• 제목/요약/키워드: 성능 관리

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항공 LiDAR 및 RGB 정사 영상을 이용한 딥러닝 기반의 도시녹지 분류 (Classification of Urban Green Space Using Airborne LiDAR and RGB Ortho Imagery Based on Deep Learning)

  • 손보경;이연수;임정호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.83-98
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    • 2021
  • 도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

조사로봇의 재난현장 활용을 위한 다중센서모듈 개발 및 성능평가에 관한 연구 (Development and Performance Evaluation of Multi-sensor Module for Use in Disaster Sites of Mobile Robot)

  • 정용한;홍준우;한수희;신동윤;임언택;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1827-1836
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    • 2022
  • 재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

Sentinel-1 SAR 영상과 AI 기법을 이용한 국내 중소규모 농업저수지의 수표면적 산출 (An Artificial Intelligence Approach to Waterbody Detection of the Agricultural Reservoirs in South Korea Using Sentinel-1 SAR Images)

  • 최소연;윤유정;강종구;박강현;김근아;이슬찬;최민하;정하규;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.925-938
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    • 2022
  • 농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

머신러닝을 활용한 수도권 약수터 수질 예측 모델 개발 (Development of a water quality prediction model for mineral springs in the metropolitan area using machine learning)

  • 임영우;엄지연;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.307-325
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    • 2023
  • 코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

단면회전방법을 적용한 강합성 소수주거더 개발 및 실험적 성능 평가 (Development and Experimental Performance Evaluation of Steel Composite Girder by Turn Over Process)

  • 김성재;이나현;김성배;김장호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5A호
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    • pp.407-415
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    • 2010
  • 현재 국내에서 설계되고 있는 40~70 m 지간의 강도로교 90% 이상이 박스거더교 형식이며 박스거더교는 휨 강성과 비틀림 강성이 뛰어나 장경간이나 곡선을 갖는 교량 형식으로 적합할 뿐만 아니라 가설현장에서의 작업을 최소화 할 수 있어 현장 안전관리 면에서도 유리한 구조형식이다. 그러나 박스거더는 상하 플랜지와 복부판이 수직, 수평보강재로 보강되는 구조로 부재량과 용접량이 많이 소요되어 비경제적인 교량 형식으로 많이 지적되어 왔다. 따라서, 미국이나 일본에서는 상대적으로 부부재를 줄일 수 있는 보다 경제적인 플레이트거더교가 일반적으로 적용되고 있다. 이러한 플레이트거더교의 한 형식인 소수주거더교는 강합성교량의 합리화를 위해 많이 채용되는 형식으로, 주거더 간격을 종래의 3 m 정도에서 2배 정도인 6 m 이상으로 증가하여 주거더의 개수를 최소화시키는 경제적인 교량형식이다. 또한, 거더 단면의 단순화를 위하여 거더의 복부판에 부착되는 수평보강재와 수직보강재를 최대한 생략할 수 있다. 2주거더교는 소수주거더교의 대표적인 형식으로, 유효폭 10 m 전후의 교량에 적합하여 프랑스를 중심으로 유럽에서는 1960년대부터 본격적으로 개발되어왔다. 국내에서는 소수주거더교 적용시 안전율 확보를 위해 유럽이나 일본 등에 비해 많은 강재량을 사용하고 있으며, 설계자들의 친밀도 부족과 박스거더교에 비해 복잡한 설계 등과 같은 여러가지 실무적용 차원에서 적용이 제한되고 있는 실정이다. 이 연구에서는 합리화 강교량 형식인 소수주거더교의 제작방법을 개선하고 구속콘크리트를 활용하여 강교량에서 공사비와 직결되는 강중을 줄일 수 있는 신형식 강합성거더(Turn Over Composite Girder) 구조형식을 제안하고자 한다. 또한 실물 크기인 20 m 단면회전방법을 적용한 강합성 거더시험체 및 교량시험체를 제작하여 제작성을 평가하고 구조성능 실험을 하여 구조안전성을 평가하였다.

