전기비저항은 이온의 이동성에 의존하며 전기비저항의 활용도는 지하공동, 단층조사, 지하오염도 측정 등 다양한 지반조사 분야에서 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 흙의 온도변화에 의한 전기비저항의 변화를 파악하는 것이다. 모래와 실트가 혼합된 시료를 동결시키기 위해 나일론 셀을 제작하였으며 시료의 온도를 변화시키기 위해 시료를 냉동고에 고정하였다. 온도변화에 따른 시료의 전기저항을 측정하기 위해 네 개의 전극을 정사각형 배열로 셀의 옆면에 설치하였다. 시료의 온도가 $20^{\circ}C$에서 $-10^{\circ}C$까지 변화하는 동안 옴의 범칙을 이용하여 포화도가 다른 각 시료(0%, 5%, 10%, 15%, 20%, 40%, 60%, 100%)의 전기저항을 측정하였으며 측정된 전기저항은 보정과정을 거쳐 전기비저항으로 환산되었다. 실험결과, 실험 초기 $20^{\circ}C$에서는 시료의 포화도가 증가할수록 전기비저항은 감소하였다. 상온에서 온도가 감소함에 따라 전기비저항은 서서히 증가하였으며, 본 연구에서 사용된 시료의 경우 포화도가 15% 이상인 시료들의 전기비저항은 $0^{\circ}C$ 근처에서 급격히 증가하였다. 또한, 동결된 시료의 전기비저항은 포화도와 관계없이 매우 크게 나타났다. 본 연구는 흙의 온도변화와 동결에 따른 전기비저항의 기초적인 정보를 제공하며 동결 깊이 추정과 같은 지반조사 시 전기비저항은 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
최근 안전 및 환경 등이 사회의 주요 이슈가 되고 있다. 특히 공사 현장 주변의 지반 침하 등에 따른 피해를 막기 위해 지하안전특별법까지 제정되는 등 안전에 대해서는 구체적인 노력이 진행되어 왔다. 환경 오염문제와 관련해서도 대상 지역의 지중유체 이동경로 파악 등을 통해 가능한 환경 오염 영역을 특성화 하고 지중에서 오염의 처리 및 모니터링에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로, 기존에는 주로 자원 탐사, 지질 특성 파악, 지반 탐사 등에 이용되었던 물리탐사 기법이 환경 오염 영역 파악에 적용되고 있다. 이 논문에서는 환경 오염 지역 특성화를 위한 물리탐사 연구의 기초 연구로서, 유류, 침출수, 중금속 및 질소산화물 등 여러 오염원의 특성에 따른 오염지역의 전기적 물성 변화 특성을 알아보았다. 또한 이러한 물성 변화를 파악할 수 있는 물리탐사 기법들 즉, 전기비저항 탐사, 유도분극 탐사, 지표투과레이더 탐사 등의 오염 탐사 적용 가능성에 대해 검토한 후, 다양한 오염지역에서의 실제 수행된 물리탐사 사례들을 분석하였다.
온도 변화에 의하여 로드셀이나 스트레인 게이지의 결과값이 변하기 때문에 로드셀이나 전기저항식 변형율계를 이용하는 기계적 장치는 주변 온도의 변화에 의하여 영향을 받는다. 본 연구에서는 기존의 전기저항식 변형율계 타입의 콘이 가지는 문제점과 한계를 극복하고 관입과 동시에 연속적으로 온도보상이 가능한 직경 1~7mm의 초소형 광섬유 마이크로콘을 개발하였다. 광섬유는 머리카락 굵기의 작은 직경을 가지고 있어 원하는 크기의 센서를 구성할 수 있고 전기적 신호인 전압을 측정하는 것이 아니라 빛의 파장변화를 감지하여 변형율로 변환하게 되므로 주변 조건에 의한 간섭 영향이 거의 없다. 개발된 콘의 온도보상 효과를 검증하기 위해 외력이 없는 상태에서 콘 주변의 온도를 변화시키는 온도시험을 실시하였다. 주변 온도에 따라 측정전압이 변화되는 전기저항식 변형률계 콘과는 달리 광섬유 센서를 적용한 콘은 일정한 값을 유지하는 것으로 나타났으며 관입과 동시에 지중의 온도변화를 연속적으로 확인할 수 있었다. 또한, 다층지반 콘관입시험에서는 관입되는 동안 교란영역이 적고 분해능이 뛰어나 선단지지력의 변화만으로도 다층지반의 경계를 명확하게 탐지할 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 광섬유 센서를 이용한 초소형 마이크로콘으로 다층지반을 효과적으로 탐지할 수 있으며 지중의 온도 영향이 고려된 순수한 선단저항력을 획득할 수 있음을 보여준다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
Tetracycline 계열 옥시테트라사이클린(OTC)과 클로르테트라사이클린(CTC) 그리고 penicillin 계열 아목시실린(AMX) 등 3종의 축산용 항생제를 관개수에 인위적으로 주입한 후 농업용수의 관개방법(지표점적관개, 지중점적관개, 스프링클러관개)에 따른 항생제의 토양중 잔류, 식물체로의 흡수이행량 그리고 작물생장지표 등을 조사하였다. 적상추와 열무 재배지역 토양중 축산용 항생제의 잔류농도는 큰 차이가 나타나지 않았으며, 축산용 항생제의 처리농도가 증가함에 따라 토양중 잔류농도도 유의성있게 증가하는 경향이었다(P < 0.05). 관개방법에 따라서는 토양중 축산용 항생제의 잔류량이 유의성 있는 차이를 나타내지 않았다(P > 0.05). 적상추와 열무의 가식부위(잎) 중 처리대상 3종의 축산용 항생제 모두 검출한계미만으로 나타나 작물의 안전성은 확보된 것으로 나타났다. 적상추와 열무 작물체로 훕수이행된 항생제를 대상으로 전이계수(translocation factor)를 조사한 결과, 토양으로부터 적상추 뿌리까지의 전이계수는 0.3 미만으로 나타났고, 토양으로부터 열무뿌리까지의 전이계수는 0.2이하로 나타났다. 관개방법별 그리고 축산용 항생제의 종류에 따라 전이계수가 유의성 있는 차이를 나타내지 않았다(P>0.05). 마지막으로, 적상추와 열무의 수확량도 관개방법별 그리고 항생제의 종류별로 유의성 있는 차이가 나타나지 않았다(P>0.05). 우리나라 하천에서 검출되는 축산용 항생제의 최대 50배 수준까지 유입될 경우 토양 내 잔류량은 지속적으로 증가할 것으로 평가되지만, 축산용 항생제의 작물체로 전이는 크게 나타나지 않을 것으로 나타났다. 하지만, 축산용 항생제의 농경지 토양내 지속적인 유입은 토양미생물상의 활성도, 종 다양성, 개체군에 영향을 끼쳐 장기적으로 바람직하지 못한 영향을 끼칠 수 있을 것이기에 지속적인 관리가 필요할 것이다.
