Soil Taxonomy 분류체계 변화에 대응하여 구릉지에 널리 분포하는 토양으로 Inceptisols인 Typic Dystrudepts로 분류되고 있는 아산통을 재분류하고, 그 생성을 구명하기 위하여 아산통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil survey laboratory methods manual에 따라서 토양을 분석하여 Laboratory data sheets를 작성하였다. A층 (0~18 cm)은 암황갈색 (10YR 4/4)의 자갈이 있는 양토이고, BA층 (18~30 cm)은 진갈색 (7.5YR 5/6)의 자갈이 있는 양토, Bt1층 (30~52 cm)은 적색 (2.5YR 4/6)의 자갈이 있는 식양토, Bt2층 (52~98 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 자갈이 있는 식양토, C층 (98~160 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 자갈이 있는 양토이다. 구릉지 잔적층을 모재로 하는 토양으로 주로 임지로 이용되고 있다. udic 토양수분상과 mesic 토양온도상을 보유하며, 배수 양호하다. 아산통은 0~18 cm 깊이에 ochric 감식표층을 보유하고, 30~98 cm 깊이에서 점토집적층인 argillic층을 보유하고 있다. 또한 argillic층 상부경계에서 125 cm 아래 깊이인 155 cm 깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 7.8%로 35% 미만이다. 따라서 아산통은 Inceptisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. 아산통은 udic 토양수분상을 보유하고 있으므로 Udults로 분류할 수 있으며, Hapludults의 분류기준을 충족시키고 있다. Typic Hapludults의 분류기준을 충족시키고 있으며, 토성속 제어부위에서의 토성속이 식양질이고, 토양온도상이 mesic 온도상이기 때문에 아산통은 Fine Loamy, mesic family of Typic Dystrudepts가 아니라 Fine loamy, mesic family of Typic Hapludults로 재분류되어야 한다. 아산통은 경사가 비교적 완만하여 지형이 안정되어 있는 구릉지에 분포하고 있으므로 침식이 일어나는 것에 비하여 토양수의 하향이동에 따른 점토집적작용과 염기용탈작용이 우선되고 있다. 그 결과 점토집적층인 argillic층을 보유하는 토양으로 생성 발달되었다. 또한 Alfisols과 Ultisols을 구분하는 가장 기본적인 분류기준인 기준깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 35% 미만으로서 Alfisols이 아니라 강산성 토양인 Ultisols로 발달하였다.
Mollic Hapludalfs로 분류되고 있는 장호통을 재분류하기 위하여 장호통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil Survey Laboratory Methods Manual에 따라서 토양을 분석하여 Laboratory data sheets를 작성하였다. BAt층에서 BCt층 (14~120+ cm)까지 점토집적층인 argillic층을 이루고 있다. 기준깊이인 argillic층 상부 경계 하부 125 cm 깊이, 즉 139 cm 깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 20.7%로 낮으며, 기준깊이 뿐만 아니라 전 토층에서 염기포화도 (양이온 합)가 35% 미만으로 낮다. 따라서 장호통은 Alfisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. Argillic층의 상부 15 cm 깊이에서 유기탄소 함량이 $12.8\;g\;kg^{-1}$으로 $9\;g\;kg^{-1}$ 이상이라는 조건을 충족시키고 있으며, 또는 $1m^2$ 면적의 깊이 100 cm까지 단위용적당 유기탄소 함량이 15.7 kg으로 12 kg 이상이라는 분류기준을 충족시키므로 아목은 Humults로 분류 된다. 우리나라에 분포하는 Ultisols은 모두 Udults로 분류되고 있는데, 장호통은 Humults 아목으로 분류될 수 있다. 기준깊이에서 fragipan, kandic층, sombric층, plinthite 등을 보유하지 않으며, Haplohumults의 분류 기준을 충족시키고 있다. 아군은 Typic 분류기준을 충족시키므로 Typic Haplohumults로 분류된다. 토성 속 제어부위에서의 점토함량이 35% 이상이고, mesic 토양온도상을 보유하고 있다. 따라서 장호통은 fine silty over clayey, mixed, mesic family of Mollic Hapludalfs가 아니라 fine, mixed, mesic family of Typic Haplohumults로 분류되어야 한다.
