셀룰로오스 아세테이트(CA) 소재로 역삼투막을 제조하여 각종 제막조건에 의한 막성능에 미치는 영향인자를 조사하였다. 제막 용액조성으로 CA, formamide, acetone과 2-methoxyethanol을 사용하여 평판형 막을 만들고, 투과유속 및 배제율을 측정하였다. 특성 측정 인자로서 고분자 농도, 증발시간, 열처리 온도 및 처리 시간, 조작압력, 공급액의 농도 등을 변화시켜 막에 대한 영향을 연구하였다. 또한 제조된 막을 사용하여 역삼투 모델식에 적용하여 각각의 파라메타를 계산하였다.

This paper proposes an automated crack evaluation technique for a high-rise bridge pier using a climbing robot. The proposed technique enables to automatically detect and quantify the bridge pier cracks even where cannot easily access by human for visual inspection. To achieve it, high quality images are obtained by scanning the vision cameras embedded on the climbing robot along the bridge pier surface. Then, a feature extraction-based image stitching algorithm is newly developed and applied for establishing the entire region of interest (ROI) images. The ROI images are then processed with a semantic segmentation algorithm for automated crack detection. Finally, the detected cracks are precisely quantified by a crack quantification algorithm. The proposed technique is validated using in-situ test data obtained from Jang-Duck bridge located at Gangneung city, South Korea. The test results reveal that the proposed technique successfully evaluate the bridge pier cracks with precision of 90.92 % and recall of 97.47 %.

This paper proposes a deep learning-based underground object classification technique incorporated with phase analysis of ground penetrating radar (GPR) for enhancing the underground object classification capability. Deep convolutional neural network (CNN) using the combination of the B- and C-scan images has recently emerged for automated underground object classification. However, it often leads to misclassification because arbitrary underground objects may have similar signal features. To overcome the drawback, the combination of B- and C-scan images as well as phase information of GPR are simultaneously used for CNN in this study, enabling to have more distinguishable signal features among various underground objects. The proposed technique is validated using in-situ GPR data obtained from urban roads in Seoul, South Korea. The validation results show that the false alarm is significantly reduced compared to the CNN results using only B- and C-scan images.

This paper presents an automated determination technique of optimal subset sizes for digital image correlation (DIC) analysis of speckle patterned images. The smaller subset size would typically have the higher DIC accuracy with respect to local minute deformation, but insufficient speckle pattern information within the excessively small often augment DIC errors due to lack of correlation features. Therefore, optimal subset size determination is crucial for the precise DIC analysis. To automate the optimal subset size determination process, first, the reference and test speckle pattern images are obtained from the target structure surface with a certain time interval. Then, an initial seed point which will be used for the subset center point is assigned on the reference speckle pattern image. Subsequently, normalized cross correlation (NCC) between the reference and test images is performed by increasing subset sizes from the seed point. Next, the matching distance between the two images is calculated using the maximum correlation coefficient. As the subset size increases, the matching distance between the two subsets converges a certain value. It physically means that the sufficient correlation features will be included in the subset. Finally, the optimal subset size can be determined by selecting the minimum subset size where the matching distance value starts to be converged. The proposed technique is experimentally validated using an aluminium plate with sprayed speckle pattern.

