• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.250-257
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• 2020

본 연구에서는 포도의 생육과 관련된 연평균기온, 생육기 기온, 성숙기 기온, 극최저기온, 저온요구도, 강수량과 같은 기후인자와 심토토성, 침식정도, 배수 등급, 유효토심, 경사도, 자갈함량, 지형과 같은 토양 인자를 선정하여 기후와 토양의 조건을 최대저해인자법을 이용해 통합한 재배적지 구분 연구를 수행하였다. 재배적지는 적지, 가능지, 저위생산지&부적지의 3단계로 구분하였으며, 연구결과는 전국 면적을 기준으로 적지가 3.43%로 나타났고, 가능지는 10.61%로 나타났다. 지역별로 적지는 경상북도가 1.15%로 가장 넓은 것으로 나타났고, 충청남도가 0.72%와 충청북도가 0.44%로 나타났다. 가능지는 경상북도가 2.67%로 가장 넓었으며, 충청남도가 2.11%, 전라남도가 1.54%인 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.156-172
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• 2020

본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.

• 청정기술
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• 제26권4호
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• pp.311-320
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• 2020

본 연구에서는 단순 침전법으로 제조한 CdS 및 CdZnS/ZnO 광촉매를 이용하여 가시광선하에서 로다민 B, 메틸 오렌지 및 메틸렌 블루 등에 대한 광분해 반응 연구를 수행하였다. 특히 염료와 광촉매의 물리화학적 성질이 전체 광촉매 반응의 반응 경로에 미치는 영향에 대해 중점을 두고 검토하였다. X선 회절분석법, UV-vis 확산반사 분광법 그리고 X선 광전자 분광분석법 등을 이용하여 제조된 촉매들의 물리화학적 특성을 분석하였다. CdS 및 CdZnS/ZnO 광촉매 모두 자외선뿐만 아니라 가시광선 영역에 있어서도 우수한 광흡수 특성을 나타내었다. 메틸 오렌지의 경우에는 CdS 및 CdZnS/ZnO 각각의 광촉매 상에서 동일한 반응기구를 통해 반응이 진행되는 반면, 로다민 B 및 메틸렌 블루는 각각의 광촉매 상에서 서로 다른 반응 경로를 통해 광분해 반응이 진행되는 것으로 나타났다. 특히 메틸렌 블루의 광분해 반응을 보면, CdZnS/ZnO 광촉매 상에서는 주로 단일분자 형태로 전체 반응이 진행되지만, CdS 상에서는 반응 초기부터 이량체를 형성하였다. 이와 같은 결과들은 CdS 및 CdZnS/ZnO 각각의 반도체 광촉매들의 전도대의 띠끝 전위 차이와 염료들의 흡착 특성 차이에 기인한 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제30권4호
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• pp.215-224
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• 2021

본 연구에서는 제련소 주변 납 오염 현장 토양의 위해성 저감을 위한 안정화 적용 효과를 알아보고자 대표적인 상업용 안정화제를 적용 후 안정화 전후의 토양 중 납의 용출 안정성을 TCLP (Toxic Characteristic Leaching Procedure)와 SPLP (Synthetic Precipitation Leaching Procedure) 용출시험을 통해 평가하였으며, 안정화 후 토양내 납의 존재형태 변화를 연속추출(sequential extraction procedure)분석을 통하여 파악하였다. 중금속 오염 토양 안정화 성능을 보유하고 있으며 대량으로 공급이 용이한 안정화제인 석회석, AC-2 (Amron), Metafix (Peroxychem)을 후보로 선정하였다. XRD 분석 결과 AC-2는 CaCO₃, MgO의 결정성을 가지고 있었으며, Metafix는 Fe₇S₈의 결정성을 보유하는 것으로 확인되었다. 안정화 후 토양의 SPLP 용출 시험에서는 대부분의 모든 안정화제 적용 조건에서 국내 환경부 먹는물 기준을 만족하였으며 TCLP 용출시험결과에서는 77.0%의 높은 안정화 효율을 보여주었다. AC-24%와 Metafix 4% 적용에서 SPLP 용출액 중 납의 농도를 검출 한계치 이하로 저감되었으며 TCLP 기준 안정화 효율이 90% 이상인 것으로 확인되었다. 연속추출 결과 Metafix 적용 토양은 이동성이 높은 1, 2단계의 분획 비율이 감소하고 가장 안정한 5단계의 분획 비율이 증가되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 종합하였을 때 안정화 효과가 높은 순서는 Metafix>AC-2>석회석인 것으로 판단된다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.1-8
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• 2022