용담호의 홍수터 적용을 위한 문제점 및 이점 조사 연구 (Investigation on the water quality challenges and benefits of buffer zone application to Yongdam reservoir, Republic of Korea)

  • ;최혜선;전민수;김이형
    • 한국습지학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.274-283
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    • 2023
  • 자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.

객체 형상 및 속성정보 지침에 따른 수목 BIM 라이브러리 개발 (Development of Plant BIM Library according to Object Geometry and Attribute Information Guidelines)

  • 김복영
    • 한국조경학회지
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    • 제52권2호
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    • pp.51-63
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    • 2024
  • 건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

서버 클러스터 환경에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법 (An Energy Efficient Cluster Management Method based on Autonomous Learning in a Server Cluster Environment)

  • 조성철;곽후근;정규식
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제4권6호
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    • pp.185-196
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    • 2015
  • 에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

HBR-Tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발 (Development of a Real-Time Mobile GIS using the HBR-Tree)

  • 이기영;윤재관;한기준
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.73-85
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    • 2004
  • 최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

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하수슬러지 소각 비산재를 이용한 제올라이트 P1 및 Analcime의 합성 (Synthesis of Zeolite P1 and Analcime from Sewage Sludge Incinerator Fly Ash)

  • 이제승;정숙녀;박철휘
    • 대한환경공학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.659-665
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    • 2008
  • 본 연구는 서울특별시 소재 S 물재생센터의 하수슬러지 소각로에서 발생하는 비산재를 이용한 제올라이트 합성에 관한 것이다. 이를 위해 출발물질로서 소각비산재의 특성, 제올라이트 합성을 위한 수열반응조건, 합성된 제올라이트의 적용성을 조사하였다. 하수슬러지 소각 비산재에는 중량으로 각각 42.8%와 21.2%로 많은 양의 SiO$_2$와 Al$_2$O$_3$를 함유하고 있어, 제올라이트 합성의 출발물질로 이용이 가능하였다. 소각 비산재의 중금속 유해성 파악을 위해 용출시험과 함유량 시험을 실시하였는데, 용출시험 결과는 폐기물관리법에서 규제하는 용출기준에 비해 매우 적은 양이 검출되었으나, 함유량 시험에서는 비료관리법 상의 보통 비료 중 유기질 비료 및 부산물 비료의 중금속 위해성 기준을 초과하였다. 수열반응 결과, 주로 생성된 제올라이트는 analcime과 zeolite P1이었다. Analcime은 teflon 반응용기에서 생성되었고, 최적의 반응조건은 알칼리(NaOH)용액의 농도 1 N, 합성온도 135$^{\circ}C$, 합성시간 16시간이었다. 한편, Zeolite P1은 붕규산 유리질 반응용기에서 합성되었고, 알칼리(NaOH)용액 농도 5 N, 합성온도 130$^{\circ}C$, 합성시간 16시간에서 가장 많은 양이 합성되었다. 수열반응 후의 유해 중금속 함유량은 합성전과 비교하여 analcime 생성물에서는 비슷한 수준으로, zeolite P1 생성물에서는 약 절반 정도 감소하였다. 합성된 제올라이트의 성능은 암모늄 이온의 교환정도로서 파악하였는데, 소각 비산재에서 0$\sim$1.0 mg NH$_4{^+}$/g, analcime합성물 3.0$\sim$7.4 mg NH$_4{^+}$/g, 그리고 zeolite P1합성물에서 14.6$\sim$17.8 mg NH$_4{^+}$/g이었다. 천연 제올라이트인 clinoptilolite와 phillipsite의 암모니아 제거능력이 15$\sim$35 mg NH$_4{^+}$/g 정도인데, 본 연구에서는 zeolite P1합성물이 이 범위를 충족하였다. 이러한 관점에서 하수슬러지 소각 비산재를 이용한 제올라이트 합성은 폐기물 재활용의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.