• 지질공학
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• 제18권4호
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• pp.555-566
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• 2008

불소 오염이 심각한 곳으로 파악된 충북 보은 삼승면 일대 지역의 오염의 현황과 원인 규명을 위하여 수리지구화학적 연구와 물암석 반응 실험 연구가 수행되었다. 조사 지역 암반 지하수의 불소 함량은 최대 3.9 mg/L에 이르며, 먹는물 수질기준의 불소 항목(1.5 mg/L)을 초과율은 23%에 이른다. 불소 이온의 평균 함량은 1.0 mg/L이나, 낮은 값으로의 왜도(1.3)가 크기 때문에 중앙값은 평균에 비하여 크게 적은 0.5 mg/L으로 나타난다. 불소 농도는 화강암 분포 지역에서 심부 지하수에 해당하는 $NaHCO_3$ 유형 지하수에서 상대적으로 높게 나타나고 있다. 불소와 질산염 이온($NO_3$)은 뚜렷한 부의 상관관계를 나타내고 있어 불소는 지표 오염과 상관없는 지질기원이며, 상대적으로 심부 암반 지하수에 부화되었을 가능성을 지시한다. 이것은 조사 지역의 암석을 사용한 실내 실험에서 확인되었다. 순수흑운모 화강암 반응 실험 결과 불소 함량은 96시간 후에 최대 1.2 mg/L까지 증가하였다. 그러나 불소 농도와 지하수 관정 심도, 지구화학적으로 물암석 반응의 정도를 지시할 수 있는 인자($Na^+$, $HCO_3$, pH 등)들의 값과는 뚜렷한 상관관계를 나타내고 있지 않았다. 이는 불소 이온이 물암석 반응 정도와 상관없이 함불소 광물의 국지적인 분포에 영향을 받을 수 있다는 것을 암시한다. 고농도의 불소를 함유하는 지하수의 공간분포는 선구조 분포와 연관되어 있음을 보여주고 있어, 물암석 반응이 상당히 진행되어 불소 함량이 높은 심부 암반 지하수가 선구조 분포 지역의 파쇄대를 통하여 배출되었음을 지시한다. 하지만, 선구조 분포와 불소 농도는 전체적으로는 일치하지 않아, 파쇄대의 분포가 불규칙적이고, 심부 지하수와 천부 지하수의 혼합과 정도 불균질함을 지시하는 것으로 추정된다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제35권6호
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• pp.445-452
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• 2010

연구목적: 이 연구의 목적은 새로운 근단 역충전 재료를 개발하기 위해 MTA, MTA와 AH-plus 혼합물 (AMTA), 그리고 실험적 개발재료인 Portland cement-Epoxy resin composite (EPPC)의 미세 누출 및 물리적인 성질을 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 발거 치아 49개를 근관 성형하고 gutta-percha와 sealer로 충전하였다. 각 치아의 치근을 근단부 3 mm에서 절단하고 3 mm 깊이의 역충전 와동을 형성하였다. 15개씩 무작위로 분류한 치근을 세 군으로 나누어 각각 MTA, AMTA, EPPC로 충전하였고 네 개의 치근은 대조군으로 사용하였다. 각 군의 재료로 역충전이 완료된 모든 실험군을 젖은거즈로 덮고 24시간 동안 경화시켰다. 경화 후 72시간 동안 1% methylene blue 염색액에 담근 후, 치근단을 수직 절단하여 사진을 촬영하고 미세 누출을 평가하였다. Vicat apparatus를 사용하여 실험군 별로 경화시간을 측정하였으며, aluminum step wedge를 사용한 디지털 방사선 사진을 촬영하여 각 군의 방사선 불투과도를 평가하였다. 미세누출과 경화시간에 대해 각 군간의 차이를 일원배치분산분석 및 Scheffe 사후 검증으로 유의수준 95%에서 평가하였다. 결과: AMTA와 EPPC는 MTA군에 비해 적은 미세누출량을 보였다 (p < 0.05). AMTA는 가장 높은 방사선 불투과도를 보였으며 개발 재료인 EPPC군은 5 mm aluminum 두께의 방사선 불투과도를 보였다. MTA가 가장 긴 경화시간을 나타낸반면 EPPC군은 다른 군에 비해 초기경화와 최종경화 모두 가장 짧은 경화시간을 나타냈다 (p < 0.05). 결론: 이 연구 조건하에서, 신개발 재료인 EPPC는 치근단 역충전 재료로서 기존의 MTA보다 양호한 밀폐능력과 방사선 불투과성 및 짧은 경화시간 등의 역충전 재료로서 적절한 물리적 성질을 가진 것으로 보인다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.29-58
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• 2016

