퇴비화 과정은 유기물질을 비료와 같은 유용한 자원으로 전환하는 생물학적 과정이다. 퇴비화는 유기물과 환경조건(탄질율, 온도, 습도, 산소공급, pH 등)의 변화에 적응하는 미생물 군집의 연속적인 천이과정으로 이해될 수 있다. 우리나라에서의 유기성 폐기물을 처리하는 퇴비사의 악취는 도시화 가속화에 따른 신도시개발, 공장이나 주거지역들의 생활지역 근접화에 따라 악취를 발생시키는 원인이 되어 관공서에 민원이 제기되는등 사회적인 문제가 되고 있다. 이의 저감방안으로 퇴비사에서 우점하는 미생물을 규명하고 미생물 군집의 변화를 조사, 연구하여 생장환경에 맞게 적용하는 것은 퇴비공정의 효율적인 개선과 생산된 퇴비의 품질제어, 악취저감 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 퇴비화에 있어 최적의 운용기술과 악취발생을 저감하는 방법들을 중심으로 고찰하였다. 퇴비화 공정에서 부숙활동에 효과적인 올바른 미생물종의 선택과 개체수의 빠른 증가가 부숙을 촉진시킨다. 이에 따른 미생물 분해활동을 통한 부숙 극대화를 위한 공기량(산소), 온도, 습도 등 박테리아의 최적 생장조건을 제시하였다. 악취제거 및 수분조절기능이 있는 다공성광물을 사용했더니 악취가 현저하게 개선되어 졌다. 미생물의 생장조건을 최적화 부숙환경을 개선, 부숙을 촉진시켜 악취를 저감하는 최근기술들도 제시하였다.
주성분 분석(PCA)은 차원 축소와 특징 추출을 위해 널리 사용되는 기법 중의 하나이지만 자승 오류의 사용으로 인해 잡음에 민감한 단점이 있다. 이러한 잡음 민감성을 개선하기 위해 다양한 방법이 소개되었고 그 중 improved robust fuzzy PCA(RF-PCA2)는 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법으로 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2 역시 국부적인 최적해에 빠질 수 있으며 그 원인 중 하나는 RF-PCA2 알고리듬이 소속도를 균일한 값으로 초기화시키기 때문이다. 또한 퍼지 소속도를 사용하고 있지만 여전히 목적함수가 자승 오류 최소화에 기초하고 있다는 사실도 그 원인이 된다. 이 논문에서는 RF-PCA2의 이러한 문제점을 개선한 RF-PCA3를 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RF-PCA2의 목적 함수를 바탕으로 하고 있다. 여기에 PCA의 목적 함수를 추가하고 초기 소속도 값을 데이터의 분포로부터 계산함으로써 전역 최적해에 가까운 해를 얻을 수 있는 가능성을 높여준다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
The concentration of welding fume was measured by 221 welders themselves in chassis frame workplace of the manufactory from February, 1, 1996 to May, 31, 1997. Welding parameters were the welding current and the distance between helmet and arc. Those two optimum conditions were proposed by excess probability analysis using logistic regression, so the best position in the workplace was proposed considering two factors to control the welding fume. The results are as followings; 1) The excess proability of welding fume TLV was over 99% in above 260 Amperes of welding current and also in below 30cm of distanced between helmet and arc. 2) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the welding current as a independent variable and the excess of welding fume TLV as a dependent variable (p<0.05). Logit(welding fume TLV) = 0.1296 ${\times}$ wlding currnet - 28.8750 3) The equation from logistic regression analysis using SPSS/PC+5.02 had the distance between helmet and arc as a independent variable and the excess of welding fume threshold limit value a, a dependent variable (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = -0.6809 ${\times}$ distance between helmet and arc +25.1665 4) Considering both cases or 2) and 3). the result equation is following. (p<0.05). Logit (welding fume TLV) = 0.1346 ${\times}$ welding current -0.3859 ${\times}$ distance between helmet and arc -15.7382 5) The excess probability of welding fume threshold limit value was 100% in above 240 Ampere of welding current. Thus, below 220 Ampere can be suggested to reduce the 40% number of welders who have a excess welding fume threshold limit value. 6) The excess probability of welding fume TLV was 100% in below 34cm of distance between helmet and arc. Thus, over 38cm can be suggested to reduce the 33% number of welders who have a excess welding fume TLV. 7) Considering both 5) and 6) cases, first of all, the best welding current can be 200 Ampere to have a below 15% of welding fume excess probability for the welders who works in distance of 34-37cm. Secondly, to have a below 30% excess probability of welding fume TLV, the working distance must be over 38cm in 220 Ampere and 32cm in 200 Ampere. 8) To reduce the average exposure concentration of welding fume ($8.21{\pm}5.83mg/m^3$), the movable local exhaust system equipped with flexible hoods can be used.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화로 그린(green)이라는 코드가 21세기 중요한 생존전략이 되어가고 있다. 특히 환경부에서 2012년부터 도입할 예정인 탄소세 부과정책은 소요자재의 종류가 복잡 다양하고 건설현장의 지역적 분산으로 인하여 자재 운송 중 탄소배출이 많은 건설 산업에 상당한 부담으로 작용할 전망이다. 그러나 현재 건설현장에서 사용되고 있는 JIT delivery 방식은 다빈도 소량 발주 방식으로 운송 중 배출되는 탄소량이 많아 향후 탄소세 부과시 물류비용에 부정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이에 본 연구는 탄소세 부과시 총물류비용을 최소화하기 위한 운송빈도 최적화 전략을 제시하고자 한다. 연구방법은 먼저, 시스템다이내믹스 모델링 기법을 이용해 건설현장의 재고관리 모델을 구축한 후 이를 시뮬레이션 한다. 그리고 그 결과에 따라 최적화된 운송빈도를 산출할 수 있는 수학적 모형을 개발한다. 시뮬레이션 결과, 다빈도 소량 발주방식이 항상 유효한 수단은 아니며 물류비용을 최소화하면서도 공정에 피해를 주지 않도록 최적화된 운송빈도에 따라 재고를 관리해야 하는 것으로 분석된다. 본 연구는 JIT 배송체계를 환경적인 측면에서 재해석함으로써, 건설 자재운송시스템의 변화 필요성을 제시하고 건설기업의 물류활동을 효율적으로 관리할 수 있는 개념적 틀을 제공했다는데 그 의의가 있다.
