• 한국초지조사료학회지
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• 제44권2호
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• pp.118-126
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• 2024

본 연구는 국내 육성 이탈리안 라이그라스 중생종 6 품종의 특성을 비교하기 위하여 대한민국의 중부지역인 충청남도 천안시에 위치한 국립축산과학원 시험포장에서 실시하였다. 이탈리안 라이그라스 중생종 품종의 출수기는 '코윈마스터'가 4월 30일로 가장 빨랐으며, '아이알 601'이 5월 17일로 가장 늦었다. 내도복성은 '아이알 601'이 가장 우수하였으며, 내병성, 내습성, 내한성은 모든 품종이 우수하였다. 초장은 '아이알 603', '아이알 604' 그리고 '아이알 605'가 평균 이상이었으며, 특히 '아이알 604'가 114.8 cm로 가장 길었다. 총 건물수량은 '아이알 602'와 '아이알 605'가 12,800 kg/ha 이상으로 가장 많은 그룹으로 나타났다. 사료가치 분석 결과, RFV와 TDN는 '코윈마스터'가 각각 119.18 및 66.07%로 가장 높았고, '아이알 605'가 두 번째로 높은 그룹에 속하였다. 조단백질 함량은 '아이알 604'와 '아이알 601'이 9% 이상으로 나타났으며, 특히 '아이알 604'가 9.74%로 가장 우수하였다. 이탈리안 라이그라스의 단당류 함량 분석결과 '아이알 605'은 포도당과 과당이 각각 23.35 g/kg 및 50.70 g/kg로 다른 품종과 비교하여 함량이 매우 높았다. 이상의 결과를 종합해보면, 이탈리안 라이그라스 국내 육성 중생종 6 품종 중 생산성은 '아이알 602'가 가장 높았고, 사료가치는 '코윈마스터'가 가장 우수한 것으로 나타나며, 포도당과 과당 함량은 '아이알 605'이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서, '아이알 605'의 경우 생산성이 가장 우수한 그룹에 속하며, 사료가치가 두 번째로 높은 그룹에 속하면서, 단당류의 함량이 검출된 모든 항목에서 가장 우수하였기 때문에, 국내 육성 중생종 6 품종 중 가장 우수한 품종으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.246-262
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• 2024

섬강 상류의 어류상 변화와 어류군집 특성을 밝히기 위해 2018년부터 2020년까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 35개 지점을 조사한 결과, 채집된 어류는 12과 40종 7,817개체였다. 출현종 중 우점종은 참갈겨니(Zacco koreanus, 34.5%), 아우점종은 피라미(Z. platypus, 28.7%)였고, 그 다음으로 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 10.2%), 돌고기(Pungtungia herzi, 5.3%), 긴몰개(Squalidus gracilis majimae, 4.3%), 참종개(Iksookimia koreensis, 2.1%), 참마자(Hemibarbus longirostris, 1.6%), 모래무지(Pseudogobio esocinus, 1.5%) 돌마자(Microphysogobio yaluensis, 1.4%), 한강납줄개(Rhodeus pseudosericeus, 1.4%) 등의 순으로 우세하였다. 법정보호종은 환경부지정 멸종위기 야생생물 II급인 한강납줄개와 묵납자루(Acheilognathus signifer), 돌상어(Gobiobotia brevibarba), 둑중개(Cottus koreanus) 4종이 출현하였는데, 주로 한강납줄개와 묵납자루, 돌상어는 중·하류에, 둑중개는 최상류에 서식하고 있었다. 출현종 중 한국고유종은 19종(고유화율 47.5%)이었고, 기후변화민감종(냉수성 어종)은 둑중개 1종, 외래어종은 떡붕어(Carassius cuvieri)와 배스(Micropterus salmoides) 2종이 확인되었다. 군집분석 결과, 대체로 상류에서 하류로 갈수록 우점도는 낮아지고 다양도와 풍부도는 높아지는 경향을 보였으며, 군집구조는 크게 최상류, 상류, 중하류, 호수로 구분되었다. 섬강 상류는 횡성댐이 건설되면서 직·간접적으로 어류군집에 큰 영향을 미쳤는데, 댐 건설 직후 멸종위기종 묵납자루와 한강납줄개, 돌상어 서식지 및 개체수가 급격히 감소하고 수몰지역은 유수성 어류에서 정수성 어류로 변화되었다. 약 20년이 지난 현재, 서식지가 안정화 되면서 서식하는 어류가 증가하고 급격히 감소하였던 멸종위기종 한강납줄개와 돌상어의 서식지 및 개체수가 증가하였다. 또한 하천건강성(FAI)은 27개 지점은 매우 좋음(A), 7개 지점은 좋음(B), 1개 지점은 보통(C)으로 평가되어 비교적 우수하였다. 하지만 멸종위기종 묵납자루는 댐 공사 및 하천공사로 지역절멸에 처해 있고, 둑중개는 하천공사로 개체수가 심각하게 감소하였으며, 횡성호에서 생태계교란 생물 배스의 서식이 확인되어 우려되었다. 따라서 섬강 상류의 안정적인 어류 서식을 위해서는 무분별한 하천공사를 지양하고, 멸종위기종 묵납자루는 시급히 복원정책이 필요하며, 생태계교란 생물 배스의 확산을 방지할 수 있는 관리방안이 요구되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제37권4호
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• pp.392-400
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• 2024

