• 농업생명과학연구
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• 제51권2호
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• pp.117-126
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• 2017

현재 한우 후보씨수소는 당대검정을 거쳐 12개월령 체중의 육종가와 근내지방도의 혈통지수를 근거로 선발이 이뤄진다. 여기서 이용되는 혈통지수는 실제 검정을 통하여 얻은 능력이 아니라 혈통과 KPN의 능력을 근거로 산출한 능력으로써 정확도가 그리 높지 않다. 그리고 후보씨수소에 대한 후대검정은 현재 검정소 검정과 현장 후대검정으로 나뉘어져 있다. 현장 후대검정의 경우 24개월령 도축이 어렵기 때문에 검정소와 현장 후대검정우를 동시에 비교하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 이와 같이 12개월령에 측정이 불가한 선발형질과 현장 후대검정우와 검정소 검정우의 도축시기의 차이를 해소하기 위하여 초음파 측정 기술을 적용하여 도체형질 유전능력을 간접적으로 평가 가능한지 파악하기 위하여 수행 하였다. 연구수행을 위하여 2008년도부터 2013년까지 농협중앙회 한우개량사업소 및 한우육종농가에서 수집한 한우 당 후대검정 자료를 이용하였으며 분석형질로는 12개월령 체중, 12 24개월령 초음파 형질(등심단면적, 등지방두께, 둔부지방, %지방함량) 및 도체형질(도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도)을 이용하였다. 초음파 형질에 대한 환경효과 분석을 통하여 차수-측정일-우사-촬영자-판독자를 동기우군으로 하고 측정 시 체중을 공변량으로 한 모형을 토대로 유전모수를 추정하였다. 그 결과 12개월령 및 24개월령 초음파 형질들에 대한 유전력은 각각 0.21-0.43, 0.32-0.47이었으며 12 24개월령 초음파 형질과 대응되는 도체형질이 각각 0.52-0.75, 0.86-0.89로 높은 유전상관을 보이는 것으로 나타났다.

• 동양고전연구
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• 제54호
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• pp.319-348
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• 2014

이 논문은 조선시대의 군례(軍禮)가 중국 고대의 의례를 답습한 것만이 아니라 삼국시대와 고려를 이어 내려오던 전례도 함께 수용되었음을 밝혔으며, 그 대표적인 사례로 사례(射禮)를 들어서 군례의 역사적인 정착과 의례화 과정을 살펴보았다. 조선의 군례는 국가의례인 오례의가 정착되는 성종대에 정비되었다. 군례가 국가 전례서에 공식적으로 오례의 하나로 포함되면서 군사의례가 완비되었다. 그러나 군례의 정비는 중국 고대의 예제와 고려시대까지 이어졌던 전통적인 부분을 흡수하는 선에서 이루어졌다. 예컨대 중국의 예제는 "주례"의 오례 구조를 계승하였던 당대의 "개원례"를 도입하였으며, 삼국시대의 예제를 계승한 고려의 오례 구도를 이었다. 따라서 조선시대 군례의 기원은 고려시대는 물론 삼국시대와 주나라 및 당 송에까지 거슬러 올라갈 수 있으며, 그런 오랜 기간을 통해 정비되고 개선된 의례 형식이 가미되어 정착되었던 것이다. 또한 조선의 군례에 활쏘기가 들어간 것은 조선왕조에서만 볼 수 있는 독특한 특징이었다. 조선초부터 활쏘기는 왕실은 물론 관료들 사이에서 일상적으로 이루어졌다. 유교적 관점에서 활쏘기가 군자의 덕을 살필 수 있는 의례였다는 점이 크게 작용한 부분도 있으며, 태조를 이은 국왕들이 왕실내 전통적인 행사로 활쏘기를 이어간 것도 한 요인이었다. 활쏘기가 습사(習射)와 관사(觀射)로 정비되면서 점차 의례적인 절차로 규정되었으며 결국 세종대 오례의에 포함되고 성종대 의례로 정비되었다. 습사와 관사는 사례의(射禮儀)로 정비된 이후에도 의례적인 시행만이 아니라 국왕들의 잦은 활쏘기에 맞추어 활발하게 거행되었다. 다만 성종대 성균관 대사례가 정비된 이후 왕실의 활쏘기는 축소되었다. 특히 중종대 이후에는 국가적인 사례의 거행이 드물게 되었으며, 국왕이 활쏘기를 장려하는 것도 조선초에 비하면 상대적으로 크게 감소되었다. 이점은 중종대를 전후하여 문치를 강조하던 사림파의 정계 진출 이후 벌어진 일이라고 보인다. 중종 재위기간 내 국왕이 주재하는 활쏘기가 2회만 거행되었다는 점이 그 반증이라고 할 수 있다. 이렇게 국초부터 왕실의 장기이며 상무기질을 북돋기에 가장 용이한 방안이었던 사례(射禮)가 쇠퇴했다는 것은 국가적으로 군례를 소홀히 다루기 시작했음을 보여주는 사례일 것이다. 따라서 조선초 군례의 정착과 사례의 정비는 상무적 기상이 강조되었던 시기를 기준으로 해서 그 변화양상을 보는 것도 좋을 것이다. 실제로 중종대 이후 잦은 왜변을 거치면서 상무적인 군례의 시행이나 활쏘기는 권장되지 않았다. 오히려 왜란을 거친 뒤 새로 도입된 명나라의 군제에 맞추어 군례가 변화되고 새롭게 정비되는 과정에서 무예가 강조되었다. 결국 조선전기의 군례는 그 정착 과정이 국가의례적 속성을 보이면서도 시대적 변화에 따라 다분히 의례적(依例的)인 수준으로 변모되었음을 시사해 준다. 또한 이점이 왜란과 호란을 겪게 될 조선의 딜레마였음은 물론이다.

