• 한국광물학회지
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• 제15권2호
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• pp.122-131
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• 2002

옥천대 변성 이질암에 분포하는 백운모, 녹니석 및 흑운모는 각기 다른 크기에서 intergrowth와 interlayer 된 것을 전자현미분석(EPMA) 배면 산란 전자상(BEI) 관찰 및 투과 전자현미경(TEM)을 이용한 lattice fringe 상 관찰을 통한 연구에서 밝혔다. 이들 세 광물은 편광현미경 관찰에서도 intergrow된 것이 관찰되며 EPMA 분해능 이하의 크기에서는 interlayer된 것으로 보인다. 다시 말하면, EPMA 분석 자료는 흔히 백운모/녹니석(M/C), 흑운모/녹니 석(B/C), 백운모/파이로필라이트/녹니석(M/Py/C), 흑운모/파이로필라이트/녹니석(B/Py/C) 또는 흑운모/백운모/녹니석(B/M/C)과 같이 두 개 이상의 phyllosilicate 광물의 혼합 형태로 나타난다. BEI 관찰에서는 세 광물(백운모, 녹니석 및 흑운모)이 하나의 입자 안에서 다양한 크기로 섞여 있는 것으로 나타나며, TEM lattice fringe 상 관찰과 제한 시야 전자 회절상 관찰에 의하면 이들 세 광물 사이의 interlayering은 석류석대 변성암에서까지 관찰된다. TEM 관찰 결과 녹니석대 변성암에서는 M/C와 함께 7-$\AA$ layer(사문석, 녹니석의 전신)가 -$10\AA$ layer(백운모) 내에 100~200 $\AA$ 크기로 inter-layer된 것이 밝혀졌다. 흑운모대 변성암으로 가면 7-$\AA$ layer는 크기와 발견 횟수가 감소하고 10-$\AA$ layer는 녹니석(14 $\AA$)과 개별 layer 수준에서 interlayer된다. 석류석대 변성암에서는 7-$\AA$ layer는 더 이상 관찰되지 않으며 10-$\AA$ layer(흑운모)가 녹니석과 50~100 $\AA$ 크기로 interlayer된다.(BEI, TEM). 석류석대 변성암에서는 비교적 큰 크기(1000~2000 $\AA$)의 intergrowth가 흔히 관찰된다. 그러나 세 개의 변성대 암석은 모두 TEM 관찰에서 7-, 10-, 또는 14-$\AA$ layer들이 몇 개의 layer 단위에서 서로 interlayer된 것을 보여준다. 이와 같은 결과는 백운모, 녹니석 및 흑운모와 같은 변성 광물들이 비평형 광물 반응으로 만들어 졌으며 그 결과 불균질한 광물로 되었다는 것을 암시한다.

• 자원환경지질
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• 제51권4호
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• pp.323-343
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• 2018

본 연구에서는 석개재 지역 하부 막골층 탄산염암을 대상으로 광물조성, 미세구조 및 지화학적 특성을 분석하고 퇴적 환경에 영향을 준 유체의 특성에 대해 고찰해보았다. X-선 회절을 이용한 광물 정량 분석, SEM-BSE를 이용한 미세구조 분석에 근거하여 막골층 최하부와 하부의 탄산염암 미세구조를 4가지 Type으로 분류하고, EPMA 및 LA-ICP-MS를 이용해 각 Type 내 탄산염광물을 대상으로 주원소 및 미량원소를 분석하여 비교하였다. 다양한 크기의 반자형에서 타형의 돌로마이트 결정이 치밀하게 맞물린 구조를 갖는 Type 1과 다양한 크기의 자형에서 반자형의 돌로마이트 결정이 치밀하게 맞물린 구조를 갖는 Type 2의 돌로마이트는 상대적으로 높은 Mg/Ca ratio, 평평한 기울기의 REE 패턴, 낮은 또는 중간 이하의 Fe 함량, 낮은 Mn 함량 특성을 가진다. 돌로마이트가 광범위하고 치밀하게 맞물린 구조로 나타나는 것은 고염수로부터 지속적인 Mg 유입의 가능성을 지시한다. 반면, 세립질의 자형에서 타형의 돌로마이트 결정이 산재된 특성을 보이는 Type 3와 다양한 크기의 자형에서 반자형의 돌로마이트 결정을 갖는 Type 4는 Type 1, 2에 비해 돌로마이트 결정의 미세구조가 덜 치밀하게 맞물린 형태를 가진다. 또한 상대적으로 낮은 Mg/Ca ratio, MREE가 부화된 패턴, 중간 이상의 또는 높은 Fe 및 Mn 함량 특성을 가진다. 부분적인 돌로마이트화와 덜 치밀하게 맞물린 구조가 관찰되는 것은 해수와 염수의 혼합수 환경에서 Mg의 제한적인 유입을 지시한다. 또한 Type 4에서 나타나는 철함유 광물과 돌로마이트 결정에서 관찰되는 재결정화와 상대적으로 높은 Fe, Mn 함량을 갖는 특성은 속성 유체의 영향과 아산화 환경에 노출되면서 돌로마이트가 재결정화 작용을 받았을 가능성을 제시한다. 막골층 최하부와 하부의 주구성광물인 돌로마이트와 방해석의 광물학적, 미세구조적, 지화학적 분석을 종합한 결과, 최하부는 고염분의 대규모 퇴적수 영향을 받았고 하부는 담수와 해수의 혼합수 환경에서 속성 유체 영향을 받았음을 뒷받침한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.