서울시는 자전거 수요 증대를 위해 자전거 도로를 꾸준히 설치하고 있지만 자전거 유형에 대한 명확한 설치기준이 없 다. 서울시에서는 자전거 도로 유형 설계시 보행자와의 상충 여부, 보도폭 등 도로 및 교통여건을 고려해야한다고 하였 지만 이에 대한 정량적 수치는 제시되지 않는 상황이다. 특히 보도상의 마찰정도를 판단하는 기준이 정성적으로 제시되 어 있어 도로 유형 설계 기준이 불명확하다. 게다가 현재 자전거 도로 유형은 대부분 해당 도로구간에 구조적으로 설치 가 가능한 자전거도로 유형이 설치된다. 이러한 상황은 안전을 매우 중요시하는 시민들이 자전거 이용을 꺼리게 되는 이 유 중 하나가 될 수 있다. 게다가 기존의 여러 선행연구에서는 자전거도로 유형이 자전거 사고에 높은 영향을 미친다는 분석결과가 도출되어 자전거 도로 유형이 안전사고에 있어 매우 중요하다는 것을 확인하였다. 따라서 자전거 활성화를 위해선 자전거도로 유형 설계에 있어 보다 정량적인 설치기준이 마련되어야 한다고 생각한다. 본 연구에서는 보행량, 자 전거 통행량, 보도폭을 다양하게 설정하여 여러 시나리오를 작성하고 VISSIM을 활용하여 시나리오별로 위험상황 수를 도출하였다. 그리고 각 시나리오별 상충횟수를 계산하여 군집화를 통해 임계 상충횟수를 도출하여 이에 해당하는 최소 서비스수준을 최종적으로 도출하였다. 본 연구는 최종적으로 보도의 상충횟수 기준값을 제안하여 기존의 정성적인 자전 거도로 유형 판단기준을 보다 정량적으로 제시하는데 있어 시사점이 있다.

This study evaluates the occupational accident risks of anchovy boat seine fishery in Korea. Using Bayesian network modeling within the framework of the Formal Safety Assessment (FSA) proposed by the International Maritime Organization (IMO), data from 508 accident compensation claims between 2018 and 2022 were analyzed. Accidents were categorized into processes (sailing, fishing, maintenance, loading/unloading, and catch processing) and risk factors (hull and working environment, fishing gear and equipment, machinery and equipment, weather and external conditions, and processing equipment). The analysis revealed significant risks associated with fishing processes and hull-related factors. Fishing accounted for 36.42% of all accidents with trips/slips being the most frequent type (29.13%). Bayesian network analysis showed that trips/slips accidents during fishing posed the highest risks (0.001100). The risk of fishing operations was 4.60 times higher than sailing and 30.00 times higher than loading/unloading. The findings indicate that risks vary significantly depending on the processes and risk factors involved. As risk assessments mandated by the 2025 revision of Korean fishing safety laws are expected to remain simple and qualitative, this study underscores the necessity of incorporating quantitative approaches to enhance the reliability and effectiveness of safety management practices.

본 연구는 대류경계층(CBL) 구조 분석을 위해 Haar 이산 웨이블릿 변환(DWT)과 온위()-수증기 혼합비(r) 공 분산 관계를 활용하는 방법을 제시하였다. Haar DWT로 계산된 근사 계수는 연직  및 r 프로파일이 가지는 평균적인 경향성을 나타내며, 여러 규모에서의 상세 계수들 각 규모에서의 세부적인 변동성을 나타낸다. 두 변수의 상세 계수들 을 곱함으로써 각 규모에 대한 연직 -r 공분산 프로파일을 구하였다. 본 연구는 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하 기 위해 가장 작은 규모, 즉 segment 길이가 약 1.5m 규모의 변동성이 제거된 공분산 프로파일을 활용하였다. CBL 내 -r 공분산 구조는 지표층에서 양의 값, 혼합층에서 0, 그리고 유입대에서 음의 값을 가진다. 이러한 구조를 바탕으 로 연구 기간 내 선정된 32개의 맑은 날 사례에 대해서 지표층 및 혼합층 상단 고도를 추정하였다. 추정된 고도는 연 직  및 r 프로파일과 비교함으로써 CBL 구조 정량화를 위한 Haar DWT와 -r 공분산 방법을 제안하였다.

