기술의 발전으로 인해 예술작품과 감상자 간 거리는 그 어느 때보다 가까워졌고, 감상자의 적극적 참여가 강조되는 상호작 용예술이 주목받는 현실이다. 하지만 대부분의 작품은 감상자가 일정한 규칙을 따르면 그에 대한 결과를 내놓는 다소 한정 적인 경향을 띤다. 이와 같은 관점에서 본 연구는 상호작용예술의 다변적 결과를 구현하기 위한 방법 중 하나로 인공생명 예술을 제시하였고, 그 상호작용성에 대해 고찰하고자 하였다. 이를 위해 먼저 다소 생소한 개념일 수 있는 인공생명과 인공생명예술의 이론적 배경에 대해 알아본 뒤 국내외 다양한 인공생명예술 사례를 소개하였다. 보다 명확한 사례분류를 위해 직관적이면서도 단순한 마크베다우의 부드러운, 단단한, 촉촉한 인공생명예술 분류법을 실제 인공생명예술 사례에 적용 한 뒤 각 사례별 상호작용성의 양태와 차이를 분석하였다. 이때 상호작용성의 정도는 상호작용성의 3요소인 속도, 범위, 맵핑의 충족여부를 바탕으로 결정하였다. 이 기준에 따르면 상호작용성이란 사용자가 매개환경에서 얼마나 빠르게 영향력 있으며 자연스럽게 조작이 가능한지 여부에 따라 그 정도가 결정된다. 사례분석 결과, 부드러운 인공생명예술보다는 단단한 인공생명예술에서, 단단한 인공생명예술보다는 촉촉한 인공생명예술에서 작품과 관람객 간 보다 적극적인 상호작용이 가능함을 확인하였다. 이는 촉촉한 인공생명 형태에 가까울수록 지속적 진화를 거듭하는 생명체의 특성인 창발성이 두드러지기 때문이다. 이러한 창발성은 상호작용성의 3요소를 충족시켜 결과적으로 높은 상호작용성을 이끌어내었다. 다시 말해 관람객 개인 맞춤형 상호작용을 가능케 함으로써, 보다 다변적인 상호작용을 도출해내는데 용이하였다. 본 연구가 상호작용 예술의 다변화를 위한 연구의 밑거름이 되기를 희망한다.

This paper proposes a pattern recognition and classification algorithm based on a circular structure that can reflect the characteristics of the sEMG (surface electromyogram) signal measured in the arm without putting the placement limitation of electrodes. In order to recognize the same pattern at all times despite the electrode locations, the data acquisition of the circular structure is proposed so that all sEMG channels can be connected to one another. For the performance verification of the sEMG pattern recognition and classification using the developed algorithm, several experiments are conducted. First, although there are no differences in the sEMG signals themselves, the similar patterns are much better identified in the case of the circular structure algorithm than that of conventional linear ones. Second, a comparative analysis is shown with the supervised learning schemes such as MLP, CNN, and LSTM. In the results, the classification recognition accuracy of the circular structure is above 98% in all postures. It is much higher than the results obtained when the linear structure is used. The recognition difference between the circular and linear structures was the biggest with about 4% when the MLP network was used.

2016년 환경부가 한반도 미유입 환경위해우려종으로 고시한 41분류군을 대상으로, 분류학적 특징을 이용하여 종을 동정하 는 방법을 제공하고 또한 자생지의 분포 및 환경 특성에 대한 정보를 제공하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 이를 위하여 국외의 여러 표본관에 소장된 건조표본을 확인하였으며, 미국 서부 지역인 캘리포니아주, 오레곤주 및 워싱턴주의 현장조사를 수행하였다. 우선, 조사 결과의 일부로 미국 서부 농업지역을 중심으로 분포하는 Carduus acanthoides L. (국화과), Carduus tenuiflorus W. Curtis (국화과), Onopordum acanthium L. (국화과), Chromolaena odorata (L.) R.M. King & H. Rob. (국화과), Hydrocotyle ranunculoides L.f. (산형과), Oenanthe pimpinelloides L. (산형과), Ehrharta erecta Lam. (벼과), Paspalum conjugatum P.J. Bergius (벼과)의 8종에 대하여 위해성 검토, 잡초위험평가, 분류학적 특징 및 국내외 유사종과의 비교 검색표를 제시하였다.