Hosny, Ossama A.;Elbarkouky, Mohamed M.G.;Elhakeem, Ahmed
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권1호
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pp.11-19
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2015
This paper presents optimized artificial neural networks (ANNs) claims prediction and decision awareness framework that guides owner organizations in their pre-bid construction project decisions to minimize claims. The framework is composed of two genetic optimization ANNs models: a Claims Impact Prediction Model (CIPM), and a Decision Awareness Model (DAM). The CIPM is composed of three separate ANNs that predict the cost and time impacts of the possible claims that may arise in a project. The models also predict the expected types of relationship between the owner and the contractor based on their behavioral and technical decisions during the bidding phase of the project. The framework is implemented using actual data from international projects in the Middle East and Egypt (projects owned by either public or private local organizations who hired international prime contractors to deliver the projects). Literature review, interviews with pertinent experts in the Middle East, and lessons learned from several international construction projects in Egypt determined the input decision variables of the CIPM. The ANNs training, which has been implemented in a spreadsheet environment, was optimized using genetic algorithm (GA). Different weights were assigned as variables to the different layers of each ANN and the total square error was used as the objective function to be minimized. Data was collected from thirty-two international construction projects in order to train and test the ANNs of the CIPM, which predicted cost overruns, schedule delays, and relationships between contracting parties. A genetic optimization backward analysis technique was then applied to develop the Decision Awareness Model (DAM). The DAM combined the three artificial neural networks of the CIPM to assist project owners in setting optimum values for their behavioral and technical decision variables. It implements an intelligent user-friendly input interface which helps project owners in visualizing the impact of their decisions on the project's total cost, original duration, and expected owner-contractor relationship. The framework presents a unique and transparent hybrid genetic algorithm-ANNs training and testing method. It has been implemented in a spreadsheet environment using MS Excel$^{(R)}$ and EVOLVERTM V.5.5. It provides projects' owners of a decision-support tool that raises their awareness regarding their pre-bid decisions for a construction project.
영남지방의 보리 보리줄무늬병 분포 및 발생실태를 조사파악하여 보다 효과적인 방제 대책 수립과 저항성 품종 육성 및 재배법개선을 위한 참고자료로 이용하고자 1982년 5월에 경남북 19개 군에서 228개 필지의 농가포장을 대상으로 하여 지역별 품종별 토양환경 및 재배조건별로 구분하며 이병경율을 조사 분석 하였던바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 영남지역의 보리 줄무늬병 발생실태를 지역별로 보면 경북지역$(6.9\%)$보다 경남지역$(13.7\%)$의 발병율이 높았으며 특히 함안, 미량, 월성, 의창등지에서 발병율이 높은 경향이었다. 2. 보리 품종별로는 밀양 6호는 거의 발병되지 않았으나 올보리 오월보리 등의 이병경율이 높은 경향이었다. 3. 토양조건별로는 배수가 불량할수록 이병경율이 높았으며 유효수분함량이 높은 토양$(27.5\%)$나 식토양 및 식토$(15.0\%)$에서 발병이 심한 편이었고 부분적으로 과습하기 쉬운 곡간지의 보리 재배포장$(18.8\%)$이 평야지$(9.5\%)$ 포장보다 심하였으며 포장이 과습 할수 록 이병경율이 높았다. 4. 재배조건별로는 파종기가 빠를수록 발병율이 낮았으며 질소 시비수준별로는 보비 조건보다 다비 및 소비 조건에서 발병이 심한 경향이었다.