• 농업생명과학연구
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• 제53권5호
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• pp.137-143
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• 2019

본 연구에서는 단순 폐기 되는 농업폐기물(토마토, 고추, 파프리카)을 고형연료로 재활용하기 위한 열풍건조장치를 개발하고 실험을 통해 그 성능을 확인하고자 하였다. 연구를 위해 건조용량 500 kg/hr인 쓰레기소각장 폐열을 열원으로 사용하는 건조기를 제작하였다. 경상남도 진주시 농산물 시장에서 구입한 남해산 시금치를 실험원료로 사용하였다. 열교환기에서 스팀 열교환에 의해 가열된 건조공기를 열풍으로 사용하여 절단 원료 투입량(126, 250, 300 kg), 원료교반여부(수동 교반, 수동 비교반), 건조방식(건조물 정치, 건조물 이송), 건조시간(0.25, 0.5, 0.6 hr)에 따른 건조특성을 파악하였다. 투입 원료의 함수율은 85.65%로 측정되었으며, 소각장 공급 스팀에 의해 열교환기에서 가열된 건조공기온도는 건조기에 투입된 실험원료의 퇴적고에 따른 압력저항에 의해 다소 차이를 보였으며 약 108 내지 144℃로 측정되었다. 동일 건조방식, 투입량, 건조시간, 건조공기온도에서 상하층간 원료를 교반하는 하는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 약 2배 정도의 높은 건조속도를 보였다. 각 실험에서 건조용량은 약 500 kg/hr으로 나타났다. 국내 농산물 건조기 157개의 농업실용화재단 검사성적서를 기준으로 투입 에너지에 대한 건조 소요에너지 비를 나타내는 건조효율을 비교한 결과 국내 농산물 건조기 57.76%, 개발된 농업폐기물 건조기 33.46%로 기존 농산물 건조기에 비해 낮게 나타났다. 개발된 농업폐기물 건조기는 건조시간이 1시간 이내로 건조시간이 짧으며, 건조 중 많은 풍량이 손실되어 건조효율이 저하된 것으로 판단되었다. 소각장 폐열을 직접 건조열원으로 사용하는 경우 건조공기온도는 최저 160℃ 이상으로 예상 되는 바 건조용량이 크게 향상될 것으로 예측된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권5호
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• pp.481-495
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• 2022

