자연사면을 대상으로 강우에 따른 침투해석 및 사면안정해석을 통하여 사면토층의 흙-함수특성곡선(SWCC) 맞춤계수에 따른 안정성의 영향을 평가하였다. 연구 대상사면의 토질시료를 채취하여 토층의 물리적, 역학적 및 불포화 특성을 실험하였다. 현장조건의 흙-함수특성곡선(SWCC)의 맞춤계수 α 및 n을 변화시켜 침투해석을 통한 포화심도를 산정하였으며, 이를 고려하여 한계평형해석기법을 이용한 사면안정해석을 수행하였다. 강우에 의한 침투해석 결과에 따르면 맞춤계수 α가 감소함에 따라 토층 내 포화심도가 급격하게 증가하며, 전체 토층에 대한 포화시간도 짧아지는 것으로 나타났다. 그리고 포화심도를 고려한 사면안정해석결과에 의하면 맞춤계수 α가 감소함에 따라 사면안전율은 급격하게 감소하지만, 맞춤계수 n을 증가시키더라도 사면안전율의 변화는 매우 작은 것으로 나타났다. 따라서 강우침투로 인한 포화심도와 이를 고려한 사면안정성은 흙-함수특성곡선(SWCC)의 맞춤계수 α에 크게 영향을 받으며, 맞춤계수 n의 영향은 상대적으로 매우 작음을 알 수 있다.
글로벌 광물에너지자원 분야 수요공급에서 중국의 자원조사탐사개발과 자원경제 정책이 한국의 산업 경쟁력과 밀접하므로, 중국의 자원관련 활동을 분석하는 것은 국내외 자원개발 전략수립에 매우 중요한 사항이라고 할 수 있다. 중국은 2020년에 광물자원관련 법제 개정과 표준을 정하면서 광물자원 탐사개발과 매장량 관리의 효율성을 기하고 있다. 중국 자연자원부는 국가광물자원계획(2021~2025년)의 수립을 통해 국가차원의 목표와 전략을 달성하고자 하며, 각 급 지방정부에서도 지역광물자원계획을 수립하여 시행하고 있다. 이를 통해, 지질광물탐사 활동 감독 및 관리가 강화되었고, 지질광물 탐사개발분야 산업의 생산 관리의 안전성이 강화되었다. 중국은 고품질의 지질탐사, 측량 및 지도 작성 지침개발을 통해, 중국의 지질광물탐사개발 수준을 향상시키고 광업 감독관리 체계 강화를 기하고 있다. 중국의 고체광물자원 매장량분류와 석유가스광물자원 매장량분류 등의 광물자원 표준 마련으로 중국내 새로운 매장량 관리 표준체계가 구축되어 과학적인 광물자원 자원량과 매장량의 파악 및 합리적 관리와 이용 등이 개선될 것으로 여겨진다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
배경: 속새 줄기와 뿌리의 추출물에서 항산화 물질의 작용에 관한 결과를 이미 보고하였으나 항산화 성분은 분석되지 않았다. 목적: 속새 줄기와 뿌리 부분의 성분을 추출한 물질들이 항산화 물질의 분자 구조를 확인하는 것이었다. 방법: 성분분석은 열수와 에틸알코올로 추출하여 HPLC와 LC-MS로 분석하였다. 결과: 속새 줄기와 뿌리 추출물의 HPLC 크로마토그램은 파장 205 nm에서 4개의 중요한 peak가 나타났다. 280 nm에 있는 peak 1번은 전형적인 단순 페놀릭형이고, 모두 280 nm와 370 nm 근처에 있는 peak 2~4는 전형적인 플라보노이드 배당체의 형태임을 알 수 있었다. HPLC 분석에 의한 추출물의 항산화도는 740 nm에서 peak의 합은 100% 에탄올 추출물이 3,669 mAU로 제일 높았고, 70% 에탄올 추출물은 3,096 mAU, 열수추출물은 2,868 mAU로 제일 낮았다. 항산화성 추출 물질을 LC-MS 분석한 결과는 peak 3에서는 분자량이 772 da인 kaempferol-3-sophoroside-7-glucoside, peak 4에서는 분자량이 788과 772인 물질 kaempferol-3- sophoroside- 8-glucoside가 확인되었다. 결론: 속새의 항산화 추출물에 항산화 성분이 존재하는 것이 확인되어 속새가 기능성 화장품의 원료로서 가능성이 높아 졌다고 본다.