본 연구는 꽃향유(Elsholtzia splendens)의 재배지대(평야지, 중산간지)와 유형(노지, 비가림하우스 재배)에 따른 생육 및 개화 특성에 대해 구명하고자 수행하였다. 평야지와 중산간지는 각각 해발고도 12 m, 500 m에 위치한 시험포장을 선정하였으며, 재배지대와 유형별 재배관리는 동일한 방법을 적용하였다. 중산간지에서는 평야지 대비 화뢰 출현기(2~3일), 개화기(9일), 만개기(6~7일)가 빨랐으며, 재배유형 중 노지 재배에서 비가림하우스 재배보다 빠른 편이었다. 초장, 주경, 분지수는 정식 후 59~69일까지 급격히 증가한 후 완만해지는 경향을 보였다. 특히 장마기(6월 20일)부터 영양생장의 증가가 완만해지는 시기(정식 후 59~69일)까지의 일조시간(8시간 미만) 일수는 평야지와 중산간지가 각각 22~29일, 26~35일로 조사되었으며, 해당시기는 영양생장에서 생식생장으로 전환되는 시기인 것으로 추정되었다. 재배지대별 꽃향유의 화서 생장량은 평야지보다 중산간지에서 많은 경향이었고, 생육 특성은 주경, 분지수, 건물률을 제외하고는 통계적인 차이가 없었다. 또한 노지재배 대비 비가림하우스 재배에서 개화량과 생장량이 많은 경향이었다. 결과적으로, 경관 목적의 꽃향유 재배 시 일부 개화량차이는 인정되나 평야지와 중산간지 재배가 모두 가능할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 꽃향유의 기상특성과 생육간의 관계를 이해하기 위한 기본적인 재배정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.47-66
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• 2023

본 연구의 목적은 '의복마련과 선택'단원 중 의복마련 부분의 교수-학습내용 일부를 재구성하여 수업적용을 위한 교육용 스마트 앱을 개발하는 것이다. 스마트 앱을 개발하여 구동하는 것을 위해 수업을 위한 교수-학습과정 계획을 하였고, 수업적용을 위한 스마트 앱을 개발하였으며, 개발된 앱에 대해 가정과교사와 앱 개발전문가의 피드백을 받았다. 개발된 앱의 메인 구성은 총 5단계로 구성되었다. 1단계는 프로필 설정단계로 실제사진이나 제페토 혹은 갤럭시의 이모지, 아이폰의 미모티콘을 이용해 프로필을 설정한다. 2단계에서는 스스로 옷장 정리를 통해 현재 가지고 있는 의복의 종류와 수량 및 상태 등을 파악하여 의복 목록표를 작성한다. 현재 가지고 있는 의복에 개별적 등록번호를 부여하며, 앞·뒤를 촬영하고 그 외 아이템 종류·색상·계절감·구매 시기·현재 상태 등을 기재할 수 있다. 3단계는 마련할 의복과 폐기할 의복을 결정하기이다. 전 단계의 의복목록표를 바탕으로 마련해야 할 의복과 폐기할 의복을 분류하는 과정을 갖는다. 4단계 의복 마련 방법 결정하기에서는 대안 평가표를 작성하여 의복 마련 방법을 결정한다. 이 과정을 통해 추후 학습하게 될 자원관리와 자립 영역의 소단원 '합리적인 소비생활의 실천'을 선행학습 할 수 있다. 마지막으로 5단계 폐기 방법 결정하기에서는 3단계에서 분류했던 폐기할 의복을 어떤 방법으로 폐기할 것인지에 대해 실천적 문제 중심 수업을 전개하며 다양한 방안을 모색해보고, 모둠별 토의를 통해 의견을 공유하고 실천하는 최종적 단계이다. 본 연구는 성취기준에 부합하는 교안 및 교육내용을 수업에 적용하기 위해 교육용 스마트 앱을 수업자가 직접 개발한 시도로서의 사례연구에 의의가 있다고 하겠으며 앞으로 사용자 적용을 통한 실제적인 수업에의 효과성 검증을 통해 업그레이드가 이루어져야할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• The Korean Journal of Medicine
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• 제99권4호
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• pp.210-218
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• 2024

