본 연구에서는 플라이 애쉬의 효과적인 활용을 위한 방안으로 평균입경이 각각 18.58, 8.95, 4.02{$mu}m$인 3종류의 플라이 애쉬를 시멘트 혼합제로 사용시 입자 크기에 따른 시멘트 경화체의 물성 변화를 검토하였다. 각 플라이 애쉬를 시멘트 페이스트에 직환 첨가하여 실험한 결과 입자 크기에 관계없이 플라이 애쉬의 첨가량이 많아질수록 유동성은 저하 되었으며 특히 구형 입자의 플라이 애쉬에 비하여 분쇄한 비구형 입자의 플라이 애쉬에서 유동성의 저하가 크게 나타났다. 또한 각각의 플라이 애쉬의 포졸란 반응성은 입자 크기가 작을수록 높은 값을 나타내었다. 평균입경 4.02{$mu}m$의 플라이 애쉬를 5, 10wt.% 직환 첨가한 시편의 압축강도는 재령 28일 이전부터 plain 시편에 비하여 높았으며 60일 양생시 800kg/$extrm{cm}^2$ 이상의 값을 나타내었다. 이상과 같은 압축강도의 증가는 미세한 플라이 애쉬입자에 의한 충전효과와 포졸란 반응성에 의한 것으로 판단되며 이러한 결과는 기자율측정에서도 확인할 수 있었다. 따라서 분급이나 분쇄를 통하여 플라이 애쉬의 입자 크리를 미세하게 한다면, 플라이 애쉬를 혼합제로 사용시 큰 단점인 초기강도 하락을 효과적으로 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
플랜트 건설 프로젝트는 다른 분야의 프로젝트에 비하여 상대적으로 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이는 정확한 플랜트 건설 프로젝트의 관리가 프로젝트의 성공에 있어 매우 중요해진다는 것을 의미한다. 특히 프로젝트 관련 초기 단계에서 이루어지는 공정 계획과 일정 계획 작업의 성패가 곧 전체 플랜트 건설 프로젝트 수행의 성패를 결정하는 주요한 요인으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 플랜트 건설 사업은 그 특유의 비구조성과 환경의 역동성으로 인해 적시에 정확하고 체계적인 공정 및 일정 계획 수립을 수행하고 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 플랜트 건설에 필요한 공정 지식을 모듈화하고, 둘째, 플랜트 건설 문제의 체계적 표현 방법을 마련하였으며, 셋째, 문제에 따라 필요한 공정들을 구성하고 계획을 수립하는 전문가의 지식에 대한 표현 기법과 이의 추론 방법론을 개발하였다. 또한 이렇게 수립된 공정 계획을 바탕으로 프로젝트 초기 단계에서의 일정 계획을 수립하는 휴리스틱 기반 일정 계획 방법론을 제안함으로써 보다 빠르게 공정 계획의 수행 가능성과 경제성을 여러 가지 측면에서 고려해 볼 수 있게 된다. 이와 같은 자동화된 프로젝트 초기 단계의 공정 계획 수립은 계획 수립 소요를 극적으로 단축시키며 따라서 불확실한 상황이나 여건에 대한 고려를 체계적으로 그리고 충분히 수행할 수 있게 함으로써 보다 수립된 공정 계획의 완전성과 정확성을 높이게 될 수 있다. 본 연구에서는 또한 이상의 접근 방법을 시스템으로 구현하였으며, 구현된 플랜트 건설 공정 계획과 일정 계획 수립 시스템은 국내 최대 건설회사의 열병합 발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 프로젝트 관리 업무에 적용하여 그 성과를 경험적으로 중명하였다. 특히 이와 같은 실제 적용 사례는 본 방법론이 다른 플랜트 건설 분야에서도 쉽게 적용되어 프로젝트 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
대기중의 꽃가루를 원격 탐사 기술을 이용하여 실시간 연속적으로 수행한 연구는 현재까지 전무하다. 본 연구는 지상 라이다 원격 탐사 기술을 이용하여 꽃가루 대기 분포의 일변화를 실시간 연속적으로 모니터링 하였다. 지상 라이다를 이용한 관측은 5월 4일부터 6월 2일까지 광주과학기술원에서 지속적으로 수행되었다. 라이다 데이터의 소산계수 분석을 통하여 대기 에어러솔의 분포를 확인하고 편광소멸도를 이용하여 입자의 비구형성을 확인하였다. 관측 기간 중 5월 4일부터 9일까지 일출 이후 09시경부터 편광소멸도 값이 0.08에서 0.14로 높은 값이 지표면 가까이부터 관측되기 시작하여 정오경에 1.5 - 2.0 km까지 고도가 증가하다 이후 감소하기 시작하여 일출시간(18시 이후)에 사라지는 현상이 관측되었다. 이 때 일별 꽃가루 농도는 $1,000m^{-3}$ 이상의 높은 농도를 보여 편광소멸도의 증가가 꽃가루로부터 유발된 것임을 알 수 있었다. 라이다 편광소멸도 관측과 기상 자료와의 비교분석을 통하여 수목류가 방출한 꽃가루는 지표면 기온이 상승하고 대기 중 상대습도가 낮아지는 낮 시간 동안 대기경계층 고도까지 상승하지만 시간이 지남에 따라 기온의 하강과 상대습도의 증가, 그리고 풍속이 감소하면서 꽃가루의 관측 고도는 낮아져 늦은 오후 시간대부터는 꽃가루가 대기 중에서 사라지는 일정한 일변화 형태를 보임을 파악할 수 있었다.
