한반도 남한 지역의 지각구조를 연구하기 위하여 USAMSFE(1961~1962) 중력자료를 분석하였다. 이들 중력측정치를 IGSN 71중력치로 환산하기 위하여 -14.7mgal 보정을 실시하였으며, 중력이상의 계산에서는 GRS 67식을 사용하였다. 자료처리과정에 있어서는 polynomial fitting을 이용하여 지역중력이상과 잔류중력이상을 분리하였고, 지각의 평균두께와 지각기저면의 깊이분포를 구하기 위해 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 power spectrumqnstjr과 하향연속을 실시하였다. 하향연속을 위한 필터링 과정에서 고주파수차단 필터링과 동시에 자료간의 간격을 넓히는 효과를 낼 수 있는 2차원에서의 high-cut filtering and resampling법을 개발적용하였다. 분석의 결과로는 (1) 부우게 이상이 대체로 이 지역의 지체구조선의 방향과 같은 NE-SW방향의 분포를 보이고 있으며, (2) 지각의 평균두께는 약 32km로 나타났고, (3) 지각기저면의 깊이분포는 26km~36km의 범위로서 지표면의 광역적인 지형고도를 반영하고 있으며, 동해안의 지각이 서해안보다 더 얕은 것으로 나타났다. (4) 지각평형정도를 지시해주는 측정점의 고도와 중력이상 사이의 선형회귀방정식을 계산해본 결과, 우리 나라의 지각은 다소 보상이 덜되어 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 복합 탐사의 장점을 효과적으로 적용할 수 있는 지구통계학적 기법을 통하여 고비용의 탄성파 탐사 자료를 관심 지역 전체에서 획득하지 못했을 경우 인공위성 중력을 이용한 구조 해석 결과의 향상 가능성에 관하여 연구하였다. 이번 연구에 이용된 탄성파 자료는 우리나라 황해에서 획득된 정밀한 탄성파 자료로 본 연구에서는 탄성파 자료 중 일부만을 추출하여 인공위성 중력자료와 복합해석을 수행하였다. 일반적으로 탄성파 속도와 밀도 분포는 좋은 상관관계를 갖는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서 이용된 탄성파 자료의 수가 적기 때문에 보다 안정적인 심도역산 결과와 탄성파 주시 자료의 상관관계를 획득하기 위하여 비선형지시자 변환 기법을 이용하였다. 또한, 본 연구에서는 탄성파 주시 자료와 중력 자료로부터 변환된 주시 자료를 통하여 잔차 해석 및 지역 평균을 이용한 크리깅 기법을 적용하여 복합해석을 수행하였다. 이와 같이 획득된 해석 결과를 정밀하게 이루어진 탄성파 해석 결과와 비교 분석한 결과, 해양의 분지 기반암 구조를 해석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 생각된다.
혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.
본 연구는 자연계에서 가장 흔하게 관찰되는 두 그린 러스트(green rust) 광물인 carbonate green rust (CGR)과 sulfate green rust (SGR)을 공침법(co-precipitation)을 통해 각각 합성하고, 이들의 형성 메커니즘 및 이화학적 특성들을 체계적으로 규명하였다. X-선 회절(XRD) 분석 및 리트벨트 정련 수행 결과, 본 합성 조건에서 이차광물상 없이 이중층수산화물로서 CGR과 SGR이 합성됨을 확인하였다. 또한, 각각의 구조 파라미터는 CGR의 경우 a(=b)축 = 3.17 Å, c축 = 22.52 Å이고, SGR의 경우 a(=b)축 = 5.50 Å, c축 = 10.97 Å이며, 이들의 미결정 크기는 각각 (003)면 기준 57.8 nm와 (001)면 기준 40.1 nm로 밝혀졌다. 주사전자현미경/에너지 분산형 분광분석(SEM/EDS) 결과, CGR과 SGR은 모두 육각 판상의 전형적인 이중층수산화물 결정 형상을 보이지만 탄소(C)와 황(S)의 함량은 서로 다르게 나타났다. 퓨리에 변환 적외선(FT-IR) 분광 분석결과, 탄산염(CO32-)와 황산염(SO42-) 이온들이 각각 CGR과 SGR의 층간 음이온으로 밝혀졌고, 이는 XRD를 활용한 광물상 동정 결과와 잘 일치한다. 철 용액으로의 수산화이온(OH-) 주입 시간에 따른 혼합 용액의 pH와 Eh, 그리고 잔류 철 농도의 비율(Fe(II):Fe(III)) 측정 결과, 시간에 따른 차이는 있지만 두 green rusts 모두 1단계 전구체 형성, 2단계 중간 생성물로의 상변환, 그리고 3단계 green rust로의 상변환과 에이징에 의한 결정성장으로 이어지는 결정 형성 메커니즘을 보이는 것으로 판단된다. 본 연구는 공침법을 통해 CGR과 SGR을 안정적으로 합성하고 이들의 형성 메커니즘과 이화학적 특성을 규명함으로써, green rust를 활용한 응용 연구 및 산업 활용에 원천 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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