The purpose of the study is to evaluate the pollution level (gaseous and particle phase) in the public facilities for the PAHs, non-regulated materials, forecast the risk level by the health risk assessment (HRA) and propose the guideline level. PAH assessments through sampling of particulate matter of diameter < 2.5 ${\mu}m$ ($PM_{2.5}$). The user and worker exposure scenario for the PAHs consists of 24-hour exposure scenario (WIES) assuming the worst case and the normal exposure scenario (MIES) based on the survey. This study investigated 20 PAH substances selected out of 32 substances known to be carcinogenic or potentially carcinogenic. The risk assessment applies major toxic equivalency factor (TEF) proposed from existing studies and estaimates individual Excess Cancer Risk (ECR). The study assesses the fine dusts ($PM_{2.5}$) and the exposure levels of the gaseous and particle PAH materials for 6 spots in each 8 facility, e.g. underground subway stations, child-care facilities, elderly care facilities, super market, indoor parking lot, terminal waiting room, internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms), movie theater. For internet caf$\acute{e}$ (PC-rooms) in particular, that marks the highest $PM_{2.5}$ concentration and the average concentration of 10 spots (2 spots for each cafe) is 73.3 ${\mu}g/m^3$ (range: 6.8-185.2 ${\mu}g/m^3$). The high level of $PM_{2.5}$ seen in internet cafes was likely due to indoor smoking in most cases. For the gaseous PAHs, the detection frequency for 4-5 rings shows high and the elements with 6 rings shows low frequency. For the particle PAHs, the detection frequency for 2-3 rings shows low and the elements with 6 rings show high frequency. As a result, it is investigated that the most important PAHs are the naphthalene, acenaphthene and phenanthrene from the study of Kim et al. (2013) and this annual study. The health risk assessment demonstrates that each facility shows the level of $10^{-6}-10^{-4}$. Considering standards and local source of pollution levels, it is judged that the management standard of the benzo (a)pyrene, one of the PAHs, shall be managed with the range of 0.5-1.2 $ng/m^3$. Smoking and ventilation were considered as the most important PAHs exposure associated with public facility $PM_{2.5}$. This study only estimated for inhalation health risk of PAHs and focused on the associated cancer risk, while multiple measurements would be necessary for public health and policy.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
2017년 9월 3일 북한에서 발생한 인공지진 신호가 기상청 지진관측망에 관측되었다. 진앙은 풍계리 핵실험 지역으로 지금까지의 실험 중 가장 강력한 실험이었다. 직접적 접근이 제한되는 상황에서 6차 핵실험에 의한 주변 지표변화 연구를 위해 고해상도 위성 자료를 활용하였다. 우선, 지표변위 관측을 위해 ALOS-2 위성 자료를 활용하여 레이더 간섭기법(InSAR: SAR Interferometry)을 적용하였다. 하지만 6차 핵실험 주변 지역의 대규모 지표변위와 강한 진동으로 인해 낮은 긴밀도(coherence) 값을 지니며 레이더 간섭도가 생성되지 않았다. 이는 강한 진동으로 인한 표면의 변화와 레이더 간섭도가 생성 가능한 최대 지표변위 관측 범위보다 큰 변위가 발생했기 때문으로 추정되며 이러한 한계를 극복하기 위해 오프셋 트래킹(Offset Tracking) 방법을 활용하였다. 오프셋 트래킹 방법은 6차 핵실험 전 후 위성 영상레이더의 강도 영상(Intensity)에 대한 교차상관기법(Cross-Correlation)을 이용하는 것으로 상관관계 추정을 위해 사용된 윈도우 크기에 따라 결과가 달라지는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 32부터 224까지 16단계로 윈도우 크기를 변화시키고 그 결과의 통계적 처리 후 지표변위를 생성하였다. 그 결과, 6차 핵실험 장소를 기준으로 만탑산 서쪽 지역에서 최대 3 m의 지표변위를 관측하였다. 또한, 고해상도 광학 영상을 활용하여 6차 핵실험에 의한 산사태 및 함몰지역으로 추정되는 지역을 확인하였다. 이러한 현상은 매우 강력한 지하 핵실험에 의한 것으로 판단되며 기존 음파 및 지진파를 이용한 핵실험 분석뿐만 아니라 고해상도 위성영상을 활용하여 비접근 지역에 대한 보조 분석 자료로 활용이 가능 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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