본 연구는 금속성 물질로 인해 발생하는 자화율 인공물(susceptibility artifact)의 정확한 길이 측정을 위해 자체 제작한 팬텀을 이용하여 분석하였다. 치과용 임플란트 고정체를 자체 제작한 아크릴 팬텀에 위치시키고, T2 강조 영상을 통해 자화율 인공물을 검사하였다. 자화율 인공물의 길이를 팬텀 기반 측정법과 선 프로파일 기반 측정법을 사용하여 분석하였고 팬텀 기반 측정법을 기준값으로 선 프로파일 기반 측정법으로 도출된 결과와 비교하였다. 결과 적으로 선 프로파일 기반 측정법에서 배경 신호 기준 25% 허용 범위를 설정했을 때 팬텀 기반 측정법과 가장 유사한 데이터를 얻을 수 있었다. 이를 통해 선 프로파일 기반 측정법이 자화율 인공물 길이의 정량적 측정에 적합할 수 있는 가능성을 확인하였다. 추후 미흡한 부분을 보완한 추가 연구를 통해 자화율 인공물 연구에서 객관적인 데이터 제공이 가능할 수 있게 되기를 기대한다.

본 논문에서는 일치 추적 분해를 활용한 샌드위치 복합재의 결함 탐지 및 정량화 방법을 소개한다. 샌드위치 복합재 시편을 제작하 기 위해 핸드 레이-업 공법과 핫 프레스 공법을 활용하여 결함이 존재하는 시편과 없는 시편을 제작하였다. 결함의 위치와 정도를 파 악하기 위해 플래시 서모그래피를 활용하여 확인하였다. 각각의 시편에서 데이터를 확보하기 위해 pitch-catch법을 활용한 초음파 전 파 실험을 설정하였고, 샌드위치 복합재의 표면에 부착한 압전 센서를 통해 데이터를 확보하였다. 획득한 신호는 일치 추적 분해를 이 용하여 추정 및 분해하고, 고속 푸리에 변환과 웨이블릿 변환 기반 노이즈 제거 방법과의 성능을 비교하였다. 노이즈를 제거한 신호는 각각 동일한 구조의 1-D CNN 모델에 훈련하여 성능을 비교하였다. 제안한 일치 추적 분해 기반 신호 노이즈 제거는 기존의 방법보다 높은 정확도, 안정성, 훈련 속도를 보였으며, 시간-주파수 영역에서 보다 직관적인 모드 분리를 확인하여 특성 추출을 통한 일치 추적 분해 기반 신호 전처리 및 딥러닝 모델 훈련의 가능성을 확장할 수 있음을 확인하였다.

