• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.49-53
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• 2021

'양손잡이 조직(Organizational Ambidexterity)'은 새로운 기회를 찾고 위험을 감수하며, 신제품이나 신사업을 개발해 가는 탐색(Exploration) 역량과, 최소한의 리스크와 보유한 자원을 토대로 기존 제품이나 서비스를 중심으로 효율성을 높이는 활용(Exploitation)적 혁신을 동시에 추구하는 조직의 능력으로 경영자들이 비즈니스 환경의 난기류와 다차원성에 대처하도록 권고하는 개념들 중 하나이다. 본 연구는 스타트업의 양손잡이 역량 균형이 기업 성과에 미치는 영향에 대한 연구를 기반으로 양손잡이 역량이 실제 스타트업에 긍정적으로 영향을 미치는 지를 조사하는데 목적으로 하고 있다. 따라서 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 중심으로 기업성과에 미치는 영향과 더불어 환경적 동태성(Environmental Dynamics)의 조절효과에 대하여 알아보고 분석하였다. 실제로 선행 연구를 통해 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)에 모두 관여하는 양손잡이 기업들이 하나에 집중하는 기업보다 우수한 성과를 달성할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 유지하는 것이 생존과 번영을 위해 중요한 것으로 나타났다. 특히, 자원이 부족한 스타트업의 경우 부족한 자원을 효과적으로 활용하고 양방향으로 행동할 수 있는 능력은 경영 능력과 역량에 달려 있기 때문에 지속적인 생존을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞추고 효과적인 조직을 구축해 양손잡이 조직으로 거듭나야만 한다. 양손잡이 조직에 대한 연구 이론은 보통 여유 자원이 높은 대기업을 기준으로 정의되고 있으며, 상대적으로 여유 자원의 수준이 낮은 중소기업이나 스타트업을 위한 양손잡이 조직의 의미와 이러한 기업들이 추구할 수 있는 현실적인 실행방안에 대해서는 연구가 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 실제 스타트업 기업의 성장을 위한 전략적 방향 설정을 제시할 수 있으며, 급격하게 변화하는 시장에서 스타트업의 양손잡이 역량과 기업성과 영향 관계를 분석하여 학술적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.246-248
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• 2021

본 논문은 범용 자동 화재 탐지 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 시스템을 어떻게 설계와 개발을 할 것인지에 대한 관련 연구 내용을 다룬다. 본 논문에서 제안할 시스템은 화재경보기가 설치된 장소에서 화재가 발생하면 사용자와 인근 소방서로 자동으로 화재 사실을 알려준다. 이렇게 된다면 인근 소방서에서 이 사실을 신속하게 이른 시간에 확인하여 화재 진압을 조기에 할 수 있어 인명 및 재산피해를 감소할 수 있다. 본 시스템의 주요 사용대상은 주택과 소규모 빌딩이다. 여기서 제안된 화재경보기는 기존의 화재경보기 기능을 수행하고, 만약 화재 발생하면 이 사실을 곧바로 인근 수신기로 무선 데이터 통신으로 보내게 된다. 이때 이 수신기는 대한민국의 소방통신 주파수 대역을 사용하여 데이터 통신하며, 화재경보기의 데이터를 언제든지 신속하게 수신하기 위해 곳곳에 설치하여 하나의 자가망을 구축한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.202-202
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• 2020

산지 및 도시에서 발생하는 돌발홍수가 대상인 예경보는 홍수 도달시간이 짧고, 수위가 급격하게 상승하는 특성 때문에 1시간 선행시간 확보를 목표로 한다(MOLIT, 2016). 그러나 현재 돌발홍수 예경보 process에 소요되는 시간은 그 이상으로 확인되고 있다. 또한, 돌발홍수 예경보시스템으로부터 출력된 예측 결과를 사람이 직접 확인해야 한다는 단점도 있다. 본 연구에서는 돌발홍수 예경보 선행시간 1시간 확보를 목표로 backward-forward tracking 기법 기반 예측강우 편의보정기법을 제안하고자 한다. 이 기법은 현재 시점보다 이전에 보정계수를 결정함으로써 돌발홍수 예경보 소요시간을 크게 줄여 돌발홍수 대피시간을 확보할 수 있게 한다. 또한, 보정계수의 결정과 적용이 연속적으로 이루어짐에 따라 10분 간격으로 생성되는 MAPLE의 지속적인 편의보정이 가능하다. 예측강우에 대한 보정계수는 현재보다 10분 이전에 결정한다. 즉, 10분 이전 시점에 생성된 10분, 70분 선행 예측강우에 backward tracking을 적용하여 현재 시점의 호우 위치인 target window를 찾는다. 그리고 target window에서 보정계수를 결정한다. 결정된 보정계수는 돌발홍수발령 대상지역인 correction window의 현재 생성된 60분 선행 예측강우에 적용한다. 이 과정에서 과거 시점 10분 선행 예측강우와 현재 시점에 생성된 60분 선행 예측강우와의 forward tracking이 수행된다. Storm tracking 기법으로는 두 예측강우의 호우패턴에 대한 유사성을 정량화한 패턴상관계수를 이용하였다. 대상 호우사상으로는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 적용하고, 편의보정 결과를 기존 편의보정기법 적용 결과와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.302-302
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• 2021

