• Computers and Concrete
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• 제33권2호
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• pp.175-193
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• 2024

Researchers have embarked on an active investigation into the feasibility of adopting alternative materials as a solution to the mounting environmental and economic challenges associated with traditional concrete-based construction materials, such as reinforced concrete. The examination of concrete's mechanical properties using laboratory methods is a complex, time-consuming, and costly endeavor. Consequently, the need for models that can overcome these drawbacks is urgent. Fortunately, the ever-increasing availability of data has paved the way for the utilization of machine learning methods, which can provide powerful, efficient, and cost-effective models. This study aims to explore the potential of twelve machine learning algorithms in predicting the tensile strength of geopolymer concrete (GPC) under various curing conditions. To fulfill this objective, 221 datasets, comprising tensile strength test results of GPC with diverse mix ratios and curing conditions, were employed. Additionally, a number of unseen datasets were used to assess the overall performance of the machine learning models. Through a comprehensive analysis of statistical indices and a comparison of the models' behavior with laboratory tests, it was determined that nearly all the models exhibited satisfactory potential in estimating the tensile strength of GPC. Nevertheless, the artificial neural networks and support vector regression models demonstrated the highest robustness. Both the laboratory tests and machine learning outcomes revealed that GPC composed of 30% fly ash and 70% ground granulated blast slag, mixed with 14 mol of NaOH, and cured in an oven at 300°F for 28 days exhibited superior tensile strength.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제43권3호
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• pp.144-179
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• 2010

본고는 1970년대 이래 제철유적에 대한 조사가 꾸준히 증가되었음에도 불구하고 그 조사방법에 대한 연구는 이에 미치지 못하는 상황을 인식하는 데서 비롯되었다. 제철유적은 1990년대에 들어오면서 전국적으로 조사가 급증하였으며, 특히 최근에는 생산유적의 중요성이 부각되면서 더욱 주목받고 있는 유적의 하나이다. 하지만 분묘유적이나 취락, 성곽유적 등에 비해 제철유적의 조사방법에 대한 소개와 연구는 크게 부족하다고 할 수 있다. 그 이유는 제철조업의 프로세스는 매우 복잡하고 다양할 뿐 아니라, 공정의 이해를 위해서는 금속공학적인 기초지식까지 학습해야 하는 어려움이 있기 때문이다. 즉 고고학 조사와 연구에 있어 제철과 관련된 유구 유물의 성격이 이러한 프로세스와 어떠한 상관관계를 가지는지 밝히기가 몹시 어렵다는 이유 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 철생산 및 철기제작의 공정과 철재, 철괴 등 관련유물의 금속학적 특징에 대한 이해를 바탕으로, 제철유적 발굴조사의 순서와 방법, 유물의 분류 및 정리방법에 대한 시론을 제시함으로써 정밀한 조사와 심도 있는 분석이 이루어질 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다. 본고에서는 제철유적을 조업공정에 따라 채광, 제련, 정련, 단야, 용해, 제강유적의 6가지 유형으로 분류한 후, 사전조사와 지표${\rightarrow}$시굴${\rightarrow}$발굴조사로 이어지는 각 단계별 조사방법에 대해 정리하였다. 또한 가장 대표적인 제철관련유물인 철재의 분류 및 정리에 있어 새로운 방법을 모색해 보았다. 더불어 유적의 성격파악에 필요한 자연과학분석 및 제철로 복원실험의 필요성에 대해서도 언급하였으며, 내용의 구성에서는 사례 제시와 도면 사진자료를 최대한 활용하였다. 본고에서는 다양한 조사연구방법의 응용과 개발에 대해 심도 있게 논의하지는 못하였지만, 유구 유물의 세밀한 관찰을 통해 공정에 따른 다양한 제철유적의 조사연구 방법론 개발이 매우 시급한 과제임을 알 수 있었다. 그리고 유적의 종합적인 성격규명을 위해서는 고고학적 지식뿐만 아니라 자연과학 분야가 다양하게 응용되어야 하며, 더불어 실험고고학의 측면에서도 지속적인 제철로의 복원실험이 필요함을 알 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제56권6호
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• pp.781-797
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• 2023

최근 들어 첨단산업에 활용되는 핵심광물의 확보를 위한 광물수요국들의 대응이 빠르게 진행되고 있다. 흑연은 중국 생산량이 압도적 우위에 있지만, EV 배터리 부문의 기하급수적인 성장에 따라 글로벌 공급에서 변화가 초래되고 있으며, 동 아프리카에서의 활발한 탐사가 좋은 사례이다. 우리나라에서도 생산이 증가되고 있다. 희토류는 첨단산업에 폭넓게 사용되고 있는 핵심원료이다. 세계적으로 희토류를 생산하는 광상은 카보너타이트형, 라테라이트형 및 이온흡착형 광상이 개발 중에 있다. 중국의 생산이 다소 감소되는 추세이지만 여전히 압도적인 우위를 점하고 있다. 최근 수년간의 변화는 미얀마의 급부상과 베트남의 생산 증가이다. 니켈은 다양한 화학 및 금속 산업에 사용되어 온 금속이지만 최근 밧데리 비중이 점차 증가되고 있는 추세이다. 세계 니켈 광상은 초염기성암에서 유래된 유화형 광상과 라테라이트형 광상으로 크게 구분된다. 유화형 광상은 호주에서 개발이 지속적으로 증가 할 것으로 예측되며, 라테라이트형 광상은 인도네시아에서의 개발이 촉진 될 것으로 보인다. 리튬이온 배터리 수요에 따라 니켈 시장도 견인될 것으로 전망된다. 세계 리튬 광상은 염호형(78%)과 암석/광물형(스포듀민 19%), 점토형(3%)이 생산되고 있다. 암석형 광상이 염호형 광상보다 품위가 다소 높지만 매장량이 적고 페그마타이트에 함유된 스포듀민 리튬광물이 대상이다. 칠레, 아르헨티나, 미국에서는 염호형 광상을 주로 개발하고 있으며, 호주와 중국에서는 염호 및 암석/광물 두 근원으로부터 리튬을 추출하고 있고 캐나다에서는 암석/광물로부터만 생산한다. 바나듐은 전통적으로 강철 합금에 약 90% 이용되어 왔으나 최근 대규모 전력 저장을 위한 바나듐 레독스 흐름배터리 용도가 증가 추세에 있다. 세계 바나듐 공급원은 광산에서 생산하는 바나듐을 함유한 철광석(81%)과 부산물에서 회수하는 바나듐(2차 근원, 18%)으로 양대분 된다. 81%를 차지하는 바나듐-철광석 근원은 제강공정에서 유래된 바나듐 슬래그가 70%를 차지하고 광산에서 생산하는 1차 근원인 광석은 30%에 불가하다. 이러한 공급원으로부터 중간재인 바나듐 산화물이 제조된다. 바나듐 광상은 함바나듐 티탄자철석형 광상, 사암 모암형 광상, 셰일 모암형 광상과 바나듐산염형 광상으로 구분되는데 함바나듐 티탄자철석형 광상만이 현재 개발되고 있다.