과거 교통에서는 이동의 신속성이 중시되고 자동차의 통행이 우선이었던 반면, 현재는 모든 교통 이용자의 안전한 이동과 보행자가 중요시되는 방향으로 교통정책이 나아가고 있다. 보행자의 안전하고 쾌적한 통행과 교통약자의 이동권의 보장이 강조됨에 따라서, 향 후 교통약자 보호구역의 역할도 확대될 것으로 예상된다. 그러나 교통약자의 안전한 보행 공간 확보와 보행사고 피해의 축소라는 목 적과 달리, 스쿨존 내 사고 등은 지속적으로 발생하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 보호구역의 사고 위험을 판단하고 안전성을 분석하고자 하였다. 교통사고의 위험성을 비교하고 사고 예방이 필요한 보호구역을 판단하기 위한 기준으로서 사고 위험도를 정량화 하였다. 서울시 보호구역 내 사고 데이터를 보호구역 구간별 특성 데이터와 결합하여 구간별 사고 건수 및 피해 정도를 자료화하고, 도로 속성을 기준으로 보호구역 구간을 유형화하였다. 보호구역 유형별 사고 발생확률과 평균 피해 정도를 구해 도로의 속성마다 다 른 사고 발생 특성을 반영하였다. 사고 위험도는 사고 발생빈도와 피해 정도를 통해 판단하고자 하였다. 사고 발생빈도는 도로 면적과 발생 건수를 기준으로 하여 산출하였고, 피해 정도는 유형에 따른 사고 발생확률과 발생빈도, 평균 피해 정도를 통해 산출하였다. 위 험도에 대한 정량적 분석모델을 통해 사고 위험이 높다고 판단되는 보호구역과 해당 구간의 특성을 알아보고, 각 행정구역별로 보호 구역에서의 교통사고 위험성을 비교하였다. 이를 통해 사고 위험이 높은 지역과 유형이 무엇이며, 어떠한 특성을 보이는지 파악하여 보호구역 개선 방향을 제시하고자 한다.

This study quantitatively analyzes risks of industrial incidents to fisher on overseas tuna purse seiners and long liners. A Bayesian network is employed to analyze 478 cases of industrial incidents, comprising 401 cases from purse seiners and 77 cases from long liners, reported from 2019 to 2022. The highest risk of industrial incidents on purse seiners is attributed to diseases. Excluding diseases, risks are the highest during fishing: 5.31 times higher during catch handling, 2.05 times higher during maintenance, and 2.38 times higher during loading and unloading. The risk of industrial incidents caused by the hull is 9.50 times higher than those caused by fishing gear, 4.59 times higher than those caused by machinery, and 3.61 times higher than those caused by the caught fish. Among the types of industrial incidents, slips are the highest: 2.58 times higher than industrial incidents caused by being bump, 3.74 times higher than those caused by hit, and 3.94 times higher than those caused by imbalance and overexertion. For long liners, most industrial incidents are concentrated in diseases, with dental, musculoskeletal, skin, and respiratory diseases being the primary types of industrial incidents identified. This study aims to propose reduction measures for reducing the high-risk form of industrial incidents, specifically slips, and to present health management strategies for preventing diseases among fisher on overseas tuna fishing vessels. By addressing these aspects, this study seeks to contribute to the safety and sustainability of the overseas tuna fishing industry.

본 연구는 Diode Array Detector (DAD)가 장착된 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC)를 이용하여 산초나무 잎에 함유된 chlorogenic acid와 hesperidin을 동시에 분석할 수 있는 표준 정량법 개발을 확립하고자 실시하였다. 산초나무 잎의 chlorogenic acid와 hesperidin은 MS/MS 분석 및 표준물질과의 유지시간(RT), UV 흡광도 비교를 통해 확인하였고, 산초나무 잎의 지표물질로 선정하였다. 개발한 분석방법은 지표물질을 대상으로 특이성, 정확성, 정밀도, 검출한계, 정량한계, 선형성에 대해 최적화하고 검증하였다. HPLC 분석으로 두 화합물에 대한 검량선은 각각 0.99% 이상의 높은 상관계수(r2)를 보였다. Chlorogenic acid의 전체 회수율은 106.82%이었고, hesperidin의 전체 회수율은 107.37%였다. Chlorogenic acid의 검출한계(LOD)는 0.271μg/ml, Hesperidin의 검출한계(LOD)는 0.005μg/ml였다. Chlorogenic acid의 일간정밀도는 0.102% (RSD%), Hesperidin의 일간정밀도는 1.038% (RSD%)였다. 본 연구에서 개발한 HPLC-DAD 분석방법은 기능성 원료 인정을 위한 분석기준을 충족하였다. 따라서 본 연구에서 확립한 HPLC 분석법은 향후 산초나무 잎에서 유래한 생리활성물질의 대량추출 및 관련제품을 개발할 때 원료 표준화에 적용가능할 것이다.

