• 제목/요약/키워드: 사계절

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VD Special-성공 수확을 위한 벤처기업들의 경영 point

  • 벤처기업협회
    • 벤처다이제스트
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    • 통권60호
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    • pp.25-25
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    • 2004
  • 농부들의 양손 가득 한해 수확물이 풍성하다. 봄에 씨를 뿌리고 여름철 뙤약볕 아래서 땀 흘리며 일한 결과다. 기업경영에도 어찌 사계절이 없으랴. 물을 주고 벌레를 잡듯, 기업도 기술을 개발하고 경쟁력을 높여야만 성공이라는 달콤한 열매를 맛볼 수 있다.

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우리나라 사계절 다중일 누적 극한강수현상의 시·공간적 변화 (Spatio-Temporal Changes in Seasonal Multi-day Cumulative Extreme Precipitation Events in the Republic of Korea)

  • 최광용
    • 한국지역지리학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.98-113
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    • 2015
  • 본 연구에서는 최근 40년간(1973~2012) 우리나라 기상청 산하 61개 관측지점의 일강수량 자료를 바탕으로 1~5일 누적 최대 강수량에서 추출한 각 계절별 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 발생 패턴과 변화 양상의 특징을 밝히고자 하였다. 사계절 중 다중일 누적 극한강수현상의 규모 자체는 여름철에 가장 크지만, 계절 강수량 증감에 따른 극한강수현상 규모 변화민감도는 가을철에 더 높게 나타난다. 장기간 시계열에 나타난 선형 추세 분석에 따르면, 1~5일 다중일 누적 극한강수현상의 규모는 동일하게 사계절 중 여름철에 가장 뚜렷하게 증가하는 변화 양상이 나타난다. 특히, 경기도와 강원영서, 충청도 지역을 중심으로 여름철 다중일 누적 극한강수현상의 증가 규모가 크고 뚜렷하게 나타나고, 1일에서 5일로 누적 기간이 길수록 다중일 누적 극한강수현상의 증가 경향은 이들 지역이외에 소백산맥 주변지역에서도 관찰된다. 통계적 유의성을 보이는 이러한 다중일 누적 극한강수현상 증가추세는 일부 관측지점에서는 겨울철에도 1~2일 누적 극한강수현상에 나타나는 점도 주목할 만하다. 한편, 극한강수량이 계절 강수량에서 차지하는 비율의 변화 추세를 분석해보면, 사계절 중 겨울철에 증가 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 이러한 결과들은 여름철뿐만 아니라 다른 계절의 다중일 누적 극한강수현상의 시 공간적 변화에도 대비할 필요성이 있음을 가리킨다.

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우리나라 사계절 개시일과 지속기간 (Seasonal Onset and Duration in South Korea)

  • 최광용;권원태
    • 대한지리학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.435-456
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    • 2006
  • 본 연구에서는 일기온 자료를 바탕으로 사계절을 정의하여 지난 32년(1973-2004)동안 우리나라 장기간 평균적인 사계절의 개시일과 지속기간의 공간적 분포패턴 및 최근의 그 변화추세를 분석하였다. 공간적으로, 장기간 평균적인 봄철과 겨울철 개시일은 위도 및 해발고도의 영향을 받아 남-북(성산포-대관령)으로 각각 최고 44일과 63일의 차이를 보인다. 반면, 여름철 개시일은 위도보다는 해양과 해발고도의 영향을 받아 한반도 내륙지역에서 여름철이 제주도보다 일찍 시작된다. 사계절 지속기간에 따라 긴 계절부터 짧은 계절 순으로의 조합의 공간적 패턴을 살펴보면, 우리나라에는 특징적으로 5개의 계절주기 기후유형이 군집되어 나타난다. 한편, 최근 한반도에 나타난 기후변화가 계절주기에도 반영되어, 1980년대 후반 이후에 우리나라의 전체적으로 겨울철 개시일은 4일 늦어지고, 봄철 개시일은 6일 빨라져서 겨울철 길이가 10일 정도 짧아졌다. 이러한 겨울철 축소현상은 1980년 중반이후 남부지방에서 시작되어 1990년 접어들면서 북쪽으로 확대되어 한반도 전역에 걸쳐 나타났다. 인위적으로 콘크리트화가 진행된 우리나라 대도시 지역에서는 이러한 겨울철 축소현상이 더 뚜렷하게 나타났고, 심지어 여름철 지속기간도 국지적으로 증가하는 특징을 보였다. 이러한 한반도의 겨울철 축소현상은 추운계절 동반구 극지방($0-90^{\circ}E$, $65-85^{\circ}N$)의 지오포텐셜 고도장(925hPa) 변화와 원격상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 밝혀진 우리나라 겨울철 지속기간의 감소현상은 최근 전 세계적인 기후변화의 시그널로 나타나는 겨울철 기온상승 추세와 일치하는 결과이다.