Background : The rhizome of ginger (Zingiber officinale) is widely used as a spice or a traditional medicine. It contains the phenolic compounds, such as gingerol, zingerone and shogaols as the major pungent compound. Ginger is commonly used for various types of "stomach problems," including motion sickness, colic, upset stomach, gas, diarrhea, irritable bowel syndrome (IBS), nausea. The cultivation area of ginger is 1,046 ha, and it is cultivated as 5th of 55 medicinal crops in Korea (2016). When ginger is cultivated in a vinyl house, the growing periods can be prolonged by early sowing and the yield is improved compared to the conventional cultivation. This experiment was carried out to investigated on growth, rhizome shape and yield as affected by the soil covering in rain-shelter greenhouse. Methods and Results : Seed ginger was planted on March 10 at 75 × 15 ㎝ planting density in greenhouse. The soil covering on furrow area was carried out on June 20, July 20 and August 20. The control, conventional cultivation was planted four rows on 120 ㎝ wide ridge. As a results of applying the soil covering, emergence was 2 - 3 days earlier than that of conventional cultivation. On November 5, samples were harvested for each treatment, and growth characteristics, tuber shape, and yield were investigated. As the number of soil-cover increased up to 3-times, the weight of the tuber increased to 44.4% and the length to 21.9% as compared with the control. However, as the number of soil-cover increased, workspace was needed, resulting in fewer seeding gingers and lower total yield. Therefore, it was advantageous to perform two times soil-cover to obtain the maximum yield. In the case of soil cultivation, the length of the foot was longer than that of conventional cultivation, and the quality was improved. Conclusion : From the above results, it is recommended that the soil covering is carried out twice at greenhouse’s cultivation. The first covering is in mid-June, and the second is in mid-July.

Background : Zingiber officinale is known as the source of the pungent, aromatic spice called ginger. Ginger, especially dried rhizomes, has been widely used for many medicinal purposes. The pungent principles in ginger are the non-volatile phenolic compounds gingerol, gingeridione and shogaol. It is cultivated 1,046 ha as 5 th of 55 medicinal crops in Korea (2016). Ginger has been successfully propagated using internodal cuttings. Ginger emergences at 18℃ or higher, and it takes about 40 - 50 days to emerges after sowing. Therefore, it is required a cultivation method that promote the emergence. Methods and Results : The internodal cuttings with 25 – 35 g was planted on 30 April at 30 × 30 ㎝ on 120 ㎝ broad bed. Five covering materials included the illite non-woven fabric (18 g/㎡), rice straw and vinyl were treated to promote emergence and early growth. Soil temperature covered by illite non-woven fabric was higher by 2.6 - 2.8℃ than that of rice straw covering, and lower by 2.2 - 2.4℃ than that of the transparent vinyl mulching. Emergence was faster in the illite non-woven fabric mulching by 5 - 6 days compared to vinyl mulching. It was presumed to be due to the small diurnal difference with increasing soil temperature. The covering with illite non-woven fabric had a large plant height and a large leaf number. So, the early growth in the covering of illite non-woven fabric was better than other treatments. There was a differences in rhizome’s yield among treatments. The content of gingerol was 2.29 – 2.37 ㎎/g and there was no significant difference. Conclusion : From the above results, covering illite non-woven fabric until sprouting after planting promoted its emergence and early growth.

Fiber-Reinforced Cementitious Composites (FRCCs)는 시멘트 복합체에 혼입한 전도성 섬유로 인해 전기 전도성을 가진다. 이러한 특성은 전기적 응답 계측을 통하여 별도의 센서 설치가 필요 없는 구조물의 균열 모니터링을 가능하게 한다. 하지만 전기적 응답은 균열 발생뿐 만 아니라 온도의 변화에도 민감하게 변화하기 때문에 온도 요인은 전기적 응답 계측을 통한 균열 탐지를 방해하는 요소로 작용할 수 있다. 더욱이 전기적 응답을 측정하기 위한 탐침의 개수가 증가 할수록 원하지 않은 접촉 노이즈가 발생하기 때문에 이 논문에서는 탐침의 개수를 줄이기 위해 자체적인 자가센싱 임피던스 회로를 설계하였다. FRCC의 균열 발생과 온도 변화가 임피던스에 미치는 영향성은 자가센싱 임피던스 회로를 이용해 실험적으로 측정되었으며, 실험 결과, 임피던스 응답은 균열 발생보다 온도 변화에 더 민감하게 변화됨을 알 수 있었다.

