이 연구에서는 하구역내 간석지 퇴적물의 주상시료로부터 얻어진 대자율의 변화가 지니는 의미를 기후변화와의 연관성을 통해 설명하고자 하였다. 이를 위하여 간석지 퇴적물을 대상으로 OSL연대와 대자율 자료를 구축하였고, 다양한 기후변화자료들과 비교하였다. 홀로세 중기 이후 하구역 간석지 퇴적물의 대자율은 과거 강수량의 변화와 하천 유량의 변화를 지시하는 것으로 판단된다. 대자율이 높게 나타나는 시기는 시베리아기단이 약화되고 아시안 여름몬순이 강화되는 시기로, 강수량과 하천유량이 증가하여 하구역으로 하천퇴적물의 유입이 늘어난 것으로 판단된다. 한편 홀로세 전기에서 중기의 대자율 자료는 기후변화 자료와 큰 연관성을 보이지 않는데, 이는 해수면 상승에 따른 해안 퇴적물의 대량 유입과 이후 홀로세 중기동안 이루어졌을 것으로 판단되는 토양화 습지화작용에 의해 대자율이 많은 영향을 받았기 때문이라고 판단된다. 이 연구는 비교적 손쉽게 측정할 수 있는 대자율의 장점과 광범위하게 분포하는 서해안 하구역 간석지의 장점을 연결시켜 서해안의 고환경 복원을 명료하게 하는데 도움이 될 것이다.
콘크리트 구조물은 경제적이고 내구적인 구조물이지만 철근부식에 따라 성능이 내구적, 구조적 저하하게 된다. 최근들어 내구성설계가 도입되고 있는데, 콘크리트 구조물의 내구수명은 해수에 같이 노출되더라도, 국부적인 노출환경과 설계방법에 따라 다르게 평가된다. 본 연구는 3.5년~4.5년 해수에 노출된 4개의 RC 교각을 대상으로 실태조사를 수행하여 25개의 콘크리트 코어를 채취하였으며, 전염화물을 평가하여 표면염화물량 및 겉보기 확산계수를 도출하였다. Fick's $2^{nd}$ Law를 기본으로 한 결정론적 방법과 임계확률을 고려한 확률론적인 방법을 수행하여 내구수명을 각각 평가하고 분석하였다. 확률론적인 방법은 보수적으로 평가되었으며, 같은 구조물이라 하더라도 간만대 및 40.0 m 이상의 비말대에서는 비교적 낮은 내구수명이 평가되었다. 본 연구에서는 코어채취높이에 따른 염화물 거동 분석과 내구성 설계방법의 현시점에서의 한계성이 분석되었다.
Universal Soil Loss Equation (USLE) is to estimate potential soil loss and has benefit in use with its simplicity. The equation is composed of five factors, one of the factors is the slope length and steepness factor (LS factor) that is for topographic property of fields to estimate potential soil loss. Since the USLE was developed, many equations to compute LS was suggested with field measurement. Nowadays the factor is often computed in GIS software with digital elevation model, however it was reported that the factor is very sensitive to the resolution of digital elevation model. In addition, the digital elevation model of high resolution less than 3 meter is required in small field application, however these inputs are not associate with the empirical models' backgrounds since the empirical models were derived in 22.1 meter field measurements. In the study, four equation to compute LS factor and two approaches to determine slope length and steepness were examined, and correction factor was suggested to provide reasonable precision in LS estimations. The correction factor is computed with field area and cell size of digital elevation model, thus the correction factor can be adapted in any USLE-based models using LS factor at field level.
