• 한국토양비료학회지
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• 제40권5호
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• pp.383-391
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• 2007

수계 내 농경지로부터의 비점오염은 토양유실과 밀접한 관련이 있어 토양침식 정도를 산정하는 것은 비점오염 관리의 기초가 될 수 있으며 환경오염 예측모델의 정도 향상에도 도움이 될 것이다. 본 연구는 표준유역단위인 소유역에서 토양연접군에 따라 소유역을 분류하고 소유역별로 토양침식 위험성을 산정해 통합적 수계관리의 방향을 제시하고자 수행하였다. 건설교통부 소유역 분류에서 토양조사가 되어 있는 10개의 소유역을 선정해 토양연접군에 따른 분류를 통해 금강본류 21, 남강 03, 동진천, 가평천 01, 경안천 02 소유역은 편마암 유래토양이 50% 이상을 차지하는 편마암 유래토양 소유역 그룹으로 분류되었고, 금강본류 16, 병성천 01, 대신천, 북천 02, 영상강 본류 08 소유역은 화강암 유래토양 면적이 60% 이상인 화강암 유래토양 소유역 그룹으로 분류되었다. 대상유역의 경지이용 형태는 편마암 유래토양이 주로 분포하고 있는 소유역 그룹에서 화강암 유래토양이 주로 분포하는 소유역보다 산림의 면적비율이 높게 나타났고 밭의 분포면적 비율이 그다지 높지 않은 것을 보여주었다. 또한 토양도 상의 경사도 분포는 편마암 유래토양이 주로 있는 소유역에서는 산림면적이 많은 관계로 경사 60% 이상인 E와 F slope이 많았고 화강암 유래토양이 주로 분포하는 소유역에서는 대부분의 유역이 경사도에 따라 고르게 분포하는 경향이었다. 각각의 소유역별 토양유실량 산정에 따른 면적별 분포는 산림이 포함된 관계로 편마암이나 화강암 유래토양 대부분에서 A나 B 등급이 많았으나 전체적으로는 편마암 유래토양이 주가 되는 소유역은 B와 C 등급이 많이 분포하고 있었으며, 화강암 유래토양이 주가 되는 소유역에서는 영산강 08을 제외하면 A와 B 등급에 많이 분포하고 있었다. 산림을 제외하는 경우에는 전체적으로 토양유실 등급의 면적분포가 A 등급이 많아졌고 편마암 유래토양 소유역에서 상대적으로 G 등급의 면적분포가 상승하고 등급별 분포가 고르게 되었다. 소유역에서 경지이용형태별 토양유실량은 논이 가장 작은 값을 보였고, 다음이 산림이었으며 제일 큰 토양유실량을 보인 것은 밭이었다. 토양유실량 산정에 따른 토양연접군별 소유역단위 특성을 살펴보면 송산지곡 연접군으로 분류할 수 있는 편마암 유래토양이 주로 분포하고 있는 소유역들의 연간 평균 토양유실량은 $7.66ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었고, 삼각상주 연접군으로 분류되는 금강본류 16, 병성천 01, 대신천, 북천 02 소유역의 평균 토양유실량은 $5.55ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었다. 송정백산 연접군으로 분류할 수 있는 영산강 08 소유역의 토양유실량은 $9.6ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ 이었으나 이 연접 소유역군은 다른 소유역군들처럼 더 많은 분류가 있어야 평균 토양유실량을 산정할 수 있을 것으로 여겨진다. 이런 결과로 보아 토양연접군에 따른 소유역의 분류와 유역그룹별 토양유실량을 산정하면 토양연접군별 소유역그룹의 비점오염 기여도를 파악할 수 있을 것으로 보이며, 이에 따라 다양한 수문 환경 모형들의 적용성을 확대시켜 수계 내 수질 관리의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제5권2호
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• pp.215-235
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• 1996

본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad ＆ Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad ＆ Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad ＆ Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH＋7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 농업과학연구
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• 제10권2호
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• pp.221-234
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• 1983