This paper presents a multiple DoFs (degrees-of-freedom) prosthetic forearm and sEMG (surface electromyogram) pattern recognition and motion intent classification of forearm amputee. The developed prosthetic forearm has 9 DoFs hand and single-DoF wrist, and the socket is designed considering wearability. In addition, the pattern recognition based on sEMG is proposed for prosthetic control. Several experiments were conducted to substantiate the performance of the prosthetic forearm. First, the developed prosthetic forearm could perform various motions required for activity of daily living of forearm amputee. It was able to control according to shape and size of the object. Additionally, the amputee was able to perform ‘tying up shoe’ using the prosthetic forearm. Secondly, pattern recognition and classification experiments using the sEMG signals were performed to find out whether it could classify the motions according to the user’s intents. For this purpose, sEMG signals were applied to the multilayer perceptron (MLP) for training and testing. As a result, overall classification accuracy arrived at 99.6% for all participants, and all the postures showed more than 97% accuracy.

한국산 족도리풀속(Asarum L.) 7종의 44개 질적형질 및 28개 양적형질을 분류학적으로 재검토하였다. 질적형질 중, 27개 형질은 본 속의 모든 종에서 나타나는 공통형질이었으며, 28개 양적형질 중 단일형질은 인편엽의 수(2-4장), 잎의 수(2장), 악편의 수(3장), 수술의 수(12개) 및 암술의 수(6개) 등 5개였다. 잎 표면의 흰색 얼룩무늬는 개족도리풀과 무늬족도리풀을 다른 종들과 구분하는 유용한 형질이었으며, 금오족도리풀과 털족도리풀의 잎 이면에는 긴 연모가 다수 분포함으로써 짧은 털이 분포하는 다른 종들과 차별화되었다. 악통 내부 표면의 선모는 종에 따라 자루가 없는 선모(개족도리풀, 족도리풀, 자주족도리풀)와 자루가 있는 선모(금오족도리풀, 무늬족도리풀, 털족도리풀, 각시족도리풀)의 2가지 유형이 구분됨으로써 이들의 유연관계를 잘 반영해 주었다. 악편의 길이, 형태, 색 및 반곡 정도, 악통 입구(통인)의 직경 및 색 또한 유용한 분류형질로 확인 되었다. 악편 표면에 발달하는 선모의 밀도는 드물게 분포하는 금오족도리풀과 밀생하는 자주족도리풀을, 중간 정도의 밀도를 보이는 다른 종들과 뚜렷하게 구분시켜주었다. 한편, 금오족도리풀의 화주돌기 길이는 나머지 종들의 그것과 뚜렷하게 차이가 났다. 연변족도리풀과 녹연변족도리풀의 실체에 대해서는 재검토가 요구된다.