강섬유 보강 자기충전 콘크리트(Steel Fiber Reinforced Self-Compacting Concrete, SFRSCC)는 사회기반 시설이나 초고층 빌딩, 원자력 발전 시설, 병원, 댐, 수로 등 전반적으로 널리 사용되어지고 있는 재료이다. SFRSCC는 짧고, 개별적인 보강 섬유로 인해 일반적인 자기충전 콘크리트(Self-Compacting Concrete, SCC) 보다 인장 강도, 연성, 휨 강성 등에서 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 SFRSCC의 이러한 성능은 섬유의 방향성에 의해 크게 좌우되는 경향이 있다. 짧고 개별적인 섬유들은 타설 과정에서 섬유의 방향성을 컨트롤 할 수 없기 때문에 무분별하게 콘크리트 내에 위치하게 된다. 섬유의 방향이 제어되지 않은 상태에서 콘크리트의 경화가 진행될 경우 휨 강성과 인장 강도의 저하를 야기하고, 이는 예상 강도 미달의 원인이 될 수 있기 때문에 SFRSCC를 사용할 때 섬유의 정렬은 중요한 요소가 된다. 따라서 본 연구에서는 유한 요소법을 사용하여 타설 공정 중 콘크리트 매트리스의 점도 및 입구 속도가 섬유 방향에 미치는 영향에 대해 분석하였다.

그래뉼은 중간 매개체의 도움 없이 미생물의 자가 고정화에 의해 형성된 미생물 응집체로 충격부하에 강하고, 높은 생물량 및 높은 침전성을 갖는 등 여러 장점을 바탕으로 폐수의 생물학적 처리 공정에 이용되고 있다. 그리고 낮은 강도의 초음파 조사를 이용하여 반응조 내 미생물의 활성도를 증가시켜 반응조 성능을 증대시키는 연구들이 보고되고 있다. 따라서, expanded granular sludge blanket (EGSB)를 이용한 선행연구를 통해, 저강도 초음파가 그래뉼 활성 및 수소발생에 미치는 긍정적인 영향을 확인하였다. 저강도 초음파(0.1 w/mL, 1 sec per 1 min) 처리로 수소 발생량이 65% 증가하였다. 본 연구에서는, 저강도 초음파 처리가 그래뉼의 형태학적 변화에 미치는 영향에 대해서 실험을 진행하였다. 저강도 초음파 처리와 재순환 적용 유무로, 4가지 반응조를 구성하고 연속 실험을 진행하여 각각의 반응조에서 그래뉼 샘플을 채취하였다. 각각의 그래뉼 샘플들은 기존의 분석 방법과 다르게 CMEIAS 프로그램을 이용하여 이미지 분석을 하여 그래뉼의 크기 및 형태를 파악하였고, VP-SEM을 이용하여 그래뉼 표면의 변화를 관찰하였다. 기존의 그래뉼 입도 분석은 많은 시간과 인력, 비용이 들어간다는 단점이 있어 무료 프로그램인 CMEIAS를 이용하여 새로운 방식으로 이미지 분석하였다. 이미지 분석 결과 저강도 초음파 처리와 재순환 적용이 각각 그래뉼 크기를 5% 증가됨을 확인하였고, 동시에 적용할 경우 그래뉼 크기가 20% 증가됨을 확인하였다. VP-SEM 결과 저강도 초음파 처리가 그래뉼 표면에 거친 형태를 매끄럽게 변화시키고 공극을 형성시키는 것을 확인하였다. 따라서, 저강도 초음파 처리와 재순환 적용은 그래뉼의 형태학적 변화에 긍정적인 영향을 미쳐 반응조 성능 향상에 영향을 미쳤을 것이라고 사료된다.

This paper proposes a deep learning-based crack evaluation technique using hybrid images. The use of the hybrid images combining vision and infrared images are able to improve crack detectability while minimizing false alarms. In particular, large-scale infrastructures can be inspected by an UAV-mounted hybrid image scanning (HIS)　system, and the corresponding huge amount of data is typically difficult to be analyzed by experts. To automate such making-decision process, deep convolutional neural network is used in this study. As the very first stage, a lab-scale HIS system is developed using a scanning zig and experimentally validated using a concrete specimen with various-size cracks. The test results reveal that macro- and micro-cracks are successfully and automatically detected with minimizing false-alarms.

