본 연구는 음식물류폐기물을 활용한 퇴비의 안전한 농업적 활용을 위하여, 음식물류폐기물 활용 퇴비 등을 논에 장기간 시용하고 벼를 재배하면서 벼 생육에 미치는 영향 및 토양환경 변화를 조사하였다. 시험에 사용된 재료는 질소, 인산, 칼리의 함량이 각각 $24g\;kg^{-1}$,$8g\;kg^{-1}$, $10.4g\;kg^{-1}$인 돈분퇴비와 질소, 인산, 칼리의 함량이 각각 $20g\;kg^{-1}$, $20.1g\;kg^{-1}$,$6.5g\;kg^{-1}$인 음식물류폐기물 활용 퇴비로써 $2{\times}2{\times}2m$ 크기의 라이시미터에 화학비료의 질소 시용량과 동일하게 시용한 후 추정벼를 재배 실험하였다. 음식물류폐기물 활용 퇴비를 시용한 시험구의 벼 생육은 무비구 보다는 양호하였으나 화학비료구에 비해서는 대등하거나 수량이 감소하였다. 시험 후 토양의 성분 함량은 퇴비의 시용에 의해 유기물, 질소 및 인산의 함량이 증가하였으며, 특히 음식물류폐기물 활용 퇴비의 시용은 토양의 통기성을 크게 하였다. 퇴비의 시용에 따른 논토양 수질을 조사한 결과 표면수, 침투수, 지하수에서 화학비료구 또는 무비구에 비해 영향이 크지 않은 것으로 나타났다.
이 연구에서는 선박에 설치한 GNSS(Global Navigation Satellite System) 관측시스템 자료를 사용해 전리권 전자밀도(total electron content, TEC)를 산출하고 지상 GNSS 자료에서 산출한 TEC와 비교하여 결과를 검증하였다. GNSS는 24시간 관측할 수 있고 비용이 상대적으로 저렴하며 설치가 쉬워 전리권의 변화를 감시하는데 좋은 관측시스템이다. 그러나 대부분의 GNSS 관측소가 육지에 있어 바다에서 관측한 정보가 부족한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 한국해양과학기술원에서 운영하는 연구실험선 '이사부호'에 GNSS 관측시스템을 설치해 전리권 전자밀도를 산출하는 실험을 진행하였다. 2021년 7월 30일부터 8월 24일까지 수집한 GNSS 자료를 사용해 TEC를 산출하였고, 예상된 전리권 일변화와 위도에 따른 특성을 확인하였다. 또한, 인근 지상 GNSS 자료를 사용하여 산출한 TEC과 비교해 비슷한 변화경향이 나타남을 확인하였다. 이 초기 결과를 바탕으로 장기간 수집한 자료를 사용해 전리권 특성을 연구하고 전리권 감시에 활용할 수 있는지 분석할 예정이다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2006년 6월 22일부터 28일까지 식물성 플랑크톤의 1차 생산력을 알아보기 위하여 영양염 첨가 실험을 실시하였다. 평가를 위한 샘플은 저수지 중앙부에서 총 10L를 채수하였으며, Cubitainer에 각각 2.5L씩 분배하였다. 대조군은 원수를 그대로 사용하였으며, 처리군 1에는 $KH_2PO_4$을 첨가하였고, 처리군 2에는 2배 더 많은 $KH_2PO_4$을 첨가하여 각각 P, 2P가 되도록 하였다. 또한 처리군 3에는 $KNO_3$를 첨가하여 $NO_3-N$가 되도록 하였으며, 처리군 4에는 $KH_2PO_4$와 $KNO_3$을 첨가하여 $P+NO_3-N$가 되도록 하여 7일 동안 변화를 관찰하였다. P(T1)와 2P(T2)가 처리된 Cubitainer의 엽록소-${\alpha}$ 농도는 실험기간 동안 점점 감소하였고, 초기의 농도에 비하여 훨씬 낮은 수치를 보였다. 그러나, $NO_3$(T3)와 $P+NO_3$(T4)가 처리된 Cubitainer의 경우, 초기의 엽록소-${\alpha}$ 농도에 비하여 뚜렷하게 증가하는 것으로 나타났다. 단기 실험의 경우 질소가 일차적인 제한요인으로 작용한 것으로 사료되었다. 장기간에 걸친 TP, TN, TN: P mass ratios의 자료에 따르면, 인이 식물 플랑크톤의 성장에 제한요인으로 작용하였고, 채집된 시기와 장소에 따라 제한염류가 변하는 것으로 연구되어 졌다. 본 연구에서 질소는 1차 제한영양염류로 작용하였고 계절적인 영향에 의한 것으로 사료되었다.