꽃차의 경쟁력인 색은 심리, 커뮤니케이션 매체, 상품이미지를 구성하는 요소로 많이 사용되고 있으며 꽃차가 맛과 향에서는 커피, 녹차, 홍차 및 허브차를 따라가기 어렵지만 꽃차는 앞서 열거한 차 종류들과 비교할 수 없는 특유의 정체성인 색을 지니고 있음에도 아직도 소비자의 꽃차에 대한 의식은 맛, 향 및 기능성을 우선 찾는 것이 일반적이다. 본 연구는 먼셀 20색상환을 기본으로 한 꽃차의 색을 20색으로 꽃차식물 및 품종까지 분류해서 다른 차와의 차별성 및 정체성으로 뚜렷이 구별하여 꽃차색의 표준화를 목적으로 하고 연구방법으로 그에 해당되는 꽃차의 색 우림이 가능한 식물을 선별하여 다섯 종류로 색 분류를 하고 그들의 특성, 품종을 문헌을 통하여 조사한 결과는 다음과 같았다. 빨강(R)계열에서 빨간색(5R) 꽃 차는 맨드라미 품종 쿠루메 홍양 2호, 아미고 레드, 다홍색(10R) 꽃차는 노랑코스모스 품종 코스믹 레드, 자주색(5RP) 꽃 차는 맨드라미 품종 쿠루메 로즈, 연지색(10RP) 꽃차는 맨드라미 품종 썬데이 와인 레드가 사용되고 노랑(Y)계열의 색에서 주황색(5YR) 꽃차는 금계국 품종 썬 업, 귤색(10YR) 꽃차는 금어초 품종 스냅샷 옐로, 노란색(5Y) 꽃차는 메리골드 품종 핫팩 옐로, 국화는 품종 스카이폴 옐로, 노란연두색(10Y) 꽃차는 팬지 품종 프림로즈가 사용된다. 그린(G)계열의 색에서 연두색(5GY) 꽃차는 팬지 품종 레몬, 풀색(10GY) 꽃차는 팬지 품종 화이트블로치, 녹색(5G) 꽃차는 팬지 품종 옐로 블로치, 초록색(10G) 꽃차는 팬지 품종 오션이 사용되고 파랑(B)계열의 색에서 청록색(5BG) 꽃차는 팬지 품종 블루블로치, 바다색(10BG) 꽃차는 팬지 품종 딥블루블로치, 파란색(5B) 꽃차는 버터플라이피 품종 블루, 감청색(10B) 꽃차는 보라색 도라지가 사용되며 보라(P)계열의 색에서 남색(5PB) 꽃차는 비단향꽃무 품종 카츠 블루, 남보라색(10PB) 꽃차는 비단향 꽃무 품종 쿼테트 퍼플, 보라색(5P) 꽃차는 당아욱 딥퍼플, 붉은 보라색(10P) 꽃차는 천일홍 품종 핑퐁 퍼플이 사용된다. 꽃차는 맛이나 향보다 색이 우선하는 컬러차이므로 앞으로 꽃차의 정체성인 색에 대한 표준화, 메뉴얼화 및 상품화에 대한 후속 연구가 필요하다.

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.

본 연구에서는 최근의 토양통 개정 결과를 반영하여 제주도를 대상으로 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제시하였다. 또한 제시한 수문학적 토양군 분류 방법은 기존의 수문학적 토양군 분류 방법과 비교하여 평가하였다. 이를 위해 본 연구에서 제시한 수문학적 토양군 분류 방법과 기존의 수문학적 토양군 방법들을 적용하여 제주도 전체 유역을 대상으로 CN 값을 산정하고 그 결과를 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 2007년 이후 개정된 토양통을 기존 토양통과 비교한 결과, 토성은 43개의 토양통에서, 배수등급은 1개의 토양통에서, 투수속도는 15개의 토 양통에서, 불투수층 깊이는 26개의 토양통에서 변경된 것으로 확인되었다. (2) 개정된 토양통을 반영하여 제주도의 수문학적 토양군을 분류한 결과, 1987년의 분류 방법을 따를 경우에는 수문학적 토양군 C군(46.43%)이 가장 많이 나타나나, 1995년의 분류 결과에서는 B군(27.69%)이, 2007년의 분류 결과에서는 D군(35.82%)이, 본 연구에서 제시한 분류 결과에서는 B군(49.25%)이 가장 많이 나타나는 것으로 나타났다. (3) 본 연구에서 제시한 방법을 제주도 전체에 적용한 경우에 추정된 CN 값은 기존 방법에 의한 값보다 작은 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 방법을 적용할 경우 CN 값이 과대 추정되었을 가능성을 제시하는 것이기도 하다.

