• 한국광물학회지
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• 제30권1호
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• pp.11-19
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• 2017

전남 나주시 장동리 지역의 화강암 풍화대를 피복하는 적갈색 점토-실트 퇴적물 단면(~2 m)에 대하여 광물학적 및 지화학적 특성 분석을 실시하였다. 퇴적물은 주로 석영(50%)과 점토광물(45%)로 구성되어 있으며, 소량의 K-장석, 침철석, 적철석, 깁사이트로 구성되어 있다. 점토광물은 일라이트(일라이트, 일라이트-스멕타이트 혼합층), 질석(질석, 수산화-Al 질석), 고령석(캐올리나이트, 할로이사이트) 계열의 점토광물로 구성되어 있다. 광물 및 화학조성의 수직 함량변화는 미미하며, 사장석과 녹니석이 전반적으로 결핍되어 있으나 최상부에 소량 함유되어 있다. 점토광물의 주성분이 일라이트 계열이므로 퇴적물의 기원물질은 주변 고령토질 화강암 풍화물이 아니라, 먼 기원지에서 유래한 풍성퇴적물로 판단된다. 현생 황사의 광물조성과 비교하면, 퇴적 후의 심한 화학적 풍화작용으로 사장석과 K-장석이 거의 없어지고, 석영과 점토광물로 구성된 광물학적 특성을 갖게 되었다. 풍화과정에서 사장석과 녹니석은 각각 고령토 광물과 질석으로 변질되었으며, 함철 유색광물의 풍화과정에서 침철석과 적철석이 침전되어 퇴적물이 적갈색을 띠게 되었다. 이 지역의 적갈색 점토-실트는 한반도 타지역 풍성퇴적물과 광물학적 및 지화학적 특성을 공유하므로 풍성퇴적물로 추정되지만, 이에 대해서는 퇴적물 연대측정이나 동위원소 분석 등의 추가 검증이 필요하다.

• 보존과학회지
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• 제25권1호
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• pp.25-38
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• 2009

경주석빙고(보물 제66호)는 조선시대 얼음 저장고로서 주구성암석은 유백색 색조를 띠고 정동이 발달한 중립질의 알칼리화강암이다. 훼손도 평가 결과, 균열(12.5%), 이격(6.7%), 탈락(25.1%), 박락(20.9%), 백화현상(6.5%), 갈색 변색(9.8%), 암흑색 변색(2.0%) 및 생물에 의한 변색(26.5%) 등이 높은 것으로 확인되었다. 전체적인 물리적 훼손율은 43.7%로 홍예틀 1번과 2번에서, 변색에 의한 훼손율은 68.7%로 북벽에서 가장 높아 석빙고의 훼손 상태가 매우 심각한 것으로 평가되었다. 석빙고 내부는 겨울철을 제외하고 연중 90% 이상의 높은 상대습도를 유지하였으며, 내부 미기후는 외부 기후 변화에 의존하나 외부보다 변동이 현저히 적은 일정한 환경을 유지하고 있었다. 상대습도는 봄과 여름에 98~100%에 최빈값을 보였다. 훼손의 근본적인 요인은 강수와 지하수의 유입 및 결로수에 의한 높은 상대습도와 장기적인 수분 유지시간이다. 이 수분은 생물에 의한 변색, 부재의 재질약화, 구조체의 거동, 백화현상 등을 야기하였다. 한편 입구 전면의 사질토양으로 인한 분진과 부유 입자가 내부의 갈색 및 암흑색 변색을 가중시켰다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.323-335
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• 2020

