이 연구는 오염원이 산재해 있는 농촌지역으로 아산지역을, 그리고 공업단지와 주거지역이 위치한 공단지역으로 구로구지역을 연구대상지역으로 선정하여 공단지역과 농촌지역 지하수의 물리.화학적 특성과 오염 양상을 조사하였다. 또한 지하수의 효율적인 이용과 적절한 관리를 위해 지리정보시스템을 구축하고 이를 이용하여 지하수오염과 잠재점오염원의 공간적인 관련성을 규명하였다. 아산지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 SiO$_2$와 HCO$_3$함량비가 높은 특징을 보여 물-암석 반응이 지하수 성분을 지배하는 가장 큰 요인임을 보여준다. 구로구지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 Cl, NO$_3$및 SO$_4$등 오염물질이 부화되고 SiO$_2$에 비해 Ca 함량비가 더 높게 나타나는 등 다양한 오염원에 의한 영향을 반영하고있다. 아산지역에서는 37.5%(총 40개 중 15개)의 지하수 시료에서 NO$_3$,SO$_4$및 Zn의 함량이 먹는 물 수질 기준을 초과하는 오염현상이 조사되었으며, 대부분이 NO$_3$의 오염이었다. 축산농가 및 공장에 대해 오염영향범위를 조사하기 위해 버퍼링 분석을 실시한 결과 l00 m 거리에 걸쳐 오염의 영향이 미치고 있어 공장 및 축산농가가 지하수 오염의 직접적인 원인임을 확인하였다. 구로구지역에서는 64.7%(총 51개 중 33개)의 지하수 시료에서 NO$_3$, Cl, SO$_4$, Fe 및 Zn의 함량이 음용수 수질기준을 초과하는 오염현상이 확인되었다. NO$_3$오염은 50 m 이상의 심부지하수에서도 관찰되어 이미 심각한 오염현상이 진행되었음을 보여주었다. Cl 오염은 구로동 지역의 50 m 이하 천부지하수에서 관찰되었으나 구로동의 구로공단지역에서는 먹는 물 수질기준 이하의 낮은 함량을 보였다. 구로동지역은 70%, 고척동지역은 42%, 궁동지역은 14%의 지하수 시료에서 오염물질이 먹는 물 수질기준을 초과하는 오염현상이 조사되었다.
중생대부터 한반도에서 나타나는 열수계는 쥐라기/전기 백악기 (약 $200{\sim}130$ Ma) 심부지질환경과 관련된 조산대형 열수계와 후기 백악기/제3기 (약 $110{\sim}45$ Ma) 천부지질환경의 후조산대형 열수계로 구분된다. 이러한 열수계에 수반된 금속광화작용은 시 공간적 관점에서 조산대형 및 후조산대형 화성활동의 특성을 반영하고 있다. 그리고 각 유형 광화유체의 ${\delta}^{18}O_{H2O}$는 쥐라기 조산대형 광상에 비하여 후기 백악기 후조산대형 광상에서 현저한 조성변화를 보이고 있다. 즉, 조산대형 광상은 경기 영남 육괴에 배태되며, 심부 지질조건에서 균질한 $^{18}O$-부화된 고온성 광화유체로부터 진화된 열수충진형 금광상과 희유금속 광상으로 인접한 대보화강암체 또는 분화된 페그마타이트로부터 유입된 마그마수 또는 일부 변성수로부터 유도되었다. 반면에 후기 백악기 광상은 태백산분지, 옥천 지향사대 및 경상분지의 전 지역에 걸쳐 광범위하게 산출되며, 철합금, 비철금속 및 귀금속 광상의 열수충진형, 열수교대형, 각력 파이프형, 반암형, 스카른형 광상과 같은 다양한 광상유형으로 배태되고 있다. 이러한 다양한 유형의 광화유체는 물-암석 반응에 따라 산소 동위원소비$({\delta}^{18}O)$가 폭 넓게 변화하는 산소 편이의 전형적인 특징을 보이는 반면 수소 동위원소비$({\delta}D_{H2O})$는 비교적 균질한 조성특징을 나타내고 있다. 또한 근지성 유형 광상의 산소 동위원소비는 부화된 경향을 보이지만, 점이성/원지성 유형 광상에서는 전반적으로 폭 넓게 변화하며 부분적으로 결핍된 특징을 보이고 있다. 즉 근지성 유형의 Cu(-Au)또는 Fe-Mo-W 광상에서는 탈가스화작용 이후에 나타나는 마그마수의 전형적인 특징을 보이는 반면, 다금속 광상과 귀금속 광상은 점이성 또는 원지성 유형으로 지표수(또는 순환수)의 혼입이 우세한 경향을 보인다.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
산업제어시스템이란 전력, 수처리, 교통과 같은 주요기반시설이나, 자동화 공장, 화학 플랜트와 같이 산업분야의 프로세스를 안전하고 효율적으로 모니터링 및 제어하는 시스템을 말한다. 이러한 산업제어시스템을 대상으로 하는 사이버 공격이 성공한다면 큰 인명 피해, 경제적 피해를 유발할 수 있어, 국가단위 해커 집단들의 주요 공격 대상이 될 가능성이 높다. Stuxnet, Industroyer, TRITON과 같은 사이버 공격은 이러한 우려가 실제 현실로 드러난 사례이며, 사이버 공격으로 실제 물리적 피해를 발생시키기 위해 대상 제어시스템에 대한 깊은 지식을 기반으로 개발된 것으로 확인되었다. 따라서 산업제어시스템의 사고조사를 위해서는 사고분석가 역시 제어시스템 운영 프로세스에 대한 지식을 보유하고 제어시스템에 특화된 사고조사 기술을 확보해야 한다. 이를 위해 사이버와 물리적 경계에 위치한 임베디드 제어기기와 같이 사이버 공격의 대상이 될 수 있지만, IT분야에서 사용되지 않아 즉시 활용할 기술이 없는 장치들을 대상으로 하는 사고조사 기술 개발이 필요하다. 이러한 연구 개발의 첫 단계로써 대표적인 임베디드 제어기기인 PLC(Programmable Logic Controller) 4종을 대상으로 PLC의 로깅 기능 및 본 논문에서 제안한 공격 시나리오에서 사고조사에 활용 가능한 로그 생성 여부를 분석한 결과를 제시한다.
