본 연구에서는 깔개물질에 의한 양분 유입 및 축사 내 분뇨 방치 및 퇴비화 과정 중 발생하는 양분손실이 양분순환에 미치는 영향을 조사하기 위해 전남 지역 한우 농가(사육두수 100두, 경지 면적 2.5 ha)를 대상으로 사료$\rightarrow$ 가축 $\rightarrow$ 분뇨 $\rightarrow$ 퇴비 $\rightarrow$ 토양 $\rightarrow$ 사료의 양분순환구조를 분석하였다. 분뇨에 의해 발생한 질소와 인산을 기준으로 비교했을 때, 톱밥을 깔개물질로 사용할 경우 질소 1.6%, 인산 3.1%, 왕겨의 경우 질소의 14.2%와 인산 27.4%가 추가로 공급 되는 것으로 나타났다. 따라서, 양분수지 또는 양분순 환구조 분석에서 깔개물질의 종류와 사용량도 고려할 필요가 있다. 양분순환구조의 가장 큰 특징은 우사내 분뇨의 야적기간(21일)과 퇴비화 기간(90일) 동안에 발생하는 물질과 양분의 손실이었다. 톱밥퇴비의 경우 이 기간 동안 질소의 78.4%, 인산의 9.5%가 손실되었으며, 왕겨퇴비의 경우 각각의 손실률은 81.6%와 10.3%였다. 톱밥 퇴비의 물질 및 양분 손실률이 낮은 것은 톱밥의 C/N 비와 난분해성인 리그닌 함량이 높아서 유기물 분해가 상대적으로 느리게 일어났기 때문으로 판단되었다. 기존의 양분수지 연구는 대부분 분뇨 발생 시점의 양분함량을 기준으로 계산하였지만, 본 연구의 결과에 의하면 분뇨 발생 이후부터 농 경지 시용 이전까지 발생하는 양분손실과 이에 영향 을 미치는 깔개 물질의 특성을 고려하여야만 정확한 양분수지 구명이 가능한 것으로 나타났다.
기존의 오염물질을 제거하는 많은 화학적-물리적 정화 방법은 고비용과 오랜 시간을 요구하는 처리 과정 등의 단점을 갖고 있는 경우가 많았다. 따라서 흙과 수(水)환경내로 유입된 오염물질을 빠른 시간 내에 제거 할 수 있는 대안이 요구 되었다. 흙에 유출된 화합 물질 중 상당양은 흙에 의해 격리, 구속되고 이로 인해 일단 구속된 오염물질은 물과 유기 용매에 의해서도 잘 추출되지 않는 것으로 보고 되고 있다. 이러한 흙에 의한 오염물질의 비유동성(immobilization) 과정은 오염물질의 제거 기술의 대안으로 평가 될 수 있다. 기존 연구자들의 연구 결과, 화학적 혹은 물리적 반응 작용을 통해 오염물질을 흙을 구성하는 물질에 구속할 수 있음이 증명되었다. 이러한 과정 중 환경적 측면에서 볼 때, 화학적 반응이 더 우수하다 할 수 있다. 이는 강한 공유결합(covalent bonds)으로 연결될 경우 미생물의 활동이나 화학 처리로도 이를 분리하기 어렵기 때문이다. 리그닌(lignin) 분해에서 발생하는 휴믹(humic) 물질 등이 안정 된 화학적 연결을 통해 흙 매질 내에 오염물질과 결합하는 대표적 물질이다. 인위적으로 제조된 많은 화학물질은 자연적에서 발생하는 휴민산 발생원(humic acid precursors)과 닮았다. 따라서 화학물은 부식 과정(humifications process)동안 부식토(humus) 내로 병합(incorporate)되어 진다. 일단 이렇게 구성된 결합체는 생물체와 오염물질과의 반응을 방지하여 오염물질로 인한 생물체로의 독성을 감소시키는 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 흙의 유기물(organic matter)와 오염물질과의 결합체에 대한 평가로서 다음의 항목에 대한 고찰이 이루어져야 함을 강조하였다. (a)결합체에서 생물체(biota)와의 반응에 의해 오염물질은 감소되는가\ulcorner (b) 모(parent) 화합물과 비교하여 복합체 생성물(complexed products)이 얼마나 덜 유독한가\ulcorner 그리고 (c)지하수 오염이 오염물질의 유동성 구속에 의해 얼마나 감소되는지\ulcorner
