• 한국토양비료학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-9
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• 1991

화강암(花崗岩), 화강편마암(化崗片麻岩), 석회암(石灰岩), 현무암등(玄武岩等) 우리나라의 주요(主要) 모암(母岩)에서 발달(發達)된 토양(土壤)의 점토광물(粘土鑛物)에 대한 광물학적(鐵物學的) 특성(特性)과 생성과정(生成過程)을 구명(究明)하기 위하여 5개(個) 모암(母岩)에 대하여 조암광물(造岩鍵物)의 조성(組成)과 특성(特性)을 화학조성분석(化學組成分析)과 x-선회절분석(線回折分析), 열분석(熱分析)(시차열분석(示差熱分析), 열중량(熱重量) 변화분석(變化分析)), 적외선흡수분광분석(赤外線吸收分光分析) 그리고 편광현미경(偏光顯微鏡) 검경등(檢鏡等) 기기분석(器機分析)을 이용(利用)하여 조사(調査)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 광물(鑛物)의 동정(同定)에는 X-선회절분석(線回折分析)이 가장 신속(迅速)하고 효과적인 방법(方法)으로 판단(判斷)되었으며 기타(其他) 분석방법(分析方法)은 특정광물(特定鋼物)의 동정(同定) 및 정량등(定量等)에 이용(有用)한 보조적(補助的) 분석방법(分析方法)으로 인정(認定)되었다. 2. 모암(母岩)의 주요(主要) 조암광물(造岩鑛物)은 화강암(花崗岩)과 화강편마암(化崗片麻岩)에서는 장석(長石), 석영(石英), 운모(雲母), 석회암(石灰岩)에서는 방해석(方解石)과 백운석(白雲石), 혈암(頁岩)은 석영(石英)과 방해석(方解石) 그리고 현무암(玄武岩)은 두장석과 휘석(輝石)이었다. 3. 현무암(玄武岩)을 제외(除外)한 모든 모암(母岩)에서 운모(雲母), 장석(長石), 녹이석(綠泥石), 각섬석(角閃石), 휘석등(輝石等)이 부광물(副鑛物)로 암석(岩石)에 따라 상당량(相當量) 함유(含有)되어 있었으며, 열분석(熱分析) 결과(結果) 월정통(月精統(화강암(花崗岩)))과 청산통(화강편마암(化崗片麻岩)) 모암(母岩)에서는 소량(少量)의 2, 3산화물(酸化物) 동정(同定)되었다. 4. 토양생성(土壤生成)에 영향을 주는 암석(岩石)의 abrasion pH는 측운모(黑雲母), 철고토광물(鐵苦土鑛物)과 탄산고광물을 많이 함유(含有)한 모암(母岩)에서는 7.5~8.4로 높았으며, 장석류(長石類)와 석영(石英)이 주요(主要) 조암광물(造岩鑛物)인 화강암(花崗岩)과 화강편마암(化崗片麻岩)에서는 6.26.4로 낮았다. 5. 조암광물(造岩鑛物)중 석영(石英), 장석(長石), 운모(雲母)(백운모(白雲母))의 높은 조성(組成)은 모암(母岩)의 화학조성(化學組成)에서 $SiO_2$, $Al_2O_3$, $K_2O$, 그리고 흑운모(黑雲母), 녹이석(綠泥石), 각섬석(角閃石), 휘석(輝石)은 $Fe_2O_3$, MgO, 방해석(方解石)과 백운석(白雲石)은 균열감량(杓熱減量f)을 증가(增加)시켰다.

• 한국대기환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.439-454
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• 2008

The purpose of this study was to extensively identify $PM_{10}$ sources and to estimate their contributions to the study area, based on the analysis of the $PM_{10}$ mass concentration and the associated inorganic elements, ions, and total carbon. The contribution of $PM_{10}$ sources was estimated by applying a receptor method because identifying air emission sources were effective way to control the ambient air quality. $PM_{10}$ particles were collected from May to November 2007 in the Yongin-Suwon bordering area. $PM_{10}$ samples were collected on quartz filters by a $PM_{10}$ high-volume air sampler. The inorganic elements (Al, Mn, V, Cr, Fe, Ni, Cu, Zn, Cd, Pb, Si, Ba, Ti and Ag) were analyzed by an ICP-AES after proper pre-treatments of each sample. The ionic components of these $PM_{10}$ samples ($Cl^_$, $NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, $Na^+$, $NH_4^+$, $K^+$, $Ca^{2+}$, and $Mg^{2+}$) were analyzed by an IC. The carbon components (OC1, OC2, OC3, OC4, OP, EC1, EC2 and EC3) were also analyzed by DRI/OGC analyzer. Source apportionment of $PM_{10}$ was performed using a positive matrix factorization (PMF) model. After performing PMF modeling, a total of 8 sources were identified and their contribution were estimated. Contributions from each emission source were as follows: 13.8% from oil combustion and industrial related source, 25.4% from soil source, 22.1% from secondary sulfate, 12.3% from secondary nitrate, 17.7% from auto emission including diesel (12.1%) and gasoline (5.6%), 3.1% from waste incineration and 5.6% from Na-rich source. This study provides information on the major sources affecting air quality in the receptor site, and therefore it will help us maintain and manage the ambient air quality in the Yongin-Suwon bordering area by establishing reliable control strategies for the related sources.

