대수층 축열 에너지(ATES) 시스템은 지반의 특성과 이용량에 따라 매우 경제적인 새로운 대체에너지로 이용될 수 있다. 적절한 ATES 시스템 설계를 통하여 주어진 수리지질 특성에 적합한 ATES 시스템을 개발하기 위해서는 대수 층내 수리열역학적 과정의 이해가 필수적이다. 본 논문에서는 지하수 양수 및 열펌프에 이용된 불을 재주입하는 방식의 지하수 열펌프 운영에 대한 두 가지 시나리오를 통하여 두 개의 층으로 이루어진 대수층 모델에 적용하여 대수층내 열 저장에 대한 수리열역학적 현상을 시뮬레이션하였다. 첫 번째 시나리오에서는 양수 우물과 주입 우물을 계절에 따라 서로 교대로 시스템을 운영한 경우에 열 거동에 의한 온도 분포와 지하수위를 시뮬레이션 하였으며, 두 번째는 주입과 양수 우물 위치를 고정하여 시뮬레이션 하였다. 356일 이후 주입 우물 주변의 온도 분포는 주입수의 온도와 주입정으로 부터의 거리에 지배적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 지표온도 분포는 30과 50 m 심도의 온도 분포에 비하면 미미한 변화만 나타났으며, 각 층에서의 열 거동은 공극률과 지하수의 유동 특성에 따라 매우 민감한 것으로 나타났다. 그리고 양수와 주입우물에서의 지하수위와 온도변화를 모니터링하여 열펌프 운영 방식에 따른 효율성을 실험하고, 두 우물간의 열 간섭현상을 분석하였다.
위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.
큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.
Topological insulator (TI) is a bulk-insulating material with topologically protected Dirac surface states in the band gap. In particular, $Bi_2Se_3$ attracted great attention as a model three-dimensional TI due to its simple electronic structure of the surface states in a relatively large band gap (~0.3 eV). However, experimental efforts using $Bi_2Se_3$ have been difficult due to the abundance of structural defects, which frequently results in the bulk conduction being dominant over the surface conduction in transport due to the bulk doping effects of the defect sites. One promising approach in avoiding this problem is to reduce the structural defects by heteroepitaxially grow $Bi_2Se_3$ on a substrate with a compatible lattice structure, while also preventing surface degradation by encapsulating the pristine interface between $Bi_2Se_3$ and the substrate in a clean growth environment. A particularly promising choice of substrate for the heteroepitaxial growth is hexagonal boron nitride (h-BN), which has the same two-dimensional (2D) van der Waals (vdW) layered structure and hexagonal lattice symmetry as $Bi_2Se_3$. Moreover, since h-BN is a dielectric insulator with a large bandgap energy of 5.97 eV and chemically inert surfaces, it is well suited as a substrate for high mobility electronic transport studies of vdW material systems. Here we report the heteroepitaxial growth and characterization of high quality topological insulator $Bi_2Se_3$ thin films prepared on h-BN layers. Especially, we used molecular beam epitaxy to achieve high quality TI thin films with extremely low defect concentrations and an ideal interface between the films and substrates. To optimize the morphology and microstructural quality of the films, a two-step growth was performed on h-BN layers transferred on transmission electron microscopy (TEM) compatible substrates. The resulting $Bi_2Se_3$ thin films were highly crystalline with atomically smooth terraces over a large area, and the $Bi_2Se_3$ and h-BN exhibited a clear heteroepitaxial relationship with an atomically abrupt and clean interface, as examined by high-resolution TEM. Magnetotransport characterizations revealed that this interface supports a high quality topological surface state devoid of bulk contribution, as evidenced by Hall, Shubnikov-de Haas, and weak anti-localization measurements. We believe that the experimental scheme demonstrated in this talk can serve as a promising method for the preparation of high quality TI thin films as well as many other heterostructures based on 2D vdW layered materials.