이 연구는 산림복원사업 이후 유입되는 귀화식물과 생태계교란 식물의 실태 및 사업의 특성에 따라 나타나는 양상을 파악하는데 목적을 두고 있다. 현장조사는 산림청에서 수행한 산림복원사업지 29개소를 대상으로 2020년과 2021년 봄철(5~6월), 여름철(8~9월)로 나누어 연 2회 실시하였고, 사업 범위 밖의 지역은 조사에서 제외하여 실제 복원사업 후 도입 및 유입되었다고 볼 수 있는 식물을 파악할 수 있도록 하였다. 또한 대상지 내 분포하는 귀화식물상과 복원사업 준공내역 확인을 통해 현장에 실제 적용된 공종과의 연관성을 분석하였다. 전체 대상지에서 출현한 귀화식물은 29과 80속 108종 1아종으로 109분류군이며, 생태계교란 식물은 총 3과 7속 8종이 확인되었다. 귀화식물의 분류군 수와 귀화율은 사업 후 소요시간이 증가함에 따라 점차 감소하는 추세를 보였고, 귀화식물 분류군 수와 귀화율은 권역 간 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났으나(p>0.05), 훼손 유형별 귀화식물 분류군 수의 경우 백두대간 단절 구간과 채석지, 시설부지 등의 유형에서 출현한 귀화식물 수가 상대적으로 많았다(p<0.05). 복원지 내 나지 및 비탈면의 녹화를 위한 식생도입 방법인 종자 파종, 나무 식재, 초본 식재, 떼붙임 공종의 유무에 따른 귀화율 비교 분석 결과, 종자파종을 할 경우 귀화율은 평균 15.545%로 파종 공종이 없는 경우의 평균 9.167%에 비해 높은 것으로 나타났고(p<0.05), 그 외 다른 식생도입 방법은 공종 적용 유무에 따라 귀화율의 유의적인 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 이는 식물체의 형태를 확인하고 어느 정도 제어할 수 있는 나무 식재와 초본 식재, 떼붙임 공종과는 달리 종자 상태에서 귀화식물 여부의 파악이 까다로운 종자 파종 공종이 산림복원사업지 내 귀화식물 도입에 큰 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서 복원지 내 종자 파종 시 종자 전문가에 의한 검수 과정의 도입이 필요할 것으로 사료된다. 이 연구의 결과는 향후 산림복원사업 시 식생 도입 및 사후관리의 방향설정에 도움이 되는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 대순사상논총
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• 제37집
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• pp.53-105
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• 2021

이글은 『전경(典經)』의 「권지」편(編) 구절들을 통해 권지의 의미를 살펴보고, 다른 편에 나타난 권지적 면모와 『전경(典經)』 각 편의 장(章)의 양상을 찾아보며, 나아가 「권지」편 각 구절들의 변모를 『대순전경』 6판과 비교 대조하여 그 문헌학적 의미를 탐색할 목적으로 진행되었다. 상제가 1871년 9월 19일(陰) 전라도 고부군 우덕면 객망리(客望里)에 강세(降世)하여, 광구천하(匡救天下)하기 위해 천지인 삼계에 대한 대(大) 권능(權能)으로 9년간 천지공사(天地公事, 1901~1909)를 행하여, 인류에게 전북 모악산(母岳山) 대원사(大院寺)에서 연 상제의 천지대도(天地大道)가 전해지고 연차적으로 도수(度數)를 맞춰 지상에 오(五)만년 무량극락(無量極樂) 용화선경(龍華仙境)인 지상천국(地上天國)이 이룩되어 가는 것은 상제가 보여준 권능(權能)을 근간으로 천지공사가 삼계(三界)에서 완수(完遂)되기 때문이다. 또 「공사」편만이 아니라 「교운」, 「교법」, 「제생」, 「예시」편 등도 상제의 권능을 토대로 이루어져 최종적으로 지상천국이라는 유토피아가 구현되는 내용을 보여주고 있다. 따라서 각 편 구절들에 대한 상제의 권지를 토대로 한 고찰은 『전경』에 대한 통괄적 접근이라는 면에서도 의미가 있다고 할 수 있다. 또한 이글은 앞서 진행된 「행록」, 「교법」, 「공사」, 「교운」편 연구와 마찬가지로 『전경』 「권지」편 1장과 2장 구절들에 대해 『전경』(1974)보다 앞서 1965년에 출판된 증산교단(甑山敎團)에서 보편화된 경전인 『대순전경』 6판 구절들과 비교 분석하여, 「권지」편 구절들의 변이의 양상을 찾아보았다는 면에서도 연구의 의미가 있다. 이글에서 「권지」편 1장과 2장 구절들의 특성을 바탕으로 『전경』 각 편에 나타난 상제 권지의 양상을 찾아본 후 구절의 변이 양상을 『대순전경』 6판과 비교 연구한 결과를 요약해보면 다음과 같다. 첫째, 상제의 권지는 천지인 삼계에서 이루어져 천지공사(天地公事)를 통해 후천선경을 이루는 핵심적 요소가 됨을 정리 요약된 구절들에서 볼 수 있다. 둘째, 『전경』이 일곱 개의 편으로 나누어져 있지만, 「공사」편에 삼계 대권에 대한 구절이 나타나듯이 일곱 개의 편에 천지인으로 용사된 상제의 권능 관련 구절들이 분포되어 각 편의 제목이 나타내는 목적을 이루는 것으로 되어 있다. 이는 대표적으로 이글에서 본 「공사」편 1장 구절을 보아도 드러난다. 셋째, 여러 개의 장으로 되어 있는 『전경』의 5개 편에서의 장의 분류에 대한 기준은 교법을 제외하고 공통점은 연도별로 이루어졌다는 것이다. 「권지」편을 포함해서 다수의 장으로 이루어진 편에서 내용상으로 보더라도 장 분류에 대한 규칙성은 특별히 찾을 수 없었다. 넷째, 『전경』 「권지」편 1, 2장 구절들에 대해 이상호가 마지막으로 편저한 『대순전경』의 최종판인 6판(1965)을 대비시켜 살펴 본 결과 다음과 같이 크게 정리된다. 1. 두 문헌에서 구절의 내용이 거의 같은 구절도 있다. 2. 각 문헌의 서술이 단어(單語)나 몇 개 문장(文章)에서 차이가 나는 구절들도 등장한다. 3. 각 문헌의 구절의 연도가 차이가 나는 구절들이 보인다. 4. 기록의 내용상 두 문헌의 각각에서 더 추가된 기록들도 발견된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권4호
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• pp.588-593
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• 2022

