• 대한기계학회논문집B
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• 제40권7호
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• pp.449-455
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• 2016

안개는 교통시스템에서 경제적 손실을 초래하고 대기오염물질과 결합하여 건강에 문제를 일으킨다. 안개 제거 시스템은 개발노력에도 불구하고 대부분 발생한 안개를 모니터링 후 제거하도록 구성되어 있으며, 지속적으로 시스템을 유지하기 위한 에너지 공급과 유지 보수가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 안개제거 시스템의 한계를 극복하기 위하여 이끼필터(이끼를 결합한 폴리올레핀 그물망)를 응용하는 안개 제거 방법을 제시하였다. 서로 다른 표면구조를 가지는 3가지 이끼의 수분 흡수율을 측정하고 이끼구조와의 상관관계를 살펴보았다. 가장 작은 기공의 직경과 가장 큰 총 기공의 내부 표면적을 가지는 공작이끼가 높은 수분 흡수율을 가짐을 확인 후, 공작이끼로 안개 제거 필터를 만들어 안개제거 포집/제거에 사용되는 기존의 폴리올레핀 그물망과 성능을 비교하여 보았다. 본 논문에서 제시된 이끼필터를 이용한 안개 제거 시스템은 에너지 없이 지속적으로 안개를 제거할 수 있는 경제적이면서도 친환경적인 방법이다.

• 한국약용작물학회지
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• 제8권4호
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• pp.304-311
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• 2000

붉나무의 수령 및 환경요인에 의한 오배자 생성 영향, 오배자의 생성과정과 오배자면충의 밀도변화, 붉나무 잎의 위치에 따른 오배자 형성부위, 그리고 오배자면충을 인공적으로 접종하여 오배자의 생성관계를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 붉나무의 수령에 따른 오배자의 생성은 3개 지역 공히 평균 11-15년 경과된 나무에서 가장 많은 오배자 형성율과 개체수를 나타낸 반면, 1-5년 경과된 나무에서 가장 적은 오배자 형성율과 개체수를 보였다. 붉나무 서식방향에 따른 오배자 형성 개체는 동쪽, 남쪽, 북쪽, 서쪽 순으로 많은 수를 나타내었다. 붉나무의 식생과 오배자의 생성관계는 차이를 보이지 않았으며, 도로변에 서식하고 있는 붉나무에서는 오배자 형성을 볼 수 없었던 반면, 계곡에 이끼가 서식한 습한 곳에서는 많은 오배자가 형성되었다. 오배자의 생성과정을 보면 5월 초순경 붉나무잎 뒷면 엽출날개에 기생하면서 8월 초순까지는 적은 혹을 형성하다가 8월 중순에 충영이 급격히 크게 형성되면서 월동을 위해 탈출직전인 9월 하순에 가장 높은 밀도를 나타내었다. 오배자면충 밀도는 오배자 크기에 비례하여 증가현상을 보였다. 붉나무 잎의 위치에 따른 오배자 형성부위는 정소엽을 기준으로 제 2 엽축날개에서 가장 많은 충영이 형성되었으며, 잎의 앞면과 복엽에는 거의 형성되지 않은 반면 엽축날개에 94%가 형성되었다. 자연 환경속에서 오배자를 형성할 수 없는 붉나무의 군락지에서 인공적으로 오배자면충을 접종하였을 경우 오배자를 생산할 수 있었으며, 오배자의 발육과정 중 일부는 발육하지 못하고 소멸되는 것도 있었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제48권4호
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• pp.62-73
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• 2015

세계문화유산인 조선왕릉 중 태조 건원릉은 조선 제1대 임금인 태조 이성계의 무덤으로 다양한 종류의 석물이 배치되어 있다. 모든 석물들은 중립질 흑운모화강암으로 구성되어 있으나, 위치에 따라 훼손형태 및 손상도의 차이를 나타내고 있다. 석물의 훼손도를 평가한 결과, 주요 훼손 양상은 물리적 훼손과 생물 오염으로 확인되었다. 이 중에서 박리박락, 탈락, 입상 분해와 같은 물리적 훼손 유형은 봉분 석재와 주변 석물이 유사한 발생 빈도를 나타내지만 토사, 선태류, 초본식물 및 보수 물질의 비율은 봉분 석재에서 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이는 봉분에서 지속적으로 유입되는 토양 및 수분, 지면과의 거리 및 일사량 저하 등으로 수분의 지속시간이 증가하여 물리적 및 생물학적 훼손이 주변 석물에 비해 빠르게 진행된 것으로 판단된다. 따라서 건원릉 석물의 훼손을 저감하기 위해서는 수분 제어와 함께 봉분 석재를 중심으로 생물의 제거가 요구되며 물리적 훼손이 심한 부재는 강화처리 및 접착 등 물리적인 보강이 필요하다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

• 보존과학회지
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• 제33권6호
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• pp.399-416
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• 2017

라오스 '참파삭 문화경관 내 밧푸 사원과 고대주거지' 유적은 2001년 유네스코 세계문화유산으로 등재되었다. 현재 밧푸 주사원의 상부구조는 대부분 붕괴되어 있다. 또한 다양한 손상이 진행되고 있어 과학적이고 체계적인 진단을 통한 보존관리가 필요하다. 주사원은 사암과 벽돌을 주요 부재로 사용했으며, 균열과 탈락, 박리, 이격 등의 물리적 손상과 지의류, 선태류, 초본식물 등의 생물학적 손상이 심하다. 주사원의 석재를 대상으로 초음파 속도를 측정하여 물성을 평가한 결과, 주사원 동측면 사암의 풍화도지수는 0.10~0.74(평균 0.36)로 산출되어 중간풍화단계(MW)를 나타냈다. 남측면과 북측면은 평균 0.30와 0.32의 풍화도지수를 보여 상대적으로 높은 물성을 보였다. 주사원 기단의 경사도 분석결과, 남측면 4번 지점이 $5^{\circ}W$의 경사를 나타내 가장 큰 기울기를 보였으며, 이는 지반의 불안정에서 기인한 것으로 판단된다. 또한 상대적 수준측량 및 과거 측량도면을 검토할 때 주사원은 평지가 아닌 일정한 경사를 가진 지반에 자리한 것을 확인하였다. 남측면의 지반이 북측면에 비해 $1.51^{\circ}$ 더 기울어져 있는 것으로 보아 구조안정성에 영향을 미칠 것으로 보인다. 이격거리 분석 결과, 남측면 부재의 주요 이격은 평균 159.5 mm로 가장 큰 범위를 보이며, 상부로 올라갈수록 폭이 증가하여 가장 넓은 곳은 평균 328.3 mm를 나타냈다. 이와 같은 이격은 하부 지반의 부등침하에 따라 발생한 것으로 판단된다. 밧푸 주사원은 부분적으로 붕괴와 물리적 손상이 진행되어 건물의 구조안정성에 대한 지속적인 보존관리가 필요한 상태이다.