본 연구는 악취 제거용 반응조를 제작한 후, 현장 시험을 통해 마그네시아(MgO)를 이용하여 돈분 폐수에서 발생하는 악취를 최대한 저감하기 위한 최적 조건을 얻고자 하였다. 이를 위해 마그네시아의 충진양, 돈분 폐수의 주입량, 폭기 방식, 폭기양, 폭기 시간이 고려되었다. 현장 시험은 돈분 폐수 저장소를 갖추고 있는 청운 가축농장에서 실시하였다. 돈분 폐수(500 kg) 무게 대비 마그네시아의의 첨가량을 증가시킬수록 암모니아와 황화수소의 발생량은 점차적으로 감소하는 경향을 보였다. 현장시험 결과, 반응조에 마그네시아를 0.8% 첨가하여 2일 동안의 폭기 시 돈분 폐수 중의 암모니아(NH3)는 65%, 황화수소(H2S)는 77% 감소하였다. 반응조 안의 돈분 폐수의 초기 pH는 8.2이었고 마그네시아를 0.8%까지 넣었을 때의 pH는 9.2를 나타내었다. 이러한 경향으로 비추어 볼 때, 마그네시아가 돈분 폐수 내의 pH를 점차적으로 상승시켜 약알칼리 상태로 만든다는 것을 알 수 있었다. pH가 증가함에 따라 폐수 내에 존재하는 암모니아 가스의 일부분은 공기 중으로 기화되고, 나머지 일부는 용해되어 있는 마그네슘이온, 인산이온과 화학결합한 후 침전되어 제거된다. 기존에 가축 농가의 대부분은 돈분 폐수의 악취를 제거하여 퇴비로 만들기 위해서 미생물을 활용한 6개월간의 폭기 과정을 거쳐야 했다. 대조적으로 미생물 활동에 영향이 없는 화학적 반응을 통해서 2일 내에 돈분 폐수로부터 악취를 저감할 수 있는 효과를 현 연구를 통해 입증하였다.
우리나라는 기상관측 이래 연평균 강수량과 변동성은 점진적으로 증가하는 추세이고, 지역 간 편차가 크다. 또한, 최근의 이상기후로 인하여 재해에 대한 위험도가 증가되고 있는 실정이다. 풍수해의 피해는 주로 하천주변에서 발생하기 때문에 하천기본계획을 수립하기 위해서는 우선적으로 적정한 설계빈도를 결정하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 설계빈도 결정에 대한 기존 방법론을 분석하여 문제점 및 개선 방향에 대해 제시하였다. 충청남도에 위치한 지방하천 중 자료구축이 가능한 하천인 413개소를 대상으로, 7개의 평가인자(유역면적, 형상계수, 하도경사, 수계차수, 배수영향 구간, 이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)를 선정하고, 베이지안 추론을 통해 가중치를 산정하였다. 그 결과, 이상강우 발생빈도 및 시가화 침수면적의 가중치가 각각 18로 가장 크게 산정되어, 하천 설계빈도 결정에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 통해 설계 빈도를 추정한 결과, 기수립 설계빈도보다 본 연구에서 추정된 설계빈도가 증가하는 하천은 255개이고 감소하는 하천은 158개로 나타났다.
치과용 임플란트 재료로 주로 사용되는 지르코니아 및 티타늄 합금은 생체불활성 특징으로 인하여 골유착 및 골형성 능력이 떨어진다. 이러한 문제를 쉽고 간단하게 해결하기 위한 방법으로는 생체활성 물질을 표면에 코팅하여 생체 활성을 높이는 방법이 있다. 본 연구에서는 우수한 골결합 능력을 가진 실리케이트계 세라믹인 아커마나이트(Ca2MgSi2O7)를 고상반응법으로 합성하고, SBF 용액 내 침적실험을 통하여 합성 아커마나이트 분말의 생체활성을 분석하였다. 고상반응 출발원료로는 탄산칼슘(CaCO3), 탄산마그네슘(MgCO3), 이산화규소(SiO2) 분말을 사용하였다. 분말을 혼합 및 건조한 후, 가압 성형하여 디스크 형태로 만든 후, 고상반응 온도를 변화시키며 아커마나이트 상의 합성을 유도하였다. 합성된 아커마나이트 펠릿의 용해 및 생체활성 분석을 위하여 SBF 용액 내 침적 시키고, 침적시간에 따라 아커마나이트의 표면 용해 및 하이드록시아파타이트 석출을 분석하였다. 합성반응 온도가 높아질수록 아커마나이트 상이 뚜렷하게 나타난 반면에, SBF 용액 내 용해는 천천히 진행되었다. 합성된 아커마나이트 분말의 생체활성도는 대체적으로 우수하였으나, 그 중에서도 1100℃에서 고상반응 하여 합성한 분말에서 적절한 용해 및 하이드록시아파타이트 입자의 석출이 잘 일어나는 것으로 분석되었다.
