Researchers have embarked on an active investigation into the feasibility of adopting alternative materials as a solution to the mounting environmental and economic challenges associated with traditional concrete-based construction materials, such as reinforced concrete. The examination of concrete's mechanical properties using laboratory methods is a complex, time-consuming, and costly endeavor. Consequently, the need for models that can overcome these drawbacks is urgent. Fortunately, the ever-increasing availability of data has paved the way for the utilization of machine learning methods, which can provide powerful, efficient, and cost-effective models. This study aims to explore the potential of twelve machine learning algorithms in predicting the tensile strength of geopolymer concrete (GPC) under various curing conditions. To fulfill this objective, 221 datasets, comprising tensile strength test results of GPC with diverse mix ratios and curing conditions, were employed. Additionally, a number of unseen datasets were used to assess the overall performance of the machine learning models. Through a comprehensive analysis of statistical indices and a comparison of the models' behavior with laboratory tests, it was determined that nearly all the models exhibited satisfactory potential in estimating the tensile strength of GPC. Nevertheless, the artificial neural networks and support vector regression models demonstrated the highest robustness. Both the laboratory tests and machine learning outcomes revealed that GPC composed of 30% fly ash and 70% ground granulated blast slag, mixed with 14 mol of NaOH, and cured in an oven at 300°F for 28 days exhibited superior tensile strength.
Background: The impact of COVID-19 infection on workers' work function persists even after the acute phase of the infection. We studied this phenomenon in Japanese workers. Methods: We conducted a one-year prospective cohort study online, starting with a baseline survey in December 2020. We tracked workers without baseline work functioning impairment and incorporated data from 14,421 eligible individuals into the analysis. We estimated the incidence rate ratio for new onset of work functioning impairment due to COVID-19 infection during follow-up, using mixed-effects Poisson regression analysis with robust variance. Results: Participants reporting infection between January and December 2021 showed a significantly higher incidence of new work functioning impairment (adjusted incidence rate ratio: 2.18, 95% confidence interval: 1.75-2.71, p < 0.001). The formality of the recuperation environment correlated with a higher risk of work functioning deterioration in infected individuals (p for trend <0.001). Conclusion: COVID-19-infected workers may continue to experience work difficulties due to persistent, post-acute infection symptoms. Companies and society must urgently provide rehabilitation and social support for people with persistent symptoms, recognizing that COVID-19 is not just a transient acute infection.
최근 새로운 도시개발의 패러다임으로 지속가능 한 개발에 대한 관심이 고조되고 있다. 지속가능 한 도시개발을 위해 통행량과 통행거리를 줄이는 교통정책과 혼합 고밀의 토지이용을 유도할 수 있는 정책을 수립해야 한다는 점에 대해서는 공감대가 형성되어 있다. 그러나 실증적 차원에서 과연 어떤 정책들이 에너지 소비와 대기가스 방출량을 저감시킴으로서 지속가능 한 도시개발을 도모하는데 효과적인가에 대한 경험적 연구는 매우 부족한 편이다. 본 연구는 지속가능 한 도시개발을 위해 수립한 정책들의 효과나 영향력을 평가할 수 있는 계획지원시스템의 구축과 활용성을 모색하는데 목적을 두었다. 이를 위해 정책대안에 따른 시나리오를 구축하고 이를 시뮬레이션 하여 그 결과를 비교 평가하는 전 과정을 처리할 수 있는 시스템을 개념적으로 설계하였다. 이 시스템은 크게 투입-모델링-산출의 세 구성요소로 되어 있으며, 가장 핵심적 요소는 토지이용과 교통체계, 환경모델을 통합화하는 모델링이다. 토지이용-교통-환경모델을 통합화하는 접근방법에 대한 장점은 잘 알려져 있으나, 실제로 통합모델을 운용할 수 있도록 개발된 소프트웨어는 매우 적다. 본 연구에서는 지속가능 한 도시개발을 위해 토지이용-교통 통합모델로 알려진 TRANUS의 활용 가능성을 검토하였다. 용인시를 사례로 하여 초기화시점에서 TRANUS를 작동시킨 결과 토지소비량, 총 통행량과 통행거리 및 비용, 에너지 소비량, 대중교통수단 분담율 등 지속가능성 수준을 측정, 평가할 수 있는 결과물들이 산출되었다. 따라서 TRANUS는 우리나라에서도 지속가능 한 도시개발을 위해 효과적인 정책대안을 선정하는데 활용 가능성이 높은 시스템이라고 볼 수 있다.
