해바라기(Sunking4505)와 유채(선망)는 고농도 올레인산을 함유한 유지종으로 바이오디젤 생산 원료로 사용되며, 식물정화공법(phytoremediation)에 사용되는 대표적 식물종이다. 본 연구는 이 식물종을 이용하여 카드뮴이 발아율 및 생육량에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 식물종의 씨앗은 카드뮴용액(0, 1.5, 4, 12, 30, 60, 100, 150, 300, 500 mg/L)에서 7일간 배양 후 발아율, 유근과 지상부, 유묘 길이, 건조중량을 측정하였으며, 이를 이용하여 $IC_{50}$, 식물활성도, 내성지수를 구하였다. 또, 각 데이터는 분산분석(ANOVA)를 사용하여 유의성을 검증하였다. 건조중량을 제외한 발아율과 생육량은 카드뮴 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 해바라기와 유채의 $IC_{50}$은 112, 10 mg-Cd/L이고, 해바라기씨는 500 mg-Cd/L에서 1개만 발아하였고, 유채씨는 150 mg-Cd/L 이상의 농도에서는 발아하지 못하였다. 대상 식물의 뿌리는 지상부보다 카드뮴에 대해 높은 민감도를 보였다. 해바라기의 발아율과 생육량, 식물활성도는 유채보다 높은 값을 가졌고, 내성지표는 상대적으로 저농도에서 유채보다 낮은 값을 가졌으나, 높은 농도에서는 유채가 발아하지 못해 높은 값을 보였다.
본 연구는 기존의 장례의식 중심의 상조기업 비즈니스가 조문객과 상주 중심의 서비스로 변모하기 위해 반드시 필요한 고객경험 중심 혁신전략 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 서비스사이언스 관점에서 장례산업의 환경변화와 그 안에서의 고객경험 의의 및 가치, 고객경험관리 차원의 긍정적 고객경험, 부정적 고객경험 등의 문헌 연구를 수행하였고, 상조회사의 고객경험 혁신을 위한 구체적인 모델을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 장례산업의 고객경험 혁신 전략의 의미는 현재 상태에서 목표 상태에 도달할 수 있는 여러 대안을 고객을 중심으로 탐색하고 그 중 최적의 전환 계획을 선택하는 것이다. 적용효과는 고객의 선호적인 감정을 유발시켜 차별화를 만들어내는 핵심이 되며, 고객경험 데이터가 상조회사의 경제적 관점의 자원 투입에 중요한 의사결정에 높은 도움이 된다는 것이다. 이와 같은 상조회사 혁신모델을 제시하였다. 고객중심의 상조서비스를 분석하여 그 가치를 연구하였다. 마지막으로 고객경험에 대한 측정 절차, 진단/평가, 혁신전략, 상조기업의 성과를 변수로 활용하여 단순회귀분석 기반으로 인과관계를 분석하였고, 결과적으로 관계가 유의미하다는 것이 설명되었다.
식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.
토마토는 전세계적으로 많이 재배되는 시설 원예작물로 높은 생산량과 생산액을 차지하고 있다. 저온기 온실 환기를 최소화하는 상황에서 CO2 시비는 토마토 광합성 속도와 수확량을 높이기 위해 많이 사용한다. PIES는 작물 내 저항값즉임피던스값을 측정하는 원리를 원용하여 환경 변화에 따른 작물의 생체 반응 변화를 모니터링하는 기술로 활용이 가능하다. 본 연구는 온실 토마토에서 CO2 시비에 따른 토마토의 생육 데이터와 생체정보 및PIES 간의 연관성을 구명하기 위해 수행되었다. 오전에 CO2 처리한 작물의 생육은 무처리 구에 비해 경직경을 제외한 모든항목에서 유의적으로 좋았고, PIES도 높게 나왔다. 연속적으로 CO2 시비한 작물의 생육도 처리구에서 좋았고 생체 반응 중 엽록소 형광과 광합성은 유의한 차이는 없었다. 하지만PIES와 엽록소지수는 CO2 처리구에서 높은 수치를 보였다. CO2 시비가 PIES와 직접적인 관계가 있기보다는 시비를 통해 작물의 생육량이 상승하였고, 높아진 엽면적으로 인해 증산량이 증가되어 수분흡수가 많아졌고, 유관속 임피던스를 측정하는 PIES에 반영된 것으로 보인다. 이를 통해 본 연구는 PIES가 환경 변화에 따른 작물 모니터링에 활용할 수 있음을 시사하며, PIES가 작물의 변화를 비파괴적으로 연속적으로 모니터링할 수 있는 유용한 방법이다.