미활용 저급자원인 석유코크스를 대상으로 고순도의 수소 생산을 위한 수성가스전이반응에 적용가능성을 확인하기 위하여 Cu/ZnO/MgO/Al₂O₃ (CZMA) 촉매를 공침법을 사용하여 제조하였다. 제조된 촉매는 BET, H₂-TPR을 사용하여 분석되었다. 촉매의 반응성 테스트는 고농도의 CO를 포함하는 합성가스로부터 단일 Low Temperature Shift 반응을 거치는 경우와 High Temperature Shift 반응을 거친 후 스팀의 응축 없이 즉시 LTS 반응을 거치는 두 가지의 경우를 비교 및 분석하였다. 두 조건에서 steam/CO 비, 유량 및 유속, 온도에 따른 반응특성을 확인하였다. 전환된 저농도의 CO와 스팀이 응축 없이 LTS로 즉시 주입되는 경우 많은 양의 스팀이 존재함에도 불구하고 대부분의 조건에서 다소 낮은 CO 전환율을 나타냈다. 또한 steam/CO비, 온도 및 유속에 대한 영향이 크게 나타나 최적의 조업조건을 결정하기에 추가적인 분석이 요구되었다. 반면, 고농도의 CO 기체를 포함하는 조건에서는 탄소침적 또는 촉매의 활성 저하가 나타나지 않았으며 대부분의 조건에서 높은 CO 전환율을 나타내었다. 결론적으로 Cu/ZnO/MgO/Al₂O₃ 촉매를 적용하여 고농도의 CO를 포함하는 합성가스 조성에서 적절한 조업조건을 적용시키면 단일 LTS 반응을 적용해도 고농도의 CO를 CO₂로 충분히 전환 가능함을 확인하였다.

• 대한화학회지
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• 제66권3호
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• pp.202-208
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• 2022

본 연구는 악취 제거용 반응조를 제작한 후, 현장 시험을 통해 마그네시아(MgO)를 이용하여 돈분 폐수에서 발생하는 악취를 최대한 저감하기 위한 최적 조건을 얻고자 하였다. 이를 위해 마그네시아의 충진양, 돈분 폐수의 주입량, 폭기 방식, 폭기양, 폭기 시간이 고려되었다. 현장 시험은 돈분 폐수 저장소를 갖추고 있는 청운 가축농장에서 실시하였다. 돈분 폐수(500 kg) 무게 대비 마그네시아의의 첨가량을 증가시킬수록 암모니아와 황화수소의 발생량은 점차적으로 감소하는 경향을 보였다. 현장시험 결과, 반응조에 마그네시아를 0.8% 첨가하여 2일 동안의 폭기 시 돈분 폐수 중의 암모니아(NH₃)는 65%, 황화수소(H₂S)는 77% 감소하였다. 반응조 안의 돈분 폐수의 초기 pH는 8.2이었고 마그네시아를 0.8%까지 넣었을 때의 pH는 9.2를 나타내었다. 이러한 경향으로 비추어 볼 때, 마그네시아가 돈분 폐수 내의 pH를 점차적으로 상승시켜 약알칼리 상태로 만든다는 것을 알 수 있었다. pH가 증가함에 따라 폐수 내에 존재하는 암모니아 가스의 일부분은 공기 중으로 기화되고, 나머지 일부는 용해되어 있는 마그네슘이온, 인산이온과 화학결합한 후 침전되어 제거된다. 기존에 가축 농가의 대부분은 돈분 폐수의 악취를 제거하여 퇴비로 만들기 위해서 미생물을 활용한 6개월간의 폭기 과정을 거쳐야 했다. 대조적으로 미생물 활동에 영향이 없는 화학적 반응을 통해서 2일 내에 돈분 폐수로부터 악취를 저감할 수 있는 효과를 현 연구를 통해 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.617-626
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• 2022