고분자 전해질 연료전지에 사용되는 개질 수소 속에는 미량의 일산화탄소가 존재할 수 있으며, 이는 연료전지의 백금 성분의 양극 전극을 비활성화로 이끌며, 그로 인하여 전기 출력이 급격히 떨어지게 된다. 본 연구는 담체의 조성을 달리한 여러 가지 $Cu/Ce_xZr_{1-x}O_2$ (x=0.0-1.0) 촉매들을 합성하고 그들 특성이 분석되었으며, 또한 일산화탄소의 산화반응과 수소 분위기에서의 일산화탄소에 대한 선택적 산화반응을 수행하였다. 이들 촉매들은 수열합성법과 침적-침전법을 조합하여 제조되었으며, XRD, XRF, SEM, TEM, BET, $N_2O$ 분해실험, 산소저장능력 측정 기법 등에 의해 그들의 물리화학적 성질들이 분석되었다. 담체의 조성과 반응물 산소의 과잉정도에 따른 영향들이 여러 반응온도에서 반응활성과 이산화탄소 선택도 등에 의해 조사되어졌다. 합성된 여러 조성을 달리한 $Cu/Ce_xZr_{1-x}O_2$ 촉매들 가운데 $Cu/Ce_{0.9}Zr_{0.1}O_2$와 $Cu/Ce_{0.7}Zr_{0.3}O_2$ 두 가지 촉매는 $170^{\circ}C$ 반응온도 부근의 PROX 반응에서 99% 이상의 CO 전환율과 50% 내외의 선택도를 나타내었다. 이와 같은 비교적 완화된 조건에서의 우수한 활성은 높은 산소저장능력을 지닌 $Ce_xZr_{1-x}O_2$ 담체를 사용함으로서 구리촉매의 산호-환원 활성이 증가한 것에 기인하며, 결국 수소분위기에서의 일산화탄소의 산화 반응에 대한 높은 활성과 선택도를 이끌었다.
본 연구는 학교 텃밭의 양적인 확대뿐만 아니라, 지속적인 운영 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 서울시내 599개 초등학교를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 설문조사에 응답한 161개 학교 모두가 학교 텃밭을 조성 운영하고 있었다. 서울시 초 중 고 포함 학교 텃밭 면적은 $166,901m^2$, 평균 $131.2m^2$이고, 설문조사에 응답한 161개교의 학교 텃밭 면적은 $65,493m^2$, 평균 $363m^2$, 학생 1인당 $1.15m^2$로 조사되었다. 학교 자체적으로 조성 운영하는 경우는 11.8%, 학교 자체적으로 조성하여 운영하다가 기관 지원 사업을 통해 재조성 혹은 환경개선을 하여 운영하는 경우가 50.3%로 조사되었다. 학교 텃밭은 조성위치에 따라 혼합형(교내 텃밭과 상자텃밭 조합)이 34.8%로 많았고, 교내 텃밭형이 32.9%, 상자 텃밭형이 29.2%, 교외 근린텃밭을 활용하는 교외 텃밭형 학교도 3.1%였다. 텃밭 운영 담당자는 담당교사가 51.6%로 가장 높았으며, 텃밭 조성 시에 함께 조성된 시설물은 소형 온실 농기구 보관함이 26.1%로 가장 많았으나, 별도의 기반시설이 함께 조성되지 않은 경우도 21.7%였다. 텃밭 운영에 있어서 어려운 점은 텃밭 관리가 34.2%로 가장 높았고, 텃밭의 지속적 운영을 위해 가장 필요한 요소로 물리적 환경 개선과 유급관리인 고용이 필요하다는 의견이 각 32%로 높게 조사되었다. 