본 논문에서는 부트스르랩DEA모형과 게임교차효율성모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만들의 11년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2003년부터 2013년까지 전체자료를 이용한 편의수정 된 부트스트랩 평균효율성 측정의 주요한 결과를 살펴보면, (1) LT모형의 효율성 수치가 SW모형의 효율성 수치보다 그 모형의 엄격성 때문에 더 낮게 나타나는 경향을 보이고 있다. (2) 전체 자료에 대한 SW모형의 부트스트랩 평균효율성 수치는 0.7660, LT모형은 0.7341로 나타났다. 둘째, 게임교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 국내항만들은 홍콩항, 상해항, 광저우항, 닝보항, 포트클랑항, 싱가포르항, 카오슝항, 키롱항, 방콕항과 클러스터링하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 셋째, 부트스트랩 DEA모형에 의한 국내항만들의 클러스터링 후 효율성 변화분석의 주요한 결과는 부트스트랩 SW모형에서는 모두 상승[부산:6.46%, 인천:3.92%, 광양:2.78%]하였으나, 부트스트랩 LT모형에서는 인천항(2.11%)만 상승하고, 부산항(-1.86%), 광양항(-0.124%)은 하락하였다. 넷째, 게임교차효율성 모형에 의한 클러스터링 후의 국내항만의 효율성 변화를 살펴보면 광양항(0.131%)만 상승하고 부산항(-1.08%)과 인천항(-0.009%)은 하락하였다. 다섯째, 효율성 순위를 검정한 윌콕슨부호순위검정에서는 세 가지 모형[부트스트랩 DEA모형(SW)과 게임교차효율성 모형(72.83%), 부트스트랩 DEA모형(LT)과 게임교차효율성모형(68.91%)]사이에 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.

• 아시안잔디학회지
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• 제20권2호
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• pp.147-156
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• 2006

본 연구는 하절기 크리핑 벤트그래스의 품종별 생육특성을 파악하고자 수행하였다. 하절기에 품질이 가장 나빴던 품종은 Penncross 였으며 가장 좋았던 품종은 Pen A-4와 Crenshaw 였다. Putter의 경우 하절기에도 품질의 변화가 크지 않아 조사기간 내내 고른 품질을 유지한 품종으로 평가되었다. 하절기에도 엽록소 함량이 우수한 품종은 Crenshaw, L-93과 Pem A-4였으며, 가장 낮았던 품종은 Penncross이고 SR1020도 상당히 낮은 그룹에 속하였다. 시비 후 엽록소 함량이 가장 많이 증가하는 품종은 Putter였다. 최고온기인 8월 초에 $1cm^2$ 단위면적당 밀도가 가장 높은 품종은 L-93으로 19.3개이었고 그 다음은 Crenshaw, Pen A-4, Putter, Dominant, SR1020, Penncross 순으로 나타났다. 가장 낮았던 Penncross의 밀도는 15.7 개였다. 뿌리생육이 가장 좋았던 품종은 L-93으로 하절기에도 평균 5.5cm이상을 유지하는 것으로 나타났으며 Pen A-4와 Putter의 뿌리생육도 양호한 것으로 나타났다. 하지만 SR1020, Penncross, Dominant품종은 하절기에 뿌리생육이 급격히 감소하였다. 실험 기간 동안 가장 문제가 되었던 잔디병은 브라운 패취였으며 Penncross를 제외한 모든 품종에서 Brown patch가 발생되었다. Dominant가 가장 많았고 Putter, L-93, Crenshaw, SR1020, Penn A-4 순으로 나타났다. 하절기조류 피해가 가장 적은 품종은 Penn A-4였으며, Dominant가 가장 심한 것으로 나타났다. 본 실험을 통해, 하절기 생육이 가장 우수하였던 품종은 Crenshaw, Penn A-4, L-93 이었으며 가장 불량하였던 품종은 Penncross 였다. 하지만, 이는 조성 1년차 그린에서 나타난 결과이므로, 앞으로 시간이 경과함에 따라 나타나는 다양한 품종의 특성에 대한 종합적인 연구가 이루어져야 할 것으로 사료되었다.

