준설토를 이용하여 인공습지를 조성하는 기술을 개발하기 위한 기초연구로 준설토를 이용하여 인공습지 시험구를 조성하고 조성된 시험구 내 환경변화를 모니터링 하였다. 약 4개월에 걸친 모니터링 결과 준설토에 함유된 유기물의 함량은 시간이 지남에 따라 감소되었으며 미생물의 생균수는 점차적으로 증가되어 준설토를 이용한 인공습지 환경조성의 가능성을 확인할 수 있었다. 하지만 앞으로 다양한 항목에 대한 보다 지속적인 모니터링이 필요한 것으로 판단되었다.
해양 준설토를 재활용하여 인공염습지를 조성하기 위한 기초연구로서 준설토 배합비가 상이한 pilot-scale의 인공염습지 현장시험구를 조성하고 대표적인 염생식물인 갈대를 이식한 후 초기의 환경변화를 조사하였다. 이식된 갈대의 정착률은 준설토의 배합비가 높을수록 낮아졌으나 새로 자라난 갈대의 지상부 길이와 직경은 준설비 배합비별로 큰 차이가 나타나지는 않았다. 준설토 100%로 조성된 시험구내 토양의 강열감량과 COD 농도는 유기물의 유출입이 비교적 자유로운 열린계(open system)로 인해 증감을 반복하는 양상을 보이긴 하였으나 초기값에 비해 각각 9%와 30%씩 감소하는 경향을 보여주었다. 시험구 조성 이후 시간이 흐름에 따라 준설토 50%와 100%의 시험구에서는 종속영양세균 개체수가 증가하는 것으로 나타났다. 이식한 갈대의 정착, 100% 준설토 시험구내의 감소된 COD 함량 및 종속미생물의 증가 등 본 연구의 결과로 염생식물의 식재를 통한 인공염습지의 조성 및 생물학적 분해를 이용하는 해양 준설토의 친환경적인 처리 가능성을 확인할 수 있었다. 하지만 준설토를 이용한 인공염습지 조성가능성에 대한 정확한 평가를 위해서는 보다 다양한 항목에 대한 지속적인 모니터링이 필요한 것으로 판단된다.
딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.
본 연구에서는 인공위성의 자세제어용으로 사용될 3-축 flux-gate 마그네토 미터를 개발 제작하였다. 제작된 3-축의 flux-gate 마그네토 미터는 소비전력이 1W 미만에서 정확도는 ${\pm}1%$ 이내였으며 noise는 1Hz에서 $0.2nT/\sqrt{Hz}$이였다. 또한 제작된 마그네토미터를 인공위성에 적용하기 위한 환경시험을 수행하였다. 환경시험으로 가속도시험은 진동주파수의 범위가 $10Hz{\sim}1000Hz$에서 15g(g : 지구의 중력가속도)의 가속도에서 수행하였고, themal cycle 시험은 $1x10^{-6}$ Torr의 진공에서 $-55^{\circ}C{\sim}80^{\circ}C$의 온도 사이에서 24시간 동안 4회의 thermal cycle 시험을 한 결과 모두 정상 작동 되었다.
본 연구에서는 인공 식재 지반의 공학적 배수 성능과 생물학적 식생 가능성을 평가하기 위해 유한요소해석을 실시하였다. 불포화토 해석을 통해 인공 식재 지반의 공학적 성능 평가가 가능하다. 하지만 식생 조경의 관점에서 조경 식물이 생존하기 위해서는 인공 식재 지반이 최소한의 수분을 제공하는지 확인해야 한다. 화강 풍화토로 이루어진 인공 식재 지반을 1m 높이의 사각형 토체 기둥으로 모사하여 해석하였다. 해석 결과 토체의 배수 성능이 포화 투수계수와 불포화토 함수특성의 조합에 따라 크게 달라질 수 있음을 보였다. 체적 함수비의 변화가 최소 한계 수분 범위(LLWR) 이내에서 발생하는지 확인하여 식물이 갈수기 동안 생존할 수 있는 최소한의 수분을 인공 식재 지반이 제공할 수 있음을 파악할 수 있다.