열악한 작업환경 때문에 수중항만공사를 기계화하려는 많은 노력들이 시도되고 있다. 본 논문은 수중항만공사 중 사석 고르기 작업을 수행하는 수중건설로봇에 대해 기술한다. 로봇의 블레이드는 울퉁불퉁한 지형에서도 사석 마운드를 기준면에 대해 평편하게 고르고, 다목적암은 사석을 파고, 채울 수 있게 설계되었다. 본 연구는 로봇에 설치된 위치 및 방위 센서와 동기를 이루면서 주행과 스윙운동이 포함된 다목적암과 블레이드의 기구학을 해석한다. 기준수심센서에 부여된 월드좌표에 대해서 블레이드와 다목적암의 위치와 방위를 나타내고, 기준면과 나란한 고르기 작업을 위한 형상을 찾는다. 고르기 작업을 위한 유압제어시스템을 개발하며, 로봇에 의한 육상 및 수중 사석 고르기 작업을 실시해 실험결과를 보인다. 로봇의 작업속도는 잠수부보다 8배 정도 빠르며 작업품질도 우수한 것으로 평가된다. 잠수부가 작업할 수 없는 대수심에서는 효율성이 더 좋을 것으로 기대된다.
1 MW 해수온도차발전 시스템의 라이저에 관한 설계를 수행한다. 라이저의 직경은 1 MW 발전을 위한 심층수 취수량에 기초하여 결정되고, 관종은 제작 가능한 상업용 파이프를 대상으로 종류별 특성을 분석한 후 선정한다. 강관, GFRP관, 그리고 HDPE관 중 HDPE관을 선정하며, 선정된 관종의 중량과 강도를 보강하기 위하여 설계를 수행한다. HDPE 라이저 하부 끝단에 중량체를 설치하여 중량을 보강하며, HDPE 라이저 축방향으로 와이어로프를 설치하여 강도를 보강한다. 중량체의 중량은 GFRP관 무게 대비 25%와 50%가 되도록 설계되며, 라이저 끝단에 연결되는 중량체의 모든 하중은 와이어로프가 지지하도록 설계된다. 설계된 HDPE라이저는 연중 온도차발전이 가능한 하와이 인근 해역에 설치되는 것으로 가정하여, 수치해석적 방법에 의한 안전성 평가를 수행한다. 안전성이 검증된 HDPE 라이저에 대하여 경제적으로 가장 유리한 HDPE 라이저의 최종 제원을 결정한다. 설계된 라이저는 향후 1MW 해수온도차발전 시스템 실증을 위한 설계 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
남중국해는 심해 분지, 대륙 붕단, 얕은 대륙붕, 많은 해협, 복잡한 수심 특징을 가진 전형적인 연안 영해이다. 본 연구에서는, 비구조 격자 기반으로 대상 해역을 상세하게 해상할 수 있으며, 개방경계에 조석을, 해표면에 기상자료를 입력하여 조석 및 폭풍해일을 모의할 수 있는 수치 모델을 구축하여 남중국해의 조석 특성과 전파 양상을 조사하고, 태풍에 의한 폭풍해일을 재현하였다. 태풍에 의한 폭풍해일 모의는, 2013년에 필리핀에 막대한 피해를 초래하였던 태풍 하이옌에 대해서 수행하였다. 관측치 및 선행 연구의 조석 분포와의 비교 결과, 4개의 주요 분조의 진폭과 위상은 대체적으로 잘 모의되었다. 선행 연구들에 따르면, 당 해역은 모델을 이용하여 조석을 예측하기가 어렵다고 보고되고 있는데, 이 점을 감안한다면 본 연구에서 예측한 조석은 허용 범위에 있다고 생각된다. 본 연구에서 수행한 자유 진동 모드 실험을 통해서 남중국해가 일주조 조석이 우세한 이유를 알 수 있었으며, 조석 잔차류(tidal residual current) 및 총에너지 소실(total energy dissipation) 산정을 통해서 조석 및 퇴적환경을 파악하였다. 본 연구에서 구축한 모델을 이용하여 태풍 하이옌에 의한 폭풍해일을 타당하게 모의하였으며, 모델 검증 및 조석 환경 규명을 통하여 남중국해의 지역 실시간 순압 조석/수위 예측 시스템을 구축하였다.
인회석 배수로가 1994년 9월 30일 미국 인디아나주 중서부에 위치한 Green Valley 폐탄광에 건설되었다. 현장설치의 일차적인 목적은 현장조건에서 산성수에 대한 인회석 배수로의 장기적인 처리능력을 평가하는 데 있다. 이 배수로는 실내실험결과에 따라 설계되었는데 연장 9m, 폭 3.3m, 심도 0.75m이며,95mm~30번 채 크기의 인회석광 (francolite)으로 채워져 있고 복구된 폐석더미로 부터 흘러나오는 산성수가 유입되게 되어 있다. 본 배수로는 폭우 및 실트의 퇴적으로 인한 손상을 막기 위해 석회석 자갈과 filter fabric으로 덮여져 있다. 본 배수로는 플로리다주의 인광석광산에서 채광된 50톤의 인회석으로 채워져 있다. 인회석은 산성수내의 첼 최대 4,200 mg/l, 알루미늄 최대 830 mg/l, 황산염 최대 13,430 mg/l를 제거하였다. 산도는 거의 일정하였으며 3.1에서 4.3까지 변화를 보였다. 배수로 하류에서 측정한 유출량은 3~4.5 l/m였다. 철 및 알루미늄 인산염 침전물은 노란색 및 흰색 부유성 입자인데 침전못에 계속적으로 퇴적되었다.
