• 한국습지학회지
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• 제24권2호
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• pp.83-92
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• 2022

전세계적으로 플라스틱에 대한 수요가 늘어감에 따라 플라스틱 폐기물의 양이 증가하고 있다. 수계 내에서의 미세플라스틱의 위해성에 대한 평가 기준에 대해서는 아직 많은 연구가 필요하지만 대체적으로 미세플라스틱을 성질 개선을 위해 첨가하는 화학물이 유독하다는 사실은 여러 문헌을 통해 증명되어있다. 하수처리장(MWTP)은 오수를 처리하는 시설로서 가정에서 발생하는 미세플라스틱이 모이는 미세플라스틱이 모이는 장소이다. 따라서 MWTP 에서의 미세플라스틱 분석이 필요한 상황이지만 이를 진행하기 위해 표준화된 방법이 아직은 없다. 따라서 본 연구에서는 MWTP에서 미세플라스틱 검출을 위한 하수 시료에 적용할 수 있는 최적의 방법론을 조사해보고자 한다. 본 연구에서는 J 하수 처리장에서 수집한 유입수 샘플로부터 미세플라스틱을 분석하는 다양한 전처리 방법 중에서 하수처리장 샘플에 가장 널리 사용되는 펜톤산화와 H₂O₂ 산화법을 선정하였다. 각 전처리 방법별로 측정에 오차를 발생시킬 요소들이 있었으며, 이를 극복하기 위해 펜톤산화 전처리의 경우 밀도분리법 대신 여과를 진행하여 분석을 진행하는 것이 추천되며, H₂O₂ 산화법의 경우 반응 이후 증류수로 세척하는 과정이 필요해 보인다. 분석 결과 미세플라스틱의 농도는 H₂O₂ 산화법을 이용한 샘플의 경우 2.75 ea/L, 펜톤산화법을 이용한 샘플의 경우 3.2 ea/L 로 측정되었으며 대부분 섬유형태로 존재하였다. 또한 정량분석을 현미경을 이용해 육안으로 진행하기 때문에 측정 결과에 대한 신뢰성을 보장하기가 어렵다고 판단해 검정곡선을 만들었다. 총 3개의 검정곡선이 그려졌으며 해당 검정곡선들을 분석한 결과 R² 값이 전부 0.9 이상이였으며 이는 정량분석에 대해 높은 신뢰성을 보장한다. 정성분석으로 MWTP에 유입되는 미세플라스틱의 계열에 대해선 판단할 수 있었지만 각 미세플라스틱의 화학적인 조성에 대해선 확인할 수 없었다. 향후 MWTP에 유입되는 미세플라스틱의 화학적 조성에 대해서 확인하기 위해서 이번 연구를 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.