본 논문은 여주, 이천 등지의 도자기 공장지대에서 다량으로 발생되는 폐도자기를 파쇄하여 콘크리트용 골재로 사용 가능한지에 대해 알아보기 위하여 실험을 실시한 결과를 정리한 내용이다. 실험방법으로써는 요업폐기물을 파쇄하여 크기에 따라 콘크리트용 잔골재와 굵은골재로 분류한 후 대체율을 달리하여 모르터 및 콘크리트를 제조하여 유동성 및 재령별 압축강도 등 콘크리트의 기초적 성질에 대하여 고찰하였다 실험결과, 요업폐기물을 잔골재로 사용한 모르터의 경우, 강모래만을 사용한 모르터보다 대체율에 관계없이 플로우 값 및 압축강도가 향상됨을 알 수 있었다 한편 콘크리트용으로 요업폐기물 잔골재로 대체한 콘크리트의 경우 슬림프 값이 저하하는 문제점이 나타났으나, 압축강도의 경우 요업폐기물을 잔골재로 사용한 콘크리트는 초기재령에서는 낮게 나타났으나 장기재령에서는 요업폐기물 골재를 사용하지 않은 경우와 거의 유사하거나 오히려 상회하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다
1994년 7월과 8월에 구입한 남해산 살오징어(Todarodes pacificus) 272개체 로부터 45개체의 아니사키스 유충이 채집되어 7.72%의 유충 감염을 보였다. 형태 및 크기를 바탕으로 유충의 종류 및 내장, 근육 등 어체 부위별 감염상황을 조사 한 결과 유충의 길이는 7.0~22.8 mm 이었으며 Anisakis type I 23개체(51.0%: 회수율), Anisakis type II 3개체(6.7%), Contracaecum A 9개체(20.0%), Contracaecum D 4개체(9.0%) 및 불명 6개체(13.3%)로 분류되었다. 아니사키스 유충은 남해산 T. pacificus의 근육과 내장에 주로 기생하고 있었다.
1995년 11, 12월에 동해안 주문진 어시장에서 구입한 살오징어(Todarodes pacificus) 248개체중 34개체로부터 116개체의 아니사키스 유충이 채집되어 13.7% 의 유충 감염율을 나타내었다. 형태 및 크기를 바탕으로 유충의 종류 및 근육, 내장, 망 등 어체 부위별 감염상황을 조사한 결과 유충의 길이는 13.5-29.5 mm 이었으며 Anisakis type I이 68개체 (58.6%:회수율), Contracaecum type A 5개 체 (4.3%), Anisakis type II 17개체 (14.6%), Contracaecum type D 8개체 (7.0%) 및 불명 18개체 (15.5%)로 분류되었다.
건축외장용 접착제 중 일반적으로 사용되는 접착제를 용도별로 선정하였으며, 접착제의 종류는 스티로폼용, 목공용, 석재용, 타일용, 창호전용 등 총 5가지이다. 본 연구에서는 건축외장용 접착제를 대상으로 콘칼로리미터를 이용하여 발열특성을 알아보았다. 실험 조건은 ISO 5660 규격에 맞춰 각각의 접착제를 100 mm${\times}$100 mm 크기의 성형틀에 굳힌 다음 복사열 50 $kW/m^2$의 조건으로 실험을 실시하였다. 건축외장용 접착제의 연소특성을 정량적으로 나타낸 연구결과는 각각의 화재위험 정도를 분류하는 기초자료로 활용하는데 의의를 두었다.