본 연구에서는 분류부 흐름에 대한 TELEMAC-2D 2차원 수치모형의 적용성을 검증하고, 수치실험을 통한 분류유량비 계산식의 비교분석, 분류유 량비 변화에 따른 분류부 흐름특성 변화를 분석하였다. 본 수치모형은 분류부 수심평균 유속분포와 수위에 대해 실내실험결과와 잘 일치하는 결과를 나타냈다. 주수로의 하류방향 관성력과 모멘트가 감소하면 분류유량비가 증가하게 되고, 분류수로에서 상대적인 고유속 분포구간은 넓어지며, 분류수로 주흐름의 역방향 유속은 감소한다. 분류유량비가 증가할수록 분류수로 내흐름분리구역 규모는 감소하며, 흐름분리구역 규모 산정시 유선분포 작도뿐만 아니라 종방향 프루우드 수가 Fr≈0 이 되는 지점 확인으로 더 명확하게 산정할 수 있다.

본 연구에서는 Lee et al.(2018)의 연구에서 제시한 새로운 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개의 하천유역(중문천, 천미천, 한천)에 적용하고 그 적용성을 평가하였다. 적용의 결과로서 이들 세 유역의 CN 값이 산정되었으며, 이 값은 기존의 세 가지 방법론을 적용한 결과와 비교하였다. 또한 제주도에서의 침투, 강우-유출 해석 등에 사용되는 수문학적 토양군 분류와 관련된 선행 연구들을 검토하여 선택된 방법론에 따라 수문학적 토양 군 분류 결과가 어떻게 다른지를 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 수문학적 토양군 분류 방법에 따른 제주도 대표 유역의 수문학적 토양군 분류 결과를 비교한 결과, Lee et al.(2018)의 토양군 분류 방법을 적용하는 경우에는 B군이 크게 나타났다. 이는 Hu and Jung(1987)의 분 류 방법을 적용하는 경우에서는 C군과 D군이, Jung et al.(1995)의 분류 방법을 적용하는 경우에서 A군과 C군, 마지막으로 RDA(2007)의 분류 방 법을 적용하는 경우에서는 D군이 상대적으로 크게 나타나는 결과와 비교된다. (2) Lee et al.(2018)의 수문학적 토양군 분류 방법을 제주도의 3개 대표 유역에 적용한 결과, 3개 유역 모두 기존 방법에 비해 가장 작은 CN 값이 추정되었다. 마지막으로 (3) 제주도에서의 강우-유출과 관련된 연구를 검토한 결과, 제주도 유역의 CN 값은 기존 방법에 의해 추정된 것에 비해 작을 가능성이 크고, 또한 초기 손실은 0.2S 이상의 큰 값을 가질 것으로 판단되었다.

노후화된 상수관로는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 하지만 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 상수관로의 개량 우선순위를 결정해야 한다. 본 연구에서는 ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 전라남도 YG지역의 배수관로를 적용대상으로 진행하였으며, 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 개의 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한, 본 연구의 적용 가능성을 판단하기 위하여 실무에서 적용 중인 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 산정된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. 본 연구에서 제안한 노후관로 평가기법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측 하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수(R2)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

Many of the facility management information system are being operated by each government departments and Acts. Therefore, it is difficult to share and integrate data through the network because data standard codes are not established. In spite of these problems, the Special Act on the Safety Management and maintenance imposes duties on the main agent of national infra structure management and the maintenance results should be integrated in Infra Structure Information Management System(FMS). Thus we propose the structure classification standard codes for the FMS to integrate and analyze safety and management data.