This study aimed to quantify changes in forest cover and carbon storage of Korean Peninsular during the last two decades by integrating field measurement, satellite remote sensing, and modeling approaches. Our analysis based on 30-m Landsat data revealed that the forested area in Korean Peninsular had diminished significantly by 478,334 ha during the period of 2000-2019, with South Korea and North Korea contributing 51.3% (245,725 ha) and 48.6% (232,610 ha) of the total change, respectively. This comparable pattern of forest loss in both South Korea and North Korea was likely due to reduced forest deforestation and degradation in North Korea and active forest management activity in South Korea. Time series of above ground biomass (AGB) in the Korean Peninsula showed that South and North Korean forests increased their total AGB by 146.4 Tg C (AGB at 2020=357.9 Tg C) and 140.3 Tg C (AGB at 2020=417.4 Tg C), respectively, during the last two decades. This could be translated into net AGB increases in South and North Korean forests from 34.8 and 29.4 Mg C ha-1 C to 58.9(+24.1) and 44.2(+14.8) Mg C ha-1, respectively. It indicates that South Korean forests are more productive during the study period. Thus, they have sequestered more carbon. Our approaches and results can provide useful information for quantifying national scale forest cover and carbon dynamics. Our results can be utilized for supporting forest restoration planning in North Korea.

지표면조도는 건축구조물에 작용하는 풍속과 난류강도의 연직분포에 중대한 영향을 미칠 수 있다. KDS 2022에서 지표면조 도구분은 목안측정법으로 판정되고 두 가지 이상의 지표면조도가 혼재되어 있는 경우 중간상태의 지표면조도구분을 적용해야 한다. 이런 접근법은 엔지니어의 주관적인 판단에 의존하여 풍하중 산정의 불확실성을 유발할 수 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 연 구에서는 환경부가 제공한 토지피복지도를 활용하였으며, 지표면상태가 혼재되어 있는 경우 ESDU의 경계층 이론에 따라 유효한 바 람의 연직분포를 생성하였다. 토지피복지도를 활용하여 대표적인 10개 지역의 지표면상태를 구분하였으며, KDS, ISO 그리고 ESDU 에 따른 판정법에 의해 결정된 지표면조도구분을 비교하였다.

PURPOSES : This study aims to provide quantitative profile values for the objective evaluation of concrete surface profile (CSP) grades in concrete structures. The main aims are to quantify the CSP grade required for concrete surface pretreatment and proposing a more suitable CSP grade for structural maintenance. METHODS : Initially, the challenges in measuring concrete surface profiles were outlined by analyzing pretreatment work and profile samples of concrete pavements. Theoretical foundations for quantifying concrete surface roughness were established, and regression models including linear regression, cubic regression, and log regression were selected. Additionally, the interquartile range anomaly removal technique was employed to preprocess the data for regression modeling. RESULTS : Concrete CSP profiles were measured through indoor tests, and the measured data were quantified. Linear regression, cubic regression, and log regression models were applied to each CSP grade for comparative analysis of the results. Furthermore, comparative studies were conducted through adhesion strength tests based on the CSP grade. CONCLUSIONS : Our results are expected to establish objective standards for the pretreatment stage of concrete repair and reinforcement. The derived reference values can inform standards for the restoration and reinforcement of concrete structures, thereby contributing to performance improvement. Moreover, our results may serve as primary data for the repair and reinforcement of various concrete structures such as airports, bridges, highways, and buildings.