팔중극자 반응셀을 장착한 사중극자 유도결합플라즈마 질량분광기에서 동위원소 희석법을 사용하여 셀레늄을 분석할 때에 여러 다른 스파이크 동위원소들 76Se, 77Se, 및 78Se에 대한 정확도와 정밀도를 비교하였다. 무기 셀레늄 표준용액에 대한 분석결과, ID분석법의 정확도는 매일의 결과는 물론 장기간(세 달간)에도 세 개의 스파이크 모두 1 % 이내의 오차만을 보여주었고 %RSD도 1 % 수준이었다. 동위원소 스파이크 76Se, 77Se 은 그 결과값은 비슷하며 78Se이 조금 더 나은 결과를 보여주었다. 하지만 실제시료인 기준물질 NIST SRM 1568a(쌀분말)과 NIST SRM 2967(홍합)에서는 사용하는 스파이크 동위원소에 따라 서로 다른 정확도와 정밀도를 보여주는데 가장 큰 이유는 측정 및 계산에 사용된 m/z에 대한 서로 다른 여러 간섭 때문으로 나타났다. ORC사용으로 인한 SeH의 생성때문에 나타나는 간섭을 보정한 뒤 매트릭스에 포함된 Br, As에 의한 간섭에 대한 보정을 하였다. 결과, 비교적 간단한 매트릭스를 가진 쌀분말일 때 76Se, 77Se, 및 78Se은 서로 비슷한 결과를 얻었으며 각 각 80% 정도의 회수율을 꾸준하게 보여주었다. 정밀도는 78Se의 경우에는 1.8% RSD로서 무기표준물의 경우와 비슷하다. 76Se와 77Se는 각 각 8.6%, 6.3% RSD로서 약간 높지만 전체적으로 이 실험은 신뢰할 수 있다고 보인다. 매트릭스가 복잡한 홍합의 경우에도 76Se와 77Se는 오차가 5 % 이내로서 정확한 결과를 보여주나 정밀도는 RSD 15 % 수준으로 조금 높은 편이다. 하지만 78Se의 경우에는 정확도도 나쁘지만 정밀도가 매우 나빠서(100% 이상의 RSD) 신뢰할 수 없는 결과를 보여준다. 이 는 78Se의 경우, 워낙 Br의 간섭이 크기 때문으로 비록 수학적 보정을 한다하여도 충분하지 않음을 보여준다. 따라서 스파이크 동위원소를 선택할 때에는 매트릭스가 간단하다면 신호가 높은 78Se동위원소를 선택하는 것이 조금 더 유리할 수 있지만 Br이나 간섭이 많을 때는 78Se은 피하고 76Se이나 77Se을 선택하여야 하며 이 경우 충분히 좋은 결과를 보여줄 수 있다.
배경: 여러 가지 다양한 원인에 의해 기도 협착이 초래된 경우, 단단문합이 가능한 병변을 제외하고는, 기관을 대치할 수 있는 여러 가지 대용물이 고려되고 임상에서도 이용되고 있으나 아직 만족스러운 결과는 보고되고 있지 않다. 이러한 이유로 비가역적 손상을 받은 다른 장기 \ulcorner마찬가지로 기관의 이식술이 고려되고 공여 기관의 자원의 제한으로 인하여 장기간 기관의 보관이 필요하게 되었다. 이에 쥐를 이용한 기관의 이소이식술을 통하여 기관 이식의 임상 적용 가능성 및 초냉동 보관을 통한 장기간 보관의 실험 모델의 정립 및 형태학적 측면에 대한 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 30마리의 Wistar쥐에서 60개의 기관 절편을 취득하여 20마리의 Wistar쥐와 40마리의 Sprague Dawley쥐들의 복부 복강내에 이소 이식하였다. 