NIST 표준시료인 SRM 2710(Montana Soil)을 대상으로, 중금속의 지화학적 존재형태 연구에 일반적으로 적용되는 Tessier 연속추출법과 최근 소개된 초음파연속추출법을 적용 및 비교하여 오염 토양 내 중금속의 효율적 분석방법을 제시하고자 하였다. As, Cd, Cu, Pb, Zn의 총함량을 USEPA Method 3050B, KBSI Method, 초음파 추출법을 적용하여 분석한 결과, 모두 공인 분석값에 가까운 값으로 측정되었다. Tessier 연속추출법과 초음파 연속추출법의 비교 결과, 원소별 및 단계별 추출 양상과 추출효율이 두 방법 모두 거의 동일한 것으로 나타났다. 초음파 연속추출에는 총 3시간 정도 소요되었으며, 기존의 Tessier 연속추출법의 12시간 정도와 비교할 때 크게 단축되었다. 유기오염 시료의 전처리법으로 흔히 사용되는 초음파 추출법은 비교적 짧은 시간 내 추출이 이루어지고, 고온의 가열이 필요치 않으며, 시료에 직접 강한 파장을 주어 추출하기 때문에 비교적 높은 추출효율을 보이는 효과적인 방법이라 할 수 있다.
전주시 하천 퇴적물시료, 호남고속도로 주변의 토양과 퇴적물 시료, 광산주변 광미 및 토양시료를 대상으로 토양오염 공정시험방법상의 용출법, 0.1N 유지용출법, Tessir et al.(1979)의 연속추출방법을 적용하여 중금속을 추출하고 그 결과를 비교하였다. 공정시험방법상의 용출법 사용시 산에 대한 완충능력이 있는 시료는 용출액의 pH 1(0.1N HCl)이 유지되지 못했고 용출액의 pH가 최고 8.0까지 증가하였다. 또한, 토양오염 공정시험방법상의 용출법 사용시 중금속 추출량(HPE)/0.1 N 유지용출법 사용시 중금속 추출량(HPEM) 값의 평균치와 범위는 Cd의 경우 0.479와 0.145~0.929, Zn의 경우 0.534와 0.078~0.928, Mn의 경우 0.432와 0.041~0.992, Cu의 경우 0,359와 0.011~0.874, Cr의 경우 0.150과 0.018~0.530, Pb의 경우 0.219와 0.003~0.853, 그리고 Fe의 경우 0.088과 1.73${\times}$$10^{-5}$~0.303이다. 이는 두 전처리 방법에 의해 추출된 중금속량의 차이가 Fe>Cr>Pb>Cu〉Mn>Cd>Zn 순임을 지시한다. HPE, HPEM과 연속추출법 비교시 Zn, Cd, Mn의 경우 추출량은 대체적으로 연속추출 3단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>연속추출 2단계까지의 합$\geq$용출법 순이었으며, Cr과 Fe의 경우 연속추출 3단계까지 합》0.1N 유지용출법>용출법 순이었으며 연속추출 2단계 까지 합은 Cr의 경우 0.1N 유지용출법의 추출량보다 낮았고 용출법의 추출량보다 높았다. Cu의 경우 연속추출 4단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>3단계까지의 합 용출법으로 나타났다. 0.1N유지위해 첨가된 염산의 양이 증가할수록, 즉 시료내의 산에 대한 완충능력이 증가할수록 HPE/HPEM 값이 감소하며, 완충능력이 큰 시료의 경우 모든 원소에서 HPE/HPEM이 0.2보다 낮다. 완충능력이 낮은 시료의 경우 Zn, Cd, Mn, Cu는 연속추출 1,2단계의 합과 연속추출 3단계의 중금속 추출함량간의 차이가 적고, 다른 원소에 비해서 상대적인 유동도가 높기 때문에 HPE/HPEM이 대채적으로 0.2보다 높으며 0.6이상의 값을 갖는 시료가 많다. 그러나, Fe, Cr의 경우는 상대적으로 Zn, Cd, Mn, Cu에 비해 유동도가 낮고, 연속추출 3단계의 함량이 1+2단계의 함량과 차이가 커 완충능력이 낮은 시료의 HPE/HPEM값도 전반적으로 0.2보다 낮다. 이러한 연구결과는 국내 토양오염 공정시험방법상의 전처리 방법인 용출법이 장래에 장기적으로 산성비와 같은 환경피해에 노출되어 토양의 완충능력이 감소하거나 상실될 수 있는 지역의 오염평가에 적합치 않을 가능성을 제시한다.