배경: 야생 망초에는 다양한 물질들이 존재하는 것으로 일부가 보고되었으나 전체적인 성분분석은 아직 미흡하다고 생각한다. 목적: 본 연구에서는 야생 망초에서 항산화 물질 및 다양한 영양성분에 대하여 추출조건을 설정하고 검색하는 것이 목적이었다. 방법: 망초 추출물을 다양하게 추출하여 다양한 분석기기를 활용하여 성분분석의 조건을 제시하고 분석하였다. 결과: 망초 추출물의 일반영양성분에서는 탄수화물이 46.4%, 조단백질 26.5%, 수분 16.3%, 조회분 9.5%, 조지방 1.2% 순이었다. 식용섬유 함량은 30.76%이었다. 유리당은 fructose, glucose, sucrose, maltose가 분리되었고, fructose의 함량이 4,144.2 mg/100 g으로 높았다. 무기성분 분석에서는 K가 64.87 mg/g, P가 4.09 mg/g, Mg이 1.77 mg/g, Na이 나트륨이 0.16 mg/g이 확인되었다. 지방산은 모두 20종이 확인되었으며, 불포화지방산은 octadecenoic acid, octadecadienoic acid, linolenic acid 가 함유하였고, linolenic acid가 54.1%로 높았다. 포화지방산 함량은 0.39 g/100g 이었고, 트랜스지방산 함량은 0.01 g/100g이었다. 망초에서는 콜레스테롤은 확인하지 못하였다. riboflavin이 0.4 mg/100g, 필수 아미노산 6종과 24종의 아미노산을 확인하였다. 결론: 망초 추출물에는 다양한 영양성분과 기능성 성분이 존재하여 이를 이용한 자연치유적 활용성이 기대 된다.
본 연구는 유치원 교사의 공감능력과 가정연계효능감이 교사-학부모 관계 인식과 교사소진에 미치는 효과가 어떠한지, 그리고 공감능력과 유치원 교사가 인식하는 교사-학부모 관계 및 교사소진의 관계에서 가정연계효능감의 조절효과가 유의한지를 확인하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 충북지역에 근무하는 공·사립 유치원 교사 208명을 대상으로 설문을 실시하였고, JAMOVI 1.6.23을 활용하여 응답자료를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 유치원 교사의 공감능력과 가정연계효능감 모두 교사-학부모 관계 인식에 유의한 정적효과를 보였다. 둘째, 유치원 교사의 공감능력과 교사-학부모 관계 인식에서 가정연계효능감의 유의한 조절효과가 나타났다. 구체적으로 유치원 교사의 가정연계효능감이 높을 때(M+1SD) 공감능력이 높을수록 교사-학부모 관계 인식이 유의하게 높아졌으며, 가정연계효능감이 평균 수준이거나 낮을 때(M-1SD)는 공감능력이 교사-학부모 관계 인식에 미치는 효과가 유의하지 않았다. 셋째, 유치원 교사의 공감능력과 가정연계효능감 모두 교사소진에 유의한 부적효과를 나타냈으며, 공감능력과 교사소진의 관계에서 가정연계효능감의 조절효과는 유의하지 않았다. 본 연구는 유치원 교사가 인식한 교사-학부모 관계와 교사소진에 있어 공감능력과 가정연계효능감의 역할을 확인하고, 특히 공감능력이 교사-학부모 관계 인식에 미치는 효과가 가정연계효능감 수준에 따라 조절됨을 확인함으로써 가정연계효능감의 중요성을 인식하였다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 가소성 특성을 지니는 TBM 뒤채움재의 개발과 성능을 연구하기 위하여 실험한 내용을 다루고 있다. 쉴드 TBM 굴진 시 배면을 충전하는 방법으로 현재 LW 뒤채움재를 사용해오고 있는데, LW 뒤채움재는 강도 저하로 인한 침하발생, 지하수에 의한 재료분리, 가소성 저하와 같은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 개발한 무기질계 가소성 뒤채움재의 성능을 분석하기 위해 실내시험과 모형실험을 수행하였다. 실내시험 결과, 무기질계 가소성 뒤채움재는 LW 뒤채움재 대비 재령 1시간의 일축압축강도가 12배 이상 높게 나타났고 블리딩률은 8.3배 이상 낮게 측정되었으며 플로우 값은 27배 이상 높게 나타났다. 이러한 결과로 미루어볼 때 무기질계 가소성 뒤채움재가 강도 저하, 재료분리, 주입성면에서 LW보다 성능이 우수한 것으로 판단된다. 또한 충전 성능을 분석하기 위해 모형 주입장치 시험기를 제작하였고, 수중에서 재료분리 발생여부를 육안으로 확인하였으며, LW 뒤채움재보다 ITB의 충전율이 20% 이상 높게 나타났다. 이는 무기질계 가소성 뒤채움재가 지하수에 의한 재료분리를 방지하며, 터널의 공동 발생을 억제시킬 것으로 판단된다.