연구지역인 충청남도 홍성군 갈산면 신곡마을은 상시 가뭄지역으로서 농번기 물부족을 겪고 있으며, 물 확보의 수단으로서 지하수 인공함양이 고려되고 있다. 본 연구에서는 수치모델을 이용하여 수직정 방식의 지하수 인공함양시 주입 효과를 예비 평가하였다. 모델 지역은 가로 세로 2,450 × 2,350 m로서 10 × 10 m 간격의 격자로 구성하였으며, 현장에서 실시된 지하수위 조사 및 9공의 시추조사, 1개공의 양수시험 결과로부터 수리전도도, 지층분포 등을 구성하였다. 정류모델결과, 실측 및 예측 지하수위의 표준오차(Standard error of the estimate)는 0.53 m, 표준화제곱근오차(Normalized RMS)는 6.79%, 상관계수는 0.99%로 나타났다. 수직정을 통한 주입 효과를 평가하기 위하여, 주입량을 5 ㎥/d, 10 ㎥/d, 15 ㎥/d, 20㎥/d, 주입기간을 1일, 3일, 7일, 우물의 개수를 1개, 3개, 5개일 때 등 다양한 조건하에서의 부정류 모델을 수행하였다. 이로부터 주입의 효과인 지하수위 상승량 및 상승 범위 등을 토대로 물 부족 기간의 인공함양 시나리오(주입정의 위치, 갯수, 심도, 기간 등)를 예비적으로 제시하였으며, 추후 정밀 모델 및 실제 현장 주입 시험 등을 토대로 인공함양 설계를 추진할 예정이다.
본 연구는 최근 10년간 발표된 국내 학술지 및 학위논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 실시하였다. 이를 통해 인공지능교육에 대한 연구 활동 추이를 살펴보고, 향후 연구 방향성을 위한 기초자료를 확보하는 것을 목표로 한다. 연구방법으로는 학술연구정보서비스 데이터베이스를 활용하였고, '인공지능교육', '인공지능교육프로그램', 'AI교육' 등을 키워드로 검색하였다. 최종적으로 선정된 문헌은 51편이었으며 선정된 문헌의 연도별 발표 현황, 연구대상, 연구주제어에 대해 분석하였다. 그 결과 인공지능교육 연구 활동은 2020년부터 많은 연구가 시작되었으며 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고, 키워드로는 인공지능, 인공지능교육, 초등학교, 소프트웨어교육, 언플러그드컴퓨팅 순으로 나타났다. 이를 토대로 향후 중·고등학교에 인공지능 적용 연구를 하고자 한다.
풍화토 사면은 장시간 공기에 노출되거나 물과 접촉을 하게 되면 전단강도가 급격히 저하되며 계절에 따른 수위의 변화가 매우 큰 댐사면의 경우는 강도저하가 더욱 크게 발생한다. 풍화토 사면의 강도저하 파악을 위하여 반복전단시험 및 수침 건조를 반복한 시료에 대한 잔류강도 시험을 통해 포화에 따른 강도의 저하를 파악하였다. 또한 소형동적콘관입시험기를 이용하여 관입타격횟수와 전단강도정수관계를 파악하고 인공신경망 해석을 통하여 관입타격횟수 Nc를 이용한 전단강도정수의 예측이 용이하도록 상관식을 구성하였다.
잔사회와 준설토를 효과적으로 자원화하기 위하여 8~10 mm 크기의 구형 인공 골재를 성형하였다. 출발원료는 입도 및 조성을 변화시켰으며 $1050{\sim}1250^{\circ}C$ 범위에서 소결하였다. 제조된 골제는 KS에 의거하여 골재의 밀도와 흡수율 시험을 진행하였다. 잔사회와 준설토는 고온에서 철 함유 물질과 알칼리/알칼리토 산화물에 의한 발포 기구가 적용됨을 예측할 수 있었다.
본 연구에서는 석탄 바닥재와 준설토(7 : 3, 무게비율)로 제조된 인공골재의 물성에 미치는 폐촉매 유리질 슬래그(이하 폐유리로 칭함) 첨가 영향을 평가하였다. 특히 인공골재의 비중 및 흡수율 결과를 미세구조와 연계하여 그 발포특성을 고찰하였다. $1050{\sim}1150^{\circ}C$ 범위 내에서 인공골재 비중은 소성온도와 함께 약간 증가되었으나 그 이상의 소성온도에서는 감소하여 발포경향을 나타내었다. 폐유리 첨가량이 증가할수록 인공골재의 발포특성은 억제되었으며, 비중은 증가하는 경향을 보였다. 한편 인공골재 흡수율은 소성온도의 증가와 함께 감소하였다. $1200^{\circ}C$ 이상의 소성온도에서 표면에 균열이 발생함과 동시에 다량의 액상이 형성되었으나, 이러한 현상들은 폐유리를 첨가함으로서 제어할 수 있었다. 본 연구에서 제조된 인공골재의 비중은 1.1~1.6, 흡수율은 8~22 % 범위값을 나타내어 인공경량골재의 KS 기준을 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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