In a previous study, the feasibility of four materials (bentonite, steelmaking slag, lime and organic compost) to induce soil aggregate formation was assessed and the mixtures of organic compost and lime were chosen as most effective amendments in terms of cost benefit. This work is a subsequent study to evaluate the effectiveness of those amendments in reducing soil loss in $15^{\circ}$ sloped agricultural area by using rainfall simulation test. Three different soils were treated with two conditions of organic compost/lime mixtures (2% + 2%, 3% + 1%, w/w). In the amended soils, soil fertility was increased due to the increase of CEC, T-N, and T-P. During the rainfall simulation, suspended solid in run-off water from amended soil were reduced by 43% ~ 78%. When the content of organic compost was higher than that of lime, reduction of soil loss was also increased by 67% ~ 78%. Sediment discharge was also decreased by 72% ~ 96% in the amended soil. Similar to the suspended solid analysis, higher organic compost content led to more reduction of soil discharging, which implies organic compost is more effective than lime in reducing soil loss. The overall result suggests that the mixtures of organic compost and lime could be used as amendment materials to reduce soil loss in sloped farmland.
Algal bloom is an important issue in maintaining the safety of the drinking water supply system. Fast detection and classification of algae images are essential for the management of algal blooms. Conventional visual identification using a microscope is a labor-intensive and time-consuming method that often requires several hours to several days in order to obtain analysis results from field water samples. In recent decades, various deep learning algorithms have been developed and widely used in object detection studies. YOLO is a state-of-the-art deep learning algorithm. In this study the third version of the YOLO algorithm, namely, YOLOv3, was used to develop an algae image detection model. YOLOv3 is one of the most representative one-stage object detection algorithms with faster inference time, which is an important benefit of YOLO. A total of 1,114 algae images for 30 genera collected by microscope were used to develop the YOLOv3 algae image detection model. The algae images were divided into four groups with five, 10, 20, and 30 genera for training and testing the model. The mean average precision (mAP) was 81, 70, 52, and 41 for data sets with five, 10, 20, and 30 genera, respectively. The precision was higher than 0.8 for all four image groups. These results show the practical applicability of the deep learning algorithm, YOLOv3, for algae image detection.
In order to accommodate the increase in urban population due to government-led national planning and economic growth, many buildings such as houses and business building were supplied. Although the building law was revised and managed to manage the supplied buildings, for the sake of economic benefit, there have been buildings that are enlarged or reconstructed without declaring building permits. In order to manage these buildings, on-site surveys were conducted. but it has many personnel consumption. To solve this problem, a method of using a satellite image and a manned aircraft is utilized, but it is diseconomical and a renewal cycle is long. In addition, it is not utilized to the height, and although it is judged by the shading of the building, it has limitations that it must be calculated individually. In this study, height of the building was calculated by using the unmanned aerial vehicle with low personnel consumption, and the accuracy was verified by comparison with the building register and measured value. In this study, spatial information was constructed using a fast unmanned aerial vehicle with low manpower consumption and the building height was calculated based on this. The accuracy by comparing the calculated building height with the building register and the actual measurement.
The purpose of this study is to develop a business model that efficiently converts diesel power generation systems to renewable energy microgrids (MG) in large-scale islands. Most of the previous studies on the conversion of renewable energy MG in islands had limitations dealing with efficiency from the perspective of suppliers. However, the microgrid has the characteristic of getting benefits through the interaction between the consumer and the supplier. In addition, the efficient MG business model from the perspective of new institutional economics is a structure in which consumers and suppliers jointly participate. Therefore, this study assumed that the MG business model in which the supplier's MG and the consumer's community solar participated would benefit all participants, and verified the assumptions using domestic island data. In terms of supplier investment, the cost of power supply (LCOE) of assumed model was calculated to be 14.0% lower than that of the diesel model and 3.7% lower than that of the supplier-only MG model. From the perspective of consumer investment, electricity bills are expected to be reduced by more than 200,000 won per household per year through self-generation of solar power. Social benefits are expected to reduce external environmental costs. The CO2 emissions of the assumed model were calculated to be 39.5% lower than the diesel model and 1.5% lower than the supplier-only MG model. Therefore, the MG business model with consumer participation proposed in this study is expected to be an efficient alternative to renewable energy MG conversion in domestic islands, and is meaningful as an energy plan that improves the benefits of local residents.
