Polydimethylsiloxane (PDMS) 기반의 미세유체 시스템을 이용해 탄산칼슘의 결정화 실험을 수행하였다. 탄산칼슘의 결정화를 위한 다양한 반응방법 중 액체-액체 반응을 위해 염화칼슘 수용액과 탄산나트륨 수용액을 사용하였고 아스파르트산을 첨가하여 탄산칼슘 결정 중 베터라이트와 칼사이트의 생성에 어떤 차이를 보이는지 조사하였다. 그리고 탄산칼슘의 결정화 진행상황에서 결정핵 생성에 유리한 염화칼슘과 탄산나트륨의 비율을 조사하였다. 이를 위해 크리스마스트리 모양의 미세유체 반응기를 사용하여 채널 내부에 염화칼슘과 탄산나트륨의 농도구배를 형성하도록 하였다. 미세유체 결정화기 내부를 광학현미경으로 촬영한 결과, 탄산나트륨과 염화칼슘의 농도비가 2:1일 때 결정핵이 생성됨을 확인하였고 핵 생성 이후의 결정 성장 과정을 촬영하여 결정형태의 변화를 관찰하였다. 아스파르트산의 첨가 시에 결정핵 생성과 성장을 저해하며 전체 결정형태 중 베터라이트의 비율이 높아짐을 보였다.
대부분의 화학공정은 매우 크고 복잡하기 때문에 전체 공정에 대한 진단시스템을 만드는 것은 매우 어렵다. 따라서, 대형공정을 몇 개의 부공정으로 분할하여 진단하는 체계적인 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이상-결과 트리모델에 기반하여 정성적 이상진단을 위한 공정분할전략을 제안하였다. 분할기준으로 유연한 진단, 지식베이스의 크기축소, 및 복잡한 지식베이스의 일관된 구축을 사용하였다 부공정간의 인과관계를 연결하기 위해 통로변수를 도입한 다음 오프라인 분석을 통해 통로변수의 이상-결과 트리모델을 구축하였다 계분할이 없는 경우와 같은 진단결과를 얻을 수 있도록 온라인 진단전략을 수립하였다 제안된 방법의 유용성을 대형 보일러 공정에 대한 이상진단시스템을 통해 보였다.
Quantification of carbon absorption and understanding the human induced land use changes (LUC) forms one of the major study with respect to global climatic changes. An attempt study has been made to quantify the carbon absorption by LUC through remote sensing technology. The Landsat imagery four time periods was classified with the hybrid classification method in order to quantify carbon absorption by LUC. Thereafter, for estimating the amount of carbon absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated with the crown width extracted from digital forest cover type map. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of carbon absorption. Total carbon absorption has been modeled by taking areal estimates of LUC of four time periods and carbon factors for land use type and standing biomass. Results of this study, through LUC suggests that over a period of construction, 7.10 % of forest and 9.43 % of barren were converted into urban. In the conversion process, there has been a loss of 6.66 t/ha/y (7.94 %) of carbon absorption from the study area.
We evaluated the effect of CO2 offsetting by estimating changes in carbon uptake under various forest management scenarios and proposed forest management strategies to achieve carbon neutrality. Paju and Goseong, which have relatively large forest areas but different industrial characteristics, were selected for the study sites. The current state of forest distribution was analyzed using forest type maps and aerial photographs, and the amount of carbon uptake was calculated using the equation presented by the IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories and the national emission/absorption coefficients from the Korea National Greenhouse Gas Inventory Report. As of 2015, the forest carbon absorption in Paju and Goseong was 49,931 t/yr and 94,225 t/yr, respectively, and the annual carbon absorption per unit area was 2.28 t/ha/yr and 2.16 t/ha/yr. Under the forest management scenarios, the annual maximum carbon absorption per unit area is estimated to increase to 5.68 t/ha/yr in Paju and 4.22 t/ha/yr in Goseong, and this absorption would increase further if urban forests were additionally created. Even if the current forests of Paju and Goseong are maintained as they are, emissions from electricity use can be sufficiently offset. However, by applying appropriate forest management strategies, emissions from sectors other than electricity use could be offset. This study can be applied to the establishment of carbon absorption strategies in the forest sector to achieve carbon neutrality.
전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.
본 연구의 목적은 도시지역의 투수면적 및 불투수면적이 수목의 생장에 영향을 미치는지 분석하는 것이다. 이를 위해 동일한 시기에 식재한 나무 6종의 생장 차이를 알아보기 위해 Sentinel-2를 이용하여 제작한 Normalised Difference Vegetation Index (NDVI)와 환경부의 세분류 토지피복지도를 이용하여 투수면적과 불투수면적이 수목 생장에 미치는 영향을 분석했다. 이를 위해 Geospatial eXplainable Artificial Intelligence (GeoXAI) 개념을 적용했다. 분석결과 소나무는 10 m 범위, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무는 20 m 범위, 양버즘나무는 30 m 범위, 왕벚나무는 40 m 범위에 포함된 토지피복들의 면적을 고려했을때 모델의 설명력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그리고 투수 면적이 넓을수록 수목의 생장이 활발하다는 양의 상관관계를 나타내었으며, 주변에 인공지반과 같이 불투수 면적이 넓을 경우 수목의 생장과 음의 상관관계를 보였다. 이는 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다.