학교 텃밭 조성목적은 교육환경 조성(81.6%)이 가장 높았으며, 텃밭관리에 필요한 정보는 주로 주변 자문(67.8%)을 통해서 얻고 있었다. 텃밭에서 발생하는 식물쓰레기를 친환경적으로 퇴비화하는 학교는 45.8%였다. 학교 텃밭의 교육적 활용이 학생들에게 미치는 영향에 대해서는 매우 효과적이라는 응답이 63.2%, 효과적이라는 응답이 36.8%로 조사대상 학교 전체가 긍정적인 응답을 하였다. 본 연구는 서울지역 초등학교를 대상으로 텃밭 운영 실태를 파악하고, 지속적인 운영방안으로 학교 실정에 맞는 텃밭조성 지원, 양질의 교육프로그램적용 및 교구개발, 담당교사 직무연수 확대, 전문 강사 지원방법 모색, 텃밭관리조직 운영의 필요성을 제안하는데 의의가 있다고 생각된다.
잔디 생산농가의 생산과 관리 실태를 알아보기 위하여 2010년과 2011년 57개 농가를 대상으로 설문조사를 수행하였다. 경영실태 분석 결과 주업과 겸업이 비슷한 비율로 진행되는 혼농형태의 경영을 하고 있는 것으로 나타났고, 경영규모별 소유형태는 0.5 ha 이상 규모에서 임차의 비율이 높았다. 잔디 생산 농가에서는 신품종, 시비와 토양 등의 집중관리, 병해충에 높은 관심을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 판매처 및 노동력 등의 문제로 인해 잔디산업의 미래에 대해서는 낙관적이지 못하였다. 잔디 재배의 정보는 이웃의 경험에 의존하는 농가가 81.8%로 가장 많았다. 품종 선호도 분석에서는 32.1%의 재배자들이 번식력이 우수한 품종에 가장 관심이 높았다. 잔디 재배농가는 정부에 대한 요구사항으로 금융지원(28.1%), 유통구조 개선(26.6%), 우수한 잔디품종 보급(23.4%) 등이었다.
본 논문에서는 무해성 고화재와 건설공사 시 발생하는 흙을 이용하여 포장재료로 혼합 처리하는 방안을 연구하고자 한다. 특히, 일반적으로 고화재로 많이 사용되어 온 시멘트가 갖고 있는 유해성(6가크롬 등)을 극복함과 동시에 고강도 화 함으로써 준설토 처리, 해안구조물 기초처리, 사면표층안정처리, 하천제방 침식 방지 등 전반적인 토목/건축 구조물 기초보강 및 안정처리공법에 활용하고자 하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에 사용된 NSS(Natural Stabilizer Soil)는 천연섬유에서 추출한 단섬유와 석회 등을 혼합한 재료를 주원료로 하며, 흙의 전단강도를 증가시켜 지반의 지지력과 내구성을 향상시키고 침수와 동해를 방지하는 특징을 가지고 있다. 친환경성을 측정하기 위한 pH측정결과 6.67~7.15로 나타났으며, 용출시험 결과 납(Pb)과 시안(CN)만이 기준치 이하로 나타나 NSS자체에 포함된 유해성분은 거의 없는 것으로 판정되었다. 일축강도 실험결과 풍화토와 NSS의 혼합비율 6%에서 약 1,850kpa의 강도를 발현하는 것으로 나타났으며, 포장재로써의 적부를 판정하기 위한 CBR. 시험결과 원지반의 CBR은 4%~6%인데 비하여 NSS의 혼합비가 6% 이상인 경우 수침 CBR.값은 100% 이상으로 포장재료로써 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.