이식 동물 대상에 따라 실험군은 모두 6개의 군으로 나누었다. I, II, III군은 기관 절편을 취득후 곧바로 이식한 군들이며, IV, V, IV군은 기관 절편을 1개월간 -196$^{\circ}C$에서 초냉동 보관시킨 다음 이식한 군들이다. I군과 IV군은 동인자형 대조군으로 이식 대상 쥐는 공여 쥐와 같은 Wistar쥐였으며 면역억제제를 투여하지 않았다. II군과 V군은 이인자형 이식군으로 모두 Sprague-Dawley쥐로서 면역억제제를 투여하지 않았고, III군과 VI군도 마찬가지로 이인자형 이식군이었으나 면역억제제를 투여하였다. 모든 쥐는 이식술후 28일째 절명시키고 이소 이식된 기관 절편을 분리하여 조직학적 검사를 시행하였다. 결과: 기관 내강 및 상피 세포의 변화는 초냉동 보관의 시행 유무와는 차이가 없었으며, 면역억제제의 투여 유무에 따라 현저한 차이가 관찰되었다(p<0.01). 면역억제제를 투여하였던 III군과 VI군의 경우 기관 내강이 잘 유지되어 있었고 정상 상피 세포의 관찰이 가능하였으나, 나머지 군의 대부분의 기관절편에서 기관 내강이 섬유 조직의 증식에 의해 거의 폐쇄되어 있었고, 상피세포의 소실 및 상피하 조직의 관찰이 힘들었다. 이러한 기관 내강의 섬유 조직의 증식은 폐이식술과 관련된 폐색성 세지관지염의 병리 소견과 유사하였다. 결론: 쥐 기관의 초냉동 보관후의 이소 이식술시 적절한 면역억제제의 투여로 기관 내강 및 기관 상피세포가 잘 유지됨을 알 수 있어, 보다 장기간의 기관 보관이 가능할 것으로 생각된다. 그러나 초냉동 보관의 시행 여부와는 상관없이 면역억제제를 투여하지 않은 군에서 폐색성 모세기관지염과 비슷한 양상의 기관 내강의 섬유조직 과잉 증식 및 기관 상피세포의 소실 등이 관찰되었다. 쥐와 같은 소동물에서의 이러한 시도는 폐이식술과 관련된 어려운 문제중의 하나인 폐색성 모세기관지염의 병인, 예방 및 치료를 위한 연구에 있어 좋은 실험 모델이 될 수도 있을 것이다.
고준위방사성폐기물 심지층 처분 대상 암종으로 고려되는 화강암에서 방사성핵종의 장기 거동특성을 이해하기 위한 연구의 일환으로 KURT (KAERI Underground Research Tunnel) 화강암에 존재하는 우라늄의 용출특성에 대한 연구를 수행하였다. 반응 시작 후부터 10일 동안의 반응기간 중 다른 반응용액에 비해 $CO_3{^{2-}}$ 농도가 높은 $UD-CO_3$ 및 UD-Bg 반응용액에서 우라늄의 용출량이 다소 급격하게 증가하였다. 또한 Na 또는 Ca가 다량 함유된 반응용액에서 반응 60일 이후 우라늄 용출량이 다소 급격히 증가하였다. 각 반응용액에 의한 반응 270일까지의 우라늄의 용출량은 $UD-CO_3$ ($44.61{\mu}g{\cdot}L^{-1}$), UD-Bg($41.01{\mu}g{\cdot}L^{-1}$), UD-Na ($26.87{\mu}g{\cdot}L^{-1}$), UD-Ca ($20.26{\mu}g{\cdot}L^{-1}$), UD-CaSi ($17.03{\mu}g{\cdot}L^{-1}$), UD-Si ($10.47{\mu}g{\cdot}L^{-1}$)으로 지속적으로 증가 하였으나, 반응 270일 이후 우라늄 용출량은 점차 감소하는 경향을 나타낸다. 이는 화강암 시료 내에 존재하는 우라늄이 반응용액과 상호반응에 의해 최대 용출될 수 있는 한계에 도달하였기 때문으로 판단된다. 우라늄 용출은 혼합된 반응용액 내의 $CO_3{^{2-}}$ 존재와 수질의 지화학적 유형에 따라 우라늄의 용출 농도 및 용출 최대치가 나타나는 시점이 다르게 확인되었다. 이는 시료와 반응용액의 상호반응 과정에서 용존이온의 영향에 의해 화강암시료와 반응용액 사이에 반응속도의 차이가 발생하는 것으로 판단된다.