최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
매일 단위로 수신되는 MODIS 인공위성자료를 이용하여 계산한 시계열 식생지수 자료는 1년 주기의 생물계절 특성을 나타내는 복잡한 파형으로 표현될 수 있다. 이러한 복잡한 파형도 단순한 파형의 합성으로 이루어지는데 이산 퓨리에 변환 분석 기법은 이들을 각각의 하모닉들로 추출해 내어 다양한 주기별로 생육을 달리하는 식생의 특성을 설명할 수 있다. 특히 이산 퓨리에 분석을 통해 도출된 시계열 식생지수 자료의 1차 하모닉 값은 1년 동안 변화하는 총 잎의 생장량을 나타내는 것으로써 나무의 상대성장회귀식 추정에 의해 식생이 1년 동안 탄소를 흡수한 양을 나타내는 지상부 바이오매스양을 설명한다. 따라서 1차 하모닉 값의 변화량은 1년 동안 식생이 탄소를 흡수하는 양을 나타낸다고 할 수 있는데, 시계열 MODIS 자료에서 추출된 6220여개의 표본들의 1차 하모닉 10년 평균값과 산림청의 입목 축적량 데이터를 통해 추정된 연간 단위면적당 이산화탄소 흡수량을 이용하여 수종별 비례상수를 도출할 수 있었다. 남한 산림지역에 한하여 총 이산화탄소 흡수량은 2000년 이후 10년 평균 약 5천6백만톤으로 계산되었고 이것은 발표된 남한 산림의 연간 이산화탄소 흡수량에 근접하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 보편적 비례상수를 이용하여 식생의 연간 탄소 흡수량을 추정함으로써 시계열 위성영상 자료를 이용하여 매년 변화하는 산림의 이산화탄소 흡수량 지도를 반복하여 정량적으로 제작할 수 있는 환경공간정보를 제공한다.
국가의 경제적인 성장 정도를 나타내는 주요 지표 중 하나는 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP)이다. GDP에 영향을 미치는 정도가 각 산업의 경쟁력으로 작용한다. 따라서 식의약 산업 관련 통계 데이터를 활용하여 GDP 내의 비중이 어느 정도인지 파악하고, 타 산업과의 비교를 통해 식의약 산업이 국내 경제에 미치는 영향력에 대해 분석하고자 하였다. 식의약 산업은 국내 산업 중 산업의 범위가 넓고 국민의 삶에 밀접하게 연관되어있다. 또한, 갈수록 인간의 수명이 늘어나고 근래에는 COVID-19라는 감염병의 확산으로 인해 식의약 산업에 속하는 바이오 분야가 각광을 받고 있다. 따라서 식의약 산업의 경쟁력이 갈수록 상승할 것으로 기대되기 때문에 산업에 대한 주목이 필요하다. 식약처는 식의약 산업에 대한 통계를 제공하지만, 체계화 된 GDP 비중을 제공하고 있지 않다. 따라서 다른 산업과 비교하여 어느 정도 영향력이 있는 산업인지 파악하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 식의약 산업의 GDP 비중을 구하고 타 산업과 비교해보고자 한다. 식의약 산업 부문 GDP를 구하는 과정에서 시점별로 통계자료 내 수치가 통일되지 않는다는 난점이 있었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 기준이 되는 통계자료를 정하고, 총부가가치와 산업별 생산액, 매출액, 부가가치액 등을 사용하여 식의약 산업 부문 GDP를 추정하였다. 다른 12개 분야 산업들과 비교하였을 때, 식의약 산업 부문 GDP는 제조업의 GDP 다음으로 2위를 차지하였고, 결과적으로 식약처 산업이 국내 산업 중에서도 국가 경제력에 많은 영향력을 미친다는 점을 나타냈다.
과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R2=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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