Nowadays, the challenges of ensuring good water quality and quantity of river are becoming more important for human society, but there has been troublesome for purifying river water. In this study, we performed the fundamental study of a river water treatment system using riverside soil and eco-friendly optimal media for improving river water quality and can also treat a large amount of river water. As the results of the physical and chemical characterization of the two different soils (Kyungan and Chungrang, The Republic of Korea), which were collected from real stream sides in the Han River basin, and five kinds of media (zeolite, perlite, steel slag, woodchip and mulch), both soils were all classified as a sand, and effective size ($D_{10}$) and uniformity coefficient (U) of the soil were about 0.2 mm and 4 or so, respectively. Through the batch and column experiments with the soil and eco-friendly media, zeolite and mulch were found to be efficient for decreasing nitrogen. In addition, steel slag was especially superior to the other media for phosphorus removal. From soil reforming tests volume ratios were 2.8, 1, and 1 of Kyungan soil, zeolite, and steel slag hydraulic conductivity of mixed soil was increased $1.30{\times}10^{-2}$ from $2.85{\times}10^{-3}$ of Kyungan soil, and the removal efficiencies of nitrogen and phosphorus were also improved. These results show that reforming of the soil enhanced the purification of a large amount of water, and zeolite, mulch, and steel slag might be facilitated as proper functional media.
Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.
This study investigated the contaminant loading and characteristics of particle size distributions(PSDs) in the rainfall runoff from two different sources, the pavement road and the ancillary parking lot, and then evaluated four different types of filter media(i.e., EPP, EPS, Zeolite, and Perlite) to treat runoff water. The results showed that runoff from the pavement road contains 5.6 and 20 times higher SS and Pb concentrations, respectively, than that from the parking lot. The particles smaller than $100{\mu}m$ occupied 89.8 % of runoff from the pavement road and 81.4 % of that from the parking lot by volume. The effect of the hydraulic loading, at 950 m/day filtering linar velocity and 40 cm head loss, was largest for Zeolite, followed by Perlite, EPS, and EPP. The return period of tested media calculated by the regression equation for head loss indicated that EPP has the longest life time. The average SS removal rate was similar for all media at between 84.9 % and 89 %, while the effect of various filter column heights was different, showing minimal for EPP and maximum for EPS. All filter media tested demonstrated over 95 % of SS treatment efficiency for the particles bigger than $100{\mu}m$, while for the ones smaller than $100{\mu}m$ the efficiency was in order of EPP(82.4%) > Perlite(76.1 %) > EPS(66.2 %) > Zeolite(65.2 %). The results in conclusion implies that EPP is most effective filter media for the highly contaminated fine particles from road runoff.
현재 국내에서 농가에 보급되는 플러그 묘중 가지과 작물의 토마토와 박과작물의 오이, 참외, 수박은 평균 70% 이상이 연작에 의한 토양전염성 병해를 회피할 목적 등으로 접목육묘를 한다. 접목작업 후 대목 또는 접수용으로 사용된 상토의 일부는는 전량 폐기되는데 이를 재사용하려는 시도가 일부 육묘장에서 이루어지고 있으나 대목용으로 사용되었던 상토는 병발생 위험성은 물론 물리성과 화학성이 신규상토와 달라 육묘 관리에 많은 문제점이 상존하고 있다. 따라서, 본 연구는 시판용 상토(NPM)와 과채류 대목용으로 1회 사용한 후에 재사용을 위해 증기 소독된 상토(UPM)의 이화학적 특성과 이들 상토가 과채류 묘소질에 미치는 영향을 조사하여 플러그 상토의 재활용을 위한 기초자료를 얻고자 수행하였다. 토양삼상계를 이용하여 고상용적, 기상용적, 입자밀도, 공극율, 용적밀도 등 상토의 물리적 특성을 조사하였고, 화학적 특성은 토양분석기를 이용하여 $NO_3$-N, $P_2O_5$, K, Mg, Ca, $SiO_2$, CEC, 유기물 함량 등을 조사하였다. 상토의 이화학적 특성을 비교한 결과 UPM이 NPM보다 공극율은 25%, 보수력은 15% 정도 낮았으나, 용적 및 입자밀도는 2배 이상 높아 단위 용적당 상토무게도 2.5배 무거운 것으로 나타났으며, pH와 EC는 유의적 차이를 보이지 않았으나, 양이온치환능력은 재사용 상토가 40% 정도 낮았다. 오이와 토마토 재배 결과 신규 상토에 비해 재사용 상토의 무기이온의 흡수능력과 묘소질이 전반적으로 불량하여 육묘상토의 재활용을 위해서는 재사용 상토의 물리성을 개선하기 위한 조치가 필요하다고 판단되었다.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
Objectives: To develop domestic charcoal tubes with good adsorption capacity, breakthrough experiments were performed on four types of activated charcoal. Materials: The adsorption capacity and the adsorption rate were determined using a modified Wheeler equation after the breakthrough experiment. For four types of charcoal (J, K, S and SKC Inc. 226-01), 100 mg were used in the breakthrough experiment. The test was done on benzene, toluene, n-hexane, and acetone in a dynamic chamber. Results: K charcoal had the greatest surface area and the highest micropore volume. J charcoal had a similar surface area and micropore volume to SKC charcoal. S charcoal had the lowest surface area and micropore volume. J charcoal had the highest adsorption capacity at 101, 252 and 609 ppm of benzene. The gap in benzene adsorption capacity among the types of charcoal was the least at 609 ppm and the greatest at 101 ppm. J charcoal showed the highest adsorption capacity at 54, 106, 228 and 508 ppm of toluene. J charcoal and SKC charcoal had a similar adsorption capacity for acetone. J charcoal had the highest adsorption capacity for n-hexane. In the experiment featuring 10% breakthrough volume, 10% breakthrough occurred at 18 liters at $2065.9mg/m^3$ for J charcoal and at 20 liters at $1771.2mg/m^3$ for K charcoal. It was difficult to judge adsorption capacity by surface area and micropore volume of charcoal. J charcoal, which was similar to SKC charcoal in surface area and micropore volume, showed good adsorption capacity at common workplace concentrations. Conclusions: The adsorption capacity of J and K charcoal was superior compared with SKC charcoal. J and K charcoal can be considered appropriate for use as sampling media based on this result.