지하차도의 경우 국지 및 돌발홍수가 발생할 경우 대부분 침수됨에도 불구하고 2020년 7월 23일 부산 지역에 밤사이 시간당 80mm가 넘는 폭우가 발생하면서 순식간에 지하차도 천장까지 물이 차면서 선제적인 차량 통제가 우선적으로 수행되지 못하여 미처 대피하지 못한 3명의 운전자 인명사고가 발생하였다. 수재해를 비롯한 재난 관리를 빠르게 수행하기 위해서는 기존의 정부 및 관주도 중심의 단방향의 재난 대응에서 벗어나 정형 데이터와 비정형 데이터를 총칭하는 빅데이터의 통합적 수집 및 분석을 수행이 필요하다. 본 연구에서는 부산지역의 지하차도와 인접한 지하터널 CCTV 자료(센서)를 통한 재난 발생 시 인명피해를 최소화 정보 제공을 위한 Object Detection(객체 탐지)연구를 수행하였다. 지하터널 침수가 발생한 부산지역의 CCTV 영상을 사용하였으며, 영상편집에 사용되는 CCTV 자료의 음성자료를 제거하는 인코딩을 통하여 불러오는 영상파일 용량파일 감소 효과를 볼 수 있었다. 지하차도에 진입하는 물체를 탐지하는 방법으로 YOLO(You Only Look Once)를 사용하였으며, YOLO는 가장 빠른 객체 탐지 알고리즘 중 하나이며 최신 GPU에서 초당 170프레임의 속도로 실행될 수 있는 YOLOv3 방법을 적용하였으며, 분류작업에서 보다 높은 Classification을 가지는 Darknet-53을 적용하였다. YOLOv3 방법은 기존 객체탐지 모델 보다 좀 더 빠르고 정확한 물체 탐지가 가능하며 또한 모델의 크기를 변경하기만 하면 다시 학습시키지 않아도 속도와 정확도를 쉽게 변경가능한 장점이 있다. CCTV에서 오전(일반), 오후(침수발생) 시점을 나눈 후 Car, Bus, Truck, 사람을 분류하는 YOLO 알고리즘을 적용하여 지하터널 인근 Object Detection을 실제 수행 하였으며, CCTV자료를 이용하여 실제 물체 탐지의 정확도가 높은 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.419-419
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• 2021

수자원 관리 패러다임은 공급 위주에서 수요관리로 전환되고 있다. 가용한 수자원은 한정적이나 급속한 인구증가와 도시화로 인한 물 수요의 증가로 수요관리의 효율성이 중시되고 있기 때문이다. 기존 상수도시스템은 노후화로 가동효율이 점차 낮아지고 있으며, 인력으로 월 또는 격월로 소비자의 물 사용량을 검침해 실시간 관리가 불가능하여 수요와 공급의 불균형을 초래한다. 이러한 문제를 해결할 대안으로 IT 기술과 전통적인 물관리 기술을 접목한 Smart Water Grid는 양방향 통신장치를 이용해 실시간으로 소비자의 물 사용량을 모니터링한다. 물 사용 특성을 잘 파악하면 보다 정확한 물 수요 예측이 가능하다. 특히 소비자들의 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 파악하면 미래 물 수요 예측에 도움이 된다. 예측된 물 수요량에 따라 물 공급 배분 계획을 수립하여 운영 효율성을 높일 수 있다. 물 수요예측 방법 중 k-mean 군집분석은 시간별 물 사용량을 이용해 서로 유사한 여러 개의 부분집합으로 할당하여 분류하는 Machine learing 방법으로 물 사용의 유사성을 파악할 수 있다. SWG 연구단은 2019년 Vietnam Hai Duong province에 SWG Pilot plant를 구축하고 27개의 Smart water meter를 설치하여 운영하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 물 사용 특성을 분석하기 위해 27개 SWM로부터 수신된 2019년 11월 14일부터 2020년 12월 3일까지 1시간 단위의 물 사용량 데이터를 수집하였다. 그리고 k-mean 군집 방법을 이용해 시간별, 평일, 주말, 그리고 주별 물 사용 특성을 분석하였다. 이 때 최적의 군집 개수 결정을 위해 Elbow 방법을 적용하였다. 분석 결과 각 소비자의 물 사용량 특성에 따라 평균 물 수요패턴 추정이 가능하며, 향후 물 수요 예측에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2021