최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
To determine the optimum sowing date and nursery period in Alisma piantago in the southern area of Korea, Alisma plantago local cultivar was grown under three different sowing dates and nursery periods. The plant height, leaf width and leaf length at the area sown on the seedbed in June 30 and conducted the growing seedling in 30 days is 12.1cm, 2.5cm and 3.1cm respectively and it shows tess decrease than that of plant height, leaf width and leaf length with 12.3cm, 2.6cm and 3.2cm respectively which was sown on the seedbed in June 20 and carried out the growing seedling in 30 days, and it also shows less decrease than that of plant height, leaf width and leaf length with 15.2cm, 3.1cm and 5.2cm respectively at the area sown on the seedbed in July 10 and condected the growing seedling in the same date. The stem length, number of stems and diameter of root at the area sown on the seedbed in June 30 and conducted the growing seedling in 30 days is 31cm, 11 and 3.7cm respectively and it shows more increase than that of stem length, number of stem and diameter of and on the other hand shows tess decrease than that of stem length, number of stems and diameter of root with 30cm, 10cm, 35cm respectively which was sown on the seedbed in 30 days, and on the other hand shows less decrease than that of stem length, number of stems and diameter of root with 32cm,13cm,3.9cm respectively at the area sown on the seedbed in July 10 and conducted the growing seedling in the same date, The fresh yield of roots at the area sown on the seedbed in June 30 and conducted the growing seedling in 30 days is 431.4Kg/10a and it shows more increase of 26.9Kg than that of fresh yield of root with 410.59g110a which was sown on the seedbed in lune 20an4 carried out the growing seedling in 30 days, and it also shows more increase of 7Kg than that of fresh yield of root with 430.4Kg/10a at the area sown on the seedbed in July 10 and conducted the growing seedling in the same date. The dry yield of roots at the area on the seedbed in June 30 and conducted the growing seedling in 30 days is 351.9Kg110a which was sown on the seedbed in June 20 and carried out the growing seedling in 30 days, and it also shows more increase of 16.4Kg than that of dry yield of root with 335.4Kg110a at the area sown on the seedbed in July 10 and conducted the growing seedling in the same date. Therefore, the seedling period of proper seedbed for high yield bumper crop of Alisma plantago for exporting to Japan is June 30 and the number of days for seedling is 30 days.
슬러지 발생량은 정수처리공정에서 부터 슬러지 농축 및 탈수에 이르는 과정을 최적화하므로써 감량화할 수 있다. 본 논문에서는 탈수 및 건조기법에 의하여 정수처리공정에서 발생하는 슬러지의 함수율을 낮추어 슬러지 발생량을 줄이는 방법에 대하여 연구하였다. 탈수효율향상을 위한 polymer 투입량 및 교반조건등을 최적화하고, 온도에 따른 슬러지의 중량변화에 대하여 관찰하였다. 탈수효율은 polymer의 종류보다 교반강도에 의한 영향이 크고, pH의 영향도 큰 것으로 나타났다. 최적 polymer 주입농도는 1.5mg-polymer/g-TSS이었고, pH가 약산성이나 약알카리성 조건에서 탈수효율이 양호한 것으로 나타났다. 교반강도는 낮을수록(10,000ses-1이하) 효율이 향상되었고, 속도구배(G)보다 GT값이 중요한 영향인자인 것으로 나타났다. 자유수의 건조는 $100^{\circ}C$ 전후, 화학적 결함수는 $300^{\circ}C$ 근방에서 증발하며, 유기물질은 약 $300-600^{\circ}C$ 구간에서 산화되어 증발하는 것으로 나타났다. 취수원 수질에 따라 강열감량은 약 15-40%로 나타났으며, 화학적 결합수에 의한 감량이 약 10-20%, 유기물질에 의한 감량이 약 4-20%인 것으로 나타났다.
천연 골재자원의 고갈로 인해 송배전관로 되메움재의 대체골재로서 재생 순환골재 이용에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 순환골재를 송매전관로 메움재로 적용하기 위해서는 물리적, 열적 특성 규명이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 송배전관보 되메움재로 활용하기 위한 폐콘크리트 순환골재의 적용성을 평가하였다. 각 지역에서 채취한 순환골재와 대조군인 일반 강모래를 대상으로 실내다짐시험을 수행한 후, 비정상 열선법과 비정상 탐침법을 이용하여 열저항을 측정하였다. 저함수비 구간에서 비정상 탐침법을 이용한 열저항 측정값은 탐침관입에 따른 시료교란 효과로 인해 비정상 열선법보다 상대적으로 크게 측정되었다. 전체 순환골재의 열저항 측정 결과, 대조군인 강모래와 유사하게 함수비 증가에 따른 열저항의 감소를 보였다. 또한, 기존 열전도도(열저항) 예측 모델에 의한 열저항 예측값과 순환골재의 측정 결과를 비교하였으며, 순환골재에 열저항 예측에 적합한 예측식을 제안하였다. 본 연구결과를 바탕으로 재생 순환골재를 송배전판로 되메움재로 활용 가능함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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