한국의 국가지질공원과 유네스코 세계지질공원이 증가하면서 지질유산에 대한 인식이 높아지고 지자체의 관심도 증가하고 있다. 이번 연구에서는 울산지역 지질유산을 종합적으로 정리하고 가치평가를 실시해 지질유산의 실질적 활용방안을 마련하고 기대효과를 제시하였다. 문헌조사를 통해 발굴된 112개 지질유산 가운데 33곳의 가치를 평가하였으며, 지질유산은 유형에 따라 지질학적 유산이 2개, 지형학적 유산이 1개, 복합유산이 30개로 나타났다. 울산지역의 지질유산은 하천, 해안지형이 우세하며 화석, 습곡, 단층, 전단대, 광물, 광상 등 다양한 지형, 지질 요소들이 산출되는 특성을 보였다. 33개 지질유산의 등급은 세계급 보호대상인 I등급이 3개, 국가급 보호대상인 II등급이 18개, 국가지정 관리대상인 III등급이 9개, 관리목록 등록대상인 IV등급이 3개이다. 지질유산의 본질적, 부수적 가치를 종합적으로 고려했을 때 강동해안, 주전해안, 태화강 일대(습곡구조, 하천침식지형), 대왕암, 대곡리 반구대 일원, 천전리 공룡발자국, 무제치늪 지역이 지질학적, 경관적, 생태적·문화적 요인 등이 우수하며 관광자원으로 가치가 높아 향후 지질명소로 활용 가능성이 높다. 이들을 지질명소로 지질공원 인증을 추진했을 시에 자연공원법 내 지질공원 인증 세부기준에 따라 지속적인 명소 원형 보존과 유지, 지질교육을 통한 과학 교육 수요 충족, 지속가능한 지역 경제발전에 기여할 수 있으며 울산광역시의 브랜드 가치를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
공학적 관점에서 용해가능한 가장 흔한 재료인 소금은 고결화 작용에 있어서 역학적 거동에 큰 영향을 미친다. 이러한 자연적 현상을 조사하기 위하여 용해되지 않는 재료인 글라스비즈와 소금물을 혼합하여 시료를 조성한 후 오븐을 이용하여 포화도를 변화시켜가면서 실험을 수행하였다. 입자크기가 0.26, 0.50, 1.29mm인 3종류의 글라스비즈와 0.0, 0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0M의 소금물에 대하여 각각의 시료를 조성 후 벤더 엘리먼트와 피에조 디스크 엘리먼트를 이용하여 전단파와 압축파를 측정하였다 소금에 의한 고결화 발생에서 전단파와 압축파 속도 모두 포화도에 따른 세가지 단계를 보여주었다: 1) 포차도가 $100%{\sim}90%$인 구간으로 전단파의 속도는 증가하고 압축파의 속도는 감소한다; 2) 포화도가 $90%{\sim}10%$인 구간으로 전단파와 압축파의 속도에 큰 변화가 없파; 3) 포화도가 $10%{\sim}0%$인 구간으로 전단파 및 압축파는 큰 변화를 보인다. 또한, 전단파의 공진주파수는 전단파의 속도 변화양상과 비슷한 경향을 보였다. 본 연구는 용해된 소금의 고결화에 따른 지반재료들의 탄성파 특성의 의미있는 경향을 보여준다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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