통영 및 장승포 지역에 설치된 인공어초의 침하특성을 조사하기 위해서 중력시추기를 이용한 해저 퇴적물 채취와 탄성파 탐사기 및 측면 주사 음향 탐지기를 이용한 인공어초의 상태를 조사하였다. 퇴적물 시료는 실험실에서 입도 및 전단강도에 대한 측정이 이루어 졌고 탄성파 자료는 음향 특성에 따라 그 특징을 해석하였다. 탄성파 자료를 분석한 결과 연구지역에 광범위하게 분포하고 있는 퇴적층에 인공어초가 어느 정도 침하되어 있음을 알 수 있었다. 또한 측면 주사 음향 탐지기의 영상을 분석한 결과 대부분의 인공어초들은 군집 혹은 서로 중첩되어 분포하고 있는 것으로 나타나서 음향자료를 이용한 인공어초의 상태를 전반적으로 파악할 수 있었다. 획득된 주상시료 분석 결과 평균 입도 5${\sim}$9${\Phi}$이며, 전단강도는 1${\sim}$5kPa를 보였다. 평균 입도의 경우 정점별로 수직적인 값의 변화는 작은 반면, 전단강도 값은 평균 입도에 비해 깊이가 깊어질수록 증가하는 양상을 보였다. 특히, 전단강도 값은 퇴적층 깊이 약 20${\sim}$40cm에서 갑자기 증가하는데 이것은 조사 지역에서 실시한 잠수조사 결과를 바탕으로 인공어초의 침하깊이 20${\sim}$30cm와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 조사 지역의 경우 전단강도 값이 약 2${\sim}$3kPa 이상을 가지는 곳에서는 침하 현상이 거의 일어나지 않거나 아주 느리게 일어나고 있는 것으로 사료된다. 본 조사 지역과 같이 니질의 함량이 높고 입도가 유사한 경우에도 퇴적 과정 혹은 퇴적물 특성의 차이나 퇴적 후의 속성 작용에 의한 전단강도 값의 증가를 기대할 수 있으며, 또한 인공어초의 종류와 크기, 무게, 형태 등에 따른 해저면의 침하 특성도 다를 수 있기 때문에 향후 보다 종합적인 요인에 대한 분석이 이루어진다면 연약 지반 해역에 대한 인공어초의 시설 대상 범위는 지금보다 더 확대될 것으로 판단된다.
본 시험은 육용종웅계의 원정액과 동결정액을 이용하여 인공수정시 종란의 수정율에 미치는 영향을 비교ㆍ조사하여 동결정액의 산업화 적용 가능성에 대한 기초자료를 제공 하고자 실시하였다. 5 수의 로스 육용종웅계에서 얻어진 정액을 원정액 및 동결정액으로 처리하여 각각 30 수 씩의 육용종빈계에 인공수정하였다. 종란은 정액처리당 총 180개를 입란하였으며, 입란 후 10 일째에 검란하여 수정율 및 발육중지율을,21일째 부화율을 조사하였다. 동결정액에 의한 수정율 및 부화율은 68.0 및 47.1%로 이는 원정액처리구의 88.3및 87.2% 보다 유의하게 낮았다. 또한 동결정액을 이용하여 인공수정을 시켰을 때에 무수정란수는 원정액을 사용하였을 때 보다 2.7 배 유의적으로 높았으며 발생중지란수도 3.2배 높았다(P<0.05). 원정액과 비교하여 동결정액을 이용한 인공수정시 보여준 높은 무정란수와 발생중지란수를 개선하기 위한 더 많은 연구가 필요하다고 사료된다.
축산폐수에 기인한 오염 물질 저감을 위해 최근 축산폐수처리 후속공정으로 인공습지와 같은 자연친화적인 처리법이 제안되고 있다. 따라서 본 연구는 자연친화적 공법이 수생태독성 저감에도 효과적인지 알아보기 위해 다양한 공정의 인공습지를 제작하여 축산폐수 시료를 대상으로 처리 전후 오염저감율 및 물벼룩 급성 독성 변화를 분석하였다. 본 실험결과, 비록 갈대의 유무 및 종류, 그리고 여재의 종류에 따른 영향은 없으나 인공습지에 처리된 경우 유입수에 비해 TN, TP, COD 농도 저감과 더불어 생태독성 영향이 감소하였다. 따라서 일반 갈대는 물론 바이오갈대와 바이오여재를 사용한 인공습지는 축산폐수의 TN, TP, COD 저감은 물론 생태독성 감소에도 효과적인 공법으로 판단된다. 향후 가축분뇨 정화시설과 연계한 후속처리공정으로 적용하기 위해서는 다양한 성상의 축산폐수를 대상으로 처리효율과 생태독성시험이 연계된 통합평가가 필요한 것으로 사료된다.
