도시지역의 높은 불투수면은 강우시 지표 유출량을 증가시키고 지하침투량을 줄이면서 물순환을 왜곡시킨다. 왜곡된 물순환은 도시침수와 가뭄, 비점오염유출로 인한 수질오염 및 수생태계 훼손 등의 다양한 도시환경 문제 등을 유발시킨다. 기후변화는 도시강우의 계절적 편중현상을 더욱 심화시키고 도시 미기후에 영향을 줌으로써 도시침수와 가뭄의 강도 및 빈도를 증가시킨다. LID(Low Impact Development) 기법은 도시내 자연적 물순환 체계를 회복함으로써 물로 인하여 발생하는 도시환경문제를 줄일 수 있는 기법으로 다양하게 적용되고 있다. 본 연구에서는 도시지역 내 적용된 다양한 LID 기법의 장기 모니터링 결과를 활용하여 LID 적용 이후 수문특성의 변화와 물순환 회복에 기여도를 평가하기 위하여 수행되었다. LID 시설의 높은 저류량과 침투능력은 강우시 첨두유출 저감과 유출지연에 크게 기여하는 것으로 나타났다. LID 시설에서 강우시 평균 유출저감효과는 60% 이상으로 나타났으며, 유역면적 대비 LID 시설 면적비(Surface area of Catuchment area, SA/CA)와 LID 저류 용량은 첨두유출 저감과 유출지연 효과에 영향을 끼치는 중요한 인자로 평가되었다.
본 연구는 경기도 중소하천에서 하상의 부착미생물군집의 시간에 따른 생장 변화와 부착미생물군집의 성장에 따른 불소의 제거 효율을 파악하기 위해 수행하였다. 방류수가 유입되는 지점인 P1과 그 곳에서 약 2 km 유하한 하류 지점인 P2에서 12주 동안의 현장 모니터링을 실시하고, 조사 지점의 수질과 부착미생물군집의 생체량 분석을 진행하였다. 부착미생물군집의 성장량은 7차 조사 시점까지 증가하다 이후 탈리현상이 발생하는 것으로 관찰되었으며, 부착미생물군집의 성장에 영향을 미치는 요인으로는 유량, 유속, 영양물질(질소, 인) 등으로 조사되었다. 한편, 부착미생물군집 체내의 불소 함유량 또한 7차 조사 시기까지 증가하다 8차 시점부터 감소하는 경향을 보였다. 이는 부착미생물군집의 탈리현상에 의해 불소의 함유량 또한 감소하였음을 사사한다. 이를 통해 하천 관리의 방안으로서 부착미생물군집의 활용법에 대한 평가 및 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 부착미생물군집을 활용한 기법의 적용 시에는 부착미생물군집의 성장에 영향을 미칠 수 있는 요인에 대한 기초 조사 및 탈리 시점에 따른 부착판 교체 방안 등이 포함되어야할 것으로 사료된다.
최근 강우유출수를 비용효율적으로 관리하기 위해 저영향개발 (Low Impact Development, LID)과 자연기반해법(Nature-based solution, NBS)를 도입하고 있다. 본 연구에서는 LID 시설 중 도심지 내 적용가능하고 유입부에 침강지가 조성된 침투도랑(IT)과 소규모 인공습지(SCW) 등 2개의 시설에 대해 효율성을 평가하였다. 효율성 평가는 장기간의 모니터링을 통한 자료를 이용하여 수행하였다. 분석결과 하절기 기간은 식생의 흡입 등의 생물학적 활동으로 인하여 SCW의 효율이 더 높았으나, 동절기 기간에는 식물의 고사로 인하여 IT의 효율이 더 높은것으로 분석되었다. 침강지 내 퇴적물의 분석결과 SCW 침강지 내 식생에 의한 정화작용 및 미생물등의 생물학적 처리기작으로 인하여 COD와 TN의 저감효율이 높은것으로 분석되었다. 본 연구에서는 침강지 시설을 조성한 LID 시설에 대해 비교하였으며, 자연과 유사한 자연기반해법을 LID 시설에 적용할 경우 기존 시설보다 처리효율이 우수한것으로 나타났다.