수피표고모형에 있어서 표고자료의 추출은 매우 중요하다. 표고의 추출은 스캐닝방법과 디지타이징 방법이 있으나 본 연구에서는 디지타이징에 대한 것이다. 연속적 추출법은 하나의 등고선을 동일한 개체로 묶는 것이며, 정규적자법은 각 격자를 대표할 수 있는 표고데이타를 직접 읽는 방법이다. 그리고 지성선을 구성하는 등고선내의 추출점을 동일의 개체로 묶는 방법이 불규칙 삼각망법이다. 연구결과에서 연속적 추출법은 입력시간이 적게 걸렸으며, 불규칙 삼각망법은 추출점의 수가 가장 적게 나타났다.
일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
2004년부터 4대강 물환경연구소는 수질오염총량관리제의 원활한 추진을 위해 총량관리단위유역 말단부에서 8일 간격으로 청천(晴天)시를 중심으로 유량과 수질을 동시에 측정하기 시작하였다. 그 결과 연중 하천유량과 수질의 연동 여부 및 변동 추이를 확인하는 것이 가능하게 되었다. 그러나 8일 간격으로 생산되는 유량은 지침의 정의와 맞물려 기준유량의 산정에 또 다른 어려움을 주고 있다. '한강수계 오염총량관리계획수립 지침'에 따르면 '기준유량은 과거 10년간 평균 저수량으로 한다'고 명시되어 있다. 여기서 저수량이란 유량의 크기를 누가일수로서 표시하여 1년을 통하여 275일은 이보다 더 작지 않은 유량으로 정의된다. 따라서 정확한 저수량을 산정하기 위해서는 1년 365개 매일의 유량자료가 필요하다. 하지만 8일 간격으로 유량을 측정하게 되면 1년 365개 대신 최대 45 여개의 일 유량자료만 취득 가능하므로 유황분석에 어려움이 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 수질오염총량관리단위유역의 말단부에서 8일 간격으로 계측된 유량자료가 있을 때 이를 연속적인 일유량으로 확대할 수 있는 방법론 중 하나를 소개한다. 미 지질조사국(USGS)에서 주로 사용되는 이 방법은 A지점(부분계측이 이루어지는 지점)의 결측치를 동일 유역 혹은 수문학적으로 유사한 유역의 B지점(연속계측이 이루어지는 지점)의 자료를 이용하여 보완하는 방식이다. 이를 위해 먼저 부분계측이 이루어진 날과 같은 날짜의 유량자료를 연속계측자료에서 추출한 다음 두 자료(A지점에서의 모든 유량과 B지점에서의 추출된 유량)의 상관성을 비교해 본다. 두 자료간에 상관도가 높다면 이를 잘 표현하는 방정식을 통해 A지점의 결측치를 내 외삽한다. 여기서 두 자료간 상관도를 잘 묘사할 수 있는 방법으로 본 연구에서는 최소제곱법(Least Square Estimator, LSE)과 분산확장법(Maintenance of Variance Extension, MOVE)을 비교,분석해 보았다. 한강수계 수질오염총량관리단위유역 중 동일지점에 8일 간격 부분계측 유량자료와 일 연속자료가 동시에 존재하는 곳이 6지점이 있었으며 이 자료들을 바탕으로 LSE와 MOVE의 정확도를 검증해 본 결과 MOVE가 일 연속유량 확장에 더 나은 결과를 보였다.
비소로 오염된 폐광산 하류부의 하천퇴적 토양과 밭 토양에 대한 연속추출법 적용 결과, 토양과 비소의 결합력이 약하여 쉽게 용출이 가능한 비소가 각각 39.5%, 33.8%로 비교적 높은 비율을 차지하고 있었으며, crystalline minerals에 존재하는 비소도 각각 52.6%, 62.3%의 큰 비중으로 존재하였다. 수산화나트륨을 최적 농도인 200mM과 6시간의 운전조건으로 각기 다른 진탕비(1:3, 1:5, 1:10, 1:20. 1:30)에서 연속 토양세척실험을 한 결과, 최적 진탕비는 2가지 토양에 대하여 모두 1:5가 적합하였다. 하천퇴적 토양은 1단계 세척후의 농도가 약 3mg/kg으로 토양환경보전법 가지역의 우려기준(6mg/kg) 이하였으며 2단계 세척시 1mg/kg까지 떨어졌다. 밭 토양의 경우에는 3단계 세척시 나지역 우려기준에 해당되는 20mg/kg보다 낮은 농도를 보였으며, 5단계 세척시에는 가지역 우려기준에 근접한 약 8mg/kg까지 낮아짐을 알 수 있었다.