제주도의 서부 및 북부 해안 지역에 분포하고 있으며 Aquic Eutrudepts로 분류되고 있는 용당통을 재분류하기 위하여 용당통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil Survey Laboratory Methods Manual에 따라서 토양을 분석하여 laboratory data sheets를 작성하였다. Ap층 (0~14 cm)은 암적갈색 (5YR 3/2)의 양토이고, BA층 (14~32 cm)은 암갈색 (7.5YR 3/2)의 양토, Bt층 (32~57 cm)은 암갈색 (7.5YR 3/2)의 식양토, Btx1층 (57~110 cm)은 암황갈색 (10YR 4/6)의 미사질식양토, Btx2층(110+ cm)은 암황갈색 (10YR 4/6)의 미사질식양토이다. 현무암을 모재로 하는 토양으로 용암류 평탄지에 분포하며, 주로 밭으로 이용되고 있다. 용당통은 andic 토양 특성을 보유하고 있지 않으며, Bt층에서 Btx2층 (32~110+ cm)까지 점토집적층인 argillic 층위를 이루고 있고, 전 토층에서 염기포화도 (양이온 합)가 35% 이상으로 높다. 따라서 용당통은 Inceptisols이나 Andisols이 아니라 Alfisols로 분류되어야 한다. Udic 토양수분상을 보유하고 있으므로 용당통은 Udalfs 아목으로 분류될 수 있다. 무기질 토양표면으로부터 100cm 이내 깊이에 fragipan을 보유하고 있으므로 대군은 Fragiudalfs로 분류된다. 용당통은 Fragiudalfs의 전형적인 특성을 나타내므로 아군은 Typic Fragiudalfs로 분류된다. 토성속 제어부위에서 직경 75 mm 미만 입자 중 0.1~75 mm 입자 함량이 15% 이상이고, 세토 중 점토함량이 18-35%이므로 fine loamy 토성속에 속한다. 또한 thermic 토양 온도상을 보유한다. 따라서 용당통은 Fine loamy, mixed, thermic family of Aquic Eutrudepts가 아니라 Fine loamy, mixed, thermic family of Typic Fragiudalfs로 분류되어야 한다.
본 연구는 1999년 5월부터 2002년까지 광역 논에서 영농기간 동안 비점원오염의 유출부하량을 산정하기 위하여 수행되었다. 시험유역은 전북 남원시 금지면 금풍지구에 위치한 115 ha(논 면적 95 ha)의 양수장 관개 논에서 수문 및 수질 모니터링을 실시하였다. 시험유역의 물수지를 산정한 결과, 연도별 유입량은 1999년 2,410 mm, 2000년 2,486 mm, 2001년 2,938 mm, 2002년 2,880 mm로 4개년 평균 유입량은 2,680 mm로 조사되었으며, 유출량은 1999년 2,416 mm, 2000년 2,533 mm, 2001년 3,070 mm, 2002년 2,983 mm로 4개년 평균 유출량은 2,750 mm로 조사되었다. 물수지에 있어 유출량이 유입량보다 크게 나타났는데, 이는 양수장에서 관개를 실시하지 않을 경우 지하수 관개를 실시하는 논들이 있어 이들 지하수 관개량의 미측정에 의해 물수지의 차이가 있는 것으로 판단된다. T-N과 T-P를 대상으로 4개년동안 물질수지를 조사한 결과, 영농기간 영양물질의 평균 유입량은 화학비료에 의해 T-N $124.8kg\;ha^{-1}$, T-P $15.8kg\;ha^{-1}$, 강우에 의해 T-N $26.9kg\;ha^{-1}$, T-P $0.35kg\;ha^{-1}$, 관개수에 의해 T-N $50.4kg\;ha^{-1}$, T-P $0.48kg\;ha^{-1}$가 유입된 것으로 조사되었다. 영농기간 동안 유출수에 의한 영양물질의 유출량은 T-N의 경우 $53.4{\sim}68.3kg\;ha^{-1}$, T-P의 경우는 $1.38{\sim}2.20kg\;ha^{-1}$로 나타났다. 논에서 적절한 물관리를 통해 유출수를 최소화하면 영양물질 손실의 경감, 농업용수 사용의 경감을 통한 수자원 확보, 그리고 하천의 수질보전에 기여할 것으로 판단된다. 향후 비점원오염에 관한 연구는 다양한 영농조건에 대해 장기적이고 꾸준한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.