The advantage of simultaneous nitrification and denitrification (SND) is to reduce requirement of oxygen as well as tank volume. The fludized media was used in the oxic (aerobic) tank of Membrane-BNR to enhance the efficiency of SND. Nowadays, the interest of applying membrane to the wastewater treatment plant has been increased, which is proved by a lot of research published about the MBR. The Membrane-BNR, consisted of total 5 reactors might be called the compact process by using the fludized media and having short HRT of 6.5 hr. It could attain the further removal of not only the organics but also nutrients such as T-N and T-P. The mode A and B were identified with or without the step feed of influent. The mode A was classified with 3 modes according to the different DO concentration in the fludized media aerobic reactor, and the mode B with step feed was operated with the optimum DO condition. The step-feed was capable of improving TN removal efficiency under the domestic wastewater with the low ratio C/N. On the other hand, the efficiency of SND with the 1.0~1.5 mg/L DO in the oxic media tank was better than the one with below 1.0 mg/L, on which the nitrification did not happen enough, and with above 3.5 mg/L, on which the reduction of anoxic area in the tank happened. It means that the profitable nitrification should be performed prior to the denitrification step. The removal efficiency of nitrogen by SND was about 20% among of total denitrified nitrogen. And some organic carbon consumed could be reduced by the endogeneous denitrification.
연료전지의 성능에 가장 큰 영향을 주는 요소 중에 하나가 가스확산층과 촉매층에서 물의 거동이다. 따라서 가스확산층의 특성에 따른 유체의 거동의 변화를 이해하는 것은 연료전지의 성능개선과 가스확산층의 설계를 위한 필수적인 요소이다. 이 연구에서는 가스확산층의 설계요소인 기공도, 굴곡도와 유효확산계수를 수치적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 검증을 위하여 지름이 일정한 구형입자를 이용하여 기공도가 다른 다공체를 만들고 구형입자에 Bounceback 조건을 적용한 격자 볼쯔만법 유동해석을 수행하였다. 다공체 내의 유동효과를 나타내는 투과도는 다공체에 의한 압력강하와 평균유속으로 계산하고, 질량이 없는 입자의 평균 다공체 통과 거리로부터 계산한 굴곡도와 기공도를 이용하여 계산한 유효확산계수를 Neale의 이론식과 비교하여 정확하게 일치하는 것을 확인하였다. 이 방법은 실제 다공체의 이미지를 이용한 계산에도 수정없이 이용할 수 있어 연료전지의 성능향상과 설계를 위한 가스확산층의 특성분석에 활용될 수 있다.
이 연구의 목적은 이슈가 SNS를 통해 확산되는데 매체적 특성과 관계가 있는지 네트워크 분석을 통해 규명하는 것이다. 이를 위해 소셜 미디어를 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성을 기준으로 유형화하고, 트위터와 유튜브를 통해 확산되는 이슈의 확산성을 비교했다. 노드엑셀 프로그램을 통해 자료를 수집할 수 있는 트위터와 유튜브를 분석 대상으로 했는데 트위터는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 낮은 트위터는 '제한형'으로, 유튜브는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 높은 '소통 확산형'으로 분류했다. 제한형에서는 이슈 확산 네트워크가 방사형으로 나타났고, 소통 확산형에서는 거미줄형으로 나타났다. 유튜브에서 의견의 다양성이 높았고, 트위터에서 보다 이슈가 더 활발하게 공유되면서 확산된 것으로 나타났다. 결론적으로 상호작용성을 기준으로 소셜 미디어의 구조적인 특성에 따라 이슈의 확산 양상에 차이가 있다는 것을 규명했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 하겠다. 이용자들이 얼마나 쉽게 메시지를 공유하고, 댓글을 달면서 상호작용할 수 있는지가 플랫폼으로서 SNS의 활성화에 영향을 미친 것을 밝혔다. 정부와 기업, 소비자들은 이와 같은 트위터와 유튜브의 특성을 파악하고, 커뮤니케이션 채널로서 SNS를 어떻게 활용해야 할지 고려해야 할 것이다.
실감형 360도 미디어는 기존 영상보다 고품질, 초대용량으로 영상의 크기가 크며, 다양한 렌더링 방식을 사용하여 기존방식으로 이미지 처리할 경우 영상인식 속도가 느려지는 문제가 있다. 또한, 실감형 360도 미디어의 특성상 특정 장소에서 카메라를 고정시켜 한 장면만 촬영하는 경우가 대부분이기 때문에, 모든 영상에서 특징정보를 추출할 필요가 없다. 본 논문에서는 실감형 360 미디어의 프레임 추출과정, 프레임 다운사이징, 구형 형태의 렌더링 과정을 거치고, 렌더링 과정에서 영상을 16개 프레임으로 분할 캡처하여 캡처된 프레임에서 객체 정보가 많은 중앙 부분에서 픽셀당 RGB 벡터와 딥 러닝을 이용하여 객체를 추출한 뒤, 객체 특징정보를 이용하여 대표 프레임을 선정하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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