결정질 탄산칼슘(CaCO3)은 방해석(calcite), 아라고나이트(aragonite), 바테라이트(vaterite) 세 동질이상체로 다양한 지질 및 수중 환경에서 흔하게 발생한다. 또한, 탄산칼슘 광물은 기능성 재료로 사용될 수 있어 공학적인 용도로 많은 관심을 받고 있다. 자연계와 공학적인 세팅에서 생성되는 탄산칼슘의 형성 및 그 반응을 이해하고 다양한 생약 및 생의학 물질로 활용하기 위한 탄산칼슘 광물 형성에 대한 실험적 모사 방법(즉, 합성법)에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 합성법에서 물을 용매로 탄산칼슘 결정 형성을 유도하는 방식(수용액-기반 합성법)은 자연계에서 발생하는 탄산염광물 형성 조건과 유사하므로 지질학 연구에서도 그 의미성이 매우 크다. 본 리뷰 논문에서는 문헌에서 보고되는 수용액-기반 탄산칼슘 합성법을 탄산칼슘 동질이상체 별로 분류한다. 또한, 여러 합성법에서 나타나는 결정의 형상 및 구조적 특성을 동질이상체 별로 분류하고 결정화 메커니즘을 통해 그 특성들을 토론하고자 한다.
합성수지 거푸집은 내부식성이 우수한 경량의 고밀도 폴리에틸렌(HDPE)를 재료로 사용한다. 합성수지 거푸집의 전과정 평가를 위하여 ISO FDIS 13352에서 요구하는 시스템 경계를 만족하도록 공정 흐름도를 고려하였다. 이에 따라 고려된 시스템 경계는 Cradle-to- Product shipmen이다. 고려된 시스템 경계에서 투입 에너지원, 사용재료, 운송수단, 제작공정 등으로부터 산정한 전과정 목록(LCI) 데이터베이스를 분석하였다. 합성수지 거푸집의 LCI 데이터 분석으로 부터 환경부의 환경영향평가지수 방법론에 기반하여 분류화, 정규화, 특성화 및 가중치 과정을 거쳐 환경영향평가를 수행하고, 그 결과는 유로폼의 환경영향 평가값과 비교하였다. 실험결과, 전용횟수를 고려한 CO2 배출량은 유로폼 대비 2배 이상의 전용성을 갖는 합성수지 거푸집이 약 32 % 가량 낮았다. 이는 합성수지 거푸집 사용은 유로폼 대비 자재 생산을 1/2로 줄일 수 있으며, CO2 배출량 저감으로 이어질 수 있다.
국방 모델링 및 시뮬레이션 분야에서 사용되는 다양한 기관, 다양한 출처의 합성환경 자료들은 현재 분산된 환경에서 각각의 원시 데이터베이스를 활용하여 운용, 관리되고 있다. 그러나 HLA/RTI 기술을 통한 모의 체계간의 연동에서 이러한 다양한 합성환경 데이터를 효율적으로 관리하고 교환하기 위해서는 원시 데이터베이스간의 데이터 교환 역할을 수행할 수 있는 중립 합성환경 모델이 필요하다. 이러한 목적으로 DMSO의 지원을 통해 개발된 SEDRIS(Synthetic Environment Data Representation and Interchange Specification)는 손실 없는 데이터의 표현, 교환과 상호운용성을 보장한다. 본 논문에서는 SEDRIS를 국내 차세대 국방 모델링 및 시뮬레이션 환경에서 활용하기 위하여 수행된 기초 연구와 검증을 위한 가시화, 테스트베드를 통한 데이터 교환 실험에 대한 수행 사례와 그 결과를 소개하고, 표준화된 SEDRIS 사용 방안을 제안하고자 한다.
협회는 2003년부터 환경부로부터 인가 받은 발포합성수지 포장재의 생산자책임재활용의무 이행 업무 수행과 관련하여 현장에서의 문제점을 파악하고 그 개선방안을 모색하기 위한 연구사업을 진행하였다. 지난 4월부터 11월까지 7개월 간 (사)자원순환사회연대에 의뢰하여 서울 등 6대 광역시, 강원, 호남, 충청권 농촌 지역 등의 발포합성수지 생산자, 사용자, 배출 및 수거자, 재활용사업자 등을 대상으로 제도분석, 설문조사, 현장조사 등으로 행해진 "발포합성수지 포장재 사용 및 처리실태 조사"연구사업의 결과를 요약 소개한다.
In this paper, development procedures of an Underwater Vehicle HILS/MILS System in SE(Synthetic Environment) are described. As this System is developed, we can obtain the more powerful tool which can be used to test and verify operational logics and algorithms of an Underwater Vehicle as well as its hardware in various tactical situations.
합성화학물질들이 환경으로의 유입은 인체에는 물론 환경생태계에 많은 영향을 미치므로 이들의 유해성 검증은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 실제 산업체에서 사용되는 수많은 화학물질들의 유전적 손상 유발유무는 유해성검증에서 무엇보다 중요한 일이라 할 수 있다. 이에 산업체 공정과정에서 널리 사용되는 것으로 알려진 11종의 합성화학물질에 대해 마우스의 골수 세포를 이용한 in vivo소핵시험을 수행하여, 소핵형성 유발유무를 관찰하였다. 양성대조군으로 사용된 mitomycin C는 음성대조군과 비교시 유의하게 소핵을 유발하는 반면, 비교적 마우스에서 높은 50%치사량을 보이는 thiourea, 2,4-dichlorophenol 및 2,4-toluene diisocyanate 등의 합성물질들을 비롯한 나머지 8종의 물질들은 본 실험결과 통계적으로 유의하게 소핵을 유발하지 않는 것을 관찰 할 수 있었다.
본 논문에서는 합성곱 신경망을 기반으로 CCTV 이미지를 통한 해무 탐지 방법을 제안한다. 학습에 필요한 자료로 시정 1km 기준으로 총 11개의 항만 또는 해수욕장(부산항, 부산신항, 평택항, 인천항, 군산항, 대산항, 목포항, 여수광양항, 울산항, 포항항, 해운대해수욕장)에서 수집된 해무와 해무가 아닌 이미지 10004장을 랜덤 추출하였다. 전체 10004장의 데이터셋 중에 80%를 추출하여 합성곱 신경망 모델 학습에 사용하였다. 사용된 모델은 16개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층을 가지고 있으며, 마지막 완전 연결층에서 Softmax 분류를 수행하는 합성곱 신경망을 활용하였다. 나머지 20%를 이용하여 모델 정확도 평가를 수행하였고 정확도 평가 결과 약 96%의 분류 정확도를 보였다.
본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.
군사훈련을 지원하는 워게임 모델은 환경요소가 매우 중요하다. 한국군의 대부분 워게임 모델들은 동일한 기상을 모든 작전지역에 적용하고 있다. 이에 따라 충실도가 높은 모의결과를 도출하지 못하고 있다. 이러한 실정에 비추어 본 연구는 분포형 합성환경 모델링 자료를 군사시뮬레이션에 적용할 수 있는 충실도 높은 워게임을 위한 요소기술을 개발 하는 것이다. 그것은 본 연구를 위해 개발한 2D GIS기반의 "단순 탐지확률 모델"과 이 모델에 지역별로 상이한 분포형 강수량 자료의 적용 기술이다. 이로써 군사시뮬레이션 수행 시 모델 해상도(전구급~공학급), 용도(훈련용, 분석용), 묘사 수준(군단급~대대급)에 따라 다양하게 작전지역별 상이한 국지기상을 반영하는 분포형 합성환경의 제공과 사용이 가능해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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