내병충, 다수성 계통인 CB02214-131 (IT232701)을 모본으로 하고, 청양 7호(IT232601)를 부본으로 인공교배를 실시하여 CB04340-64를 선발하고, 생산력검정 시험 결과 병충해에 강하며 다수성으로 인정되어 ‘청양 14호’로 계통명을 부여하였다. 구기자 우량계통 ‘청양 14호’는 청양, 예산, 진도 등 3지역에서 2009∼2011년 3개년간 지역적응성을 검증한 결과 생육이 양호하고 병해충에 강하며 약용성분이 많을 뿐만 아니라 수량성이 우수하여 ‘청광’으로 2012년에 품종보호출원하였고, 국립종자원에 품종보호등록(품종보호 제 4794호, 2014.02.10∼2034.02.09) 되었다. 주요특성을 요약하면 잎은 둥근 피침형이고 다소 작으며, 열매는 장타원형이고 중간크기이었다. 개화기는 6월 26일로서 중생종이였다. ‘청광’은 대비품종에 비하여 2회의 적심에 의하여 분지 발생이 많았다. 혹응애와 탄저병 저항성은 중강으로 대비품종과 비슷하였다. 지표성분인 베타인 함량은 0.75%, 당도는 15.3°Brix로 대비품종에 비하여 다소 높았다. 건과수량은 대비품종에 비하여 생산력 검정시험에서 15%, 지역적응시험에서 6% 증수되었다. 이 품종은 자가불화합성이 있으므로 수분수 품종으로 ‘청명’과 같이 혼식하여 재배하여야 한다.

Visibility and Automatic Weather System(AWS) data near Nakdong river were analyzed to characterize fog formation during 2012-2013. The temperature was lower than its nearby city – Daegu, whereas the humidity was higher than the city. 157 fog events were observed in total during the 2 year period. About 65% of the events occurred in fall (September, October, and November) followed by winter, summer, and spring. 94 early morning fog events of longer than 30 minutes occurred when south westerly wind speed was lower than 2 m/s. During these events, the water temperature was highest followed by soil surface and air temperatures due to the advection of cold and humid air from nearby hill. The observed fog events were categorized using a fog-type classification algorithm, which used surface cooling, wind speed threshold, rate of change of air temperature and dew point temperature. As a result, frontal fog observed 6 times, radiation 4, advection 13, and evaporation 66. The evaporation fog in the study area lasted longer than other reports. It is due to the interactions of cold air drainage flow and warm surface in addition to the evaporation from the water surface. In particular, more than 60% of the evaporation fog events were accompanied with cold air flows over the wet and warm surface. Therefore, it is needed for the identification of the inland fog mechanism to evaluate the impacts of nearby topography and land cover as well as water body.

산악지형이 많은 우리나라의 지형적 특성상 터널은 장대화, 대단면화 되어 가고 있으며 다양한 암반을 관통하여 시공된다. 특히 도로, 철도 터널의 시종점부는 암반 구성 조건이 상부로부터 붕적토, 풍화암, 연암 등으로 구성되며 아칭 효과(Arching Effect)를 많이 기대할 수 없어 보조, 보강 공법을 적용한다. 따라서 안정한 시공을 위해 터널 시공 전에 수치 해석을 실시하여 보강 여부, 범위를 검토한 후 실제 시공 중에 발생한 변형, 응력 등 계측 결과와 수치 해석 결과를 서로 비교 검토(Feed Back) 하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 비교적 얕은 토피고를 갖는 풍화암 지반의 터널 시종점부에 대한 유한요소해석(Finite Element Analysis, FEA)과 실제 시공 중에 계측한 결과를 비교하여 터널의 안정성 여부를 최종 확인하였다.