오늘날 인터넷 검색은 하루가 다르게 발전되고 있다. 주로 키워드 매칭에 의존을 둔 지금의 검색 서비스들은 사용자 중심의 아이템들을 개발해 정보검색의 경과시간 및 결과의 분류면에서 우수함을 보여주고 있다. 질의어의 의미에 유사한 검색은 아직은 발전하는 단계로, 내용에 기반을 둔 검색 환경에 초점이 맞춰지고 있다. 이와 관련하여 행렬의 특이치 분해(SVD)를 이용한 잠재적 의미 색인 기법(LSI)을 본 연구에서 다루고자 한다. 구축한 시스템의 성능 평가는 재현도 계산으로 비교되었는데 작은 크기의 특이값(singular value)들 생략에 의한 SVD의 성능과 그것을 재이용, 질의어에 대한 의미 구조상 근접한 용어들을 찾아 질의어를 확장한 후 적합한 문서들의 검색을 사용한 특이값 개수, 유사단어 확장 개수를 달리하여 실험하였다. 실험 결과, 특이값 2개를 사용한 잠재적 의미 색인이 특이값 3개를 사용한 잠재적 의미 색인보다 보다 나은 성능을 보였다. 그리고 조건을 달리한 모든 잠재적 의미 색인의 경우 단어 매칭에 의한 적합문서 검색보다 별 뚜렷한 나은 결과는 보이지 않았다. 하지만 의미적으로 관계가 깊은 유사어들을 찾아냈고, 의미적으로 가장 관계 깊은 문서를 대부분의 경우에서 순위 1위로 찾아내는 부분적 우수함을 보였다.
Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR7 분광자료를 이용하여 z < 0.01에 존재하는 필드(field) 은하 505개를 선별하였다. SDSS의 컬러 영상을 이용하여 필드은하들의 형태(morphology)를 타원은하/왜소타원은하, 렌즈은하/왜소렌즈은하, 나선은하, 그리고 불규칙은하로 분류하였으며, 이들 은하들에 대한 측광을 수행하였다. 한편, Galex Evolution Explorer (GALEX) 자외광 영상으로부터 선별된 은하들에 대한 자외광 측광도 수행하였다. 서로 다른 환경에 있는 은하들의 최근 별탄생 활동이 어떻게 변화하는지 파악하기 위하여 처녀자리은하단 (Virgo cluster)에 있는 은하들과 비교하여 필드은하들의 자외광-가시광 색-등급 분포를 조사하였다. 처녀자리은하단 은하들에 비하여 필드은하들은 작은 자외광-가시광색지수를 가지는 만기형 은하들의 비율이 높았다. 특히, 조기형 필드은하들의 색지수 값이 처녀자리은하단 조기형 은하들에 비해 전반적으로 더 작은 값을 나타내고, 이 특징은 질량이 작은 왜소은하에서 더욱 크게 나타남을 알 수 있었다. 한편, 환경적 효과를 거의 받지 않는 필드은하들은 환경적 효과가 큰 은하단 은하들의 진화 연구에서 환경적 효과의 크기 및 기작을 규명하는 기본 자료로 사용될 수 있음을 토의하고자 한다.
빅데이터의 등장은 RDBMS로 대변되던 기존 데이터베이스 시장에 다양한 변화를 가져왔다. 빅데이터들은 데이터의 양은 증가했으나 개개의 데이터크기는 작아지고, RDBMS상의 데이터들과 비교해 단순해졌다. 이런 특징은 새로운 데이터처리기술을 요하게 되고, 그에 따라 빅데이터처리에 특화된 다양한 데이터베이스기술이 등장하게 되었다. 이를 NoSQL이라고 정의한다. NoSQL은 각각 데이터의 특성에 따른 처리방식이 달라 하나로 정의하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 NoSQL의 종류별 특징에 따라 분류하고 실제 빅데이터 운용에 있어 적합한 NoSQL을 알아보고자 한다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내에서 불법 유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법 유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법 유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법 유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법 유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수별로 도식화하여 실제 불법 유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.
터빈 로타 디스크는 디스크, keyway, bore surface, hub, rim 등으로 구성되고 이들 부분이 전형적인 균열 발생 부위이다. 이러한 부위는 기하학적 형상이 복잡해 적절한 탐촉자의 선정, wedge 설계 및 가공, 검사체의 형상과 크기에 따른 정상신호와 결함신호의 분류 및 평가가 필요하다. 본 연구에서는 디스크 keyway 및 bore surface에 인공결함을 갖는 디스크 대비 시험편을 제작하여 구조, 형상별 초음파 신호를 수집하여 분석하였고 디스크 곡률에 따른 wedge를 설계, 제작하였다. 본 연구를 통하여 형상별 신호를 정의할 수 있었고 디스크부에 발생되는 결함을 검출하고 평가할 수 있는 초음파검사 기술을 확립하였다. 또한 현장 적용에 있어서 성공적인 결과를 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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