구리는 우수한 특성, 특히 높은 전도성과 낮은 저항으로 인해 전기/전자 제조 산업에 널리 사용되는 비철금속 중 하나이다. 이러한 산업의 표면 처리 공정에서는 구리 함량이 높은 폐수가 발생하며, 직간접적으로 수계로 배출된다. 이는 심각한 환경 오염을 일으키고 또한 귀중한 유용금속의 손실을 초래한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 효율적이고 저렴하며 친환경적인 흡착제를 찾기 위한 목적으로 흡착 분야에서 전 세계적으로 지속적인 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 연구에서는 위와 같은 폐수로부터 구리 흡착을 위한 바이오 흡착제로서 식물뿌리(Datura 뿌리 분말)의 성능을 합성 흡착제(Tulsion T-42)와 비교하였다. 실험은 흡착제 투여량, 접촉시간, pH, 주입액 농도 등의 변수들을 최적화하기 위하여 회분식으로 수행되었다. 초기구리농도가 100 ppm이고 pH가 4인 주입액에서, 0.2 g Datura 뿌리 분말을 15분간 접촉하였을 때 구리 흡착율은 95%이었으며, 0.1 g Tulsion T-42은 30분간 접촉에서 95%의 흡착율을 나타내었다. 두 흡착제의 흡착 데이터는 Freundlich 등온선과 잘 일치하였으며, 유사 2차 속도식을 따르는 것을 나타내었다. 전체 결과는 본 연구의 바이오 흡착제가 표면처리 공정의 폐액 또는 폐수로부터 금속 회수에 적용될 가능성을 보여주고 있다.
본 연구는 도시화 과정에서 발생한 도시 열섬현상을 완화하기 위해 도시 내에서 시행할 수 있는 생활권 녹지 조성 방법인 근린공원 조성, 소공원 조성, 주차장 녹화, 가로수 식재, 옥상·벽면 녹화 다섯 가지의 유형에 대해 세부 녹화 시나리오를 설정하여 열환경 개선 효과를 정량적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 열환경 개선 효과를 확인하기 위해 미기후 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met 4.4.6v 모델을 활용하였다. 분석 결과, 공원의 식재 밀도가 높아질수록 기온이 낮아졌으나 사람이 느끼는 온열 체감 정도인 열쾌적성 지수 PET는 기온과 정비례하지 않았다. 수목이 증가하며 기온은 감소하였으나 상대습도가 소폭 증가 및 풍속이 다소 감소하였으며, 특히 PET에 많은 영향을 미치는 평균 복사온도가 수목 밀도와 정비례하지 않아 PET 역시 기온과 다른 양상을 보였다. 소공원은 한 개소 조성 후 효과를 확인하였을 때 최대 56m 반경까지 기온 저감 영향을 주었고, 250m 간격으로 세 개소를 추가 조성한 경우 기온 저감 범위가 약 12.5% 증가하였다. 기온과 달리 PET는 식재된 수목 영역 인근만 영향을 미쳐 소공원 조성 후 주변 환경의 열쾌적성은 큰 차이를 보이지 않았다. 지표면 포장을 아스팔트에서 잔디블록으로 변경하거나 옥상 및 벽면녹화 시행 등은 직접적인 일사 차양의 역할을 하지 않으나 기온 저감에 긍정적인 효과를 주었고, PET는 세 유형 모두 조성 전후 유의미한 차이를 보이지 않았다. 가로수는 식재 간격이 좁을수록 더 높은 기온 저감 효과를 보였으나, PET는 수목 밀도와 정비례하지 않았다. 가로수 하부 관목 식재의 경우 기온 저감에는 큰 영향을 주지 않으나 열쾌적성 개선에는 긍정적인 영향을 주었다. 본 연구는 도시 열섬현상 해소를 위한 생활권 녹지 조성 전략을 개괄적으로 제시하고 효율적인 열환경 개선을 위한 세부 전략을 수립하는 데에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
무인항공기 규제 법률은 ICAO의 경우 1944년 '시카고협약'을 기준으로 'RPAS manual(2015)'에 상세하게 규정하고 있으며, 미국의 경우 '연방항공규칙 (14CFR), Public Law (112-95)', 독일의 경우 EASA의 Regulation (EC) No.216/2008을 기본으로 150kg 미만의 무인항공기의 경우 항공운송법, 항공운송명령, 항공운송허가명령 (무인항공기 운영규칙에 관한 법률에 의한 개정), 호주의 경우 '민간항공법 (CAA 1998), 민간항공규칙 101장 (CASR Part 101)'로 정하고 있다. 공통적으로 이러한 법률들이 규제하는 대상에 여가선용 목적의 모형항공기는 제외하고 있으며, 반드시 무인항공기를 통제할 수 있는 조종자를 두어야 하는데, 이때 조종자란 항공 기내가 아닌 지상에서의 조종과 통제를 하는 사람을 의미한다. 또한 무인항공시스템이라는 구조 하에서 조종자는 물론이고 무인항공기를 운용에 필요한 모든 관리 즉, 법률의 규정이 정하는 범위 안에서 안전하고 효율적으로 시스템을 운용하기 위한 모든 관리를 포함하는 것을 의미한다. 구체적 운용방식에 관하여는 각 나라는 25kg 이하의 항공기로 분류하여 규정하고, 호주와 독일은 그 이하의 중량에서 다시 세분화하여 규정하고 있다. ICAO는 시카고협약 제6부속서에 따라 상업적운용을 포함하여 일체의 일반항공 운용을 규정하고 있으며 RPAS 운용의 경우에도 적용된다. 