• 신재생에너지
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• 제18권3호
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• pp.10-22
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• 2022

Forest biomass energy is based on scientific evidence in response to carbon neutrality and the climate crisis, international consensus, and environmental-geographic characteristics of each nation. In this study, the authors aimed to analyze macroscopic forest biomass energy policies for ten major countries. They categorized them into six detailed categories (Sustainable utilization, Cascading Uutilization, Replacement of fossil fuel/Carbon intensive products, Utilization of forest by-products/residues as the source of energy, Contribution to carbon-neutral/climate change, and Biomass combined with CCS/CCUS ). In addition, the surveyed nations have developed a policy consensus on the active use of forest biomass with sustainable forest management except for the cascading utilization category. Furthermore, the authors evaluated the mid to long-term plans of the Korean government for improvements in the policy and legal aspects. As a result, the authors derived four major directions that South Korea should approach strategically in the future (1) secure financial resources for sustainable forest management and stimulating investment in the timber industry, (2) promote unified policies to establish a bio-economy, (3) enhancement of the forest biomass energy system, and (4) reorganization and promotion of strategy centered on the opinions of field experts in internal and external instability.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권3호
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• pp.29-42
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• 2023

Universal Soil Loss Equation (USLE) is suggested and employed in the policy to conserve soil resources and to manage the impact of development, since soil loss is very essential to nonpoint source pollution management. The equation requires only five factors to estimate average annual potential soil loss, USLE is simplicity provides benefits in use of the equation. However, it is also limitation of the model, since the estimated results are very sensitive to the five factors. There is a need to examine the application procedures. Three approaches to estimate potential soil loss were examined, In the first approach, all factors were prepared with raster data, soil loss were computed for each cell, and sum of all cell values was determined as soil loss for the watersheds. In the second approach, the mean values for each factor were defined as representing USLE factors, and then the five factors were multiplied to determine soil loss for the watersheds. The third approach was same as the second approach, except that the Vegetative and Mechanical measure was used instead of the Cover and management factor and Support practice factor. The approaches were applied in 38 watersheds, they displayed significant difference, moreover no trends were detected for the soil loss at watersheds with the approaches. Therefore, it was concluded that there is a need to be developed and provided a typical guideline or public systems so that soil loss estimations have consistency with the users.

• Geomechanics and Engineering
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• 제33권2호
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• pp.133-140
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• 2023

Soil erosion can cause scouring and failures of underwater structures, therefore, various soil improvement techniques are used to increase the soil erosion resistance. The microbially induced calcium carbonate precipitation (MICP) method is proposed to increase the erosion resistance, however, there are only limited experimental and numerical studies on the use of MICP treatment for improvement of surface erosion resistance. Therefore, this study investigates the improvement in surface erosion resistance of sands by MICP through laboratory experiments and numerical modeling. The surface erosion behaviors of coarse sands with various calcium carbonate contents were first investigated via the erosion function apparatus (EFA). The test results showed that MICP treatment increased the overall erosion resistance, and the contribution of the precipitated calcium carbonate to the erosion resistance and critical shear stress was quantified in relation to the calcium carbonate contents. Further, these surface erosion processes occurring in the EFA test were simulated through the coupled computational fluid dynamics (CFD) and discrete element method (DEM) with the cohesion bonding model to reflect the mineral precipitation effect. The simulation results were compared with the experimental results, and the developed CFD-DEM model with the cohesion bonding model well predicted the critical shear stress of MICP-treated sand. This work demonstrates that the MICP treatment is effective in improving soil erosion resistance, and the coupled CFD-DEM with a bonding model is a useful and promising tool to analyze the soil erosion behavior for MICP-treated sand at a particle scale.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.304-311
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• 2022

Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.

• Computers and Concrete
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• 제32권6호
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• pp.577-594
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• 2023

Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC³-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC³-ECC compressive strength makes the prediction of LC³-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC³-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC³-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC³-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R²) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC³-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.

• 자원환경지질
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• 제55권6호
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• pp.737-760
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• 2022

