덕음광산 광미야적장과 인접한 논토양의 토양수를 채취하여 토양분석결과와 함께 오염영향을 조사하였다. 시료는 광미야적장을 기준으로 거리별로 채취하였으며 동일지점에서는 깊이별(0, 30, 50cm)로도 채취하였다. 광미야적장과 거리에 따른 원소농도변화는 토양보다 토양수에서 더 뚜렷이 나타나 토양보다 토양수에서의 반응이 더 빠름을 시사한다. 대부분의 토양시료에서 Cd, Pb, Zn, Cu등은 자연배경농도에 비하여 부화되었으나 As과 Ni은 자연농도한계를 넘지 않았다. 국내 토양환경보전법의 기준에 의하면 Pb만이 농경지 오염정화 기준을 초과하였으나 전체용출방법을 채택한 네덜란드 기준과 비교할 때 일부시료에 대해 Cd, Pb 및 Zn의 경우 intervention value를 Cu의 경우 target value를 초과하여 실제 오염영향이 더 클 수 있을 것으로 평가되었다. 토양과 토양수 모두 광미야적장 가까운 곳의 시료들에서 중금속의 농도가 높으며, 연속추출결과 중금속 농도가 높은 토양의 경우 교환 가능한 형태의 비율이 더 높아 광미에서 토양으로 인입된 오염물질들이 주로 교환가능 또는 산화가능과 같이 쉽게 재 용출될 수 있는 형태로 많이 존재함을 알 수 있었다. Cd, Cu, Pb 및 Ni 등의 중금속 원소들이 토양에서 자연농도에 비해 부화되어 있음에도 불구하고 토앙수내 농도는 일반적으로 매우 낮은 농도를 보인다. 이는 산화/환원 상태의 변화에 따라 중금속의 좋은 흡착제인 환원철 황화물 또는 산화철 등이 형성되어 토양수에 존재하는 미량원소들을 제거하기 때문인 것으로 생각된다. 토양수 중금속은 토양표면에 흡착되거나 교환 가능한 형태 등으로 제거되며 pH, Eh와 같은 지구화학조정인자들의 변화에 따라 다시 토양수로 방출되어 식물체에 흡수될 것으로 예상된다. 지구화학모델링 결과, Pb와 Cu에 대해 농도를 조정하는 고형물질이 존재하는 것으로 예측되며, 반면 Zn와 Cd은 흡/탈착에 의해 농도가 조정될 것으로 예상된다. 따라서 토양수를 통한 오염물의 이동은 표면 흡착과 침전등과 같은 반응으로 제한되어 확산범위는 상대적으로 적을 것으로 생각된다. 그러나 중금속들이 토양과 토양수 사이를 반복적으로 거치면서 주변 생태에 미치는 영향이 지속적인 면은 고려되어야 한다.
날씨와 지역에 관계없이 언제나 지구상의 위치를 파악할 수 있도록 하는 위성항법시스템은 해양분야에도 많은 응용기술과 시스템의 개발을 촉진하고 있으며 이러한 경향은 LBS(Location Based Service)라고 하는 기술분야로 응용분야가 확대되고 있다. 해양의 LBS는 아직 본격적인 개발이 이루어지고 있는 것은 아니지만, 이러한 시스템들은 일반적으로 지형정보를 사용하게 되는데, 해양의 기본 지형정보로는 전자해도 (ENC, Electronic Navigational Chart)를 사용하게 될 것이다. 그러나 앞에서 말한 시스템들과 전자해도는 그 규모에 있어 대형선과 고용량의 처리능력을 갖는 시스템에 사용되므로 어선이나 레저용 보트와 같은 소형선용 시스템에는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 시스템의 소형화 및 사용 데이터의 소형화가 필요하며 근래 각광을 받고 있는 PDA, 웹패드와 같은 모바일 플랫폼 기반의 시스템이 그 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 배경으로 대두된 소형시스템에의 지형정보 사용, 특히 국가공인 데이터인 전자해도를 모바일 플랫폼에서 사용하기 위한 전자해도의 소형화 방안을 연구하였다. 전자해도는 그 구조와 내용에 많은 부가정보와 형식을 갖고 있다. 그러므로 소형시스템에 필요한 데이터의 내용과 형식의 측면을 고려하여 데이터를 소형화하기 위한 방안을 제시하였고, 또한 전자해도의 갱신을 수용할 수 있어야 한다는 점을 함께 고려하였다. 데이터의 소형화는 상당한 데이터 및 정보의 손실을 감수해야하는 경우가 많다. 본 논문을 통해 가능한 적은 데이터와 정보의 손실만으로 모바일 플랫폼기반의 시스템에 부담없이 사용 가능한 전자해도의 소형화 방안을 제시하여 향후 도출될 수많은 소형시스템 응용분야에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipat
이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.
구리 흡착 실험과 MINTEQA2 및 FITEQL3.2 컴퓨터 프로그램을 이용하여 고성군 판곡리에서 산출되는 황토 현탁액의 구리 흡착 특성을 연구하였다 구리 흡착 실험은 pH, 구리 용액의 양, 전해질의 이온 세기를 변화시키면서 실시하였고, 구리의 농도는 유도결합플라즈마분광분석기를 사용하여 분석하였다. 첨가하는 구리 이온의 양과 pH가 증가할수록 흡착되는 구리 이온의 양도 증가한다. 특히 pH가 5.5에서 6.5로 변할 경우 급격한 흡착률의 증가가 있으며, pH 7.5에서 거의 100% 흡착된다. 배경 전해질의 이온 세기에 영향을 받지 않는 것으로 보아 구리 이온은 황토 표면과 내부권 복합체(inner-sphere complex)로써 아주 강한 화학적 결합을 하고 있는 것으로 판단할 수 있다. MINTEQA2 프로그램을 이용하여 구리의 화학종 분포를 계산한 결과, pH가 증가함에 따라 $Cu^{2+}$ 의 농도는 점점 감소하고 $Cu(OH)_2$ 농도는 점점 증가한다. FITEQL3.2 프로그램을 이용하여 황토의 표면을 규산염 광물 자리와 산화염 광물 자리로 나눈 two sites-three pKas 모델을 적용하여 흡착 양상을 모델링한 결과, 구리 용액의 부피가 2~6 mL인 경우 구리 흡착 평형 상수 값을 도출할 수 있었다. 철산화염 광물 반응 자리에 흡착되는 구리의 앙은 pH 4.5~6.5 범위에서 급격한 흡착 양상을 보이다가 그 이상 pH에서는 흡착되는 양이 조금씩 밖에 증가하지 않는다. 규산염 광물 반응 자리에 흡착되는 구리의 양은 구리 용액의 양이 적을 때는 미약하다가 구리 용액의 양이 커질 경우 그 양이 많아진다. 침전에 의하여 제거되는 구리의 양은 광물 표면 자리에 흡착되는 양과 비교하면 아주 적다. 구리 이온에 대한 흡착 친화도는 규산염 광물보다는 철산화염 광물이 더 큰 것으로 판단된다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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