본 연구의 목적은 비시장재화인 철새도래지 을숙도의 가치를 추정하는 것이다. 을숙도는 전 세계적인 생태관광 명소가 되었다. 그리고 을숙도의 환경 복원 작업은 막대한 비용이 소요되고 있다. 일반적으로 정책 판단에 의한 비용 투입은 편익이 사회적 비용을 초과할 때 정당할 수 있다. 을숙도는 문화관광과 같은 외부효과가 있으나, 이를 시장가치로 추정하는 것은 매우 어렵다. 본 연구에서는 단일양분형 가상가치평가법(Contingent Valuation Methods)을 이용하여 을숙도의 가치를 추정하고자 한다. 분석결과에 의하면, log-narmal 모형의 평균 지불의사액(Willingness to Pay : WTP)과 절단된 평균 WTP는 각각 5,240원, 3,374원이며, log-logistic 모형의 평균지불의사액과 절단된 평균 WTP는 각각 5,888원, 3,232원으로 추정되었다. log-narmal 모형의 절단된 평균 WTP에 기초한 연간 총편익 가치는 3,870백만원이며, Log-logistic 모형의 경우는 4,040백만원이다. 본 연구의 결과는 공공재 가치의 중요성을 인식하는 정책 입안자 및 개발자에게 유용한 가이드를 제공할 것이다.
Ravanshadnia, Hamidreza;Shakib, Hamzeh;Ansari, Mokhtar;Safiey, Amir
Earthquakes and Structures
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제22권6호
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pp.561-570
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2022
It is of great importance to be able to evaluate different structural systems not only based on their seismic performance but also considering their lifetime service costs. Many structural systems exist that can meet the engineering requirements for different performance levels; therefore, these systems shall be selected based on their economic costs over time. In this paper, two structural systems, including special steel moment-resisting and the ordinary concentric braced frames, are considered, which are designed to meet the three performance levels: Immediate Occupancy (IO), Life Safety (LS), Collapse Prevention (CP). The seismic behavior of these two systems is studied under three strong ground motions (i.e., Tabas, Bam, Kajour earthquake records) using the Perform3D package, and the incurred damages to the studied systems are examined at two hazard levels. Economic analyses were performed to determine the most economical structural system to meet the specified performance level requirements, considering the initial cost and costs associated with damages of an earthquake that occurred during their lifetime. In essence, the economic lifetime study results show that the special moment-resisting frames at IO and LS performance levels are at least 20% more economical than braced frames. The result of the study for these building systems with different heights designed for different performance levels also shows it is more economical from the perspective of long-term ownership of the property to design for higher performance levels even though the initial construction cost is higher.
Purpose: This study aimed to investigate the association between steamed food intake and risk of metabolic syndrome (MetS) in Korean females. Methods: Using Ansan/Ansung data of Korean Genome and Epidemiology Study, general characteristics, nutritional intake and biochemical and anthropometric markers of a total of 4,056 females aged 40 to 69 years were analyzed. MetS was defined following National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III with some minor modifications. Logistic regression models were established to present the association between steamed food intake and the risk of MetS. Levels of food and nutrient intake by the frequency of steamed food intake and MetS phenotype were analyzed using general linear models. Results: A total of 38.4% of females had MetS. Among them, 24.9% of females with MetS had steamed food more than 1-3 times per week, which reduced the risk for MetS by about 25% (95% confidence interval [CI], 0.650-0.865). However, such association was not evident when various lifestyle factors were considered in statistical models. In rural residents, the benefit of having more steamed food was observed (adjusted odds ratio: 0.747; 95% CI, 0.583-0.958). The frequency of steamed food intake was associated with various food and nutritional intakes. However, trends in those did not differ by MetS phenotype. Conclusion: Having steamed food more than 1-3 times per week may reduce the risk of MetS compared to those who had less steamed food in Korean females. This protective effect of steamed food intake may differ by lifestyle and environmental factors. Although a clear difference in food and nutritional intake was not observed in this study, steaming could be an effective cooking method for a healthy diet for disease prevention and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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