본 연구에서는 격자기반 분포형 수문모델링을 통해 하천갈수량을 추정하고자 한다. 분포형 수문모형은 단방향흐름 알고리즘에 의한 토양 물수지식을 기반으로 개발되었으며 운동파(kinematic wave) 이론을 적용하여 지표 및 지표하 유출을 모의한다. 또한, 격자별로 수문학적 물수지요소인 차단량, 증발산량, 침투 및 침루량, 지하수충전량 등을 계산하며, 댐·보 방류량을 해당 지점 격자의 물수지에 적용할 수 있도록 개발하였다. 본 모형은 2개의 다목적댐과 3개의 다기능보가 위치한 금강유역(9,645.5 km²)에 적용하였으며, 유역 면적과 하천 유속을 고려하여 1 km × 1 km 격자를 구성하고 10분 간격으로 2013년부터 2020년까지 수문모의를 진행하였다. 모형의 입력자료로 유역 인근의 12개 기상관측소로부터 시단위 기상자료를 구축하였으며, 모형의 검보정은 일단위 관측유량(Q), 플럭스 타워 증발산량, 실측 토양수분 및 지하수위 자료를 구축하여 활용하였다. 댐 및 보 지점에 대해 Q와 1/Q로 검보정을 수행한 결과, 평균 결정계수(R²)는 댐 지점에서 0.53~0.65, 보 지점에서 0.46~0.69의 값을 나타냈으며, Nash-Shtcliffe efficiency(NSE)는 댐 지점에서 0.46~0.55, 보 지점에서 0.31~0.65의 값을 나타냈다. 공간 보정을 위해 증발산량, 토양수분, 지하수위에 대한 검보정을 수행할 예정이며, 유황곡선을 활용하여 하천차수, 토양속성 및 토지이용에 따른 하천갈수량을 분석할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2021

현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.63-63
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• 2021

사회가 발달할수록 사람들의 건강과 웰빙에 대한 욕구는 더욱 늘어가고 이에 따라서 몸에 좋은 것들을 찾고 개발하여 다양한 음료와 차들이 판매되고 있는 실정이다. 이에 색과 기능성이 뛰어난 꽃차들에 대한 선호도가 점점 올라가고 있으며 그중에서도 색과 향과 맛 및 기능성까지 뛰어난 대표적인 꽃차가 백목련 꽃차이다. 본 연구에서는 노화억제 물질로 잘 알려져 있는 항산화물질들이 제조된 2017년부터 2021년까지의 연도에 따라서 차이가 있는 지를 알아보고자 수행하였으며 그 결과는 다음과 같았다. 1. Flavonoid 함량은 측정농도(1g/100ml)로 제조연도가 2017년 것은 499.0±11.0ppm, 2018년 것은 485.0±16.0ppm, 2019년 것은 422.0±13.0ppm, 2020년 것은 759.0±38.0ppm, 2021년 것은 509.0±14.0ppm으로 2020년에 제조한 것이 가장 높은 함량을 보였다. 2. Chlorogenic acid 함량은 측정농도(1g/100ml)로 제조연도가 2017년 것은 2062.0±63.0ppm, 2018년 것은 2253.0±21.0ppm, 2019년 것은 2035.0±25.0ppm, 2020년 것은 3363.0±52.0ppm, 2021년 것은 2359.0±35.0ppm의 함량을 보였다. 3. Catechin 함량은 측정농도(1g/100ml)로 제조연도가 2017년 것은 1343.0±42.0ppm, 2018년 것은 1470.0±14.0ppm, 2019년 것은 1325.0±17.0ppm, 2020년 것은 2210.0±35.0ppm, 2021년 것은 1541.0±24.0ppm의 함량을 보였다. 4. Tannic acid 함량은 측정농도(1g/100ml)로 제조연도가 2017년 것은 1403.0±42.0ppm, 2018년 것은 1530.0±14.0ppm, 2019년 것은 1385.0±17.0ppm, 2020년 것은 2270.0±35.0ppm, 2021년 것은 1601.0±24.0ppm의 함량을 보였다. 5. 모든 항산화물질에서 2020년에 제조한 꽃차가 가장 높은 함량을 보였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.70-70
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• 2023