• 아시안잔디학회지
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• 제23권2호
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• pp.219-228
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• 2009

골프장은 인공적으로 건설되어 지고 관리되므로 당연히 환경의 변화가 생성된 곳이므로 건설방식이나 관리 방법에 따라 코스 내 토양 미생물 군집 구조의 특이성이 있을 것이다. 현재 제주도에서는 농약 용탈 저감방안으로 골프코스 그린지반구조에 농약 흡착층을 설치하고 그 재료로 흡착성능이 우수한 입상 활성탄 1등급을 사용할 것을 환경 영향평가서에 명시하고 있다. 본 실험은 활성탄이 처리된 제주도 A, B 골프장을 대상으로 토양에서의 화학적 특성변화와 미생물 군락변화를 분석하였다. 2007년 4월, 6월, 8월 10월에 걸쳐서 총 박테리아 수, 총 곰팡이 수, 수분함량 및 토양 이화학성(pH, EC, NO3-,NH4+ 및 P2O5)의 변화를 그린과 페어웨이에서 깊이별(표토:0-15cm, 심토: 15-30cm)로 조사되었다. 그 결과, 활성탄의 시용이 수분 보유 능력, 토양산도, 전기전도도에 긍정적인 영향을 보였으나, GAC의 물질의 수착 능력에 의하여 유효 양분들을 많이 보유하는 데 도움이 될 것이라 예상하였으나, 본 실험에서는 가용성 질산과 암모늄, 및 인산의 농도를 높이는 효과는 없었다. 토양 미생물 실험에 있어서는 총 박테리아 및 총 곰팡이의 시기적 변화가 다양성을 보였다. 이러한 현상은 농약의 시용에 따라 직접적인 관련이 있을 것으로 예상되었으나, 총 곰팡이/총 박테리아 비(F/B ration) 는 활성탄을 혼합한 토양 심토(15-30cm)에서 일정한 수치를 유지하였다. 따라서, GAC 토양층의 설치 방법이나 시비와 시약 등이 미생물군집의 변화에 영향을 주며 이는 농약의 시용이 잔디관리에 큰 변수로 작용한다는 것을 시사한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.31-70
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• 2021

본 논문에서는 계층적 군집모형(최단, 최장, 평균, 중앙연결), 실루엣방법, 2단계(Type II) 교차효율성 메트릭스 군집모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2009년부터 2018년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성의 증가가 큰 순서대로 살펴보면 실루엣(0.4052 증가), 계층적 군집분석(0.3097 증가), 2단계(Type II) 교차효율성(0.1057 증가)의 순서로 나타났다. 둘째, 실루엣모형과 2단계(Type II)교차효율성 모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 부산항은 8번(두바이), 11번(홍콩), 17번(탄중프리옥)항과 클러스터링 되고, 인천항과 광양항은 대부분의 항만들과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 윌콕슨 부호순위 검정결과를 보면 평균적으로 보았을 때, P값(유의확율)이 평균 0.852 수준에서 모형들의 평균효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었다. 넷째, 정치경제학적인 측면에서 아세안 항만들과 국내 항만들과 가장 클러스터링 횟수가 많은 항만들을 살펴보면, 부산항은 싱가포르 항만, 인천항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 마닐라,다바오,방콕항만, 광양항은 탄중프리옥, 탄중퍼락, 포트 클랑, 마닐라, 싱가포르, 림찬방, 방콕항만들과 클러스터링 하는 것이 좋을 것으로 나타났다. 또한 중국과 일본의 항만들과의 클러스터링을 고려해 보면, 부산항은 홍콩, 상해, 광저우, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 인천항은 닝보, 칭타오, 도쿄, 요코하마, 고베, 나고야, 오사카항, 광양항은 홍콩, 상해, 도쿄 요코하마, 고베, 나고야, 오사카 항들과 클러스터링 하는 것이 좋은 것으로 나타났다. 다섯째, 본 연구에서 사용한 모형들과 기존연구들과의 타 모형들과의 검증에서는 실루엣 모형이 가장 크게 효율성을 증진시키는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 하고, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교·분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.13-29
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• 2021