본 논문에서는 hemin, 폴리에틸렌이민(PEI) 및 탄소나노튜브(CNT)를 이용하여 제조 CNT/PEI/hemin/PEI 복합재에 가교제인 테레프탈알데하이드(TPA)를 첨가하여 전자전달이 개선된 과산화수소 환원 반응(HPRR) 촉매를 합성하였다. 합성된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/TPA)를 과산화수소 10 mM 농도에서 HPRR 반응성을 확인한 결과, 0.2 V (vs. Ag/AgCl)에서 0.2813 mA cm^-2의 전류 밀도로 나타났으며, 이는 가교하지 않은 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI)와 범용 가교제인 글루타르알데하이드(GA)에 의해 가교된 촉매(CNT/PEI/hemin/PEI/GA)에 비해 각각 2.43 및 1.87배 증가하였다. CNT/PEI/hemin/PEI/TPA의 HPRR 개시전위는 0.544 V로서 CNT/PEI/hemin/PEI와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 0.511 및 0.471 V에 비하여 원활한 전자전달에 의해 개선되었음을 확인할 수 있었다. 이는 전기화학 임피던스 분광법(EIS)을 이용한 분석 결과에서도 확인되었는데, CNT/PEI/hemin/PEI/GA의 경우, 전자전달을 방해하는 가교제의 도입에 따라 CNT/PEI/hemin/PEI에 비하여 높은 전자전달저항을 나타낸 반면, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA는 6.2% 감소하여, 가장 낮은 전자전달저항을 나타냈다. 막이 없는 흐름형 과산화수소 연료전지를 이용한 평가에서도, CNT/PEI/hemin/PEI/TPA를 환원극으로 활용한 전지의 최대 출력 밀도가 36.34±1.41 μWcm^-2로, CNT/PEI/hemin/PEI (27.87±0.95 μWcm^-2)와 CNT/PEI/hemin/PEI/GA(25.57±1.32 μWcm^-2) 보다 높게 측정되어, TPA는 전자전달을 개선 성능을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.285-297
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• 2021

전세계적으로 해체 대상 원자력 시설이 증가하고 있으며, 이러한 원자력 시설을 해체하게 되면 수십만 톤의 콘크리트, 토양, 금속 등의 폐기물이 발생한다. 따라서 고상 방사성 폐기물 감용 및 재활용 기술에 대한 기존 연구를 면밀히 검토할 필요가 있다. 폐콘크리트 미분말은 소성 및 분쇄와 같은 추가적인 공정을 통하여 재수화 반응이 일어나며, 시멘트 수화 반응 및 고화체 압축강도에 영향을 미치는 주요 화합물인 aluminate (C3A), C4AF, C3S, ��-C2S가 생성된다. 기존 연구를 통하여 폐콘크리트 미분말을 재생 시멘트로 재활용할 수 있음을 확인하였으나, 골재의 혼입으로 인한 고화체의 강도 저하와 같은 문제점에 대한 해결방안은 현재까지 연구되지 않았다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 산업부산물인 고로슬래그, 비산회를 성분 조정재로 혼합하여 재생 시멘트의 성능을 증진시키는 연구가 수행되었으며, 고화체의 압축강도가 증진되는 것을 확인하였다. 그러나, 폐토양을 재활용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구는 많이 수행되지 않았다. 폐토양 내 함유된 일라이트와 제올라이트는 방사성 핵종에 대한 흡착능이 우수하며, 이를 고화재로 재활용하면 원전 해체 폐기물의 부피를 저감함과 동시에 방사성 폐기물을 안전하게 담지할 수 있는 효과를 도출할 수 있다. 이러한 이유에서 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존에 수행된 국내외 연구를 통하여 원전 해체 폐기물인 콘크리트의 재생 시멘트로서 재활용 가능성 및 개선 방안과 더불어 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트 제조에 대한 연구 필요성에 대하여 고찰하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.295-304
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• 2022

본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.