벼 건답직파 재배시 볏짚 시용과 질소 분시에 따른 벼 질소 흡수 양상을 검토하고자 호남평야지인 전북통에서 동진벼를 공시하여 포장 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 건답기간중 토양질소의 변화 양상을 보면 요소태질소는 파종후 7일이후에는 검출되지 않았으나, $NH_4-N$는 파종후 7일, $NO_3-N$는 파종후 25일에 최대값을 나타냈다. 2. 토양 깊이 70cm에서 채취된 토양 용액중 $NO_3-N$의 농도는 질소분시가 적은 기비중점인 구에서 파종후 생육초기에 감소되는 양이 많았으며, 볏짚을 처리함 으로써 표토로부터 심토로 이동되는 양을 감소시킬수 있었다. 3. 수확기 질소흡수량은 볏짚시용시 질소3회 분시구에서 가장 많았으며, 시비질소에 의한 질소이용률은 20%였으나, 볏짚 시용으로 27%까지 향상 시킬수 있었다. 4. 질소 분시에 따른 수량은 관행 5070 kg/ha, 질소 전량 기비구 4970 kg/ha, 2회 분시구 5110 kg/ha, 3회 분시구 5150 kg/ha로 관행에 비하여 근소한 차이로 증가 되었다.
오이 시설재배지에서 질소 시비량 절감에 대한 호밀 환원 효과와 수량과 토양용액 중 질산태질소와의 관계를 평가하였다. 시험 처리구는 토양검정시비구 (NPK), 호밀을 $42.3Mg\;ha^{-1}$ 환원하여 질소비료 199 kg N $ha^{-1}$의 0, 50, 75, 100%의 4 수준으로 시비하여 시설재배지에서 오이 수량과 토양용액의 질산태질소 농도를 조사하였다. NPK의 오이수량은 $68.8Mg\;ha^{-1}$이었고, 호밀의 투입은 토양검정 질소시비량의 25-50%를 절감할 수 있었다. 오이재배 기간 중 NPK 토양용액의 평균 $NO_3$-N 농도는 $32.4mg\;L^{-1}$ 이었고, 호밀처리구의 0, 50, 75, 100%에서는 각각 26.0, 30.1, 41.4, $58.5mg\;L^{-1}$으로 질소시비량이 증가함에 따라 높아졌다. 이때 시설재배 오이수량과 토양용액 중 평균 $NO_3$-N 농도와의 수식 ($Y=49.3+0.63X-0.0034X^2$, $R^2=0.778^{**}$)은 유의성을 나타내었다. 따라서 오이 재배 중 토양용액 분석으로 질소 웃거름 시비량 결정이 가능할 것으로 판단되었다. 그러나 오이수량과 토양용액 $NO_3$-N 농도와의 관계에 대한 추가적인 실증연구가 필요할 것으로 사료된다.