고준위 방사성 폐기물(High-level radioactive waste; HLW)의 지질처분을 위해서는 심부 지하 환경에 대한 이해가 선행되어야 하며, 이는 지질학적, 수리지질학적, 지구화학적, 지질공학적 조사를 통해 가능하다. 우리나라는 HLW의 지질처분을 계획하고 있으나, 심부 지하 환경의 지구화학적 특성에 관한 연구가 부족한 편이다. 이에 본 논문에서는 지질처분 부지 선정을 위한 지구화학적 조사를 중심으로 선진국의 심부 지하수 연구 동향을 살펴봄으로써 앞으로 국내 수리지구화학 분야의 연구 과제를 도출하는데 참고하고자 하였다. 해외 8개 국가(미국, 캐나다, 핀란드, 스웨덴, 프랑스, 독일, 일본, 스위스)의 심부 지하 환경 조사 방법 및 결과와 함께 지질처분 부지 결정 과정과 향후 연구 계획을 살펴본 결과, 해외 선진국에서는 심부 지하 환경의 지구화학적 특성화를 위해 지하수 및 난대수층 내 간극수의 수화학과 동위원소(예: SO₄^2-의 ³⁴S, ¹⁸O, DIC의 ¹³C, ¹⁴C, H₂O의 ²H, ¹⁸O), 균열 충전광물(fracture-filling minerals), 유기물, 콜로이드, 산화-환원 지시자(예: Eh, Fe²⁺/Fe³⁺, H₂S/SO₄^2-, NH₄⁺/NO₃^-) 등을 조사하고 있으며, 이들 지구화학 자료의 통합 해석을 통해 해당 심부 환경이 지질처분에 적합한지를 평가하였다. 국내의 경우, 인공신경망을 이용한 Self-Organizing Map(자기조직화 지도), 다변량 통계 기반 M3 모델링(지하수 혼합 모델), 반응-경로 모델(reaction path model) 등을 이용하여 심부 지하수의 수화학적 유형 분류 및 진화 패턴 규명, 천부 지하수 혼합 영향, 균열 충전광물과 지하수화학 사이의 관계를 규명한 바 있다. 그러나 지질처분 부지를 선정하는데 있어 과학적 근거를 확보하기 위해 중요한 기타 지구화학 자료(예: 동위원소, 산화-환원 지시자, 용존유기물)가 매우 부족한 현실이며, 따라서 최적의 지질 처분지를 찾기 위해서는 지역별/유형별 심부 지하수에 대한 지구화학적 자료 구축이 요구된다.

• 한국수산과학회지
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• 제29권5호
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• pp.689-700
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• 1996

1992년 국민총생산의 $1.85\%$를 차지하는 한국수산업을 자연환경과 경제활동을 하나의 시스템에서 동일한 가치 척도인 태양에너지로 나타내는 EMERGY 분석을 이용하여 자연환경의 기여도와 EMERGY지표를 작성하였다. 한국수산업의 전체 EMERGY유입량은 $634.64\times10^{20}\;sej/yr$이고, 이중 태양에너지는 전체 EMERGY의 $2.54\%$, 바람은 $1.21\%$, 비는 $23.55\%$, 조석은 $7.67\%$, 파도는 $9.77\%$, 하천은 $26.27\%$, 연료 $6.17\%$, 원양어획물은 $16.19\%$, 수입수산물은 $5.19\%$ 그리고 재화와 용역은 $1.44\%$를 나타내고 있었다. 자연환경 에너지원과 경제적인 에너지원의 점유율은 전체 수산업의 경우 $66\%,\;34\%$, 일반해면어업의 경우 $92\%,\;8\%$로 자연환경의 의존도가 높은 구조적인 특성을 잘 반영하고 있으며, 천해양식업의 경우 $44\%,\;56\%$을 차지하고 있어 일반해면어업과는 대조적으로 경제활동에 의존도가 높은 산업적 특성을 나타내고 있다. Net EMERGY yield ratio의 평가에서 전체 수산업, 일반해면어업, 천해양식업의 경우, 각각 2.98, 11.85, 1.78의 값을 나타내고 있어 한국의 일반해면어업의 경우는 뉴우질랜드 트롤어업의 자원으로서의 가치 보다는 적으나 1986년, 1987년도 시가로 원유와 석탄에 준하는 자원으로서의 가치를 나타내고 있었다. EMERGY investment ratio는 0.50, 0.09, 1.28로 나타나 바다라는 자연환경을 대상으로 하는 1차 산업의 특성때문에, 자연환경에 대한 경제적인 개발과 투자가 다른 시스템 (선진 공업국, 육상의 대도시)에 비해 적게 이루어지고 있음을 나타냈다. EMERGY exchange ratio로 전체 수산업, 일반해면어업, 천해양식업의 생산물을 평가하면 각각 6.93, 10.63, 1.25로, 소비자의 측면에서 보면 수산물에 내재된 자연환경 활동의 가치는 제대로 지불하지 않은 채로 인간의 경제활동에 대한 가치만 화폐로 지불하여 소비함으로 6.93, 10.63, 1.25배 만큼의 EMERGY 이득을 보고 있음을 나타났다. EMERGY 분석을 통한 한국수산업의 거시경제적인 가치 (Macroeconomic value)와 시장경제에 의한 평가사이에는 전체 수산업, 일반해면어업, 천해양식업의 경우 각각 6.98, 10.69, 1.25배의 가치 평가에 있어서 차이를 보이고 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권6호
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• pp.665-673
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• 2011

