• Geomechanics and Engineering
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• 제29권1호
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• pp.65-77
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• 2022

Determination of strength properties of intact rock using artificial cores has been considered in recent years. In this study, some relationships for estimating the static properties of dolomudstone cores of the Asmari reservoir were presented using artificial cores prepared from cuttings of two wells, southwest of Iran. For this purpose, first natural cuttings (NC) and 33 cores including dolomite limestone (dolomudstone), anhydrite and anhydrite dolomite were prepared between depths of 1714 and 2208 meters. Petrographic, physical, mechanical and dynamic tests were performed on cores, NC and artificial cuttings (AC) which was prepared from the residuals of dolomudstone cores. For preparing the artificial cores, the average porosity of the dolomudstone cores was considered and determined using four methods. Artificial and natural cuttings were classified as dolomite limestone and dolomite limestone to calcareous dolomite, respectively. Using ordinary Portland cement (OPC), water, AC and NC artificial cores were prepared. Results of evaluating the proposed relationships using statistical criteria showed that the static properties of the artificial cores can be used to predict the static properties of the dolomudstone cores.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권4호
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• pp.396-408
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• 2008

국립산림과학원에서 발간된 임상도에 따르면 파주시 광탄면에 위치한 본 연구대상지는 활엽수 Ⅳ영급으로 분류되었으나 식생조사 결과 영급판정이 어려운 활엽수 천연림으로 구성되어 정밀 임상도 작성의 필요성이 제기되었다. 이에 정밀 현존식생 조사와 식생구조 및 연륜 분석 자료를 기초로 한 정밀 임상도 작성방안을 제안하고자 하였다. 정밀 현존식생유형 분석결과 22개 유형이었으며 자연림은 신갈나무림, 굴참나무림 등 11개 유형, 인공림은 밤나무림 등 6개 유형으로 구분되었다. 영급 판정을 위해 정밀 현존식생도를 바탕으로 방형구 42개와 89개 표본목의 목편을 채취하여 수령을 측정한 결과, 저지대에 입지한 인공림, 참나무류 소경목 지역은 II영급(29.8%), 나머지 지역은 III영급(57.6%)으로 토지이용이 가능하였고 Ⅳ영급 이상(8.8%)은 경계부의 급경사 능선부에 분포하여 토지이용은 불가능하였다. 이상과 같이 소규모 개발 예정지가 활엽수 자연림으로 판정된 경우 보전과 이용 판정에 있어 정밀 현존식생 조사, 식물군집구조 및 표본목 분석을 통한 정밀 임상도를 작성하여야 할 것이다. 정밀 임상도에는 식생의 자연성, 희소성, 다양성 등을 종합적으로 판단할 수 있는 자료가 포함되어 소규모 부지의 개발적정성 판단에 유용할 것으로 사료된다.

• 광물과 암석
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• 제36권4호
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• pp.289-302
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• 2023

본 연구지역은 강원도 횡성군 강림리로 치악산 편마암 지질에 해당된다. 본 연구지역의 지하수에서 우라늄 및 라돈 등과 같은 자연 방사성 원소의 농도가 규제기준을 초과한 것으로 조사되었다. 이에 해당 지하수 대수층에서 획득한 시추 코어를 대상으로 자연 방사성 원소의 용출 기작을 광물학적으로 규명하기 위해 인공풍화 실험을 수행하였다. 이를 위해 먼저 시추 코어시료의 실험 전 광물학적 특성을 분석한 결과, 저온 및 중온 열수 변성 작용을 받아 생성될 수 있는 녹니석계 클리노클로어의 함량이 높게 나타났다. 또한, 우라늄보다 토륨의 함량이 10배 정도 높은 것으로 확인되었다. 인공풍화 실험 결과, 함방사성원소 광물의 용해에 따라 1일 이내에 토륨의 농도가 증가하는 양상을 보이다가 그 이후에는 농도가 감소하는 경향을 보였다. 이는 이차광물 형태로 존재하는 토라이트의 용해에 의하여 토륨이 용출된 후, 황산염 등과 같은 형태로 재침전되기 때문인 것으로 판단된다. 시추 코어 내 우라늄의 함량이 토륨보다 낮지만, 풍화 실험 결과에서는 토륨보다 100배 이상의 농도로 용출된 것으로 확인되었다. 이는 우라늄이 풍화가 많이 된 토라이트에 함유되어 있거나 UO₂²⁺ 등의 이온 형태로 광물 표면에 흡착된 상태로 존재하면서 지속적으로 용해 또는 탈착되기 때문이다. 또한 토륨과 우라늄의 용출 양상은 탄산염의 농도와 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 하지만, 지하수 내 토륨과 우라늄의 농도 사이의 상관성은 낮은 것으로 조사되었는데, 이는 앞서 설명한 바와 같이 두 원소가 다른 기원으로부터 지하수에 용출되기 때문인 것으로 판단된다. 두 방사성 원소의 용출속도는 다양한 반응속도 모델 중 Parabolic diffusion와 Pseudo-second order kinetic 모델에 의해 가장 잘 모사되는 것으로 확인되었다. 이러한 반응속도 모델의 회귀 상수들을 이용하여 우라늄의 농도가 먹는 물 수질기준까지 다다르는 기간을 유추해 본 결과, HCO₃의 농도가 높은 중성환경의 지하수 조건에서 약 29.4년으로, 대체적으로 빠르게 용출되는 것으로 예측되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

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.