본 연구는 하수처리장 슬러지를 사용하여 매립지의 복토재 및 차수재의 건설재료로 개발하기 위하여 수행한 실험의 분석결과이다. 하수슬러지에 그의 지반공학적 물성증진을 위하여 화강토와 화력발전소의 부산물인 플라이애쉬를 주첨가물로 사용하고 부첨가물로 시멘트 및 벤토나이트를 소정의 혼합비율로 섞어서 각각 전단강도 증진과 투수계수 감소효과를 도모하였다. 주재료인 하수슬러지와 첨가재의 혼합비율을 변화시킨 혼합물에 대하여 다양한 실내실험을 수행하여 복토재 및 차수재의 설계기준의 적합성 여부를 조사하였다. 각 주재료, 첨가재, 혼합물의 비중, 입도분석, 액\ulcorner소성한계 실험을 실시하여 기본물성을 구하고 그들이 투수성, 다짐성, 압축성, 전단강도에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 혼합물에 대하여 실내다짐시험을 실시하여 최대건조단위중량과 최적함수비를 구하고 현장 다짐효율성을 평가하였다. 다짐혼합시료에 대하여 변수두 투수시험을 실시하여 투수계수를 구하는 한편 변수두 투수시험을 하중제어식 압밀시험중에 병행 실시하여 그들의 압밀정수 및 투수계수를 측정하였다. 슬러지의 장기적 안정성과 관련하여 크리프실험을 변수두 투수시험과 함께 실시하였다. 한편, 한달간을 부패시킨 다짐시료에 대하여 투수시험을 실시하여 슬러지내 유기물질 부패에 의한 투수계수에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 슬러지에 화강토, 플라이애쉬, 벤토나이트를 일정비율로 섞은 혼합물에 대하여 직접전단시험을 실시하여 전단강도정수를 구하였다. 시멘트와 혼합한 슬러지에 대하여 일축압축 강도시험을 실시하여 혼합비와 재령기간에 따른 압축강도 변화를 분석하였다. 한편, 다짐혼합시료에 대하여 CBR시험을 수행하여 그들의 주행성에 대한 평가를 실시하였다. 이와 같은 다양한 실험결과를 종합분석하여 매립지의 차수재 및 복토재로서 사용조건 만족여부를 검토하였다.
본 연구는 하계동안 습지 수면을 덮고 있는 부유성 수생식물이 습지생태계에 미치는 영향을 알기위하여 1998년 1월부터 1999년 10월까지 우포습지의 이${\cdot}$화학적 변화를 파악하고 하계에 부유수생식물 및 저토가 수질에 미치는 영향을 현장실험을 통하여 평가하였다. 우포습지의 수위는 홍수발생 시 낙동강의 범람으로 2-3m정도의 변화를 보였다. 대부분의 이 화학적 요인들 및 동${\cdot}$식물플랑크톤의 밀도는 여름동안의 홍수와 6월에서 10월까지 습지 수표면을 거의 덮고 있는 수생식물에 의해 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 용존산소(Jun.-Sept., 4.5${\pm}$2.5 mg/1: Oct.-May,8.1${\pm}$4.0 mg/l)와 pH(Jun.-Sept.,6.9${\pm}$0.4; Oct.-May,7.4${\pm}$0.8)는 다른 계절에 비해 여름철에 현저히 낮았다. 여름철에 번성하는 부유성 수생식물(개구리밥, 생이가래, 좀개구리밥)과 수중의 저토가 하계의 육수학적 특성이 미치는 영향을 파악하기 위하여 수표면에 enclosure(100 L, 6개)를 설치하고 부유식물, 천 그리고 노출 상태의 처리군을 부유식물의 유${\cdot}$무, 수중 저토의 유 ·무에 대해 실험한 결과, 부유식물이 있는 처리군이 다른 경우에 비하여 DO, pH가 낮게 나타났고, 노출된 대조구에서 상대적으로 식물플랑크톤(chi. a)의 생체량이 높았다. 또한 각 처리군에서 수중 저토가 있는 경우 영양염류농도가 높았고, 특히 부유식물이 있는 처리구에서 높은 영양염류의 농도를 보였다. 동물플랑크톤 군집의 변화는 부유식물에 의한 뚜렷한 영향은 보이지 않았지만, 초기에 rotifer가 우점하였고 이후 cladoceran과 copepods의 증가로 rotifer의 밀도가 급격히 감소하였다. 결과적으로, 조사기간 중 하계에 지속적으로 관찰된 DO와 pH가 감소하는 것은 수생부유식물의 번성과 수중 퇴적물의 분해에 따른 영향인 것으로 나타났다.
