In this study, a hydrocyclone operated by centrifugal force was examined as a part of dredge system of lake sediments. It does not help dehydration of the sediments, but also enables the classification of fine particles in the stable and sanitary treatment. Several experiments were performed focusing on the separation efficiency under the condition of room temperature with virtual sediment samples and simulated particles. As a result of the experiment, it was found that the apex size of the cyclone greatly affected the cut diameter(d$_{50}$), and high density particles were separated more effectively.y.
각 나라마다 토양이 생성되는 환경이 다르고, 토양분류가 활용되는 목적이 다르기 때문에 세계적으로 다양한 토양분류체계가 발전되어 왔다. 1998년부터 국제적으로 통용되기 시작한 WRB 분류체계와 미국의 분류체계인 Soil Taxonomy는 그동안 국내에 잘 알려져 왔지만, 위의 두 체계와 분류기준을 달리하는 독일 분류체계인 Soil Systematics는 아직 잘 알려져 있지 않다. 본 논문에서 독일 분류체계의 구성과 분류기준을 소개하고자 한다. German Systematics는 6 단계 구조로 이루어져 있고, 상부에서 하위 순서로, soil divisions, soil classes, soil types, soil subtypes, soil varieties, soil subvarieties로 세분화된다. 독일 토양은 먼저 토양수분상태에 따라 4개의 soil divisions 중 하나로 분류되며, 이들은 육지토양, 반육지토양, 반습지/습지토양, 토탄토양이다. 육지토양은 다시 토양발달상태, 층위분화에 따라 13개의 soil classes로 분류되며, 예로 토양발달이 미약한 O/C-토양, 토양발달이 많이 진전되고 Ae-층을 갖는 Podsole (WRB 명명법: Podzols; U.S. Taxonomy: Spodosols)를 들 수 있다. 반육지토양은 지하수토양, 담수토양, 해수토양, 해변토양의 4개의 soil classes로, 반습지/습지토양은 반습지토양, 습지토양의 2개의 soil classes로, 토탄토양도 자연적, 인위적 토탄토양의 2개의 soil classes로 세분화된다. Soil classes는 U.S. Taxonomy의 orders와 비교될 수 있다. 육지토양의 soil classes는 다시 29개의 soil types로, 토양발달이 미약한 토양은 모재에 따라, 토양발달이 진전된 토양은 토양생성과정에 따라 분류된다. 반육지토양의 soil classes는 토양발달 정도에 따라 17개의 soil types로, 반습지/습지토양의 soil classes는 유기물함량에 따라 5개의 soil types로, 토탄토는 생성과정에 따라 5개의 soil types로 세분화된다. Soil types은 독일 토양조사의 기본 단위이며, U.S. Taxonomy의 great groups과 비교될 수 있다. 토양단면의 미세한 형태학적 차이를 고려하여 다시 약 220개의 soil subtypes, 수천 개의 soil varieties과 soil subvarieties로 세분화될 수 있다.
본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.
Magnetic separation technology for small paramagnetic particles has been desired for the volume reduction of contaminated soil from the Fukushima nuclear power plant accident and for the separation of scale and crud from nuclear power plants. However, the magnetic separation for paramagnetic particles requires a superconducting high gradient magnetic separation system applied, hence expanding the bore diameter of the magnets is necessary for mass processing and the initial and running costs would be enormous. The use of high magnetic fields makes safe onsite operation difficult, and there is an industrial need to increase the magnetic separation efficiency for paramagnetic particles in as low a magnetic field as possible. Therefore, we have been developing a magnetic separation system combined with a selection tube, which can separate small paramagnetic particles in a low magnetic field. In the previous technique we developed, a certain range of particle size was classified, and the classified particles were captured by magnetic separation. In this new approach, the fluid control method has been improved in order to the selectively classify particles of various diameters by using a multi-stage selection tube. The soil classification using a multi-stage selection tube was studied by calculation and experiment, and good results were obtained. In this paper, we report the effectiveness of the multi-stage selection tube was examined.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
In this study, a grouping of particle-size distributions(PSDs) by means of the fuzzy c-means clustering method(FCM) was presented. The classification was performed with the whole and the major soil series representing pedological origin. In case of the major soil series, PSDs were clustered as $2{\sim}4$ groups and the characteristics of clustering results were quite different between the soil series. It was found that the characteristics of PSDs at center of each class can be explained by formation process of each soil series. In case of whole soil data, PSDs were classified to 8 classes in which 4 classes were single mode and 4 classes were bimode distributions. Through this study, it is concluded that pedogenetic process is a plausible explanation for grain size distribution of soils.
