0.158, R²는 0.893로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³로 모의돼, 유출률 59.4%로 나타났고, 관측은 10분 최대 4.0m³/s, 총 28만m³, 유출률 85.3%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 0.425mm, NSE 0.430, R²는 0.507로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.110m, NSE 0.972, R²는 0.995로 높았다. 둘째, 2022.9.5.~9.6. 사상은 강우량은 10분 최대 32.3mm, 총 196.0mm였다. 총유량을 같게 하는 경우 유입량은 10분 최대 64.5m³/s, 총 59만m³로 모의돼, 유출률 81.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.6%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 1.832mm, NSE 0.960, R²는 0.984로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.323m, NSE 0.968, R²는 0.999로나타났다. 저수량 오차를 최소로 한 경우 유입량은 10분 최대 80.1m³/s, 총 66만m³로 모의돼, 유출률 91.6%로 나타났고, 관측은 10분 최대 80.1m³/s, 총 59만m³, 유출률 81.8%로 나타났다. 유량 신뢰도는 RMSE 2.120mm, NSE 0.947, R2는 0.949로 나타났다. 이 경우 저수위 모의 신뢰도는 RMSE 0.153m, NSE 0.993, R²는 0.997로 높았다. 종합하면 저수량 오차가 최소가 되도록 하천 유출량을 모의하면 결과적으로 하천유량의 신뢰도를 향상시키는 것이라 말할 수 있다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제6권
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• pp.61-77
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• 1965

추락도(秋落稻)의 형태적(形態的) 특성(特性)과 추락답토양(秋落畓土壤)의 특성(特性) 그리고 식물체(植物體)의 각종(各種) 무권성분함량(無權成分含量)의 차이(差異)를 알고저 수원(水原) 소사(素砂) 및 평택(平澤)의 3개지구(個地區)에서 팔달(八達)의 재배답중비추락(栽培沓中非秋落)으로 인정(認定)되는 각(各) 1개소(個所)와 추락답(秋落沓) 각(各) 2개소(個所)씩 합계(合計) 9개소(個所)에서 벼를 예취(刈取)하여 작물학적(作物學的) 조사(調査)를 하고 식물체(植物體)의 화학적(化學的) 분석(分析)을 하였으며 그 적지(跡地)의 토성조사(土性調査)를 하는 한편 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 분석(分析)을 하였다. 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 수도(水稻)의 형태(形態) 및 수량구성요소(收量構成要素)에 관(關)하여 (1) 추락도(秋落稻)는 간장(稈長), 수장(穗長), 추출장(抽出長)(수수(穗首)가 지엽(止葉)의 엽초에서 추출(抽出)하는 정도(程度)), 지엽(止葉)의 엽신장(葉身長) 및 엽초장 등(等) 모두 비추락도(非秋落稻)에 비(比)하여 현저(顯著)히 짧았다. (2) 주당수수(株當穗數)는 추락도(秋落稻)에서 많은 경향(傾向)을 보였다. (3) 신장절간장(伸張節間長)(선단(先端)으로부터 3개의 절(節間)) 역시 추락도(秋落稻)가 짧았으며 간전장(稈全長)에 대(對)한 신장(伸長) 간절(間節)이 차지하는 비율(比率)은 추락도(秋落稻)에서 낮았으며 따라서 하위절간(下位節間)들이 차지하는 그 비율(比率)은 높았다. (4) 주간수(主稈穗)의 제1차지경수(第1次枝梗數)와 착립수(着粒數)가 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 적었다. (5) 주간수(主稈穗)의 임실율(稔實率) 및 전체(全體)의 임실율(稔實率)이 모두 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 낮았다. (6) 주간수중(主稈穗中), 총인중, 정조중(精粗重)(수량(收量)). 천립중(千粒重), 고중(藁重), 인고비 등이 모두 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 낮았다. 2. 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 성질(性質)에 관(關)하여 (1) 추락지토양(秋落地土壤)은 상층(上層)이 얇았으며 또 상층(上層)과 하층(下層)을 합한 두께도 비추락지(非秋落地)의 그것보다 얇았다. (2) 수원지구(水原地區)의 추락지(秋落地)는 사질(砂質)이 었고 소사(素砂) 및 평택지구(平澤地區)의 토양(土壤)은 중점질(中粘質)이었다. (3) 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)를 각지구(各地區) 전체(全體)를 통관(通觀)하면 추락도(秋落稻) 토양(土壤)에 있어서는 그 상층(上層)에 규산(硅酸)의 함유율(含有率)이 비추락지(非秋落地)의 그것보다 낮았다. 그리고 그 밖에는 추락(秋落)과의 관계(關係)에 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 보이지 않았다. (4) 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)를 지방별(地方別) 단위(單位)로 살펴 본즉 수원(水原)의 추락지(秋落地)에서는 철(鐵), 망간, 소사(素砂)에서는 망간의 함유율(含有率)이 그 지방(地方)의 비추락지(非秋落地)에서보다 낮았고 소사(素砂)에서는 철(鐵), 평택(平澤)에서는 유기물(有機物)의 함유율(含有率)이 추락도(秋落稻)에서 높았다. (5) 상층토전체(上層土全體)에 함유(含有)되어 있는 각주요무기성분(各主要無機成分)의 전량(全量)에 대(對)하여 각(各) 지구(地區)를 통관(通觀)한 추락(秋落)과의 관계(關係)에 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 인정(認定)할 수 없었으나 지구별단위(地區別單位)에 있어서는 질소(窒素) 그밖에 모든 성분(成分)에 있어서 차이(差異)가 있음을 인정(認定)할 수 있었다. 3. 