우리나라는 기상관측 이래 연평균 강수량과 변동성은 점진적으로 증가하는 추세이고, 지역 간 편차가 크다. 또한, 최근의 이상기후로 인하여 재해에 대한 위험도가 증가되고 있는 실정이다. 풍수해의 피해는 주로 하천주변에서 발생하기 때문에 하천기본계획을 수립하기 위해서는 우선적으로 적정한 설계빈도를 결정하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 설계빈도 결정에 대한 기존 방법론을 분석하여 문제점 및 개선 방향에 대해 제시하였다. 충청남도에 위치한 지방하천 중 자료구축이 가능한 하천인 413개소를 대상으로, 7개의 평가인자(유역면적, 형상계수, 하도경사, 수계차수, 배수영향 구간, 이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)를 선정하고, 베이지안 추론을 통해 가중치를 산정하였다. 그 결과, 이상강우 발생빈도 및 시가화 침수면적의 가중치가 각각 18로 가장 크게 산정되어, 하천 설계빈도 결정에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 통해 설계 빈도를 추정한 결과, 기수립 설계빈도보다 본 연구에서 추정된 설계빈도가 증가하는 하천은 255개이고 감소하는 하천은 158개로 나타났다.

• 한국결정성장학회지
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• 제32권5호
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• pp.191-198
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• 2022

치과용 임플란트 재료로 주로 사용되는 지르코니아 및 티타늄 합금은 생체불활성 특징으로 인하여 골유착 및 골형성 능력이 떨어진다. 이러한 문제를 쉽고 간단하게 해결하기 위한 방법으로는 생체활성 물질을 표면에 코팅하여 생체 활성을 높이는 방법이 있다. 본 연구에서는 우수한 골결합 능력을 가진 실리케이트계 세라믹인 아커마나이트(Ca₂MgSi₂O₇)를 고상반응법으로 합성하고, SBF 용액 내 침적실험을 통하여 합성 아커마나이트 분말의 생체활성을 분석하였다. 고상반응 출발원료로는 탄산칼슘(CaCO₃), 탄산마그네슘(MgCO₃), 이산화규소(SiO₂) 분말을 사용하였다. 분말을 혼합 및 건조한 후, 가압 성형하여 디스크 형태로 만든 후, 고상반응 온도를 변화시키며 아커마나이트 상의 합성을 유도하였다. 합성된 아커마나이트 펠릿의 용해 및 생체활성 분석을 위하여 SBF 용액 내 침적 시키고, 침적시간에 따라 아커마나이트의 표면 용해 및 하이드록시아파타이트 석출을 분석하였다. 합성반응 온도가 높아질수록 아커마나이트 상이 뚜렷하게 나타난 반면에, SBF 용액 내 용해는 천천히 진행되었다. 합성된 아커마나이트 분말의 생체활성도는 대체적으로 우수하였으나, 그 중에서도 1100℃에서 고상반응 하여 합성한 분말에서 적절한 용해 및 하이드록시아파타이트 입자의 석출이 잘 일어나는 것으로 분석되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.405-412
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• 2022

태양광발전시스템의 운영에 따른 손실은 설치 환경 뿐 만 아니라 운영 및 관리 방법에도 크게 영향을 받는다. 태양광발전시스템은 세계적으로 다양한 기후 조건에서 설치되고 있기 때문에 설치 위치의 특성에 맞는 운영 및 유지보수 기술이 필요하다. 기존의 태양광 발전효율과 관련된 연구에서 고온, 먼지 축적, 강수량, 습도, 풍속 등 환경 요인별로 단기적인 손실에 대한 영향의 정량화는 활발히 이루어진 반면 장기적인 운영 관점에서의 전반적인 영향에 대한 분석은 제한적이다. 본 연구에서는 태양광 발전의 전력 흐름에 따른 손실 분류체계를 재분류하고 주요 손실요인에 대한 장기 운영에 따른 종합 효율 모델을 도출하였다. 기후 조건이 구분되는 각 지역에 대한 사례조사를 통하여 발전량 손실을 추정함으로써 효율 개선 잠재량을 분석하였다. 분석 결과, 오염 손실 개선을 위한 연평균 잠재량은 도하는 26.9%, 데스벨리 7.2%, 서울 3.8%로 타나났다. 열화 손실은 누적 손실로 20년차에 6.6%로 나타났다. 온도 손실으로 인한 연평균 잠재량은 연평균 도하 2.9%, 데스벨리 1.9%, 서울 0.2%로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.