Chong Hyun Suh;Jeong Hyun Lee;Mi Sun Chung;Xiao Quan Xu;Yu Sub Sung;Sae Rom Chung;Young Jun Choi;Jung Hwan Baek
Korean Journal of Radiology
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제22권5호
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pp.751-758
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2021
Objective: Preoperative differentiation between inverted papilloma (IP) and its malignant transformation to squamous cell carcinoma (IP-SCC) is critical for patient management. We aimed to determine the diagnostic accuracy of conventional imaging features and histogram parameters obtained from whole tumor apparent diffusion coefficient (ADC) values to predict IP-SCC in patients with IP, using decision tree analysis. Materials and Methods: In this retrospective study, we analyzed data generated from the records of 180 consecutive patients with histopathologically diagnosed IP or IP-SCC who underwent head and neck magnetic resonance imaging, including diffusion-weighted imaging and 62 patients were included in the study. To obtain whole tumor ADC values, the region of interest was placed to cover the entire volume of the tumor. Classification and regression tree analyses were performed to determine the most significant predictors of IP-SCC among multiple covariates. The final tree was selected by cross-validation pruning based on minimal error. Results: Of 62 patients with IP, 21 (34%) had IP-SCC. The decision tree analysis revealed that the loss of convoluted cerebriform pattern and the 20th percentile cutoff of ADC were the most significant predictors of IP-SCC. With these decision trees, the sensitivity, specificity, accuracy, and C-statistics were 86% (18 out of 21; 95% confidence interval [CI], 65-95%), 100% (41 out of 41; 95% CI, 91-100%), 95% (59 out of 61; 95% CI, 87-98%), and 0.966 (95% CI, 0.912-1.000), respectively. Conclusion: Decision tree analysis using conventional imaging features and histogram analysis of whole volume ADC could predict IP-SCC in patients with IP with high diagnostic accuracy.
지구온난화와 같은 기후변화에 대한 백합나무의 생리적 적응반응을 구명하기 위해서, $CO_2$ 농도 및 기온 상승이 백합나무의 생리특성에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 $CO_2$ 농도 및 기온 상승에 의하여 백합나무의 동화기관을 비롯한 모든 기관의 생장이 촉진되었다. 그러나 광합성능력과 관련된 광합성색소의 함량, 광화학계 및 탄소고정계의 활성 등은 일반 대기조건에서 생장한 개체와 유사한 값을 나타내, 광합성능력의 변화가 없었음이 시사되었다. $CO_2$ 농도 및 기온 상승에 의한 증산속도의 상승으로 광합성에 대한 수분이용효율이 저하하였다. 그러나 측근 생장이 촉진되어 뿌리에 대한 동화기관의 비율이 낮아지는 반응이 나타나 수분흡수능력이 높아졌음을 확인하였다. 또한 잎이 두꺼워지고 치밀해지는 형태적 변화가 나타나고, 수분 손실에 대한 잎의 저항능력이 증대되었음이 확인되었다. 이러한 결과로 $CO_2$ 농도 및 기온 상승에 의하여 백합나무의 수분 스트레스에 대한 저항능력이 증대됨을 알 수 있다.
본 연구는 "포항분지 해상 소규모 $CO_2$ 주입실증 프로젝트"의 일환으로 경상북도 포항시 영일만에 설치된 해상 플랫폼에서 $CO_2$ 주입 실증을 위한 주입정 시추 및 완결(well drilling and completion)을 수행하였다. 주입정 시추(well drilling)는 포항분지 해상지역 퇴적지층에 설치한 해상플랫폼의 상부부터 해저면까지 케이싱 설치를 시작으로 단계별로 굴진 공경을 축소하면서 케이싱 설치 및 시멘트 그라우팅(cement grouting)을 시행하며 진행하였다. 최종심도 816.5 m 까지 공경 4 7/8 inch (${\Phi}124mm$) 규격으로 굴진하여 심도 746.5~816.5 m 구간에 유공 케이싱을 설치하여 주입구간을 형성하였다. $CO_2$ 주입을 위한 주입공 완결(well completion)을 위하여 주입관, 패커(packer), 주입탑(christmas tree)을 설치하였다. 주입공을 완결하고 주입 플랜트 설비를 설치하여 $CO_2$ 시험 주입을 성공적으로 수행하였다. 현재의 주입설비는 100톤 규모의 소규모 주입 실증을 위한 설비로서 향후 주입설비 격상을 통하여 총 1만톤의 중규모 실증 주입설비로 추가적인 연구개발을 진행하고 있다.
학꽁치(Hyporhamphus sajori)의 유전적 다양성과 집단구조를 조사하기 위해 동북아시아에서 시료를 채집하여 mitochondrial DNA control region (mtDNA CR)을 분석하였다. 시료는 중국(Liaoning), 한국(통영), 일본(Wakasa Bay) 3곳에서 총 70개체를 채집했고, 일본 3곳(Wakasa Bay, Toyama Bay and Mikawa Bay)에서 분석된 47개체의 mtDNA CR 염기서열을 Genbank에서 다운로드했다. 분석결과 총 358 bp가 나타났고, 7개의 변이와 함께 haplotype이 7개 확인되었다. Haplotype diversity과 nucleotide diversity는 각각 0~0.295±0.156 및 0~0.0009±0.0011이고, main haplotype을 94%의 개체가 공유했다. 매우 낮은 haplotype diversity와 nucleotide diversity 그리고 starlike minimum spanning tree는 집단이 최근에 병목현상을 거친 후, 팽창되었음을 나타낸다. 집단 간에 Pairwise FST 값은 낮고 유의하지 않은 것으로 나타났고, 이것은 집단 간 gene flow가 있음을 시사한다. 학꽁치의 genetic homogenity는 부유조와 해류가 주요 원인으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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