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이학일,김현환,박남원,김광우,Lee, Hak-I.,Kim, Hyun-H.,Park, Nam-Won,Kim, Kwang-W. 한국도로학회 2008 한국도로학회논문집 Vol.10 No.2
Low-density polyethylene (LDPE)와 Styrene-butadiene-styrene (SBS)를 넣은 개질 아스팔트 혼합물은 바인더에 중량 비로 $3{\sim}6%$ 첨가하여 여러 가지 특성을 획기적으로 향상시킨 아스팔트 재료이다. 아스팔트 재료의 개질목적은 일반 혼합물의 균 열저항과 소성 변형과 같은 전형적인 약점을 향상시키기 위해서이다. 이 재료들은 많은 장점들을 가지고 있으며 플랜트 적용이 간편하고 현장적용성이 우수한 특정을 가지고 있다. 여러 해 동안의 경험을 통해 습식 개질 아스팔트와 건식 아스팔트 혼합물이 현장에서 실용화할 수 있게 발전되었다. 본 연구에서는 이를 종합적으로 평가하여 그 장단점을 일반 아스팔트 혼합물과 비교 평가하여 LDPE, SBS 개질 아스팔트 혼합물의 특성을 체계적으로 밝히는 것을 본 연구의 목적으로 한다. The polymers, low-density polyethylene (LDPE) and styrene-butadiene-styrene(SBS) -modified asphalt mixtures are advanced asphalt pavement materials in which $3{\sim}6%$ of them, and/or some other additive, by weight of total binder are added. The purpose of modifying asphalt material is to improve typical weakness such as rutting and cracking resistance of normal asphalt mixtures. These materials have been proved to show many advantages and practical applicability in the plant and field. Wet processed PMA binder and/or dry processed asphalt mixtures are developed as field products for many years. The objective of this paper is to show the characteristics of the LDPE and SBS-modified asphalt mixtures by comprehensive evaluation and comparison with those of normal asphalt mixtures.
전명희 ( Jeon Myoung-hee ),이혜림 ( Lee Hye-rim ),정윤경 ( Jeoung Yun-kyeoung ),조창휘 ( Cho Chang-hui ),김한솔 ( Kim Han-sol ),박남원 ( Park Nam-won ) 한국농업기계학회 2019 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1
정보통신기술의 발달과 정부의 ICT 확산 보급 사업으로 스마트팜 시설을 도입하는 농가는 증가하는 경향이다. 스마트팜 시설에서 생성되는 빅데이터를 활용하여 데이터 기반의 최적 생육조건을 분석하여 스마트팜 영농현장에 접목시키는 연구혁신이 이루어지고 있다. 시설채소 스마트팜에서 생산성 향상을 위해 생육전주기 생육정보와 환경정보를 분석해서 완숙토마토, 딸기 등 생산성 향상 모델이 발표되고 있다. 그러나 스마트팜 오이는 빅데이터 기반의 생산성 향상모델은 연구는 미미한 실정이지만, 경기, 충북, 경북 등 지역의 오이 주산단지에서는 스마트팜을 도입하는 농장이 증가하고 있다. 경기지역에서 촉성재배하는 오이 스마트팜 최적 환경관리 모델을 개발하기 위해 2018년부터 오이 스마트팜의 빅데이터를 수집하였다. 데이터 수집기간과 규모의 한계가 있지만 환경관리에 따라 촉성재배 오이 스마트팜 생산량을 예측하고자 하였다. 2018년부터 오이 스마트팜 농가에서 온실내외부의 온습도, 일사량, 이산화탄소 등과 양액의 온습도, pH, EC 등의 환경정보와 초장, 마디수, 절간장, 줄기직경, 엽장, 엽폭, 엽수, 열매수, 암꽃수, 과장, 과폭, 주당 과중, 주당 열매수 등 13항목의 생육정보를 수집하여 분석하였다. 상관분석 결과에 따르면 오이 생산량에 영향을 미치는 생육정보는 엽면적, 초장, 성숙과 등으로 파악되었고, 오이생산량과 높은 상관관계를 보이는 생육조건에 가장 큰 영향을 미치는 환경요인은 시설내부온도, 배지온도, 시설내부야간온도 등으로 나타났다. 오이의 엽면적은 시설내부온도> 시설내부야간온도> 배지온도> 시설내의 주야간온도차 등 순으로 상관관계가 높았고, 오이의 초장은 배지온도>배지EC> 시설내부온도 > 시설내부 광량 등 순이었고, 오이의 성숙과는 시설 내 주야간 온도차> 시설내부의 온도 순으로 높은 상관관계를 나타냈다. 따라서 촉성재배 오이 스마트팜 생산량에는 엽면적, 초장, 성숙과 등이 영향을 미치며, 오이 엽면적, 초장, 성숙과를 안정적으로 확보하기 위해서는 시설 내 온도, 시설 내 야간온도, 배지의 온도가 중요하였다. 스마트팜 오이 생산량 예측 모델의 신뢰성을 확보하기 위해서는 빅데이터 수집 농가수를 확대하여 지속적인 빅데이터 수집분석이 필요했다.