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화강암 지역 암반 지하수 내 불소 이온의 기원 및 거동: 충북 보은 삼승면 일대의 현장 조사와 실내 실험 연구 (The Origin and Geochemical Behavior of Fluoride in Bedrock Groundwater: A Case Study in Samseung Area (Boeun, Chungbuk))

  • 채기탁;고동찬;최병영
    • 지질공학
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    • 제18권4호
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    • pp.555-566
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    • 2008
  • 불소 오염이 심각한 곳으로 파악된 충북 보은 삼승면 일대 지역의 오염의 현황과 원인 규명을 위하여 수리지구화학적 연구와 물암석 반응 실험 연구가 수행되었다. 조사 지역 암반 지하수의 불소 함량은 최대 3.9 mg/L에 이르며, 먹는물 수질기준의 불소 항목(1.5 mg/L)을 초과율은 23%에 이른다. 불소 이온의 평균 함량은 1.0 mg/L이나, 낮은 값으로의 왜도(1.3)가 크기 때문에 중앙값은 평균에 비하여 크게 적은 0.5 mg/L으로 나타난다. 불소 농도는 화강암 분포 지역에서 심부 지하수에 해당하는 $NaHCO_3$ 유형 지하수에서 상대적으로 높게 나타나고 있다. 불소와 질산염 이온($NO_3$)은 뚜렷한 부의 상관관계를 나타내고 있어 불소는 지표 오염과 상관없는 지질기원이며, 상대적으로 심부 암반 지하수에 부화되었을 가능성을 지시한다. 이것은 조사 지역의 암석을 사용한 실내 실험에서 확인되었다. 순수흑운모 화강암 반응 실험 결과 불소 함량은 96시간 후에 최대 1.2 mg/L까지 증가하였다. 그러나 불소 농도와 지하수 관정 심도, 지구화학적으로 물암석 반응의 정도를 지시할 수 있는 인자($Na^+$, $HCO_3$, pH 등)들의 값과는 뚜렷한 상관관계를 나타내고 있지 않았다. 이는 불소 이온이 물암석 반응 정도와 상관없이 함불소 광물의 국지적인 분포에 영향을 받을 수 있다는 것을 암시한다. 고농도의 불소를 함유하는 지하수의 공간분포는 선구조 분포와 연관되어 있음을 보여주고 있어, 물암석 반응이 상당히 진행되어 불소 함량이 높은 심부 암반 지하수가 선구조 분포 지역의 파쇄대를 통하여 배출되었음을 지시한다. 하지만, 선구조 분포와 불소 농도는 전체적으로는 일치하지 않아, 파쇄대의 분포가 불규칙적이고, 심부 지하수와 천부 지하수의 혼합과 정도 불균질함을 지시하는 것으로 추정된다.

소비자 감성 분석 기반의 음악 추천 알고리즘 개발 (Development of Music Recommendation System based on Customer Sentiment Analysis)

  • 이승준;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.197-217
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    • 2018
  • 음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.