녹비작물 헤어리베치, 보리, 호밀을 이용하여 벼 재배 시에 토양 물리성, glomalin 함량 및 벼 수량 변화를 구명하고자 본 시험을 수행하였다. 보리와 호밀은 10a 당 질소와 인산을 각각 6.3 kg과 3.2 kg을 시용하였고 헤어리베치는 화학비료 시용 없이 벼를 재배하였다. 시험장소는 경기도 수원시에 소재하고 있는 국립식량과학원 벼연구포장인 신흥통에서 중생종인 풍미벼를 재배하였다. 녹비작물 이용 벼 수확 후 토심 10-20cm에서의 토양물리성이 뚜렷한 차이가 없었으나 0-10cm에서 용적 밀도가 감소하고 공극룰이 증가하였다. 헤어리베치 투입구에서 용적밀도와 공극률이 뚜렷이 개선되었다. 내수성 입단화율은 모든 녹비투입구에서 증가되는 경향이었다. Glomalin의 함량은 1모작 관행시비구에 비하여 모두 증가하는 경향이었고 헤어리베치구에서 유의적으로 증가하였다. 심토에서는 헤어리베치와 같이 보리 시용구에서도 증가되었다. Glomalin 함량과 내수성입단화율이 정의 유의한 상관관계가 인정되었고 토양탄소함량과는 상관관계가 없었다. 벼 수량은 관행시비한 1모작에 비하여 보리+화학비료 시비구는 비슷하였으나 호밀+화학비료 투입구는 낮았다. 화학비료를 전혀 투입하지 않은 헤어리베치구의 벼 수량은 포장도복으로 감소하였다. 따라서 논토양에서 녹비작물 헤어리베치 이용 벼 재배 시 토양의 물리성이 변화하기 때문에 투입량, 본답 물관리 등에 유의해야 될 것으로 생각되었다.
오수유입수 관개답에서 작물 및 토양에 미치는 영향을 평가하기 위하여 익산천 하천부지논에서 2002년부터 2003년까지 벼를 대상으로 농가관행시비량과 50%감비량구 및 무비구를 두어 재배한 후 오수유입수 관개답에 대한 환경영향평가를 실시한 결과는 다음과 같다. 오수 유입답 담수일수별 논물 중 $NH_4-N$ 함량을 분얼기와 유수형성기에 비교한 결과 1일 담수는 $40{\sim}52%$, 4일 담수는 $88{\sim}98%$까지 각각 감소되었고 유수형성기가 분얼기보다 크게 감소되었다. 시비수준별 논물유출수의 성분함량변화는 농가관행시비보다 50% 감비시용이 $NH_4-N$는 17%, $NO_3-N$는 40%정도 감소되는 것으로 나타났고 지하수 침투수중 양분함량은 벼 재배기간 중 50% 감비가 관행시비보다 K는 18% 정도, $NO_3-N$는 4% 정도 감소되었다. 오수유입수 관개답에서 벼 재배 후 토양 층위별 질소 및 유효인산 증감정도는 농가관행시비시 작토층에 유효인산성분이 가장 많게 축적되었고, 50% 감비에서는 유효인산 집적량이 현저히 감소되었다. 토층 $50cm{\sim}100cm$에서도 농가관행 시비구에서 인산 및 질소가 집적되는 경향이었다. 토양 중 중금속 집적량은 대부분 성분이 자연 함유량 이하였으나 Cu와 Pb함량이 약간 증가되었다. 시비수준별 백미수량은 50%감비 시용구에서 농가 관행시용대비 98%가 생산되었고 완전미 비율은 증가되었다.
논토양에서 질소비종 및 재배양식에 따른 메탄배출양상과 질소비종이 담수토양의 pH와 Eh에 미치는 영향을 조사한 결과는 아래와 같다. 1. 중묘이앙재배에서 질소비종에 따른 메탄배출총량은 요소 32.9g $m^{-2}$ > 유안 30.3 > 완효성비료 26.4g $m^{-2}$의 순이었으며, 건답직파재배에서는 요소 24.7g $m^{-2}$ > 유안 16.7g $m^{-2}$ > 완효성비료 22.8g $m^{-2}$의 순이었다. 2. 질소비종에 따른 메탄배출량은 요소시비구보다 유안은 18.4%, 안효성비료는 15.9% 저감되었다. 3. 재배양식별로는 건답직파재배는 중묘이앙재배보다 29.7%의 메탄발생량이 저감되었다. 4. 질소비종에 따른 담수토양의 pH는 요소>완효성비료${\fallingdotseq}$무비>유안의 순으로 높았는데 이는 질소비종별 메탄배출량의 순서와 일치하였다. 토양 Eh는 유안>완효성비료>무비>요 소의 순으로 높아 pH 및 메탄배출량과 반대경향이었으며, 토양용액내 $SO_{4}$ 농도는 유안>완효성비료>요소>무비의 순으로 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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