얼굴 피부는 신체 건강을 표현할 뿐만 아니라 매력을 결정하는 요소 중 하나이다. 특히 윤기 나는 피부는 대부분의 사람들이 선호하며 윤기 나는 피부 표현을 위해 다양한 화장품들이 만들어져왔다. 하지만 윤기 있는 피부는 주관적 평가이기 때문에 기름진 피부의 경우 기존의 피부 윤기 평가 방법으로는 명확한 윤기 있는 피부로 평가하기가 어렵다. 더욱이 윤기와 유사하게 광이 있지만 부정적으로 평가되는 번들거리는 피부와 명확한 분류 기준 또한 없는 상황이다. 본 연구에서는 피부측정 파라미터 5개[피부 광채, 피부 보습, 피부 투명도, 피부 피지, 안면 이미지]를 측정하였고, 연구대상자들이 촬영된 안면 이미지를 근거하여 각각의 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부의 이미지를 선별하여 피부 측정의 정량화를 통해 비교 분석하였다. 그 결과 번들거리는 피부에서 피부 광채 및 피지 증가, 투명도 감소, 보습 감소를 확인하였다. 그러나 윤기 있는 피부의 경우 피부 광채, 피지, 투명도는 유사한 패턴을 보였지만 보습이 유의차 있게 증가하는 결과를 보였다. 본 연구에서는 기기측정 및 정량적 평가를 통해서 윤기 있는 피부와 번들거리는 피부를 분류하는 객관적 평가 기준을 제시하고자 한다.

1996년부터 환경부에서 시행된 전국폐기물통계조사는 매 5년을 주기로 조사를 실시하며 폐기물의 종류별 발생 및 처리현황 파악 및 폐기물 발생원에 따른 발생원단위를 산정한다. 사업장 폐기물의 경우 올바로 시스템에 매년 실적보고를 하며 전국폐기물통계조사는 실적보고 자료와 별도의 추가 설문조사를 통해 사업장의 경제데이터를 확보한다. 제 5차 전국폐기물통계조사에서는 객관성 높은 통계 자료를 얻기 위해 모든 폐기물에 동일한 방법론을 적용했던 기존의 조사･분석 방법에서 사업장에 특성에 따른 조사를 실시하였고 SAS프로그램을 이용한 무응답 조정 가중치 산출, 캘리브레이션 가중치 산출, 변동계수 산출 등 통계적 기법을 추가하였다. 사업장 일반폐기물은 대기, 수질, 소음진동 등에서 규정하는 사업장에서 배출되는 배출시설계 폐기물과 배출시설계 외 1일 300 kg이상 배출하는 사업장 생활계폐기물(공사 및 작업관련 폐기물 5톤이상 포함)로 규정하고 있다. 본 연구에서는 배출시설계 폐기물과 사업장생활계폐기물이 포함된 사업장 일반폐기물 간의 발생원단위를 비교하였다. 향후 조사에서는 환경영향평가 등에 활용 가능하도록 배출시설계 폐기물의 경우 사업체 규모에 따라 나누어 발생원단위 산정을 하는 것이 필요하다고 사료된다. 또한 현재 경제데이터 조사방식인 임의조사의 한계를 보완하기 위해 추가 표본조사 실시를 권장하며, 장기적으로는 법 개정을 통해 올바로시스템 전수조사 방법을 제안한다.

Background : Angelica species are representative medicinal plants and it has been used in traditional medicinal methods, especially, in the traditional Asian medicine. The Angelica species used in conventional medicine varies by country according to specific regulations, i.e. A. gigas Nakai in Korea, A. sinensis Diels in China, and A. acutiloba Kitagawa in Japan. Because of the similarity between the names among Angelica, they can be confused in the market. Methods and Results : In this study, twenty-four chloroplast insertion or deletion (cpInDel) markers were developed from chloroplast DNA of A. gigas Nakai and tested for the classification of Angelica species. Primer sets were designed from flanking sequences of the discovered InDel loci from chloroplast DNA of A. gigas Nakai using CLC Main Workbench with the following parameters : primer length = 18 - 26 bp (Opt. 23 bp); GC% = 50 - 70% (Opt. 60%); Ta = 55 - 62℃ (Opt. 58℃); product size range = 120 - 300 bp. Polymorphism and genotype analysis of 13 Angelica species were performed using the developed cpInDel markers. Conclusion : The 24 cpInDel markers developed in this study could be used for genetic diversity analysis and classification of Angelica species.