토마토 과실의 향기성분을 생체흡착법, 파쇄흡착법 및 연속 수증기증류법으로 추출하고 GC와 GC-MS에 의해 동정하였다. 생체흡착법으로 추출한 향기성분은 80여 종 이상이 분리되었고 그 중 alcohols 10종, aldehydes 6종, ester 3종, ketones 4종, phenol 1종, acid 1종으로 총 25종을 동정하였다. 파쇄흡착법으로 추출한 향기성분은 100여종 이상이 분리되었고 그중 alcohols 12종, aldehydes 6종, Ketones 5종, esters 5종, phenols 2종, hydrocarbon 1종, acid 1종으로 총 32종이 동정되었다. 연속수증기증류법으로는 향기성분 300여종 이상을 분리하였고 그 중 alcohols 19종, ester 9종, hydrocarbons 13종, aldehydes 8종, Ketones 9종, phenols 2종, lactones 2종, furans 2종, acid 1종, oters 2종으로 총 67종이 동정되었다. 연속수증기 증류법에 의해 동정한 성분 중 아직까지 MS에 의해 동정되지 않은 성분들은 hydrocarbons 11종, aldehydes, Ketones 및 other 각각 2종, alcohol, ester, lacton 및 furfural 각각 1종으로 총 21종이었다.
폴리프로필렌 글리콜의 표면-보조 레이저 탈착/이온화를 이용하여 선형 비행시간 질량 분석기에서 시간-지연 추출법이 분해능 개선, 질량-초점 길이 및 기기 퍼짐 효과의 영향을 수치계산과 비교하여 평가해였다. 비행시간 초점영역은 고저압 펄스의 지연 시간에 비례하였고 지연 시간 변화로 질량 초점 영역을 쉽게 조절할 수있었다. 시간 지연 추출법으로 얻어진 질량 스펙트럼의 분해능은 4500으로 연속추출법(20kV)에 비해 7배 정도 개선되었고 △m=2000의 질량-초점길이를 보여주었다. 시간 지연 추출법에서 기기 퍼짐 요인에 의한 분해능 개선의 한계를 계산하였고 5ns의기기 퍼짐 효과에 의해 동위원소 분리 검출은 분자량 2500까지 가능하였다. 시간 지연 추출법을 이용하여 폴리프로필렌 글리콜 분자가 탄고 표면에서 탈착될 때 생성되는 분열체 시리즈를 개선된 고분해능으로 동위원소 분포 수준으로 확인하였으며 분열 경로 규명 및 동위원소 비 질량분석기로의 응용 가능성을 시험하였다.
국내의 토양오염 공정시험방법에서는 Zn, Ni 추출시 산분해법에 가까운 방법을 사용하는 반면, Cd, Cu, Pb, $Cr^{6+}$ 추출시 0.1N HCl용액으로 산처리하여 1시간을 진탕한 후 이를 필터로 여과하여 분석용액을 추출하는 용출법을 사용하고 있다(환경부, 2001). 시료내에는 완충 물질이 존재하기 때문에 용출법 사용시 초기 pH 인 1(0.1N HCl)이 유지되지 않아 완충능력이 높은 토양의 경우 현재 국내 공정법상의 용출법이 중금속 오염정도를 추정하는데 적절치 않을 수 있다. (중략)
본 논문에서는 외향 기반 접근법을 기반으로 한 로봇의 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 로봇이 작업을 수행할 공간에서 강한 상관관계를 갖는 영상들을 취득하여 eigenspace로 투영 시킴으로써 주성분의 추출을 수행한다. 이 추출된 주성분은 신경 회로망을 이용해 eigenspace에서의 연속 외향 함수(continuous appearance function)로 나타낼 수 있다. 로봇의 위치 추정을 위해 새로운 영상이 주어지면 이것을 eigenspace로 투영 시킨 후 연속 외향 함수를 통해 로봇의 현재 위치를 추정한다. 최종적으로는, 영상안의 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 로봇의 정확한 위치와 영상으로 획득된 정보 사이의 오차를 이용하여 보다 정확한 이동 로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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