Tamar 열곡은 Tatmania의 Launceston 시를 관통하고 있고, Bass 해협의 지진 활동은 이 도시의 건물들에 피해를 입혔다. 두께가 0 m에서 250 m의 범위로 급격하게 변화하는 연약 퇴적물로 채워진 Tamar 열곡은 Launceston 시 내부와 열곡 위의 지표면 진동을 증폭시키면서 2차원적인 공진 양상을 유도하는 것으로 생각되고 있다. 공간적 평균 일관성 (SPAC), 주파수-파수 (FK), 수평과 수직 스펙트럼 비율을 이용하는 상시 진동 탐사법이 Tamar 열곡에 미치는 영향을 확인하기 위하여 여러 기법을 혼합하여 사용하였다. 일곱 개의 지점에서 수동 탄성파 탐사가 수행되었고, 횡파 속도의 심도 단면을 추정하기 위하여 SPAC을 분석하였으며, 대략 125 m 심도의 퇴적층 속도 단면의 정밀도를 향상시키기 위하여 HVSR을 결합하였다. 그 결과, 퇴적층의 두께가 Launceston 시에서 전체적으로 변화가 심하게 나타남을 확인하였다. 최상부층은 매우 연약한 제 4기의 충적층으로 구성되어 있으며, 횡파 속도는 50 m/s에서 125 m/s의 범위를 나타낸다. Tamar 열곡의 0 m에서 250 m 심도를 채우고 있는 제 3기의 퇴적층의 횡파 속도는 400 m/s에서 750 m/s로 변화한다. GUN과 KPK 측점해서 SPAC을 이용하여 획득한 결과는 FK 분석으로 해석된 분산 곡선과 잘 일치하였다. FK 해석은 SPAC 보다 좁은 주파수 대역에 한정되어서, 더 낮은 주파수 대역에서 횡파 속도가 높게 추정된 것으로 보인다. 층서 모델로 가정하여 측정된 HVSR은 SPAC에 의한 결과와 비교하였고, 횡파 느리기 단면에 추가적인 제한조건을 제공하였다. SPAC과 HVSR 분석을 결합한 결과에서는 GUN 측점의 지질구조가 층서 구조로 가정할 수 있음을 확인하였고, KPK 측점에서는 Tamar 열곡을 가로지르는 2차원적 공진 양상이 존재함을 확인하였다
제주도에서 지하수의 충전지역으로 중요한 역할을 하고 있는 한라산의 중산간 지역에 집중적으로 골프장이 건설되고 있어 잔디 관리용으로 살포된 농약에 의한 지하수의 오염이 우려되고 있다. 흡착제인 활성탄, Orpar또는 zeolite를 Iysimeter 형태의 모형그린에 35 cm 깊이에 3 cm 두께로 처리하여 농약의 용탈 억제 효율을 비교하였다. 시험 농약으로는 fenitrothion, triadimefon, diniconazole을 수화제로 모형그린 표면에 살포하였으며 통상적인 그린 관리 조건하에서 농약의 용탈현상을 조사하였다. 용탈현상은 주로 자연강우에 의해 발생되었으며 비강우시의 관수는 농약의 용탈에 큰 영향을 미치지 않았다. 잔류성이 짧거나 흡착성이 큰 농약인 fenitrothion과 triadimefon의 용탈은 강우량이 많은 조사 초기에만 매우 제한적으로 일어났으며 특히 fenitrothion은 용탈 가능성이 거의 없는 농약으로 나타났다. 잔류성이 긴 diniconazole은 조사기간 동안 지속적으로 또 가장 높은 농도로 용탈되었다. 따라서 투수성이 크고 유기화합물에 대한 흡착력이 낮은 사질의 그린 조건에서는 농약의 잔류성이 용탈에 영향을 미치는 주 요인으로 나타났다. 초기 살포량을 기준으로 계산된 용탈율을 보면 fenitrothion과 triadimefon은 0.2% 이하였으며 diniconazole은 1.8% 정도로 비교적 높았다. 흡착제의 처리로 이들 농약의 용탈을 크게 감소시킬 수 있는 것으로 나타났는데, 특히 활성탄과 Orpar를 흡착제로 처리한 모형그린에서 농약의 용탈율을 0.01%이하로 감소시킬 수 있었다. 흡착제를 처리하지 않을 경우에 용탈수 중에서 검출된 농약의 농도는지하수로 유입된다 하여도 음용수의 수질 측면에서 문제가 되지 않을 정도로 낮았으며, 활성탄과 같은 흡착제를 처리함으로써 골프장에서의 농약 용탈 문제를 보다 근원적으로 차단할 수 있을 것으로 판단된다.