건설해체공사와 유사한 특성을 갖는 원전 제염해체공사에서 구조적 리스크 관리는 매우 중요하다(DOE). 하지만 제염해체작업 중 발생할 수 있는 구조적 재난재해 및 위험요소는 크게 고려하지 않고 있다. 이로 인해, 구조적 재난 및 재해에 의해 발생할 수 있는 작업자 리스크 역시 체계적으로 정립되어 있지 않다. 또한, 재난 및 재해 그리고 리스크 분류체계는 작업의 특성(작업프로세스, 활용장비, 작업 위치 등)별로 분류되어 있지 않아 실제 해체공사를 위한 매뉴얼로 활용하기에 무리가 있다. 따라서 차폐 콘크리트 구조물 제염해체공사의 건설해체공사와의 유사성을 기반으로 작업의 특성별로 분류한 리스크를 도출하는 것은 원자력 발전소 해체공사 리스크 관리에 필수적으로 판단한다.

우리나라 폐기물관리법(구폐기물관리법)에서는1997년 재활용 규정을 제정한 이후, 사업장일반폐기물 중 석탄재, 점토점결주물사, 광재 및 무기성오니 등은 성토재 등으로 재활용할 수 있도록 해왔다. 그러나 해당 폐기물에는 아연, 납, 불소 등의 성분이 현행 토양오염 우려기준을 초과하는 경우가 있어, 과거 적법한 절차를 거쳐 폐기물을 재활용하였더라도 토양환경보전법에 따라 부지정화를 시행하는 사례가 종종 보고된다. 과거 폐기물을 성토재 등으로 재활용한 지역의 부지정화를 시행하는 경우, 토양과 폐기물은 최대한 분리/선별한 후에 각각 토양환경보전법과 폐기물관리법에 따라 처리하는 것이 원칙이다. 또한, 토양정화 비용과 폐기물처리 비용이 차이를 고려할 때, 경제적인 측면에서도 토양과 폐기물을 분리하는 것이 매우 중요하다. 하지만, 앞서 언급한 석탄재 등의 폐기물은 육안상 토양과 구별이 어렵고, 물리적 성상(입도 및 밀도) 또한 토양과 유사하기 때문에 일반적인 방법으로는 선별이 불가능한 문제가 있다. 본 논문에서는 TPH, 아연, 비소 등이 1지역 토양오염우려기준을 초과하는 폐기물 재활용지역을 대상으로 XRF분석을 실시하였고, 조사결과를 토대로 오염토양과 폐기물에 대한 분류기준 수립하고 ‘토양환경보전법’과 ‘폐기물관리법’의 적용여부를 판단하는 자료로 활용하고자 하였다. XRF를 이용하여 측정한 주요 성분을 ternary diagram (SiO2, CaO/MgO, Al2O3/Fe2O3/기타)을 이용하여 비교하였으며, 오염토사와 폐기물은 성분비에 따라 구별이 가능함을 확인하였다. 토양오염도 조사결과 폐기물시료의 TPH, 아연, 비소의 농도는 토양에 비해 3~4배 정도 높게 측정되어, 폐기물을 분리/선별하는 것만으로도 토양오염도를 상당 부분 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

Hazardous waste is also becoming more important as opportunities for industrial waste recycling are extended. Some hazardous industrial wastes that contain many inorganic materials and heavy metals can be reused as resources: Heavy metal recovery, heat energy, etc. To facilitate the waste-to-energy system, waste generation characteristics should be defined and managed by analyzing hazardous material content. This study examines the inorganic materials (Pb, Cu, As, Hg, Cd, Cr6+, CN, Ni, Zn, F, and Ba) of industrial wastes and the generation process (case of the Korean Standard Industrial Classification) using Absolutely Hazardous (AH) Waste Lists (LoW and EU). In particular, manufacture classification was a main waste generation process (82% for “AH”). Moreover, these 10 components (Pb, Cu, As, Hg, Cd, Cr6+, CN, Ni, Zn, and F, but not Ba) are compared with the regulatory limits on heavy metals in soil: Hg and As must be under the limit of the 3 Level (0.3 ~ 7.3 mg/kg).