현재, 인공지능 학습을 이용한 콘텐츠 복원의 대부분 2D 형태의 학습이 대부분이다. 하지만, 3D형태의 인공지능 학습은 기존의 2축(X,Y)에서 3축(X,Y,Z)의 많은 계산량과 학습속도가 많이 소요되는 단점으로 미진한 상태이다. 본 논문은 2차원적인 문화재 정보(이미지)를 기반을 시대별 우리나리 석탑을 분석하고 3D 모델링해 인공지능 학습을 위한 데이터-셋을 확보하는 것이 목적이다. 또한, 대한민국의 시대별 탑의 차이점과 특징을 분석하고, 인공지능 학습에 적합한 특징 모델링 방법을 제안했다. 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 본 연구로 문화재 복원에 필요한 정보를 기록하고 관리함으로써 향후 우리나라 전통 탑을 복원하고 유지하는 중요한 기록 유산으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
인공함양 특성평가를 위한 동위원소기술을 적용하기 위한 연구지역으로 영남내륙권의 고령군과 달성군의 경계에 위치한 낙동강변의 강변여과수 개발지역을 선정하였으며, 동위원소기술적용을 위하여 연구지역내에 위치한 강변여과수 개발을 위한 양수정과 주변공들 및 지표수들에 대한 시료채취를 수행하였다. 관측공 중 한 공에 대하여는 다중패커시스템 (Multi-packer system)을 활용하여 심도별 변화를 살펴보았다. 연구지역내 물시료들에 대한 현재까지의 산소와 수소 동위원소 및 삼중수소 함량 분석결과는 다중패커설치공 및 일반 관측공과 지표수들간에 서로 중첩되어 구분이 어렵다. 스트론튬 동위원소비는 양수정 및 그 인접공의 시료들과 강변에서 인접한 공의 시료들간에 차이는 있으나 명확하지는 않다. 질소동위원소 분석결과를 살펴보면 전반적으로 화학비료로나 토양내의 유기물로부터 유래한 것으로 해석할 수 있다. 이처럼 현재까지의 기초분석 결과는 자연수 시료들에 적용된 다양한 동위원소값들이 서로 유사한 값들을 보여서 동위원소 특성을 지하수 유동특성이나 함양특성을 해석하기 위한 추적자로 이용하는데 어려움이 있을 것으로 판단된다. 따라서 특정한 시기의 강우사건에 대해 강수, 낙동강물, 양수정 및 일련의 주변공과 다중패커시스템이 설치된 공의 심도별 구간 등에 대해 현재보다 보다 집중적이고 체계적인 시료채취가 시도되어지거나 방사성동위원소를 이용한 추적자 시험이 병행되어야 할 것으로 사료된다.
영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정 모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
영농기간 동안 논에서의 유출량을 정량적으로 파악하기 위해서는 강우와 관개를 고려하여 논에서의 물수지를 파악하여야 한다. 효율적인 물수지를 분석하기 위해서는 관개량과 지표 유출량의 기작을 모니터링하는 것이 중요하지만, 지표 유출량의 경우 현장 관리나 영농 조건 변화 등에 따라 정확한 현장 자료 수집에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울대학교 지역시스템공학과에서 운영하고 있는 평택의 논 포장을 연구 대상지로 선정하여 영농기간 동안 모니터링을 실시한 뒤 논에서의 물수지에 요구되는 현장자료를 수집하였다. 모니터링을 통해 수집된 기초 수문 자료를 활용하여 물수지식에 적용한 뒤 논 포장에서의 지표 유출량을 산정하였다. 본 연구에서는 현장 모니터링을 통하여 수집된 담수심, 강우량, 관개량 자료와 증발산량 산정에 있어 보다 큰 영향을 미치는 기상자료를 활용하여 입력자료를 구축한 뒤, 인공신경망 모형을 이용한 지표 유출량 추정모형을 구성하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 구축된 학습 자료를 이용하여 학습을 수행하여 매개변수를 결정하였고, 그 결과를 바탕으로 유출량의 모의치와 물수지식을 통하여 산정된 유출량 값을 비교하여 모형을 검증하고, 그 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제시된 모형은 지속적인 현장 모니터링과 이를 통하여 축적된 장기간의 수문자료를 활용하여 그 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.
최근 다양한 분야에서 인공지능 시스템이 활용되고 있다. 인공지능의 결정 알고리즘의 정확도는 학습량과 학습데이터의 정확도에 기인한다. 학습량의 경우 인공지능 성능에 결정적인 영향을 미치기 때문에 많은 양의 데이터가 필요하다. 학습데이터의 정확도는 여러 정제 단계를 거치면서 보정할 수 있으나 분석 이외의 자원 소모를 추가로 가져온다. 본 논문에서는 영유아의 체온 데이터를 기반으로 향후 나타날 수 있는 병증 및 유아의 상태 변화를 분석하는 시스템 구축을 위한 데이터 수집 시스템에 대하여 제안한다. 제안된 시스템은 기존 빅데이터 분석 및 학습 데이터 구축에서 서버 시스템의 자원 소모를 최소화할 수 있을 것으로 사료 된다.
오염지하수에 대한 복원시 필요한 주입관정, 지하수 인공함양을 위한 주입정 및 지열펌프에 사용되는 지하수 관정 등 지하수 관정을 이용하는 다양한 활동이 향후 국내에서 활발해질 것으로 사료된다. 그러나 이에 관한 법적 규정이 충분치 않아 일반 국민이나 담당 공무원에게 실무적으로 혼란이 있을 수 있다. 이에 미국 미주리주의 관련 규정 몇 가지를 간단히 소개함으로써 이에 관한 규정이 전문가들의 논의를 거쳐 국내에서도 속히 마련되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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