경제 발전에 따라 레저, 해운, 수산, 국방, 해난사고 등 해양을 이용하는 활동이 증가하면서 해양예보에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 기상에서 해양의 역할이 새롭게 인식되면서 정확한 기상 및 기후변화를 예측하기 위한 해양 예측의 필요성도 증가하고 있다. 사회적인 요구와 관련 기술의 발전에 힘입어 선진국을 중심으로 해양예측시스템이 수립되어 왔다. 이 연구에서는 세계적으로 해양예측시스템을 발전시키고 확산시킨 국제협력프로그램 GODAE(Global Ocean Data Assimilation Experiment)의 진행과정과 기여를 정리하였다. 그리고 현재 해양예측시스템을 운용 중인 미국, 프랑스, 영국, 이탈리아, 노르웨이, 호주, 일본, 중국이 해양예측시스템을 구축하면서 세웠던 목적과 비전, 역사, 연구 동향을 조사하고 각 나라의 해양예측시스템 현황을 비교하였다. 우리보다 앞서 해양예측시스템을 구축하여 사용하고 있는 나라들이 취한 개발 전략의 특징은 다음과 같이 요약해 볼 수 있다. 첫째, 국가적인 역량을 집중하여 성공적인 현업 해양예측시스템을 구축하였다. 둘째, 국제적인 프로그램을 통해 선진 기술을 공유하고 상호 발전시켰다. 셋째, 각 기관의 역할과 고유 목적에 따라 기여분야를 나눠가졌다. 국내에서도 최근 현업 해양예측시스템에 대한 수요가 증대되고 있다. 기상청, 국립해양조사원, 국립수산과학원, 국방과학연구소의 해양예측시스템 개발에 관한 현재 상황과 향후 장기적 계획을 조사하였다. 국지 해양예측 또는 기후예측 모델을 위한 개방경계 초기장 제공이 가능한 광역의 정확도 높은 해양예측시스템을 구축하기 위해서는 국내의 유관 기관 간 협력 관계가 필수적이다. 이를 위해 관련 기관과 연구자들이 함께 참여하는 컨소시엄 형성이 바람직하다. 컨소시엄을 통해 경쟁력 높은 예측 모델과 시스템을 구축할 수 있으며, 제한된 재원을 효율적으로 활용할 수 있고, 연구 개발 인력이 전문분야에 집중할 수 있으며, 중복 투자를 막고 각 기관은 고유 업무에 역량을 집중할 수 있다. 비록 해양예보에 있어 우리나라가 현 단계로는 국제적인 수준에 뒤쳐져 있지만, 각 유관 기관들이 고유 업무를 정립하고 국가적인 역량을 집중하여 현업 해양예측시스템을 공동 개발하면 곧 추격하여 해양예보 분야를 선도할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 LH surge 형태의 분비가 선행적으로 투여되는 각각 다른 Progesterone (P) 농도에 의해 어떻게 조절되는지에 대한 탐구이다. 선행된 연구에서 LH surge는 난포기(follicular phase)에서 보이는 P 농도에서만 발현되었고 황체기(luteal phase)와 아황체기(subluteal phase) P 농도에서는 완전히 억제되었다. 이런 결과를 토대로 본 연구의 가설은 아황체기 P농도(스트레스, 황체형성부전)와 황체기 P 농도를 선행 처치 후 외인성 estradiol에 의한 LH surge 발현은 동시에 발생할 것으로 예상한다. 이 가설을 증명하기 위해 난소가 제거된 Shiba 염소를 이용하여 인위적으로 난포기(non-P), 아황체기(low-P), 기능성황체기(high-P)의 P 농도 및 Estradiol (E) 농도를 유도하였다 (Day 0: P와 E 이식일). 스테로이드 호르몬의 농도를 알아보기 위해 매일 혈액을 채혈하였으며, Day 7에 각 그룹의 P 농도를 유지하기 위한 packet를 제거하고 E 처치용 capsule은 그대로 유지시켰다. 또한 Day 7에 P와 E의 농도변화를 세밀하게 조사하기 위해 12시간 동안 1시간 간격으로 채혈 후 검사하였다. LH surge 분비패턴은 P packet 제거 후 13시간부터 E를 3 ${\mu}g/h$ 농도로 36시간 동안 주입하고, 52시간 동안(E 주입 4시간 전부터 주입 후 48시간) 2시간 간격으로 채혈을 실시했다. 그 결과, 모든 3그룹의 염소는 LH surge가 발현되었지만 그 발현시간은 각 그룹마다 유의성있는 발현시간 차를 나타내었다. 즉, 각각의 선행된 P 농도 (non-P, low-P, high-p) 그룹은 외인성 Estradiol에 의한 LH surge 발현시간에 농도의존성으로 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 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.