목적: 자율신경계 합병증과 같은 당뇨 합병증을 갖고 있는 환자들에게 있어 위장관계 증상은 매우 흔한 편이다. 그러나 당뇨 합병증이 발병하기 전에 위장관계 증상의 유병률이 어떤지는 명확히 알려져 있지 않다. 방법: Rome III 기준에 의거해 내분비내과를 찾은 환자들에게 기능성 위장장애에 관한 증상 설문조사를 실시하였다. 조사 영역은 기능성 소화 불량과 과민성 대장증후군, 기능성 변비에 관련된 질문들로 구성하였다. 결과: 당뇨 전단계, 당뇨병성 신경병증을 가지고 있지 않은 당뇨병 환자들, 당뇨병성 신경병증을 가진 당뇨병 환자군에 있어서 기능성 위장장애의 유병률은 각각 기능성 소화 불량의 경우 16.52%, 27.27% 그리고 23.53%, 과민성 대장증후군의 경우 8.70%, 11.68% 그리고 16.81%, 기능성 변비의 경우 8.85%, 11.85% 그리고 15.25%로 확인되었다. 하위 분류분석에서 식후 포만감과 조기 만복감과 같은 증상을 보이는 식후고통증후군의 유병률이 명치통증증후군보다 좀 더 높게 확인되었다. 기능성 변비에 관련된 하위 분류 분석에 있어 항문직장 폐쇄감이 있거나 배변을 돕기 위한 부가 처치가 필요한 경우와 같은 골반 출구 폐쇄 증상의 유병률이 서행성 변비 증상의 경우보다 더 높게 확인되었다. 결론: 기능성 위장장애의 유병률은 전반적으로 당뇨병이 더 심해짐에 따라 더욱 증가한다. 하지만 당뇨병과 연관된 위장관계 증상은 그 합병증이 발생하기 오래전부터 발생하게 된다. 따라서 이를 미리 확인하여 적절한 치료와 조치를 취할 필요가 있겠다.

• 한국자원식물학회지
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• 제37권4호
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• pp.386-391
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• 2024

여름재배용 사계성 딸기 '진하'(Fragaria × ananassa Duch.) 품종은 2019년 농촌진흥청 국립식량과학원 고령지농업 연구소에서 육성되었다. 2011년 경도가 높고 대과성인 중일성 딸기 품종 'Albion'을 모본으로 하고, 모양이 좋고 고온에 강한 사계성 딸기 품종 '고하'를 부본으로 하여 교배하였다. 2012년 파종 후 육묘하여 4월 정식하였다. 정식 후 사계성, 과실크기, 경도, 당도 등을 조사하여 사계성이며, 경도가 높고 수량성이 높을 것으로 예측되는 1개체를 실생선발하였다. 본 계통을 여름작형에서 2013년 우수계통 선발, 2014년 생산력검정, 2015년 특성검정, 2016년 지역적응성 검정을 수행하였다. 시험결과 당도가 높아 맛이 좋으며, 품종육성 목표에 가장 근접한 이 계통을 '새봉 11호(12-6-561)'로 계통명을 부여하였다. 2019년 직무육성품종 선정위원회에서 신품종으로 선정되어 '진하(Jinha)'로 명명되었다. '진하'의 초형은 반개장형이며, 초세는 중간이다. 과실모양은 원추형이며, 과색은 홍색이다. '진하'의 초장은 대조품종 'Flamenco'와 비슷하나 엽수가 많은 편이다. 그러나 화방장은 35.5 cm 대조품종인 'Flamenco'의 24.7 cm보다 10.8 cm 더 길다. 또한 화방수는 14.4개가 출현되어 대조품종보다 4.1개가 더 발생된다. '진하'의 평균과중은 10.1 g으로 'Flamenco'의 9.3 g보다 0.8 g 더 무겁다. 또한 당도는 10.2 °Brix로 'Flamenco'보다 2.0°Brix 더 높다. '진하'의 상품수량은 25,931 kg·ha^-1로 'Flamenco'의 5,900 kg·ha^-1보다 훨씬 많지만 일반적인 사계성 딸기품종 수량과 유사하다. 따라서 신품종 사계성 딸기 '진하'는 다른 사계성 품종보다 당도가 높고 모양이 좋아 제과용 시장에서 큰 인기가 있을 것으로 기대된다.

