본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.
경제개발 및 산업활동에 따라 발생된 쓰레기들이 하천 및 해상활동에 의해 직 간접적으로 해양에 유입되고 있다. 산업활동에 의해 제조된 물질들은 자연적으로 거의 분해되지 않거나 분해 속도가 매우 느린, 플라스틱, 유리, 폴리스티렌, 고무, 금속 등으로, 그 종류가 매우 다양하다. 이러한 해양쓰레기들은 연안환경뿐만 아니라 해수의 표층이나 수중, 해저면에 오랜 기간 존재하면서 인간과 동물의 건강 및 생명을 위협하거나, 선박사고 등을 유발하기도 한다. 특히 해양쓰레기는 해수의 흐름에 따라 인접한 국가와 지역에도 피해를 미치기 때문에 국가 간 마찰을 일으키기도 한다. 한 중 일 러가 접하고 있는 북서태평양의 경우도 해양쓰레기 문제로 국가 간 마찰이 종종 발생한다. 특히 해류의 흐름에 의해 중국 또는 한국의 쓰레기가 일본 등에 유입되곤 하는데, 이러한 문제점을 인식하여 관련 국가들은 해양쓰레기 지역협력사업을 추진하기로 하였다. 북서태평양실천계획(NOWPAP)에서는 해양쓰레기사업(MALITA)을 2006-2007년에 거쳐 실시하였으며, 아울러 2008-2009년에는 이의 후속사업으로써 해양쓰레기 지역협력계획(RAP MALI)을 계획하여 이행해나가고 있다. NOWPAP 방제지역활동센터(MERRAC)는 NOWPAP 지역활동센터의 하나로써, 2005년 NOWPAP 정부간회의에서 해상기인 해양쓰레기관련 국제협력사업 추진업무를 부여받아 2006년부터 관련 사업을 이행해 나가고 있다. MERRAC은 그동안 해저침적쓰레기 모니터링 방안, 항만수용시설 가이드라인, 해양 분야 쓰레기 저감 방안 및 홍보 브로셔를 개발하였고, 해양쓰레기 워크샵을 개최하여 관련 전문가들간의 토론 및 정보교환을 지원하였다. 본 논문에서는 그동안 MERRAC의 해양쓰레기 관련 지역협력 활동을 소개하면서 향후 해상기인 해양쓰레기 저감을 위한 지역협력 추진방안에 대해 몇 가지 사항을 제안하고자 한다.
최근의 레진 접착시스템은 단계를 줄이고 적용과정을 간편화시키는데 주력하고 있으며, 치면에 bonding 및 conditioning 과정 없이 바로 적용 가능한, one-step의 새로운 자가 접착 레진시멘트 (self-adhesive resin luting cement)들이 소개되어 임상에 사용되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단 결합 강도를 비교해보고, 자가 접착 레진시멘트 적용시 치면의 식각 처리 여부가 전단 결합 강도에 미치는 영향에 관하여 알아보고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 최근 6개월 내 발치된 비교적 건전한 성인의 대구치 45개를 아크릴릭 레진으로 매몰한 다음, 800 grit SiC연마지로 연마를 시행하여 상아질을 노출시켰다. 15개의 치아를 한 군으로 하여, 세 가지 실험군으로 분류하였다. Group 1) 치면에 아무런 전처리 없이 RelyX Unicem 접착. Group 2) 치면에 인산 산부식 처리 후, RelyX Unicem 접착, Group 3) 치면에 Syntac primet + Syntac adhesive + Heliobond 처리 후 Variolink II 접착. 전처리가 완료된 치아 시편 위에 플라스틱 튜브 (직경 3 mm, 높이 3 mm)를 고정한 다음, 제조사의 지시에 따라 각 레진 시멘트를 혼합하여 링 안을 채우고, 광중합을 시행하였다. 접착이 완료된 시편은 $37^{\circ}C$ 항온수조 (증류수)에서 24시간 동안 보관 후, 만능 시험기를 이용하여 1mm/min의 cross head speed로 결합강도를 측정하였으며, 확대경 하에서 파절 양상을 분류 관찰하고, 주사전자현미경을 이용하여 미세구조를 관찰하였다. 측정결과는 SPSS WIN 12.0 프로그램을 사용하여 분석하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. RelyX Unicem의 상아질에 대한 전단결합강도는 Variolink II와 유의한 차이를 보이지 않았다. 2. 상아질에 대한 인산 산부식 처리는 RelyX Unicem과의 전단결합강도를 낮게 하였다. 3. RelyX Unicem과 Variolink II에서는 혼합 파절의 비율이 컸으며, 전단결합강도가 낮았던 인산 산부식 처리 후 RelyX Unicem을 접착한 경우에서는 전체 시편에서 접착성 파절이 관찰되었다. 결론으로 말하면, 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단결합강도는 유의한 차이를 보이지 않으며, 인산 산부식 처리는 상아질에 대한 자가 접착 레진시멘트의 전단결합강도를 감소시킨다.
농업유전자원의 효율적인 활력 모니터링을 위해 벼의 종자수명을 밝히고자 농촌진흥청 농업유전자원센터에 보존중인 3,066점의 발아율을 조사하였다. 조사 대상인 벼 종자는 $4^{\circ}C$, 상대습도 30%의 저장고에 플라스틱병에 보관한 것과 $-18^{\circ}C$, 상대습도 35%의 저장고에 양철캔에 담아 진공포장하여 25년 이상 보존해 온 것이다. 서로 다른 저장 조건에서 보관 된 벼의 생태형별 저장기간에 따른 발아율 분석으로 종자수명을 계산한 결과는 다음과 같다. 저장 초기 평균 종자수분함량이 $6.5{\pm}1.0%$이고 발아율이 94%였던 벼 유전자원을 $4^{\circ}C$ 저장고에 26.5년 보존 후 발아율은 47%로 저하된 반면, $-18^{\circ}C$ 저장고에 25년 보존된 것은 발아율 93%로 높은 활력을 유지하고 있었다. $4^{\circ}C$ 저장고에 보관된 벼 유전자원의 생태형별 종자수명($P_{50}$)은 인디카형 39.9년, 통일형 31.8년, 자바니카형 25.4년, 자포니카형 22.9년으로 나타났다. 벼 유전자원의 최종 발아율을 사분위수로 4개의 분류군으로 나누어 종자수명을 예측한바 I군은 21.1년, II군은 23.6년, III군은 30년, IV군은 75.7년으로 나타나 자원의 특성에 따라 50년 이상의 저장력 차이가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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