빙하 이동속도는 빙하역학 연구에 가장 기초가 되는 관측치로 기후 변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는데 매우 중요한 지시자이다. 본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이다. 하지만 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 방법을 고안하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통하여 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였다. 그리고 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)에 비하여 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구 결과는 28일 동안 발생한 빙하의 이동속도를 연간 속도로 환산한 것이기 때문에 발생하는 오차일 가능성이 있다. 향후 정확한 비교를 위해서는 시계열적으로 자료를 확장하여 연간 속도를 정확하게 계산하는 과정이 필요할 것이다. 이 연구를 통해 최초로 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 관측하였으며, KOMPSAT-5 영상의 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하의 2차원 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
2015년 1월부터 2020년 6월까지 라이다를 이용하여 측정된 532와 1064 nm의 후방산란계수와 532 nm의 편광소멸도를 이용하여 532 nm의 후방산란계수를 PM10, PM2.5-10, PM2.5에 해당하는 세 유형으로 구분하고 지상에서 측정된 질량 농도를 이용하여 각각의 질량소산효율을 산출하였다. 산출된 질량소산효율의 전체 평균값은 PM10, PM2.5-10, PM2.5에서 각각 5.1±2.5, 1.7±3.7, 9.3±6.3 m2/g으로 PM2.5가 가장 높은 값을 보였다. PM10과 PM2.5의 질량 농도가 낮을 때 평균 이상의 높은 질량소산효율이 산출되었으며 질량 농도가 높아질수록 질량소산효율이 감소되는 경향을 확인하였다. 황사의 혼합 정도에 따른 유형별로 질량소산효율을 산출하였을 때, PM2.5-10는 황사의 영향으로 오염입자(pollution aerosol, PA)가 2.1±2.8 m2/g으로 오염입자가 주요한 혼합입자(pollution-dominated mixture, PDM), 황사가 주요한 혼합입자 (dust-dominated mixture, DDM), 순수황사 (pure dust, PD)의 1.1±1.8, 1.4±3.3, 1.1±1.5 m2/g보다 두 배 정도 높은 값을 보였다. 하지만, PM2.5는 9.4±6.5, 9.0±5.8, 10.3±7.5, 9.1±9.0 m2/g으로 유형 구분 없이 비슷한 값을 보였다. PM10의 질량소산효율은 PA, PDM, DDM, PD 에서 각각 5.6±2.9, 4.4±2.0, 3.6±2.9, 2.8±2.4 m2/g으로 황사의 비율이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 동일한 질량 농도 또는 황사 혼합에 따른 동일한 유형을 보이더라도 PM2.5/PM10 값이 낮아질수록 PM2.5-10의 질량소산효율은 감소하고, PM2.5의 질량소산효율은 증가하는 경향을 보였다.
방사선 치료는 고에너지 X선을 최소 20 Gy에서 80 Gy까지 다양하게 조사되기 때문에 종양이 위치하는 국소부위에 고선량을 투여하며 일부 정상조직의 여러 부작용이 예상 된다. 현재 임상에서는 정상조직의 차폐를 위한 노력으로 대표적인 재료인 납을 사용하고 있지만 납은 인체에 유해한 중금속으로 분류되고 있으며 다량의 피부접촉은 중독을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구는 FDM(Fused Deposition Modeling)방식의 3차원 프린터의 재료 Tungsten, Brass, Copper을 이용하여 납의 한계점을 보완 할 수 있는 측정시트를 제작하고 투과성능을 알아보고자 한다. 3D 프린터를 이용해 Tungsten 혼합 필라멘트 투과측정 시트 크기는 70 × 70 mm, 두께는 1, 2, 4 mm로 제작하였으며 제작한 측정시트의 투과성능을 확인하기 위해 선형가속기 (TrueBeam STx, S/N: 1187)에서 발생된 6, 15 MV을 Water Phantom과 Ion chamber (FC-65G), elcetrometer (PTW UNIDOSE)을 사용하여 SSD 100 cm, 물 속 5 cm에서 100 MU를 조사하여 측정하고 투과성능을 평가하였다. 각 소재의 측정시트를 1 mm씩 증가시킨 결과 6 MV에서는 Tungsten 시트의 경우 3.8~3.9 cm일때의 시트는 기존 납의 차폐체 두께 6.5 cm 보다 얇으며, 15 MV에서는 Tungsten 시트의 경우 4.5~4.6 cm일 때 시트는 기존 납의 차폐체 두께 7 cm 보다 얇으며 동등한 성능을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 Tungsten 합금 필라멘트을 이용하여 제작한 투과측정 시트는 고에너지 영역에서의 투과 차폐 가능성을 확인하였으며. 대체품으로써의 사용가능성 또한 우수함을 확인하였다, 향후 3D 프린팅 기술로 차폐제 제작을 위한 기초자료로 제공할 수 있을 것으로 사료 된다.