이 연구는 서울시 세대별(청년층, 중년층) 창업의 공간적 분포와 영향 요인을 분석하는데 목적이 있었다. 이를 위해 창업가의 연령대 자료를 포함하고 있는 서울시 사업체조사(2018) 데이터를 활용하여 서울시 424개 행정동의 세대별 창업 분포를 분석했으며, 산업, 인구구조 및 창업지원 기관 관련 변인이 포함된 연구모형을 설정하여 세대별 창업의 영향 요인을 분석하였다. 분석 방법은 서울시 행정동의 세대별 창업과 주요 변인들의 빈도, 평균 및 표준편차를 확인하기 위해 기술통계를 활용했으며, 전역적, 국지적 공간자기상관 분석을 통해 세대별 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 세대별 전체 창업과 주요 산업별 창업을 구분하여 분석함으로써 서울시 창업의 공간 분포를 심층적으로 확인하였다. 이후 라그랑주 검정을 통해 공간회귀분석 모형을 선택하였으며, 이를 바탕으로 세대별 창업에 미치는 지역적 영향 요인을 분석하였다. 연구결과를 통해 도출한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년층과 중년층 창업의 공간적 분포에 유의미한 차이가 있었다. 청년층은 서초·강남-용산-마포-강서구로 이어지는 벨트 지역에서 창업이 활발하게 이루어졌지만, 중년층은 서초·강남·송파·강동으로 대표되는 동남권 지역의 창업이 활발한 편이었다. 둘째, 서울시 세대별 창업은 업종에 따라 다양한 공간적 분포를 보였다. 지식첨단산업(정보통신, 전문서비스)은 세대 공통적으로 서초, 강남, 마포, 구로, 금천구가 중심지역이었으며, 제조업은 기존 집적지를 중심으로 창업이 집중되어 있었다. 반면 생활서비스업의 경우 청년층은 용산, 마포, 관악 등 대학과 문화 중심지역에서 창업이 활발했으며, 중년층은 신시가지 중심으로 창업이 집중되었다. 셋째, 서울시의 세대별 창업 입지에 대한 영향 요인에 차이가 있었다. 청년층은 첨단산업, 대학, 문화자본 및 인구 밀집이 창업에 유의미한 영향 요인이었으며, 중년층은 전문서비스 특화도, 낮은 평균연령, 창업지원 기관 밀집 수준이 창업에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 이러한 입지요인은 산업별로 차별적인 영향이 있었다. 연구를 통해 제시한 제언은 다음과 같다. 첫째, 서울시 지역, 산업 및 세대별 특성을 고려한 체계적인 창업지원이 필요하다. 세대별 창업 지역과 산업에 상당한 차이가 있는 만큼 지역 및 산업적 특성을 고려한 맞춤형 창업지원 체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구 방법적 측면에서 데이터 축적을 통해 자치구 단위에서 문화, 재정 등을 종합적으로 고려한 후속 연구가 필요하다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.81-101
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• 2020

이 연구는 중학교 가정교과 주생활 영역에서 학교 공간 디자인을 주제로 하여 과정중심평가 프로그램을 개발하고 실행하는 데 목적이 있다. 이에 따라 ADDIE 교수설계 모형에 따라 관련 문헌 및 선행연구 분석을 통해 학교 공간 디자인을 주제로 한 과정중심평가 프로그램을 개발하고, 총 93명의 학생을 대상으로 실행한 후 학생들에게 프로그램 실행 평가를 실시하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015 개정 가정과 교육과정 분석을 통해 학교 공간 디자인 프로그램 평가 계획을 수립하고, 평가 과제를 개발하였다. 이에 따라 채점기준을 마련하고 학생용 평가 자료 8개, 교사용 평가 자료 2개, 총 9차시의 수업·평가 과정안을 개발하였다. 전문가 타당도 검증을 실시한 결과, 모든 문항이 평균 3.6점~4점(4점 만점)으로 내용타당도와 내용구성이 적절하다고 검증받았다. 둘째, 학교 공간 디자인 프로그램을 실행하고 학생들에게 설문조사를 실시한 결과 학교 공간 디자인 수업, 과정중심평가, 관심 및 흥미 3가지 영역 모두 평균 4.12~4.27점(5점 만점)으로 높게 나타났다. 설문 조사와 심층면접 결과를 종합해볼 때 프로그램이 학교 공간 디자인에 대한 새로운 학습기회를 제공하고, 학생들은 제시한 성취기준에 도달할 수 있었으며 자기평가, 동료평가 및 교사의 피드백은 학습 과정 중에 학생들에게 긍정적인 영향을 주어 학습 활동에 적극적으로 참여할 수 있게 된다는 것을 확인하였다. 연구 대상이 일부 중학생들으로 연구가 이루어져서 연구 결과를 일반화하기에는 한계가 있으며 후속 연구로 연구 대상 및 평가의 영역, 학교 공간 디자인 수업의 확대를 제언하였다. 이 연구는 가정 교과에서 활용할 수 있는 과정중심평가 프로그램을 개발하여 이론과 실천의 토대를 마련하였으며, 가정과 교육의 주생활 내용 요소를 중심으로 교사와 학생이 학교 공간 디자인에 주도적으로 참여하게 하는 가능성을 제시한 것에 의의가 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.60-76
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• 2022

본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO₂) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.