본 실험적 연구에서는 동적신호분석기를 사용하여 고강도 콘크리트 재료의 1차 공명진동수, 동탄성계수, 동전단탄성계수, 감쇠비 및 동포아송비등의 재료의 동적물성값을 실험적으로 규명하였다. 선정된 배합비에 따라 제작된 고강도 콘크리트 시험체의 압축강도 실험후 lst Natural Frequency, 동탄성계수, 동전단탄성계수, 동포아송비와 같은 역학적 성질들을 공명주기법을 이용한 비파괴 실험을 실시하여 그 결과로부터 동탄성계수 및 동전단탄성계수, 재료적 감쇠비를 파악하기 위하여 공명진동실험을 수행하였다. 또한 구조적 감쇠비와 고유주파수 등을 규명하기 위하여 각 배합별로 $15{\times}10{\times}240cm$의 RC보시험체를 제작하여 자유진동시험를 실시하여 주파수 영역에서 Half-Power Bandwidth방법으로 측정하였다. 그리고 정적하중으로 RC보시험체에 균열을 발생시킨 후 하중단계별 고유진동수, 감쇠비등을 조사하여 손상정도에 따른 변화를 비교, 분석하였다. 실험결과 동적실험, 즉 공명진동실험으로 고강도 콘크리트와 제진재 혼입콘크리트의 재료적 동적물성을 측정하였고 강도증가에 따라 재료적 감쇠비 감소현상을 확인할 수 있었다. RC보시험체는 하중단계에 따라, 즉 손상정도에 따라 고유진동수는 감소하고 구조적 감소비는 증가하는 경향이 나타났다.
Cu/Mn/Ce catalysts for water gas shift (WGS) reaction were synthesized by urea-nitrate combustion method with the fixed molar ratio of Cu/Mn as 1:4 and 1:1 with the doping concentration of Ce from 0.3 to 0.8 mol%. The prepared catalysts were characterized with SEM, BET, XRD, XPS, $H_2$-TPR, $CO_2$ TPD, $N_2O$ chemisorption analysis. The catalytic activity tests were carried out at a GHSV of $28,000h^{-1}$ and a temperature range of 200 to $400^{\circ}C$. The Cu/Mn(CM) catalysts formed Cu-Mn mixed oxide of spinel structure ($Cu_{1.5}Mn_{1.5}O_4$) and manganese oxides ($MnO_x$). However, when a small amount of Ce was doped, the growth of $Cu_{1.5}Mn_{1.5}O_4$ was inhibited and the degree of Cu dispersion were increased. Also, the doping of Ce on the CM catalyst reduced the reduction temperature and the base site to induce the active site of the catalyst to be exposed on the catalyst surface. From the XPS analysis, it was confirmed that maintaining the oxidation state of Cu appropriately was a main factor in the WGS reaction. Consequently, Ce as support and dopant in the water gas shift reaction catalysts exhibited the enhanced catalytic activities on CM catalysts. We found that proper amount of Ce by preparing catalysts with different Cu/Mn ratios.
Chlorothalonil, kresoxim-methyl 및 procymidone 농약성분은 고추 과육 대 꼭지에서의 잔류농도의 비율이 농약성분에 따라 1:2-5로서 고춧가루에 꼭지가 혼입될 경우 고춧가루 중 농약 잔류량이 약 20%만큼 상승할 수 있는 것으로 나타났다. 그러므로 고춧가루의 안전성 확보를 위해서는 고춧가루 제조 시 꼭지가 혼입되지 않도록 해야 할 것이다. 고추 과육 대 고춧잎에서는 실험 농약성분 3종의 잔류농도 비율이 농약성분에 따라 1:11-39로 나타났다. 이것은 현재 실험 농약 3종의 고춧잎에 대한 잔류허용기준의 비설정 조치가 기준 설정 여부의 판단기준에 부합되는 것임을 말한다. 그러나 chlorothalonil 수화제의 경우 고춧잎 식용금지 문구가 부재한데 이것은 식용금지 문구 포함 여부의 판단기준에 부합되지 않으므로 이에 대한 재검토가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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