태양광발전시스템의 운영에 따른 손실은 설치 환경 뿐 만 아니라 운영 및 관리 방법에도 크게 영향을 받는다. 태양광발전시스템은 세계적으로 다양한 기후 조건에서 설치되고 있기 때문에 설치 위치의 특성에 맞는 운영 및 유지보수 기술이 필요하다. 기존의 태양광 발전효율과 관련된 연구에서 고온, 먼지 축적, 강수량, 습도, 풍속 등 환경 요인별로 단기적인 손실에 대한 영향의 정량화는 활발히 이루어진 반면 장기적인 운영 관점에서의 전반적인 영향에 대한 분석은 제한적이다. 본 연구에서는 태양광 발전의 전력 흐름에 따른 손실 분류체계를 재분류하고 주요 손실요인에 대한 장기 운영에 따른 종합 효율 모델을 도출하였다. 기후 조건이 구분되는 각 지역에 대한 사례조사를 통하여 발전량 손실을 추정함으로써 효율 개선 잠재량을 분석하였다. 분석 결과, 오염 손실 개선을 위한 연평균 잠재량은 도하는 26.9%, 데스벨리 7.2%, 서울 3.8%로 타나났다. 열화 손실은 누적 손실로 20년차에 6.6%로 나타났다. 온도 손실으로 인한 연평균 잠재량은 연평균 도하 2.9%, 데스벨리 1.9%, 서울 0.2%로 나타났다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
최근 대기환경에 대한 국민의 관심이 증대하고 있으며, 미세먼지 등으로 인하여 국민 건강이 위협 받고 있다. 또한 정부는 대기오염물질에 대한 모니터링을 확대하고, 환경기준을 강화하는 등 대기질 개선을 위한 노력을 지속하고 있다. 한반도 지역에 따라 대기질이 상이하기 때문에 원인 파악과 영향요인 탐색이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 충남권에 위치한 도시의 대기환경과 지역적 차이를 탐색하였다. 연구방법으로 충남 3개 도시의 대기질 현황을 확인하고, 기온, 풍속, 강수, 계절 등의 기상조건과 SO2, NO2, CO, PM10, PM2.5, O3 등의 대기오염물질과 입자상 물질에 포함된 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As, Mn, Fe, Al, Ca, Mg 등의 중금속 성분을 대상으로 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 PM10 농도의 경우, 천안은 Mn(0.4884), 당진은 CO(0.3329), 서산은 Mg(0.5691) 농도에 의한 기여도가 높았다. PM2.5의 경우, 천안 NO2(0.4759), 당진 CO(0.4128), 서산 NO2(0.3715)에 의한 영향이 크게 나타났다. 종합하면 대기질 측면에서 충남 지역별 영향요인이 상이하고, 기여도에 분명한 차이가 존재함으로 이를 고려한 정부의 지역별 대기질 관리가 요구 된다고 판단된다.
홍수예보에 활용하기 위해 강우레이더의 시공간적 관측 장점을 살려 지상강우량과 정합성 높은 QPE 추정을 위한 지형적, 수문학적 관측 환경의 한계를 극복하기 위한 방법에 대한 연구와 이러한 한계 조건으로 인해 집중호우 관측의 정량적 불확실도를 홍수해석 측면에서 규명하여야 한다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 비슬산(BSL), 소백산(SBS), 가리산(GRS), 모후산(MHS), 서대산(SDS) 강우레이더 각각에 대하여 2016년 22개 주요 호우사상을 분석하여 관측 거리와 고도에 따른 관측의 불확실도를 정량화하고 오차지도를 유도하였다. 분석결과 강우레이더 평균적으로 100 km까지는 대략 10% 이하, 150 km 이상에서는 30%를 초과하는 것으로 나타났다. 고도에 대한 오차는 레이더 운영 고도각 평균을 기준으로 2번째 고도각까지는 대략 10% 이하, 3번째 이상에서는 20%, 4번째 고도각 이상에서는 50% 초과하는 것으로 나타났다.
콩 저장 단백질의 대부분은 globulin이며, 이중 7S와 11S가 70% 이상을 차지한다. 따라서 콩 단백질의 조성개량을 위해서는 11S/7S 비율 조정이 우선되는데, 본 연구에서는 몇가지 콩 품종을 사용하여 7S와 11S를 분리 확인하고, 이들 분획 단백질을 이용한 두부제조시험을 실시하였다. 7S와11S는 콩 분말을 탈지한 후 pH를 조정하고 원심분리를 이용함으로써 분획할 수 있었고, 전기영동상(SDS-PAGE)에서 이를 확인할 수 있었다. 공시계통들의 11S/7S 비율은 1.29∼1.38을 나타내어 계통간 차이가 없었다. 한편 콩 종실 단백질을 7S와 11S로 분획한 후 7S와 11S를 비율별로 혼합하여 두부를 제조하고 물성을 측정한 결과 11S량이 많아질수록 두부의 경도, 탄력성, 응집성 등이 높게 나타난다. 따라서 11S와 7S의 비율을 조정함으로써 여러가지 용도에 알맞는 식품개발이 가능하리라 판단된다.
서로 다른 몰비의 Cu-Mn 혼합산화물을 공침법으로 제조하여 $30^{\circ}C$에서 CO 산화반응을 수행하였다. 제조된 촉매는 CO 산화반응에서 반응 활성과 연관시키기 위하여 XRD, $N_2$ 흡착 및 탈착, XPS, $H_2-TPR$ 등의 특성분석을 수행하였다. 제조된 촉매의 질소흡착 등온곡선은 4형태로 7-20 nm크기의 세공이 존재하며, Mn의 함량이 증가함에 따라 BET 표면적은 17에서 $205m^2{\cdot}g^{-1}$ 으로 증가하였다. XPS 분석으로 Cu-Mn 혼합산화물 상의 Cu는 주성분이 2+의 산화상태임을 확인하였고, Mn은 +3과 +4의 산화 상태를 나타냈다. Cu-Mn 촉매의 함량 및 비율에 따른 최적 활성을 실험 조사한 결과, $30^{\circ}C$의 반응온도에서 Cu/(Cu+Mn)의 몰비가 0.5일 때 가장 좋은 활성을 나타냈으며, 이를 기준으로 화산형 형태의 반응 곡선을 나타냈다. 수분 존재하의 CO 산화반응은 활성점에 수분과 CO의 경쟁흡착으로 촉매의 활성을 감소시켰으며 최종적으로는 활성금속 성분과 하이드록실 그룹을 형성하였기 때문이다.
최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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