고대국가 신라가 성립하고 발전한 신라 조기와 전기에 경주 월성북고분군은 경주지역의 중심고분군이었을 뿐만 아니라 신라 전체의 중앙의 중심고분군으로 기능하였다. 경주 월성북고분군은 신라 고분문화 변동의 진원이었으며, 따라서 신라 고분문화 전개과정의 이해는 월성북고분군에서 조영된 고분과 묘제들에 대한 실상의 파악이 그 출발점이다. 이글은 월성북고분군을 비롯하여 경주지역에서 전개된 신라 전기 고분문화의 전개과정을 살피려는 작업의 시작으로 작성되었다. 사로국 후기부터 목곽묘가 축조되어 경주지역의 중심고분군이 된 월성북고분군에서는 신라 조기 석재충전목곽묘의 발생에 이어 신라 전기에는 적석목곽분이 출현하여 그 중심 묘제가 되었다. 적석목곽분은 매장주체부인 목곽, 목곽 주위의 사방적석에 더해 목곽의 뚜껑 위에 가해진 상부적석과 호석으로 보호된 고총 봉토가 묘광 내 목곽과 사방적석, 그 위의 저봉토로 이루어진 석재충전목곽묘와 차별화 된 것이다. 신라 전기 월성북고분군에서는 적석목곽분이 지상적석식과 상부적석식의 두 유형으로 나뉘어 전개되었으며, 신라 조기 이래의 석재충전목곽묘와 점토충전목곽묘, 토광묘도 공존하였고, 신라 전기에 새로 발생한 수혈식석곽분도 축조되었다. 그러나 그 중 고총으로 조영된 것은 적석목곽분 뿐이었으며, 묘제들 사이에는 그 외 고분의 입지, 묘곽 형식의 분포, 구조 각부의 축조기법과 규모에서도 차등이 있었다. 월성북고분군에서는 신라 조기부터 진행된 묘제 사이의 위계화가 신라 전기에는 한층 더 강화되었던 것이다.
천연기념물 노거수는 오랫동안 우리 민족의 역사, 문화와 함께해 온 존재로서 단순한 나무 이상의 의미를 지니고 있다. 문화재청에서는 노거수 중에서도 크기뿐만 아니라 진귀성, 상징성, 고유성 등 문화적 자연적 요소가 뚜렷한 것들을 천연기념물로 지정하여 보호하고 있다. 본 연구는 천연기념물 노거수 중 강원도내 분포하는 14건의 생육현황과 제원 및 토양환경, 보호시설 현황을 파악하고자 수행하였다. 연구결과, 강원도의 천연기념물 노거수는 78.57% 이상이 보통이거나 보통 이상의 생육현황을 나타내었다. 수고는 평균 18.80m, 근원둘레는 평균 7.34m인것으로 나타났다. 토양환경 분석결과 대부분 전국 산림토양 대비 평균치를 나타내었으나 유효인산은 과영양 상태인 것으로 분석되었다. 보호시설은 대부분 양호한 상태이나 지주대와 쇠당김 시설 일부는 수목에 피해를 주고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 강원도 내 천연기념물 노거수의 생육환경과 관리현황 분석을 통한 관리 기초자료 제공에 의의를 두며, 생육에 영향을 주는 환경인자와의 관련성 등은 추후 과제로 남겨둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.