동구릉은 세계문화유산인 조선왕릉의 대표적인 곳으로, 봉분과 관계된 석조물 979점과 능과 봉분 주위에 석물, 석인상, 석수 등 310점으로 총 1,289점(일부 능의 지대석 제외)이 배치되어 있다. 동구릉 내 석조물은 대부분 흑운모화강암으로 구성되어 있지만 일부 능에서는 담홍색화강암으로 구성되어 있다. 전암대자율 측정결과 천장한 현릉(왕후)을 제외한 건원릉부터 목릉까지 범위 및 평균값이 유사하여, 동일한 채석지에서 산출된 돌을 사용한 것으로 판단된다. 숭릉, 수릉, 경릉의 경우 대자율 범위가 넓게 분포하는데, 조성 당시 석조물과 능을 옮기는 과정에서 새롭게 제작된 석조물이 섞이거나, 채석산지가 다른 석재를 사용하였기 때문이라 판단된다. 보존상태 조사결과 봉분부재와 능상 석조물 모두 표면풍화 중 박리박락과 입상분해에 의한 손상비율이 가장 높았으며, 표면변색의 경우 봉분부재는 황색과 토사, 능상 석조물은 황색, 흑색, 토사 등 복합적인 변색이 확인된다. 생물영향은 동구릉 내 손상양상 중 주된 요인으로 상대적으로 4~5등급 점유율이 높게 확인되었다. 이는 왕릉의 환경이 생물이 정착할 수 있는 토양형성이 용이하고 지속적으로 수분을 얻을 수 있는 조건이 갖춰져 있기 때문이라 판단된다. 구조상태의 경우 비교적 양호한 상태를 보이고 있다. 각 능별 종합훼손등급을 산출한 결과 전체적으로 양호한 상태를 보이고 있으나 이른 시기에 조성된 건원릉과 현릉의 경우 상대적으로 높은 풍화등급을 보였다. 동구릉 내 석조물은 표면풍화로 인해 부재 조각이나 문양 등 상당부분이 손실되었으며 2차 손상이 진행 중이다. 또한 각각의 손상요인이 단독적으로 발생하기보다는 복합적으로 작용하여 다양한 손상이 지속적으로 진행되고 있다. 따라서 왕릉 석조물의 보존처리뿐만 아니라 처리 이후에도 효율적인 관리를 위한 석조물의 정기적 보존현황관리와 자료 확보가 필요하며, 구체적인 관리 매뉴얼과 시스템이 갖춰져야 한다. 이번 연구는 세계문화유산 동구릉 내 석조물의 보존현황을 조사하고 체계적으로 분류하여 보존처리의 우선순위 및 필요성을 제공하였을 뿐만 아니라 향후 동구릉 보존관리 방안을 수립하는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.
언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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