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광산 인근 토양의 중금속 오염에 따른 식물정화기술의 적용성 탐색 (Feasibility of Phytoremediation for Metal-Contaminated Abandoned Mining Area)

  • 옥용식;김시현;김대연;이한나;임수길;김정규
    • 한국토양비료학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.323-332
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    • 2003
  • 전국적으로 산재해있는 2,000여 광산지역의 경우 중금속 오염의 정도와 범위를 고려할 때, 기존의 물리 화학적 복원기술의 적용만으로는 경제성과 실효성의 조화가 어렵다. 이에 기존의 토양 복원기술과 더불어 생물학적 복원기술로써 phytoremediation 기술의 개발이 요구된다. 본 연구는 경기도 광명시에 위치한 폐아연광산 인근 토양 및 식물체내의 중금속 함량과 토양내 Cd의 존재형태별 분포를 파악하여 인근 농경지로의 잠재적 오염원이 되는 부지를 선정하고, 오염 토양에 대한 phytoremediation 적용을 위한 기초 조사를 수행하였다. 17지점에서 채취한 논 밭 및 비경작지 토양의 0.1 N-HCl 추출 Cd 함량은 $0.2-42mg\;kg^{-1}$의 분포를 보였고, Cd 함량이 상대적으로 높은 비경작지 토양의 중금속 함량은 Zn $533-2320mg\;kg^{-1}$, Pb $560-3584mg\;kg^{-1}$, Cu $104-1277mg\;kg^{-1}$, Cd $11-42mg\;kg^{-1}$의 범위로 나타났다. pH를 1에서 3까지 조절하며 수행한 중금속 용출시험 결과 pH 변화에 따른 중금속 용출의 정도는 매우 컸다. 대부분의 토양은 유기물 및 질소함량이 극히 낮고, 평균 토성은 사양토로 전국적으로 분포하는 광산토양의 평균 이화학성 범위 내에 있어 Cd, Zn 및 Pb의 생물학적 복원부지로서의 적합성을 보였다. 본 연구에서 정화식물종으로 선별한 식물은 아연광산에 서식하는 대표적 초본류인 쑥이며, 체내 중금속 함량은 지상부 $43mg\;kg^{-1}$, 지하부 $52mg\;kg^{-1}$의 Cd 함량을 보였다. 채취한 식물체 주변 근권 토양 (rhizosphere soil)과 경계면 토양 (soil-root interface soil)은 각각 15.68, $14.09mg\;kg^{-1}$의 Cd 함량을 나타내었다. 토양에 대한 연쇄추출 결과 $H_2O$(water soluble), NaOH (organically bound), $KNO_3$ (exchangeable), EDTA (oxide/carbonate), $HNO_3$ (sulfide/residual)의 순으로 Cd 추출효율이 증가하였으며, 토양내 치환태 Cd는 평균 $2.4mg\;kg^{-1}$으로 나타났다. 중금속 오염부지에 대한 식물 식재시 퇴비의 투여량은 지하부 표면적 및 뿌리부피와 밀접한 상관관계를 나타내어 오염 토양내 식피조성시 식물체의 활착율을 증대 시킬 수 있을 것으로 사료된다.

딥러닝 기반 달 표면 모사 환경 실시간 객체 인식 및 매칭 시스템 개발 (Development of System for Real-Time Object Recognition and Matching using Deep Learning at Simulated Lunar Surface Environment)

  • 나종호;공준호;이수득;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제33권4호
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    • pp.281-298
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    • 2023
  • 달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

북동태평양 발산대 해역($7^{\circ}{\sim}10.5^{\circ}N$)의 무기영양염 분포와 재무기질화 비율 (Distribution and Remineralization Ratio of Inorganic Nutrients in the Divergence Zone($7^{\circ}{\sim}10.5^{\circ}N$), Northeastern Pacific)

  • 손주원;김경홍;김미진;손승규;지상범;황근춘;박용철
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제13권3호
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    • pp.178-189
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    • 2008
  • 2003년 7월, 2005년 8월 그리고 2007년 7월에 북동태평양의 발산대 해역($7^{\circ}{\sim}10.5^{\circ}N$)에서 무기영양염 분포와 재무기질화 비율 연구를 위한 조사를 수행하였다. 북적도 반류와 북적도 해류의 경계에서 형성되는 발산대는 라니냐 현상이 있었던 2007년 7월에 북위 $10^{\circ}N$에 위치하였으며, 용승 현상이 강하게 일어났다. 빈영양 환경의 특성을 갖는 표면 혼합층의 깊이는 2003년에 평균 46 m, 2005년에 평균 61 m 그리고 2007년에 평균 30 m 이었고, 표면 혼합층 이하에서는 용존산소 소모와 더불어 무기영양염 농도가 급격하게 증가하는 영양염약층이 형성됐다. 상층(수심 $0{\sim}100m$)에서 아질산염을 포함한 질산염의 총량은 2003년에 $5.51{\sim}21.71gN/m^2$(평균 $12.82gN/m^2$)의 범위를 나타냈고, 2005년에는 $5.62{\sim}8.46gN/m^2$(평균 $7.15gN/m^2$)의 범위를 그리고 2007년에는 $8.98~27.80 gN/m2$(평균 21.12 gN/m2)의 범위로 발산대가 형성된 지점에서 높은 값을 나타냈다. 인산염 총량과 규산염 총량 또한 아질산염을 포함한 질산염 총량 분포와 유사하였으며, 상층에서 파악된 아질산염을 포함한 질산염 총량에 대한 규산염 총량의 비율은 $0.87{\pm}0.11$ 이었다. 연구 해역에서 식물 플랑크톤 성장을 제한하는 무기영양염은 질소계 영양염으로(N/P ratio=14.6), 북적도 반류 지역에 비해 북적도 해류 지역에서 보다 낮은 농도를 나타냈다. 규산염 또한 낮은 농도로 존재하여 규소 제한 환경을 이루었다. 본 연구를 통해 분석된 재무기질화 비율은 $P/N/-O_2=1/14.6{\pm}1.1/100.4{\pm}8.8(23.44{\leq}Sigma-{\theta}{\leq}26.38)$로 Redfield stoichiometry($P/N/-O_2=1/16/138$) 보다는 낮았지만, 연구 해역 표층에서 재무기질화 과정을 설명하기에 충분하였다.