This study employs Bayesian network analysis to quantitatively evaluate the risk of incidents in trap boats, utilizing accident compensation approval data spanning from 2018 to 2022. With a dataset comprising 1,635 incidents, the analysis reveals a mortality risk of approximately 0.011 across the entire trap boat. The study significantly identifies variations in incident risks contingent upon fishing area and fishing processes. Specifically, incidents are approximately 1.22 times more likely to occur in coastal compared to offshore, and the risk during fishing processes outweighs that during maintenance operations by a factor of approximately 23.20. Furthermore, a detailed examination of incident types reveals varying incidence rates. Trip/slip incidents, for instance, are approximately 1.36 times more prevalent than bump/hit incidents, 1.58 times more than stuck incidents, and a substantial 5.17 times more than fall incidents. The study concludes by providing inferred mortality risks for 16 distinct scenarios, incorporating fishing areas, processes, and incident types. This foundational data offers a tailored approach to risk mitigation, enabling proactive measures suited to specific circumstances and occurrence types in the trap boat industry.

격납건물은 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 방사성 물질의 외부 방출을 막는 심층 방어 체계 중 마지막 방벽이다. 중대사고 발생시 격납건물 내부에선 노심 융해와 수소 발생으로 인한 내압 상승과 증기 폭발로 인한 구조적 손상이 일어나며, 이에 대한 구조적 건전성을 평가하기 위해 격납건물에 대 한 극한 내압 성능 평가를 실시한다. 극한 내압 성능 평가 방법 중 확률론적 평가시 현실적인 제약으 로 인해 고신뢰도 유한요소해석 모델을 이용하며 이때에 불확실성 인자들의 확률 분포 특성을 고려한 데이터 셋을 샘플링 기법을 이용하여 구성한 후 비선형 해석을 실시한다. 도출된 비선형 해석 결과는 취약도 곡선을 도출에 사용되며, 취약도 곡선을 이용하여 확률론적인 평가가 실시된다. 샘플링 기법에 따라 적절한 표본 크기가 아닌 데이터셋을 구성하게 되면 통계적 불확실성으로 인한 취약성 분석의 오차가 증대된다. 하지만 유한요소해석시 발생하는 막대한 계산 비용으로 인하여 기존의 방식은 적절 한 샘플링 크기 선정 및 부적절한 샘플링 크기 선정으로 인한 확률론적인 성능평가에 대한 영향에 대 한 정량화 및 평가를 제한적으로 수행하였다. 따라서 본 연구에서는 격납건물의 재료적 특성 및 내압 으로 인한 변위 데이터를 기반으로 생성한 인공신경망 모델을 통해 유한요소 해석에 대한 대리모델을 생성한다. 이후 생성한 대리모델을 기반으로 일반적인 불확실성 분포 샘플링에 사용되는 Monte Carlo method, latin hypercube sampling, Sobol sequence을 이용하여 표본 크기에 따른 격납건물 확률론적 인 극한내압성능 평가에 대한 영향을 정량화 및 평가를 실시하겠다. 이를 통해 제한적으로 탐색되었던 불확실성 공간에 대하여, 그 통계적 불확실성 및 전방위적인 탐색이 가능해 질것으로 기대한다.