Fighting hiteen~ - 여드름의 단계별 치료방법

  • 최유진
    • 건강소식
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    • 제39권7호
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    • pp.16-17
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    • 2015
  • 여드름은 나이와 계절을 가리지 않고 발생하는 피부 최대의 적이다. 사계절 내내 스트레스를 불러오는 여드름의 치료에는 많은 방법이 있지만, 많은 사람들이 여드름 치료 방법을 찾을 뿐 단계에 따른 치료 방법을 찾지는 않는다. 여드름은 잘못 치료하게 되면 흉터가 남거나 오히려 피부트러블이 증기하게 되므로 단계별, 증상별로 치료를 달리하는 것이 중요하다.

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후리스톨 우사 일년 보고서

  • 황병익
    • 월간낙농육우
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    • 통권127호
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    • pp.27-32
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    • 1992
  • 지난 10월8일은 우리가 후리스톨(Free Stall) 우사에 소를 입식한지 정확히 일년이 되던 날이었다 당시만 해도 후리스톨 우사에 대한 정확한 사육보고서가 발표된 적이 없었기에 많은 시행착오를 겪을 우려가 있었다. 지금 발표하는 이글은 필자가 틈바닥(Slatted Floor)이 설치된 후리스톨 우사에서 사계절 동안 소를 사육해 본 결과 겪었던 시행 착오와 우군들의 반응,그리고 후리스톨에서의 자동화및 사양관리등을 담고 있다.

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봄철 환절기 사양관리-한번 본 계사 다시 한번 보자

  • 연제영
    • 월간양계
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    • 제39권3호통권449호
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    • pp.92-95
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    • 2007
  • 우리나라의 환경은 사계절이 뚜렷하여 겨울에는 춥고 건조하며 여름에는 덥고 다습한 기후조건을 가지고 있다. 특히 환절기인 봄에는 기온차가 심하여 환기관리를 잘못하면 심각한 손실을 받을 수도 있다. 따라서 환기관리에 특히 신경을 써야할 계절이라 하겠다. 그 외에도 건강한 병아리, 최적 수준의 사료, 정성어린 사육관리등 여러 가지 필수 요건이 있으나 이중 봄철, 한해의 입추를 준비하면서 농장에서 충분히 조절할 수 있는 사양관리에 대하여 다시 한 번 알아보도록 하자.

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송전용 애자의 옥외 장기실증시험을 통한 누설전류 특성 (Leakage Current Characteristics of Experiment Outdoor Stations for Long-term Testing of EHV Insulators)

  • 최인혁;최장현;정윤환;이동일;정길조;신태우;민병욱
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.530-532
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    • 2004
  • 옥외 장기실증시험 설비를 구축하여 154(kV) 송전 전압으로 1년 동안 자기애자(36,000lbs) 및 폴리머 애자(154 [kV] 용)에 대하여 비 또는 눈이 올 때 각 계절에 대한 누설전류 특성에 관하여 조사하였다. 그 결과 자기애자는 누설전류가 장마철, 한여름, 가을의 경우 잦은 집중호우로 첫날은 급격한 증가가 보였으면 폭우 후에는 자연세정으로 인한 폭우 전보다 더 낮게 나타났다. 그리고 겨울에 눈이 올 경우에는 적은 양의 눈으로도 자기 애자 표면에 눈의 쌓여 누설전류가 넓은 시간 높게 나타났으며, 겨울비가 올 경우에는 겨울 동안 눈으로 인해 염분 및 진애의 누적으로 폭우에 대하여 사계절 중 가장 높은 누설전류를 나타났다. 한편 폴리머 애자의 경우에는 사계절에 관계없이 누설전류 증감은 크지 않았으나 겨울비가 을 경우에는 누설전류가 수 백 $[\muA]$까지 증가하였다.

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컨볼루션 신경망을 사용한 계절 이미지 분류 (Seasonal Images Classification with Convolutional Neural Networks)

  • 에런 스노버거;이충호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.444-447
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    • 2022
  • 최근 몇 년 동안 더 깊은 신경망 아키텍처로 인해 컴퓨터 비전 이미지 분류 작업이 더 빠르고 더 좋아졌다. 그러나 대부분의 이미지 분류 작업은 특정 이미지 모양(예: 고양이와 개 구별)을 기반으로 분류하도록 설계되었지만 낮과 밤 또는 사계절과 같은 기간을 구별하도록 훈련된 분류 모델은 많지 않다. 같은 장소의 사계절 이미지를 구분하기 위한 선행 연구는 있는 반면 일반 영상의 계절 분류 연구는 현재 부재한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 일반 영상의 계절 분류 문제에 대한 다양한 접근 방식을 제시한다. 간단한 특징 추출부터 합성곱 신경망 구축, 전이 학습에 이르기까지 계절별 이미지 분류를 위한 세 가지 방법을 연구하고 정확도 결과를 비교, 분석하였다.

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