• 한국수산과학회지
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• 제33권5호
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• pp.455-462
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• 2000

점증하는 적조로부터 수산피해를 줄이는 것은 시급한 문제이다. 황토를 살포하여 적조생물입자를 응집 제거하는 것이 하나의 방법이 되고 있다. 황토를 이용하여 적조생물입자에 대한 응집실험을 한 결과는 다음과 같다. 본 실험에 사용한 황토입자의 입도 분포는 정규분포를 보여주는 하나의 peak로 나타났으며, 입자의 평균 지름은 $25.0 {\mu}m$이고, 약$84.5{\%}$의 황토입자가 $9.8-55.0{\mu}m$의 범위에 속하며 변동계수는 $65.1{\%}$이었다. 황토의 금속성분을 분석한 결과는 규소 (Si)가 $48{\%}$, 알루미늄 (Al)이 $35{\%}$, 철 (Fe)이 $11{\%}$로서 $94{\%}$를 차지하며 나머지 $48{\%}$는 칼릅 (K), 구리 (Cu), 아연 (Zn), 티타늄 (Ti) 등으로 구성되어 있었다. 전자현미경 사진에 나타난 황토입자의 표면은 거칠고 다공질이며 부정형의 입자로 되어 있었다. 황토입자는 $10^(-3)M$ NaCl의 수용액 중에서 pH가 증가함에 따라 negative zeta potential 값이 증가하여 pH 9.36에서 -71.3mV를 나타내고 이후 거의 일정한 값을 나타내었으며, pH 1.98에서 +1.8 mV를 나타내어 amphoteric surface charge를 가지는 물질의 성질을 나타내었다. 전하결정이온은 $H^+, OH^-$ 이온이고, pH 2 부근에서 PZPC를 나타내었다. 용액의 전해질이 NaCl일 경우 $10^(-2)M (pNa=2)$ 이상의 농도에서는 $Na^+$ 이온의 농도가 증가함에 따라서 황토입자의 negative zeta potential 값은 일률적으로 감소하다가 $Na^+$ 이온의 농도가 1M (pNa=0)이 되었을 때 zeta potential은 0에 근접하였다. 용액의 전해질이 2 :l electrolyte ($CaCl_2$와 $MgCl_2$)의 경우 $Ca^(+2)$ 이온의 농도가 증가함에 따라서 황토입자의 negative zeta potential 값이 일률적으로 감소하다가 약 $10^(-3)M (pCa=3)$의 농도에서 등전점을 나타내고 전하역전이 일어났다. 해수중의 황토와 적조생물 입자는 비슷한 negative zeta potential을 나타내었고, 점토 중에서 해사가 가장 큰 negative zeta potential을 나타내었다. 해수중에서 황토입자와 적조생물입자의 EDL은 해수에 포함된 고농도의 염류 농도로 인하여 극히 얇게 압축되고, 이런 상태에서 두 입자가 상호 접근할 경우 모든 간격에서 LVDW attractive force의 절대값이 EDL repulsive force의 절대값보다 항상 큰 값을 나타낸다. 해수중에서 황토입자와 적조생물입자는 모든 간격에서 negative total interaction energy 값 (attractive force)을 나타내어 항상 용이하게 floe을 형성할 수밖에 없는 조건에 있다. 적조생물입자의 응집제거 효율은 황토의 농도가 증가함에 따라서 지수함수적 ($Y=36.04{\times}X^(0.11); R^2=0.9906$)으로 증가하였으며, 황토의 농도 800mg/l까지 급격한 증가를 보이다가 황토의 농도가 계속 증가함에 따라서 완만한 증가를 나타내었다. 적조생물은 황토 6,400mg/l에서 거의 $100{\%}$ 응집제거 되었다. 황토 800 mg/l을 사용하고 G-value를 $1, 6, 29, 139 sec^(-1)$로 단계적으로 증가시킴에 따라 응집제거 효율은 지수함수적으로 증가하였다. 이는 응집반응의 효율을 높이기 위해서는 황토입자와 적조생물입자 사이에 충분한 충돌이 일어날 수 있도록 교반하는 것이 매우 중요함을 나타내 주는 것이다. $800mg/l$의 농도에서 황토는 철을 함유하지 않은 다른 점토보다 $28.8{\~}60.3{\%}$ 더 높은 처리효율을 나타내었다. 황토에는 >SiOH의 음전하단과 수중의 phenolphthalein alkalinity를 소모하는 수화금속화합물의 양전하단이 공존하며, 이 수화금속화합물에 의하여 황토가 나머지 점토 특히 해사와 다른 응집특성을 보여주는 것으로 생각된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.74-85
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• 2013

Since the underground transportation system is a closed environment, indoor air quality problems may seriously affect many passengers' health. The purpose of this study was to understand $PM_{10}$ characteristics in the underground air environment and further to quantitatively estimate $PM_{10}$ source contributions in a Seoul Metropolitan subway station. The $PM_{10}$ was intensively collected on various filters with $PM_{10}$ aerosol samplers to obtain sufficient samples for its chemical analysis. Sampling was carried out in the M station on the Line-4 from April 21 to 28, July 13 to 21, and October 11 to 19 in the year of 2010 and January 11 to 17 in the year of 2011. The aerosol filter samples were then analyzed for metals, water soluble ions, and carbon components. The 29 chemical species (OC1, OC2, OC3, OC4, CC, PC, EC, Ag, Al, Ba, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Si, Ti, V, Zn, $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO_4{^{2-}}$, $Na^+$, $NH_4{^+}$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$) were analyzed by using ICP-AES, IC, and TOR after proper pretreatments of each sample filter. Based on the chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the $PM_{10}$ sources and then six sources such as biomass burning, outdoor, vehicle, soil and road dust, secondary aerosol, ferrous, and brakewear related source were classified. The contributions rate of their sources in tunnel are 4.0%, 5.8%, 1.6%, 17.9%, 13.8% and 56.9% in order.