다만, RPA를 이용한 여객운송은 제외하고 있다. RPA의 운용범위가 타국의 영공을 포함하는 경우 비행일 7일 이전에 해당 국가의 특별허가를 요건으로 하며, 이때 비행계획서를 함께 제출하여야 한다. 미국은 연방항공규칙 107장에 따라, 비레저용 소형무인기는 책임조종자 또는 관찰자의 시야 범위 내에서 (주간에만) 지표 또는 수면으로부터 122m(400피트)까지, 시속 161km (87노트) 이내로 운용 가능하다. 소형무인기는 다른 항공기에 경로를 양보해야 하고, 위험물질을 수송하거나 1인이 동시에 2대 이상의 무인기를 운용하는 것은 금지된다. 독일의 경우 무인항공기 운영규칙에 관한 법률에 따라 무인항공시스템과 무인모형항공기에 관한 규정(여가선용 용도 제외)은 공중충돌 방지의무와 더불어 지상의 안전 및 개인의 사생활 보호도 함께 고려되어 2017년 3월 제정되었다. 5kg 이하의 상업용 무인항공기는 종전의 규제규정을 완화하여 더 이상 허가를 요건으로 하지 않지만, 중량에 상관없이 모든 무인항공기는 지속적인 감시자와 조종자의 통제 범위 내에서 100m이하의 높이에서만 자유롭게 운용되어질 수 있다. 호주는 2001년 무인항공기를 규제한 첫 국가로 ICAO 및 FAA, EASA 등의 무인항공기 관련법제에 영향을 주었다. 2016년 개정을 통하여 저위험도로 고려되는 무인항공기의 운용에 대하여 활용성을 증대시키고자 '배제 무인항공기'라는 항목을 추가하여 규제조건을 완화시켰으며, 이에 해당하는 경우 상업적 목적이라 할지라도 특별한 허가 없이 운용할 수 있도록 하였다. 나아가 현재 규제의 유연성을 위하여 새로운 표준 매뉴얼에 대하여 논의 중이다.
목적 : 생체 외 당뇨병 상태로서 고농도의 당을 포함하는 배양액과 후기당화합물을 적용하여 세포배양하고 이때에 나타나는 병리적 변화, 즉, 세포외 기질의 변화와 형태학적 변화와 함께 투과성(여과율)의 변화를 살펴보았고 동시에 당뇨병성 신증에서의 단백뇨의 기전을 설명하고자 하였다. 방법 : 후기당화합물의 준비를 위해 50mg/mL BSA(Fraction V, Sigma)와 pretense inhibitor를 포함한 PBS(pH 7.4)에 glucose-6-phosphate를 섞어 0.2 M의 용액을 만들었다. BSA를 대조군으로 하였으며, 후기당화합물과 BSA를 $5{\mu}g/cm^2$ surface area의 농도가 되도록 붓고 다음과 같은 비교 대상의 culture dishes를 만들었다(B5; BSA만 첨가 - 5 mM, B30; BSA만 첨가 - 30mM, A5; 후기당화합물만 첨가 - 5 mM, A30; 후기당화합물만 첨가 - 30 mM, A/B 25: osmotic control - 25 mM mannitol). 이틀 배양 후와 일 주 배양 후 각각의 culture dishes에 있는 heparan sulfate proteoglycan (HSPG)양을 ELISA를 이용하여 측정하고 B5를 대준군으로 하여 각각 비교하였다. 각각의 colture dishes에 있는 사구체 상피세포를 scanning EM(Hitachi S-570, Japan)을 이용하여 형태학적 관찰을 하였다. Cellulose semi-permeable membrane을 이용하여 각각의 culture dishes에서 두 시간 동안 apical chamber를 통해 여과되는 BSA양을 sandwich ELISA method로 측정하여 투과성에 대한 분석을 하였다. 결과 : 이틀 동안 배양 후 측정한 대조군을 포함한 다섯 culture dishes의 HSPG양은 통계학적 차이는 없었다. 일 주 배양 후에 이틀 동안 배양한 B5 dish에 비해서 일 주 배양한 A30 dish를 제외한 일 주 배양한 모든 dishes에서 10% 이상의 HSPG양의 증가를 보였다(P<0.05) 일 주 배양한 B5 dish에 비해선 일 주 배양한 A30과 B30 dish에서 각각 HSPG양이 각각 77.8%와 95.3%로 감소하였고(P>0.05), osmotic control group(A/B 25)에선 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(P>0.05). 후기당화합물이 첨가된 경우에 SEM상 분리된 세포사이이음(intercellular junction)과 융합된 미세융모를 관찰할 수 있었다. BSA의 투과성은 일 주 배양 후 A30 dish에서만 일 주 배양 후 B5 dish에 비해 19% 증가하는 소견을 보였으나 통계적인 유의성은 없었다(P>0.05). 결론 : 사구체 상피세포의 HSPG 형성의 감소에 고농도의 당과 후기당화합물은 서로 부가적인 역할을 하고 후기당화합물이 더 큰 역할을 함을 알 수 있다. HSPG 감소 소견과 더불어 SEM상 장기간 고혈당을 유지하면 사구체 여과기전에서 size-selective와 charge-selective 장벽에 결함을 유발할 수 있으며 당뇨병에서의 단백뇨의 기전 중 하나로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.