본연구에서는 현행 도로터널의 환기설계기준의 적정성을 검토하기 위하여 사례조사를 수행하고, 5개 터널을 대상으로 입자상 및 가스상 물질의 농도를 현장측정 하였다. 사례조사 결과는 설계기준 대비 TSP (가시도)는 27.9%, CO는 1.6%, NOx는 3.4% 수준으로 분석되었고, 현장측정 결과는 각각 2.6%, 0.8%, 0.2%의 수준에 불과하였다. 또한 5개 터널에 대한 입자상물질(TSP)의 입경분석 결과, 타이어 마모, 재부유 분진 등의 입자라 할 수 있는 PM10 이상의 입경의 영역은 20.4%로 나타났다. 따라서 현행 도로터널 환기설계 기준으로 제시된 입자상물질은 엔진배출량 외에 비엔진배출량에 대한 고려가 반드시 필요하며, 최근의 연구결과를 통한 제작차 오염물질 배출량 및 경사속도 보정계수 등을 적용하여 대상오염물질에 대한 설계기준의 합리적인 개정이 요구되며 WRA (PIARC)에서도 환기설계 기준의 개정 필요성을 권고하고 있다. 현행 터널 내 낮은 환기설비(제트팬) 가동율을 고려할 경우 향후 터널 내 운영상 관리기준의 신설에 대한 필요성이 제기된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.366-375
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• 1998

해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.

• 한국산업보건학회지
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• 제29권3호
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• pp.289-297
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• 2019

Objectives: To identify the positive rate of and the risk factors associated with latent tuberculosis infection(LTBI) in mine workers, the objectives of the present study evaluated those among former mine workers. Methods: Between January 2015 and May 2017, former male mine workers who had been subjects for epidemiology research for work-related chronic obstructive pulmonary disease(COPD) and had received QuantiFERON-$TB^{(R)}$ Gold In-Tube(QFT-GIT) from the Institute of Occupation and Environment(IOE) under Korea Workers' Compensation and Welfare Service(KCOMWEL) were selected as the study subjects. To identify significant variables for increased risk of LTBI, logistic regression analysis was performed. Results: A total of 736 male former mine workers were selected as study subjects. The positive rate of LTBI among subjects was 69.2%(509/736). The current smoking[odds ratio(OR), 2.3; 95% confidence interval(CI), 1.1-4.9], COPD(OR, 1.4; 95% CI, 0.9-2.3), department loading(OR, 1.8; 95% CI, 0.9-3.4) and mining(OR, 1.5; 95% CI, 0.9-2.5), and working duration of over 20(OR, 1.6; 95% CI, 0.9-3.1) and over 30 years(OR, 2.2; 95% CI, 0.9-4.9) were associated with increased risk of LTBI. The interferon-gamma(IFN-${\gamma}$) level after stimulation with Mycobacterium tuberculosis(MTB)-specific antigens showed a significantly negative correlation with age(r=-0.126). Conclusions: The present study determined that the high positive rate of LTBI among mine workers was associated with not only the host factors but also the occupational exposure to mine dust.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제21권1호
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• pp.36-44
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• 1979

대기공해가 잠아의 실용형질에 미치는 영향을 알고자 일본종계통 2품종과 중국종계통 2품종을 오염상 비오염상세, 척상별로 사육하고, 또 상엽 및 잠체중의 S, Cd 함량을 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 잠아경과일수는 일본종계통은 비오염구에 비해 오염구가 2.5일 정도 중국종계통은 4일정도 지연 및 불재일하였고 세척구는 중간정도 였다. 2. 잠아 5령극대체중, 견층중, 전견중등은 비오염구, 세척구, 오염구 순으로 성적이 떨어졌다. 3. 화용비율은 상엽처리별로 볼때 일본종은 유의성이 없었으나 중국종은 고도의 유의성을 나타냈다. 4. 오염상엽에 대한 저항성은 일본종계통에 비하여 중국종계통이 현저하게 약하며 동일계통에서도 종간에 차가 있다. 5. 오염지역의 상엽은 비오염지역의 상엽보다 S 및 Cd의 함량이 각각 약 30%, 300%증가하였다. 6. 잠체내 에서도 비오염상 급여구는 S가 0.41%, Cd 0.013ppm 이고 세척상 급여구는 S가 0.52%, Cd가 0.042ppm순으로 높았다. 7. S 및 Cd의 함량이 상엽에 가시적인 피해는 나타내지 않았으나 잠아에는 피해가 심했다. 8. 잠아의 실용형질은 공해로 인한 상엽질의 악화에서 입는 피해보다 상엽에 부착된 분전의 해가 더컸다. 9. 이상을 종합해 보면 분장지대 선정에 있어서 중국종계통은 공해지역을 피할 것이며 부득이한 경우는 상엽을 세척급여하면 현저한 효과를 거둘수 있을 것이다.