Objective: The objective of the present study was to investigate pork quality from Hereford${\times}$Berkshire female and intact male pigs reared outdoors in an alternative production system. Methods: Berkshire purebred sows were artificially inseminated, once in the fall and again in the spring of the following year, with semen from Hereford boars and managed free of antibiotics in an outdoor hoop structure until the last month of pregnancy, after which they were moved to a pasture-based unit of 0.8 hectares with individual lots with a farrowing hut, shade, and water ad libitum. Piglets were weaned at 4 weeks of age and housed in a deep-bedded hoop structure, grouped by sex. Animals were harvested at market weight of 125 kg, approximately 200 days of age. Hot carcass weight was collected at the time of the harvest. After 24 hours of refrigeration, carcass characteristics were measured. Longissimus dorsi samples collected from the right side loin. Loins were cut into 2.54-cm thick chops and were used to measure marbling score, color score, drip loss, and ultimate pH. Sensory panel tests were conducted as well at North Carolina State University. For pork characteristics and sensory panel data, trial and sex were included in the statistical model as fixed effects. Hot carcass weight was included in the model as a covariate for backfat thickness. Results: Neither the subjective nor the objective color scores displayed any differences between the boars and the gilts. No difference was found for pH and marbling score between trials or sexes. Gilts had a thicker backfat measurement at the last lumbar and a narrower longissimus muscle area measurement when compared to the boars. The only difference in the sensory characteristics was found between the trials for texture and moisture scores. Conclusion: Consumers were not able to detect boar taint under the condition of this study, which is that the intact males were reared outdoors. Additional trials would be necessary; however, based on the results of the present study, outdoor rearing can be suggested as a solution to the issue of boar taint.
완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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