본 논문은 지능형 위치추적을 위한 위치트리거와 이동에이전트 시스템 기술을 적용하여, 상황인식 기반 위치서비스를 위한 위치트리거 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 트리거 및 조치 서비스 프로토콜 구현과 능동규칙 탑재 이동에이전트에 대한 실험을 통하여, 제안 시스템이 상황인식 기반 위치서비스의 특성에 따른 시스템 최적화 및 위치 기반 서비스 응용들에 대한 확장성과 유효성이 있음을 검증한다. 제안 시스템은 전력 사용자의 소비 패턴 및 행위 변화에 대한 시스템의 능동적 특성을 통한 자원 활용의 최적화 시스템 구축을 위한 예비 연구로써, 객체 위치 기반의 지능적 경고와 조치를 통한 환경 및 자원 활용 최적화와 다양한 위치서비스 응용 시스템 구축에 효과적으로 적용할 수 있다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
페로몬에 기반한 해충방제 기술은 페로몬이 동정되는 곤충의 수가 지수적으로 증가함에 따라 더욱 성공가능성이 높은 전략이 되고 있다. 이 연구는 애기유리나방, [Synanthedon tenuis (Butler) (Lepidoptera: Sesiidae)]의 성페로몬((Z, Z)-3, 13-octadecadien-1-ol.)에 의한 화학통신교란(pheromone-mediated chemical communication disruption, PCD)의 효과에 대한 것이다. 본 PCD법은 우리나라 전남 순천과 경남 진주의 2곳의 단감 과수원에서 2016년과 2017년에 총 4회 수행되었으며, PCD의 효과는 성페로몬 처리구와 무처리구에서의 평가용 트랩 포획수로 나타내었다. 성페로몬 처리구의 평가용 트랩에 유인된 수컷 성충수는 무처리구에 유인된 수보다 유의하게 적었으며, 유인수 감소효과는 95.2~100% (평균 98.8±1.2%)이었다. 이러한 결과로 볼 때 성페로몬에 기반한 애기유리나방의 방제가 가능할 것으로 판단된다
이 연구는 독일 베를린에 조성된 예술정원 작품인 「Das Dritte Land(제3의 자연)」를 사례로 한반도 자생식물을 이용한 해외에 정원을 조성하는 기법을 고찰한 연구이다. 한국의 정원 작가들이 세계에서 인정받고 있고, 한국정원의 세계화를 계획하고 있는 가운데, 한국의 정원가가 활동력을 넓혀갈 수 있는 현실적인 정보를 공유하고, 한반도 자생식물의 활용과 가치를 재발견하는 것을 목적으로 한다. 이 작품은 베를린 장벽 붕괴 30주년을 기념하는 기획사업의 일환으로 시작되었다. 인왕제색도를 모티브로 우리나라의 산수화적 풍경을 구현하고자 백두대간의 지리적 형태를 검은 기암괴석으로 재현하고, 한반도의 자생화를 베를린으로 가져가 정원을 조성했다. 분단 이후 통합될 수 없는 한반도에 생물군들이 어우러져 만개하는 초현실적 바이오톱(biotope) 유토피아(utopia)이다. 본 연구는 남과 북의 화합과 어우러짐의 상징 주체인 한반도의 자생화를 대상으로, 식물 조사 분석, 운반 및 안정화, 식재계획, 조성, 모니터링의 일련의 과정을 고찰하였다. 한반도 자생식물이 해외의 정원에서 해석되는 의미는 한반도의 생태계를 하나로 묶는 메시지로 작용하였다. 독일의 분단 경계지에서 한반도의 어린식물이 뿌리내리고 꽃을 피우고 씨앗이 번져가는 과정은 한반도 통일의 염원을 은유적으로 전달한다. 정원 공간에서 이루어지는 다양한 예술 프로그램들은 남북의 문화적인 대화와 소통의 기반을 만들어가고 있음을 시사한다. 또한 해외에 정원을 조성하는 과정을 통해 얻을 수 있는 시사점은 식물 연구 기관의 협조가 식물의 이송과 생명유지에 중요한 역할을 했다는 것과 한국정원가의 해외 진출은 우리나라 정원 문화의 확산에 중요한 역할을 한다.
본 연구는 효율적인 산림시업계획 수립을 위하여 입목의 측정정보와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 주요 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송)의 수관급 분류를 목적으로 하였다. 입목의 측정정보는 9년간 수집된 국유림 모니터링 정보를 활용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light GBM (LGBM)을 사용하였다. 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score를 이용한 성능평가를 통하여 알고리즘의 정확도를 비교·평가하였다. 분석결과, 소나무림, 잣나무림, 낙엽송 모두 RF 알고리즘이 성능평가 점수가 가장 높았으며, 수종별로는 소나무가 정확도 약 65%, 정밀도 약 72%, 재현율 약 60%, F1 score 약 66%로 성능평가 점수가 가장 높았다. 수관급은 우세목의 정확도가 약 80%이상으로 높았으나, 준우세목과 중간목, 피압목의 분류 정확도는 낮게 평가되었다. 본 연구결과는 산림시업의 간벌목 선정에 있어 의사결정을 위한 참조자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
ADDOUCHE, Amina;RIGHI, Ali;HAMRI, Mehdi Mohamed;BENGHAREZ, Zohra;ZIZI, Zahia
공업화학
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제33권6호
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pp.563-573
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2022
This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH4+), nitrate (NO3-), nitrite (NO2-), phosphate (PO43-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO43-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R2 = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO3-, NO2-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.
대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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