글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.
해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m2, NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.
탄소의 관리는 지구온난화 억제를 위한 중요한 요인으로서 대두되고 있으며, 토지이용 변화는 그 원인 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 연구에서는 개발에 따른 탄소 저장량의 변화를 정량화하기 위하여 InVEST Carbon Storage and Sequestration Model(InVEST 모델)의 계산식을 차용한 탄소 저장량 산정을 시도하였다. 탄소 저장량 분석에 앞서 국내 문헌자료를 기반으로 탄소 풀을 구성하였으며, 이를 통해 오송 ◯◯국가산업단지(Osong National Industrial Park, ONIP) 개발 및 대안 적용에 따른 탄소 저장량 변화를 추 정하였다. 분석 결과 '대안 1'을 적용할 경우 총 16,789.5MgC, '대안 2'를 적용할 경우 16,305.3MgC의 탄소가 방출 될 것으로 예상된다. 이는 사업 전 탄소 저장량의 각각 44.4%, 43.1%를 차지하며, '대안 2'를 선택하는 것이 탄소 배출 저감에 유리한 것으로 나타났다. 이러한 차이는 대안 1과 2의 초지 면적 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 대안 2를 택할지라도 초지 내 적정 수준의 녹피율 관리와 다층구조 식생 조성 및 에너지 사용량이 낮은 시설의 설치 등 그 효과를 높이기 위한 노력이 필요하다. 이와 더불어 하천 정비 과정에서 사라지는 습지를 보존, 혹은 인공습지를 조성함으로써 탄소 저장량을 증대할 수 있을 것으로 사료된다. 위와 같은 토지피복별 탄소 계수를 활용한 탄소 저장량의 평가는 환경영향평가 및 전략환경영향평가 시 토지이용 계획에 대한 비교·평가 분석 결과의 객관성을 높이는 데 기여할 수 있다. 더불어 본 연구에서 구축한 탄소 풀은 분석의 정확도를 높이기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 KTX 안티롤바 너클부의 동특성 및 구조 안전성 평가를 위해 시험 및 수치적 방법을 사용하였다. 시험적 방법에서는 KTX와 KTX-산천 안티롤바 너클부의 동특성을 비교 평가하기 위해 호남선의 운행환경을 고려한 가속도 및 변형률 데이터를 각각 측정하였으며, 수치적 방법에서는 너클부에 대해 LS-DYNA 3D를 사용하여 구조 안전성 평가를 수행하였다. 이때 해석에 사용된 유한요소모델은 시험과 비교평가를 통해 신뢰성을 검증하였다. 수치해석 결과, 얇은 금속판 및 고무의 적층구조로 이루어진 너클부의 응력 및 속도장이 너클과 커넥팅로드 사이의 상대적 접촉 감소로 인해 두꺼운 강재로만 이루어진 너클부에 비해 좀 더 완화된 경향을 보였다. 그 결과 얇은 금속판과 고무로 구성된 너클 구조가 반복적인 외력 하중하에서 KTX 안티롤바의 탄성거동을 허용하여 동적 거동하의 구조적 안전성을 향상시키기 위한 최선의 방법임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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