• 공업화학
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• 제32권5호
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• pp.516-523
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• 2021

본 연구는 대기 중 대표적인 미세먼지 2차 유발물질인 질소산화물 제어에 있어 암모니아를 환원제로 사용하는 선택적 촉매 환원법(Selective Catalytic Reduction; SCR)을 이용한 연구를 수행하였다. NH₃-SCR 실험은 상용촉매인 V/W/TiO₂와 Sb를 첨가한 V/W-Sb/TiO₂ 촉매를 사용하였으며 phosphorous에 의한 내피독성을 확인하였다. NH₃-SCR 실험 결과, Sb의 첨가는 P에 대한 내구성을 갖는 것으로 확인되었다. 또한 이에 대한 원인을 확인하기 위하여 BET, XPS, H₂-TPR, NH₃-TPD, FT-IR 분석을 통해 물리·화학적 특성을 비교분석하였다. 분석 결과 V/W/TiO₂ 촉매에 Sb 첨가 시 P가 첨가됨에 따라 SbPO₄ 결합을 형성하고 VOPO₄의 생성을 억제하였으며, P 첨가 전 촉매의 redox 특성을 유지함으로써 P에 대한 내피독성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제44권3호
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• pp.62-77
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• 2011

아산 현충사에 전시중인 보물 제326호 이충무공유물은 장검 2점, 옥로 1점, 요대 1점, 도배 구대 2점으로 구성되어 있다. 이 유물은 장시간의 전시로 표면에 먼지가 많이 고착되었으며 금속이 부식되어 과거의 빛깔을 잃어버리고 있었다. 2011년 4월 28일 "충무공이순신기념관"을 개관하기 위한 준비 과정에서 유물의 상태점검 결과 보존처리가 필요하다고 판단하여 2011년 3월부터 4월까지 2개월에 걸쳐 보존처리를 실시하였다. 보존처리에 앞서 유물에 대한 분석을 실시한 결과 칼자루 붉은 색 안료 및 흑칠, 칼 도신 붉은 색 안료 등은 근래에 수리를 한 것을 확인하였다. 제작 당시의 것으로 추정되는 붉은 색 안료는 석간주(Hematite)이나 후대에 칠한 안료는 주사와 연단이 혼합된 안료이다. 칼 도신의 붉은 색 안료는 황연(Chrome Yellow, $PbCrO_4$)이다. 또한 비파괴 분석을 통해 칼 장식의 재질, 요대의 도금방법, 도배 구대의 재질 등을 확인하였다. 보존처리는 훼손 우려가 있는 부분에 대한 보존처리를 통해 안정한 상태로 전시될 수 있도록 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.34-46
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• 2021

자율주행차량의 상용화를 앞당기기 위해서는 현재 자율주행자동차의 주행안전성을 저하시키는 원인을 정확히 파악하고 이를 개선하는 노력이 필요하다. 본 연구는 우리나라에서 자율 주행을 연구하는 전문가를 대상으로 중요도-만족도(IPA)와 포커스그룹 인터뷰(FGI)를 수행하여 자율주행차량의 주행안전성에 문제가 발생하는 원인과 국내의 자율주행 기술 수준 등을 파악하였다. 설문 결과 현재 자율주행 핸디캡 중에 공사 구간, 폭우/폭설 상황, 미세먼지 상황, 포트홀 존재 상황이 중요도보다 현재 기술 수준에 대한 만족도가 낮아 우선적인 연구개발이 요구되는 것으로 나타났다. 이 중 공사 구간과 포트홀은 도로/도로 시설물의 불량과 센서 자체의 성능이, 날씨와 연결된 상황은 센서의 성능과 알고리즘 부재 등이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 안전한 자율주행의 조속한 실현을 위해서는 자율주행차량의 주행안전성을 저해하는 원인에 대한 명확한 파악과 해결이 지속해서 수행되어야 할 것이다.