저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.333-343
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• 2012

유목은 산림유역의 생태적 환경과 인간 생활권에 막대한 영향을 미칠 수 있는 요인임에도 불구하고 우리나라에서는 유역단위 관점에서의 유목 동태와 유출 특성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 우리나라 산림유역에서 산지계류의 규모에 따른 유목 동태의 시 공간적 다양성과 유출 특성을 고찰하였다. 소규모의 상류 산지계류에서는 강풍, 산불, 병충해와 피압에 의한 고사 등의 산림동태와 산사태 등의 사면활동에 의해 유목이 생산된다. 생산된 유목은 좁은 계폭과 적은 유량에 의해 계류 내에 장기간 체류하게 된다. 그러나 산사태에 의한 토석류와 홍수시에 증가된 유량으로 인해 많은 양의 유목이 일시적으로 하류로 유출되며, 이 과정에서 유목은 토석이나 계상 및 계안과의 마찰로 인해 파쇄 된다. 이러한 현상은 대규모의 집중호우 시 이외에는 거의 발생하지 않지만, 상류 산지계류에 분포하고 있는 유목을 유출시키는 주요 원인이다. 한편, 하류 산지계류의 경우 유목은 성숙한 임분의 수변림이 형성되어 있는 범람원과 접하고 있는 계류구간에서 산림동태와 계안붕괴로 인해 주로 생산된다. 이렇게 생산된 유목은 상류 산지계류에서 유입된 유목과 함께 강우발생 시 형성되는 넓은 계폭과 깊은 수심에 의해 하류로 이동하게 되며, 이 과정에서 계안과의 마찰에 의한 파쇄작용으로 유목의 크기가 더욱 작아져 이동능력이 극대화된다. 그러나 계상경사가 완만해 지는 구간에 이르러서는 계류형상과 범람원과의 상호작용에 의해 사행 유로나 2차 유로 등의 퇴적공간이 발달하기 시작한다. 특히 계류의 규모가 크고 장기간 홍수이력이 없는 산지계류의 경우 이러한 퇴적공간이 더욱 두드러지게 발달하여 유목이 군적으로 체류하게 되며, 이는 결국 산림유역 내에 유목을 장기간 체류시켜 유목 유출량을 저감시킨다. 그러나 우리나라의 산지계류는 대부분 유로연장이 짧고 홍수발생이 잦은 편이므로 유목을 장기간 체류시킬 수 있는 체류공간이 적으며, 결국 많은 양의 유목이 하류로 유출된다. 이 연구의 결과는 산지계류의 수리학 지형학적 환경에 따른 생태학적 안정과 잠재적인 재해가능성의 저감을 위한 유역관리에 유용하게 활용될 것이다.

• 자원환경지질
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• 제54권5호
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• pp.581-594
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• 2021

2020년에 국내 골재 총 채취량은 약 1억3,150만 m³ 이며, 이 중 모래는 약 4,386만 m³(33.3%), 자갈은 약 8,749만 m³(66.7%) 채취되었으며, 허가채취는 약 5,858만 m³(45%), 신고채취는 약 7,277만 m³(55%)이다. 골재원별로 보면 하천골재 약 50만 m³, 육상골재 약 380만 m³, 산림골재 약 4,680만m³, 바다골재 약 740만m³, 선별파쇄 약 6,827만m³, 선별세척 약 331만m³, 그리고 기타신고골재가 약 110만m³로 선별파쇄골재와 산림골재가 전체 채취량의 약 88% 차지하고 있다. 경기도가 광역시도에서는 골재를 가장 많이 채취하였으며, 그 다음으로 경상남도, 충청북도, 강원도 충청남도, 인천광역시의 순이다. 2020년에는 231개 시군구의 약 67%인 153개 시군구에서 골재를 채취하였으며, 38개 시군구에서 100만 m³ 이상의 골재를 채취하였으며, 채취량은 전국 채취량의 65%인 약 8,567만 m³이다. 2020년도에는 약 1040여개소의 채취장이 운영되었으나 실제 골재를 채취한 채취장은 약 889개 채취장으로 선별파쇄장이 약 415개소로 가장 많으며, 산림골재, 육상골재장은 200개소 내외이다. 100만 m³ 이상을 채취한 채취장은 14개 채취장이며, 1만 m³ 이하의 소규모 채취장도 약 126개소이다. 약 420여개의 허가채취장에서 허가기간은 최장 32년에서 최소 2개월이며, 허가 잔여기간을 보면 2021년 이후 채취가능한 채취장이 약 55% 이며, 2020년 수준의 허가 골재채취물량을 유지하기 위해서는 최소한 200여개 이상의 채취장에 대해 허가연장, 신규허가가 필요할 것이다.