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토양유입 유기물 특성에 따른 분해도, 양분공급력 및 온난화가스 발생에 미치는 영향
김초원 ( Cho Won Kim ),박종찬 ( Jong Chan Park ),강보민 ( Bo Min Kang ),유진희 ( Jin Hee Ryu ),한광현 ( Gwang Hyun Han ) 한국환경농학회 2013 한국환경농학회 학술대회집 Vol.2013 No.-
화학비료 사용을 자제하고 친환경 유기자재를 사용하는 농가가 늘고 있는 추세에 따라, 유기농 업에서 사용되고 있는 토양유입 유기물들의 분해과정 중 발생되는 온실기체가 기후변화 및 지구온 난화에 영향을 미치고 있어 전 세계적으로 지구온난화 가스 발생량 저감에 힘쓰고 있다. 따라서 본 연구는 산화 및 환원 조건에서 토양유입 유기물의 분해가 토양 양분공급력 및 온실가스 발생량 에 미치는 영향을 밝혀내기 위하여 항온배양을 통해 다양한 유기물 처리에 따른 CO2, CH4 등의 온난화가스들을 측정하였고, 양분공급량 대비 이산화탄소 발생 부하량을 조사하여 친환경 저탄소 발생 유기자재를 선별하였다. 항온배양실험은 환원, 산화 조건의 두 번의 실험을 하였다. 환원상태 의 항온배양 실험은 대조구, 화학비료, 액비, 퇴비, 청보리, 헤어리베치로 조성하였고, 4번의 샘플 링 차수와 각각의 샘플링 차수마다 3반복을 두었으며, 산화상태의 항온배양 실험의 처리구는 대조 구, 화학비료, 액비, 퇴비, 청보리, 헤어리베치로 조성하였으며, 각각 3반복을 두었다. 유기자재 처 리수준은 두 조건의 실험 모두 15 kg-N 10a-1으로 처리하였다. 본 실험에서 직접 제작한 고속항온 배양장치 (Enforced Aeration High Temperature Respirometer) 는 항온배양 온도 35℃에서 상대습 도 100% 의 공기를 강제 순환시켜 토양 속에 수분과 공기를 자동으로 공급, 배양하는 장치이며, 이산화탄소의 측정은 CO2 Analyzer 를 이용하여 매 3시간 마다 2분 동안의 발생량을 측정하였다. 분석항목으로 토양 pH, EC, 무기태질소, 유효인, 유기물함량 등의 토양 이화학성과, 온난화가스 (CO2, CH4, N2O) 를 측정하였다. 항온배양 실험에서 산화, 환원 조건 모두 유기자재 처리 초반에 이산화탄소 발생량이 많은 것으로 나타났으며, 이는 유기물 처리 초반부에 토양유효 양분을 대부 분 공급하는 것 때문으로 판단되었다. 메탄발생량의 경우에서는 청보리 처리구에서 가장 많은 발 생량이 관찰되었고, 경시적인 변화에서는 액비 처리가 가장 많은 것으로 나타났으며, 액비의 경우 혐기상태의 제조과정에서 메탄생성균이 메탄발생에 이용할 수 있는 기질들이 많았기 때문인 것으로 사료되었다. 환원조건의 실험에서 아산화질소 발생량의 경우, 화학비료와 액비 처리구에서 많은 발생량이 나타났는데, 이는 산소유입의 제한이 있는 환원조건에서 토양 내 질산화 과정이 활발하 게 이루어지지 않았던 것 때문으로 사료되었다. 질소공급량 대비 이산화탄소 부하량 평가에서는 액비, 퇴비 및 화학비료는 비슷한 수준의 부하량을 보였으나, 청보리, 헤어리베치와 같은 녹비작물 의 경우 다소 높은 부하량을 보였다. 따라서 친환경 저탄소 발생 유기농업을 위해서는 녹비작물의 직접시용은 피해야 할 것으로 사료되었다.
ART2 신경회로망을 이용한 공작기계의 웹기반 원격 성능저하 모니터링 시스템 개발
김초원(Cho Won Kim),최국진(Kook-Jin Choi),정성환(Sung-Hwan Jung),홍대선(Dae Sun Hong) 한국생산제조학회 2009 한국생산제조학회지 Vol.18 No.1
This study proposes a web-based remote monitoring system for evaluating degradation of machine tools using ART2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network. A number of studies on the monitoring of machine tools using neural networks have been reported. However, when normal condition is changed due to factors such as maintenance, tool change etc., or a new failure signal is generated, such algorithms need to be entirely retrained in order to accommodate the new signals. To cope with such problems, this study develops a remote monitoring system using ART2 in which new signals when required are simply added to the classes previously trained. This system can monitor degradation as well as failure of machine tools. To show the effectiveness of the proposed approach, the system is experimentally applied to monitoring a simulator similar to the main spindle of a machine tool, and the results show that the proposed system can be extended to monitoring of real industrial machine tools and equipment.