• 산업진흥연구
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• 제9권3호
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• pp.57-75
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• 2024

본 연구는 편의점의 ESG 활동이 소비자들의 점포충성도에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 분석을 위해 온라인 전문기관(M사)을 통해 수집한 편의점 이용경험자 유효표본 300부를 이용하여, ESG중 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)활동이 신뢰와 점포충성도에 미치는 영향, 신뢰의 매개효과와 친환경가치관, 소셜미디어 활동성, 소비자-기업동일시의 조절효과에 대해 실증분석 하였다. 분석 결과, 첫째, 지배구조활동이 신뢰에 정(+)의 영향을, 환경활동과 신뢰가 점포충성도에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 사회활동은 어떠한 영향도 미치지 못하였다. 둘째, 신뢰는 지배구조활동과 점포충성도와의 관계에서만 매개효과가 있었으며, 셋째, ESG 활동과 신뢰와의 관계에서 친환경가치관과 소셜미디어활동성은 환경, 사회, 지배구조활동 모두 조절효과가 있었고, 소비자-기업동일시는 환경, 지배구조활동에서는 조절효과가 있었으나, 사회활동에서는 조절효과가 없었다. 전반적으로 편의점은 ESG활동중 사회활동의 영향이 부족한 것으로 나타났다. 그러므로 편의점 브랜드는 소비자의 신뢰 형성을 위해 부족한 환경, 사회활동을 더욱 강화해야 하며, 특히 환경활동은 직접적으로 점포충성도에만 영향을 미치므로 더욱 신중하고 적극적 활동이 필요할 것이다. 또한 친환경가치관, 소셜미디어 활동성, 소비자-기업동일시 정도가 높은 소비자들의 신뢰형성에 집중적 마케팅활동도 필요할 것이다. 따라서 본 연구는 편의점 브랜드의 사회공헌활동에도 불구하고 소비자들의 비판적 시각을 개선하기 위해 사회활동 노력을 강화하고 더불어 고객 접점인 현장 가맹점의 ESG활동의 활발한 참여와 근무자들에 대한 교육이 필요함을 시사하고 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.123-136
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• 2024

본 연구는 수학과와 과학과를 중심으로 데이터 시각화 역량 범주 관점에서 2022 개정 교육과정의 성취기준 및 성취기준 해설을 분석하여 그 특징을 과목과 학년군별로 알아보는 데 목적이 있다. 연구를 실행하기 위해 선행연구들을 조사하였으며, 연구자들은 수집 및 전처리 역량, 기술 역량, 사고 역량, 상호작용 역량이라는 4개의 데이터 시각화 역량 범주를 중심으로 데이터 시각화의 핵심 역량 범주를 정리하였다. 이를 바탕으로 데이터 시각화 관점에서 성취기준을 분석하기 위한 틀을 제작하였으며, 이를 활용하여 2022 개정 교육과정(교육부 고시 제2022-33호, 별책 8과 9)의 문서를 검토 및 분석하였다. 수학과 성취기준 및 성취기준 해설 191개와 과학과 성취기준 및 성취기준 해설 230개를 분석하여 데이터 시각화 역량과 관련된 요인을 추출하고 정리하였다. 정리된 요인들을 학습 기간을 고려하여 표준화한 후, 히트맵을 활용하여 시각화하고 정성적으로 분석하였으며, Mann-Whitney의 U 검정과 독립표본 Kruskal-Wallis 검정을 통해 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 수학과의 경우 학년군별로 유의미한 차이가 나타나지 않았으며, 성취기준별로는 사고 역량이 기술 역량(p=.002) 및 상호작용 역량(p=.001)에 비해 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 또한 학년군이 올라갈수록 기술 역량과 상호작용 역량으로 수렴하는 경향을 보였다. 과학과의 경우, 학년이 올라갈수록 더 많은 성취기준을 다룬다는 것을 확인할 수 있었으며(대응별 비교, 5~6학년군 대 7~9학년군 p=.001; 5~6학년군 대 10학년군 p=.029; 3~4학년군 대 7~9학년군 p=.022), 성취기준별로는 사고 역량이 다른 모든 역량에 비해 유의미하게 낮은 것(대응별 비교, 기술 역량 p=.024; 수집 및 전처리 역량 p=.012; 상호작용 역량 p=.010)으로 나타났다. 또한 학년군이 올라갈수록 사고 역량을 제외한 나머지 역량으로 수렴하는 경향이 있었다. 이를 통해 첫째, 데이터 시각화 역량은 교육과정에서 4개의 데이터 시각화 역량 범주로 분류할 수 있으며, 둘째, 수학 및 과학 과목의 데이터 시각화 역량은 학년군이 올라갈수록 특정 역량으로 수렴되는 경향을 보이며, 셋째, 데이터 시각화 역량 중 사고 역량은 비교적 비중이 적게 다루어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결론을 바탕으로 2022 개정 교육과정에서 데이터 시각화 역량에 대한 시사점을 제언하였다.