육용계(肉用鷄)에서 가식육량(可食肉量)을 효과적(效果的)으로 추정(推定)할 수 있는 방법(方法)을 구명(究明)코자 W. Cornish(CC) 종(種)과 S. C. W. Leghorn종(種) (LL) 그리고 이 두 순종(純種)의 상반교잡종(相反交雜種)(CL. LC)을 각각(各各) 60수(首)씩 계(計) 240수(首)를 공시(共試)하여 체중(體重) 및 체형(體型)의 구성요소(構成要素)들의 크기와 요소(要素)들 간(間)의 상관관계(相關關係), 그리고 가식육량(可食肉量) 추정결과(推定結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 8주령시(週齡時) 체중(體重)과 사료효율(飼料效率)은 W. Cornish 종(種)에서 각각(各各) 1,819g과 2.2%였고, S. C. W. Leghorn종(種)에 각각(各各) 668g과 3.3%로 정상발육치(正常發育直)였다. 2) 체중(體重)에 대(對)한 가식육량(可食肉量)의 비율(比率)은 W. Cornish 종(種)에서 6, 8 및 10주령(週齡)에 각각(各各) 34.7%, 36.8%, 37.5%였고 S. C. W. Leghorn 종(種)은 각각(各各) 30.7%, 30.5% 및 32.3%였으며, 잡종(雜種)들은 중간(中間) 값을 보이는데 각(各) 계종간(鷄種間) 차이(差異)는 유의성(有意性)이 인정 되었다. 3) 체중(體重)에 대(對)한 방혈량(放血量)의 비율(比率)은 계종간(鷄種間) 차이(差異)가 뚜렸하지 않으나 두부중량(頭部重量), 우모중량(羽毛重量) 그리고 불가식(不可食) 내장중량(內臟重量)의 비율(比率)은 각주령(各週齡) 공(共)히 W. Cornish 종(種)에서 유의적(有意的)으로 적고 각중(脚重)과 복강지방량(腹腔脂肪量)은 S. C. W. Leghorn 종(種)에서 유의적(有意的)으로 적어서 계종간차(鷄種間差)가 뚜렷하다. 한편 가식부위(可食部位)에서 흉부(胸部)와 퇴경부(腿脛部)는 각주령(各週齡) 공(共)히 C Cornish종(種)에서 유의적(有意的)으로 크며, 가식내장(可食內臟)은 S. C. W. Leghorn종(種)에서 유의적(有意的)으로 크고, 경부(頸部)와 익부(翼部) 및 배부(背部)는 주령(週齡)에 따라 계종간차이(鷄種間差異)가 일관성이 없다. 4) 조사(調査)된 체형구성요소(體型構成要素)들의 크기는 W. Cornish종(種)에서 각주령(各週齡) 공(共)히 유의적(有意的)으로 크고, 특(特)히 10주령(週齡)에서 잡종(雜種)들 간(間)에도 대부분(大部分) 유의차(有意差)가 인정되었다. 5) 흉각(胸角)을 제외(除外)하고 대부분(大部分)의 체형구성요소(體型構成要素)들이 가식육량(可食肉量)과 높은 상관도(相關度)를 보이고 있어 체위측정치(體位測定値)들로 가식육량(可食肉量)을 비교적(比較的) 정확히 추정(推定)할 수 있을 것으로 예측되었다. 6) 가식육량(可食肉量)을 체중(體重)에 의(依)해 추정(推定)할 때의 정확도(正確度)로서 체위측정치(體位測定値)들로 추정(推定)할 경우 10주령(週齡)에서 W. Cornish종(種) $Y=-1,475.581 +5.054X_{26}+3.080X_{24}+3.772X_{25}+14.321X_{35}+1.922X_{27}$였고 S. C. W. Leghorn종(種)은 $Y=-347.407+4.549X_{33}+3.003X_{31}$였으며 W. Cornish 종(種)을 부(父)로한 잡종(雜種)(CL)은 $Y=-1,616.793+4.430X_{24}+8.566X_{32}$, S. C. W. Leghorn종(種)을 부(父)로한 잡종(雜種)(LC)은 $Y=-603.938+2.142X_{24}+3.039X_{27}+3.289X_{33}$이었다. 위에서 설명변수(說明變數)들은 $X_{24}$=흉위(胸圍), $X_{25}$=흉폭(胸幅), $X_{26}$=흉장(胸長), $X_{27}$=흉골장(胸骨長), $X_{31}$=퇴경부(腿脛部) 둘레, $X_{32}$=경골장(頸骨長), $X_{33}$=각장(脚長), $X_{35}$=각경(脚徑)이다. 7) 이상(以上)의 결과를 종합(綜合)하여 볼때 가식육(可食肉)의 비율(比率)은 계종(鷄種)과 주령(週齡)에 따라 현저한 차이(差異)를 보이고 있고, 이들의 추정(推定)은 좀 복잡(複雜)하지만 체형측정치(體型測定値)들로서도 비교적(比較的) 정확(正確)히 추정(推定)할 수 있을 것으로 판단되었다.