수확물(收穫物)의 화학적(化學的) 성분(成分)에 관(關)하여 (1) 정조(精粗), 지엽(止葉) 및 고간(藁稈)에 대(對)하여 각각(各各) 화학적(化學的) 분석(分析)을 한 결과(結果) 각지구(各地區) 전체(全體) 통합(統合)한 추락도(秋落稻)와 비추락도(非秋落稻)간의 차이(差異)에는 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 인정(認定)할 수 없었으며 다만 지엽(止葉)의 성분중(成分中)에서 규산(硅酸)과 고간(藁稈)의 성분중(成分中) 망간 함유율(含有率)만이 추락도(秋落稻)에서 낮고 비추락도(非秋落稻)에서 높은 경향(傾向)을 인정(認定)하였다. (2) 각(各) 성분(成分)의 정조중(精租中) 함유량(含有量)과 고간중함유량(藁稈中含有量)을 계산(計算)하여 정조중(精租中)의 함유량(含有量)이 점(占)하는 각(各) 성분(成分)의 정도(程道)(비율(比率)){[정조중(精租中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게${\div}$(정조중(精租中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게+경엽중(莖葉中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게) ${\times}$100]에 있어서 질소(窒素), 가리(加里) 및 망간은 그 비율(比率)이 각지구(各地區) 모두 추락도(秋落稻)가 비추락도(非秋落稻)에 비(比)하여 낮은 경향(傾向)을 보였다. 4. 수확물(收穫物) 및 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)의 상관(相關)에 관(關)하여 토양(土壤)의 화학적(化學的) 성분(成分)과 수확물(收穫物)의 화학적(化學的) 성분(成分)과의 관계(關係)에 있어서 뚜렷한 어떤 일정(一定)한 관계(關係)를 보이지 않았으며 다만 소사(素砂)의 추락지(秋落地)에서와 같이 분석칭량(分析秤量) 이하(以下)의 결핍량(缺乏量)(Mn)은 수확물(收穫物)인 정조(精租), 지엽(止葉), 고간(藁稈)에 있어서의 그 성분(成分)의 함량(含量)을 현저(顯著)히 낮게 하였다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.103-115
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• 2000

갈색 침전물의 생성은 우리나라 지하수의 개발 및 공급에 있어 흔히 발생하는 문제 중의 하나인데, 이에 따라 색도, 맛, 탁도 및 용존 철 함량 등의 항목에 있어 먹는 물 수질 기준을 초과하게 되고, 물 공급 시스템에 스케일링의 문제를 야기하게 된다. 경기도 파주 지역 지하수의 경우에도 양수 후 몇 시간 내에 갈색 침전물이 형성되어 수질을 악화시키고 있다. 본 연구에서는 지하수의 탁도를 유발하는 원인과 지화학적 반응 경로를 이해하고자, 평형열역학 및 반응속도론적 접근을 통하여 갈색 침전물의 형성과정을 파악하였다. 본 연구결과는 침전물의 형성을 최소화하기 위한 적정 양수 기법은 물론 수질 향상을 위한 최적 수처리 기법을 설계하는데 있어 중요한 자료로 활용될 것이다. 파주 지역의 암반 지하수는 물/암석(편마암)반응에 의해 Ca-$HCO_3$형의 수질 특성을 보인다. SEM-EDS 및 XRD 분석 결과, 갈색 침전물은 비정질의 함철 산화물 또는 수산화물로 해석된다. 다양한 공극 크기(6, 4, 1, 0.45, 0.2 $\mu\textrm{m}$)를 갖는 여과지를 이용한 다단계 여과 결과, 이들 침전물은 크기에 있어 대부분 1 내지 0.45$\mu\textrm{m}$의 입도를 갖는 콜로이드 형태이지만, 질량 분포로 볼 때는 1 내지 6$\mu\textrm{m}$범위가 우세함(총 질량의 약 81%)을 알 수 있다. 다량의 용존 철(II)은 지하수 유동 중에 철 함량이 높은(최대 3wt.%) 단층 파쇄암 내의 녹니석(clinochore)의 용해로부터 기원하는 것으로 판단된다. PHREEQC 프로그램을 이용한 포화지수 계산 및 pH-Eh 관계도에 대한 검토 결과, 침전물은 함철 수산화물임이 확인되며, 환원 조건에 있던 심부 지하수가 양수에 의해 산소에 노출되면서 화학성 변화(특히, 산화)에 의하여 침전함을 알 수 있다. 양수 이후의 시간 경과와 더불어 양수된 지하수의 pH, DO, 알칼리도는 점차 감소하며. 탁도는 증가하다가 일정 시간 경과 후 감소하는 경향을 보인다. 양수 이후의 경과 시간에 따른 용존 철(II)의 농도 감소율(즉, 반응 속도)은 Fe(II)=10.l exp(-0.0009t)로 표현된다. 따라서 갈색 침전물의 생성 반응은 양수 및 양수 후 저장 과정 중에 산소의 유입에 따른 산화 반응에 기인하며, 그 반응은 시간, 산소분압 및 pH에 의존함을 알 수 있다. 탁도를 제거하여 음용 가능한 수질을 확보하기 위해서는, 충분한 시간 동안 충분한 크기를 갖는 탱크 내에서의 다단계 저장 및 폭기를 거친 이후에 응집된 침전물에 대한 여과가 제안된다. 이때, 비용 절감 차원에서 상이한 입도 조건에서의 다단계 여과가 효과적일 것으로 생각된다. 한편, 개발 관정 내에서의 스케일링을 최소화하기 위해서는 심부 지하수로 산소가 풍부한 천층 지하수가 유입되는 과정을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 적정 채수량 범위 내에서의 지속적인 양수가 효과적일 것이다. 아울러, 산소가 풍부한 천층 지하수의 채수를 위한 별도의 관정 설치도 고려할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.