유자의 번식방법은 세 가지로 알려져 있다. 유자 대목의 유자를 접목하는 방법과 탱자 대목의 유자를 접목하는 방법, 유자의 종자를 파종하여 유자나무를 번식하는 방법 등이 있다. 이러한 번식 방법 가운데 가장 많이 활용되고 있는 유자의 번식 방법은 탱자 나무 대목에 유자를 접목하여 생산하는 방법이다. 실제로 유자의 생산물을 비교해보면 과일의 크기는 유자나무에 유자를 접목시킨 유자나무에서 대체적으로 과일이 크고 색깔도 진노랑색이다. 과일이 제일 작은 번식 방법은 유자 종자를 파종하여 유자를 생산하는 방법이다. 또한, 유자 접목 방법에 따른 유자의 생산 연령은 실생번식보다 접목방법이 훨씬 빠르다. 즉, 과일의 형태와 색깔, 향 등이 번식 방법에 따라서 다소 차이를 나타내고 있다. 따라서, 이러한 번식 방법에 따른 유자의 과육으로부터 항균 활성에 차이를 분석하고자 본 실험을 실시하였다. 3종의 항균실험을 실시한 결과 대부분의 균 종류의 결과를 보면 실생 번식에서 다소 양호한 항균활성을 나타내었다. 유자 대목의 유자를 접목한 유자의 과육도 비교적 항균활성이 좋게 나타났다. 탱자 대목에 유자를 접목하여 얻어진 유자 과육의 항균 활성은 다른 번식 방법에 비하여 다소 미흡한 항균 활성 결과를 나타내었다. 따라서, 이러한 결과들로 미루어볼 때 번식 방법에 따른 유자 과육의 항균 활성은 균 종류별 차이가 나는 것으로 판단되었다. 따라서, 이러한 결과들로 미루어 볼 때 향후 과피의 항균 활성을 조사한다면 더 좋은 결과를 확보할 수 있을 것으로 생각된다

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.60-60
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• 2023

특허제도는 발명자에게 발명의 공개에 대한 대가로 일정기간 독점권을 인정하여 기술개발에 투자한 자금을 회수할 수 있는 기회를 제공하고 공개된 발명은 새로운 기술개발을 위하여 누구나 이용할 수 있도록 하여 기술발전을 촉진할 뿐만아니라 이미 개발된 발명에 대한 중복투자, 연구를 하는 낭비를 방지하기 위한 목적을 가진다. 본 조사는 2022년 12월 31일까지의 정부 특허정보넷인 키프리스(www.kipris.or.kr)에서 꽃차 관련 실용신안 특허 내용을 검색하여 정리하였으며 그 결과는 다음과 같았다. 1. 1983년 엘다베리꽃차 제조방법에 대한 것을 시작으로 최근 2022년 12월 31일까지 총 30개가 출원되어 2022년에는 증가된 것이 없었다. 2. 출원된 실용신안 특허 총 30개 중에서 소멸 2개(엘다베리/1983, 연꽃/2009), 취하 3개(무궁화/1992, 백화차/2005, 꽃차/2014), 거절 6개(매화/2001, 장미녹차/2007, 혼합꽃녹차/2007, 동결꽃차/2008, 소금꽃차/2015, 꽃차누룽지/2017), 공개 6개(꽃차/2014, 소금꽃차/2015, 꽃차추출물/2017, 기능성꽃차 /2018, 꽃차추출물/2018, 금잔화꽃차/2019), 포기 2개(개복숭아 꽃차/2015, 동백꽃차/2017), 등록(녹차꽃차/2006, 사과꽃차/2008, 목련꽃차/2012. 목련꽃차/2014, 칡꽃차/2015, 장미꽃차/2017, 모란꽃차/2017, 꽃차제조방법/2018, 꽃차로스팅장치/2018, 꽃음료/2020, 향 강화 꽃차/2021)은 11개였다. 3. 출원된 실용신안 특허 총 29개 중에서 개인이 출원한 것이 19개, 회사(아모레퍼시픽, 휴먼코스메틱, 화이통협동조합, (주)꽃다비, 주식회사 플러드, (주)우리꽃연구소)나 기관(한국식품연구원, 고창군), 대학(전남대, 동의대 2개)이 출원한 것이 11개였다.