노면 마찰력은 포장 표면과 타이어의 마찰력으로 인해 발생하는 현상으로 높은 노면의 마찰력은 제동 중 차량의 안정성과 조종성을 향상시킨다. 노면 마찰력이 증가함에 따라 교통사고 횟수가 감소하는 것으로 알려져 있으며 습윤 상태의 노면에서 교통사고가 증가하 는 것으로 알려져있다. 따라서 교통사고 발생 억제와 도로 안전의 확보를 위해서는 적정 수준의 노면 마찰력, 특히 습윤 상태의 노면 마찰력을 확보하는 것이 중요하다. 노면 마찰력은 adhesion과 hysteresis로 분류되며 특히 습윤상태 도로에서 hysteresis가 중요한 역 할을 한다. hysteresis는 고무의 변형에 의해 발생하기 때문에 고무 변형에 영향을 미치는 노면 조직 변수를 선정하여 노면 마찰력을 예측하고자 한다. 노면 마찰력은 노면 조직 특성과 밀접한 관련이 있으며, 이에 따라 노면 조직 특성을 나타내는 지수 중 하나인 MTD(Mean Texture Depth)가 노면 마찰력 예측을 위한 인자로 사용되고 있는 실정이다. 하지만 MTD는 노면 조직 깊이만을 평가하 는 인자로 다양한 요소가 결합되어 있는 노면 조직 특성을 모두 설명할 수 없으며, 노면 마찰력 예측을 위해서는 복잡한 노면 조직을 설명할 수 있는 추가 변수의 선정이 요구된다. 본 연구에서는 노면 마찰력의 메커니즘 분석을 토대로 노면 마찰력에 영향을 미치는 노면 조직 특성을 분석하였고, wave-length와 노면 조직의 형태, 노면 조직 깊이가 노면 마찰력에 미치는 영향이 클 것으로 예상하였 다. 이를 검증하기 위해서는 3가지 노면 조직 특성이 노면 마찰력에 미치는 영향에 대한 검토가 요구되나 실제 도로의 노면은 노면 조직이 불규칙하게 형성되어 있어 노면 조직 특성의 개별적 영향을 검토하기 어렵다. 이를 위해서는 선정한 노면 조직 특성의 정량적 형성이 요구되며 3D 프린팅 시편을 제작해 노면 조직을 인위적으로 형성함으로써 실제 도로 노면 조직의 불규칙성을 개선하였다. 노 면 조직 특성을 시편에 반영하기 위해 노면 조직 깊이는 MTD, wave-length는 노출 골재의 개수를 뜻하는 EAN을 변수로 설정하였 다. 또한 EAN(Exposed Aggregate Number)은 노출 골재의 형성이 필수적이므로 골재의 형상을 제어하여 노면 조직의 형태를 시편에 반영하였으며 골재 형상과 노면 마찰력의 통계학적 분석을 위해 형상 지수를 산출하여 분석하였다. 3D 프린팅 시편은 크기에 제한이 있어 좁은 영역에서 측정이 용이한 BPT(British Pendulum Test)를 사용해 노면 마찰력을 측정하였고, 습윤한 노면에서는 수막으로 인해 노면 마찰력이 크게 감소하여 노면 조직의 영향이 커지므로 습윤 상태에서 노면 마찰력을 측정하였다. 측정 데이터를 통한 분석 결과 노면 조직 변수인 MTD가 증가할수록 BPN(wet)이 선형적으로 증가하는 것이 확인되었으며, EAN에 따라서 BPN이 증가했다가 감소하는 경향이 나타났다. 이는 EAN이 과도하게 많아지면 고무가 침투할 공간이 줄어들어 hysteresis가 감소하기 때문으로 사료된 다. 또한 골재 형상에 따라 노면 마찰력의 최댓값과 optuimum EAN의 변화가 있었다. 이는 골재 형상에 따른 고무 침투 부피의 변화 에 의한 것으로 사료된다. 위의 결과를 통해 MTD, EAN, 골재 형상과 BPN(wet)의 관계를 통계학적으로 분석하여 BPN(wet) 예측 모 델을 제안하였다.

본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동 화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구 에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시 하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강 수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정 보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강 수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.

Reported positive ion fragmentation of phenolic acid derivatives in rice (Oryza sativa L.) were summarized based on the literature. A total of eight phenolic acids (4 derivatives of ferulic acid, 3 derivatives of sinapic acid and p-coumaric acid) were isolated and identified from rice (raw and steamed) using UPLC-DAD-QToF/MS. Results revealed that 6-O-feruloylsurose was the major component with 3'-O-sinapoylsucorse being tentatively identified in Oryza sativa L. for the first time as a new hydroxycinnamoyl derivative in rice grains. In our study, raw brown rice had the highest phenolic acid contents with Samkwang showing higher phenolic acid content than Saeilmi and Sindongjin (12.41 vs. 7.89 and 3.10 mg/100 g dry weight, respectively). Of all varieties, brown rice had higher phenolic acid contents than white rice. These contents decreased considerably when rice was steamed whereas, p-coumaric acid and ferulic acid contents were increased. Additionally, contents of rice (raw and steamed) can be used as a fundamental report for new rice varieties.