• 대한지리학회지
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• 제51권6호
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• pp.739-759
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• 2016

독일인 지질학자 카를 곳체(C. Gottsche)는 1884년 당시 조선의 통리아문 협판이던 묄렌도르프의 초청을 받아 한반도 내륙을 조사하였다. 그는 138일에 걸쳐 2,550km의 거리를 주파했는데, 귀국 후 당시 답사 자료를 바탕으로 조선의 지리와 지질에 관한 3편의 논문을 발표하였다. 이 논문들은 근대 지리학과 지질학을 정식으로 훈련을 받은 야외과학자가 한반도 전역을 실제로 답사하고 쓴 우리나라 최초의 근대적 지구과학 논문이라는 점에서 의미가 있다. 그가 쓴 3편의 논문 중에서 특히 "조선의 지리(${\ddot{U}}ber$ Land und Leute in Korea)"(1886)는 조선의 지질과 광물에 주목한 다른 2편의 논문과는 달리, 야외과학자의 눈에 비친 조선의 모습이라는 점에서 이 논문이 지닌 사료적 가치도 높다. 이 논문은 아직 국내 학술논문에 소개된 바 없어 19세기 말 서구인들의 조선 인식을 이해하는 데 도움이 되는 사료이자, 우리나라 최초의 근대적 지리학 문헌이다.

• 자원환경지질
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• 제48권1호
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• pp.77-88
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• 2015

우리나라에서 최초의 서구식 지질자원 조사 탐사활동은 한-독 및 한-영 통상수호조약에 따라 1884년도에 본격적으로 실시되었다. 이를 토대로 최초의 논문도 Gottsche에 의해 1886년도에 독일에서 게재되었다. 1900년대 초에는 대한제국의 독자적인 서구식 지질자원기술 확보 및 조사 탐사활동의 노력도 있었으나 불행하게도 일제에 의해 좌절되었다. 일제강점기에 일본인에 의해 전국토를 대상으로 체계적인 지질자원 조사가 실시되었고, 이 시기에 기본지질도 61매 작성과 지질조사요보, 광상조사보고 및 요보, 탄전조사보고 등이 발간되었다. 결론적으로 개화기로부터 일제강점기까지의 외국인에 의한 우리나라 국토에서 수행된 서구식 지질자원 조사 탐사활동의 의도는 순수하지 않았으나 조사 탐사 결과 그 자체만 판단한다면, 학술적 성과는 매우 크다고 할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권7호
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• pp.2704-2710
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• 2024

Nuclear archaeology research provides scientific methods to reconstruct the operating histories of fissile material production facilities to account for past fissile material production. While it has typically focused on analyzing material in permanent reactor structures, spent fuel or high-level waste also hold information about the reactor operation. In this computational study, we explore a Bayesian inference framework for reconstructing the operational history from measurements of isotope ratios from a sample of nuclear waste. We investigate two different inference models. The first model discriminates between three potential reactors of origin (Magnox, PWR, and PHWR) while simultaneously reconstructing the fuel burnup, time since irradiation, initial enrichment, and average power density. The second model reconstructs the fuel burnup and time since irradiation of two batches of waste in a mixed sample. Each of the models is applied to a set of simulated test data, and the performance is evaluated by comparing the highest posterior density regions to the corresponding parameter values of the test dataset. Both models perform well on the simulated test cases, which highlights the potential of the Bayesian inference framework and opens up avenues for further investigation.