İzmir Bay reserves high amount of residual alluvial deposits generated by Meles River at its stream mouth. These carried sediments with high water content and low bearing capacity are unsuitable in terms of engineering purposes. In-situ soil stabilization with deep soil mixing method is considered to improve properties of soil in this location. This method is widely used especially over Scandinavia, Japan and North America. Basically, the method covers mixing appropriate binder into the soil to improve soil profile according to the engineering needs. For this purpose, soil samples were initially provided from the site, classification tests were performed and optimum ratios of lime and cement binders were determined. Following, specimens representing the in-situ soil conditions were prepared and cured to be able to determine their engineering properties. Unconfined compression tests and vane shear tests were applied to evaluate the stabilization performance of binders on samples with different curing periods. Scanning electron microscope was used to observe time-dependent bonding progress of binders in order to validate the results. Utilization of 4% lime and 4% cement mixture for the long-term performance and 8% lime and 8% cement mixture for short term performance were suggested for the stabilization of Meles Delta soils. Development of CSH and CAH in a gel form as well as CSH crystals were clearly observed on SEM images of treated specimens.
The objective of this research was to investigate the optimal land cover classification algorithm for the monitoring of North Korea with MODIS multi-temporal data based on monthly phenological characteristics. Three frequently used land cover classification algorithms, ISODATA1), SMA2), and SOM3) were employed for this study; the land cover categories were forest, grass, agricultural, wetland, barren, built-up, and water body. The outcomes of the study can be summarized as follows. First, the overall classification accuracy of ISODATA, SMA, and SOM was 69.03%, 64.28%, and 73.57%, respectively. Second, ISODATA and SMA resulted in a higher classification accuracy of forest and agricultural categories, but SOM performed better for the built-up area, bare soil, grassland, and water. A possible explanation for this difference would be related to the difference of sensitivity against the vegetation activity. This would be related to the capability of SOM to express all of their values without any loss of data by maintaining the topology between pixels of primitive data after classification, while ISODATA and SMA retain limited amount of data after normalization process. Third, we can conclude that SOM is the best algorithm for monitoring the land cover change of North Korea.
농업 비점오염원으로부터의 수질 보전이나 수자원 관리는 농업적 관리뿐만 아니라 수질관리 및 수자원 관리를 위해서도 유역단위 특히, 소유역의 토양특성을 포괄하는 단위로 체계적으로 분류할 필요성이 있다. 우리나라의 남서쪽에 위치한 영산강유역의 50개 소유역을 대상으로 토양도, 지형도, 하천도 및 유역도를 이용하여 만곡도, 산림의 비율, 평탄지의 비율, 다른 소유역으로부터의 유입 여부 등 토양학적으로 중요한 4개의 특성을 이용하여 군집분석을 수행하였다. 그 결과 5개의 군으로 구분할 수 있었으며, 이 구분의 적합도를 검정하기 위하여 Mantel test를 한 결과 r = 0.83으로 나타나 적합하다는 결론을 얻었다. 이와 같이 토양과 지형특성을 포괄하는 소유역의 분류 및 유사성에 따른 그룹화는 농업에서의 최적영농관리나 오염물질에 따른 수질관리, 수문모형의 적용성 확대 및 수자원 관리에 합리적 유용성을 제공할 것이며 체계적 관리의 밑바탕이 될 것이다.
Hydrologic soil group is one of the important factors to determine runoff potential and curve number. This study was conducted to classify the hydrologic soil groups of Korean soils by considering saturated hydraulic conductivity and depth of impermeable layer. Saturated hydraulic conductivity of Korean soils was estimated by pedotransfer functions developed in the previous studies. Most of paddy soils were classified as D type due to shallow impermeable layer and low saturated hydraulic conductivity in B soil horizon. For upland and forest, soils classified to A and D types increased compared with former classification method because underestimated permeabilities and overestimated drainages were corrected and rock horizon in shallow depth was regarded as impermeable layer. Soils in mountainous land showed the highest distribution in A type, followed by D type. More than 60 % of soils in mountain foot-slope, fan and valley, alluvial plains, and fluvio-marine deposits were classified to D type because of land use such as paddy and upland.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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