• 한국환경생태학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-23
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• 2017

DMZ에 인접한 광치령은 강원도 양구군과 인제군을 이어주는 고개인 동시에 두 지역의 경계를 나타내는 지표점이기도 하다. 해발고도 800m의 광치령은 대암산(1,304m)에서 뻗어 나온 산자락에 위치하고 있으며 짙은 활엽수림과 깊은 계곡부에는 다양한 식물이 서식하고 있다. 비무장지대에 인접한 광치령의 지리적 입지는 DMZ와 그 이남지대를 연결하는 완충지대로 기능하고 있기에 광치령의 식물자원을 조사하는 것은 DMZ의 식물상을 이해하는 한 방법이기도 하다는 점에서 본 연구는 중요한 의미를 지닌다. 따라서 DMZ의 인근지역인 광치령에 분포하는 식물을 밝히고 그들의 가치를 분석해 보고자 본 연구는 2014년 4월부터 2015년 9월까지 총 9회에 걸쳐 진행되었다. 조사 결과, 광치령 일대에 분포하는 관속식물은 88과 297속 441종 4아종 62변종 6품종 총 513분류군으로 확인되었다. 그 중 산림청 지정 희귀식물은 금강초롱꽃, 백작약, 구실바위취를 포함하여 22분류군이 조사되었고, 고려엉겅퀴, 처녀치마, 참배암차즈기 등을 포함하는 특산식물은 22분류군으로 밝혀졌다. 귀화식물은 18분류군, 그들의 귀화율과 도시화지수는 각각 3.5%, 5.6%로 나타났다. 확인된 513종의 식물을 유용성에 따라 분류한 결과 식용과 약용을 포함하여 목축, 관상, 목재, 염료, 섬유, 산업용 등으로 이용되는 식물은 각각 197종, 154종, 180종, 49종, 24종, 8종, 4종, 3종으로 분석되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.373-378
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• 2019

해양지역에서는 토양의 염 농도가 증가하고 내륙지역은 중금속 오염으로 식물의 피해가 따라서 증가한다. 내륙의 산업 발달 지역에서는 Co, Ni, Zn, 등 중금속이 축적되어 제거하거나, 내성을 갖은 식물의 유전자원 연구가 절실히 요구되고 있다. 앞의 두 가지 문제점은 공히 식물 뿌리에 스트레스를 야기하기에 가능성 있는 식물을 찾기에 과학자들이 많은 노력을 해오고 있다. 본 연구에서는 내염식물로 알려진 것으로 해안가 근처에서 채집 되어진 섬갯장대(Arabis stelleri var. japonica)의 종자를 발아하여 사용하였다. 동일한 과이면서 모든 유전자가 밝혀졌고, 표본식물인 애기장대 종자를 실험재료로 사용하여 실험실 배양 조건 하에서 성장발육과 내성을 비교 연구하였다. 그 결과 250 uM Nickle과 cobalt에서 3배 정도 내성을 나타내었고,1mM 아연에서는 4배 이상의 내성을 섬갯장대에서 나타내었다. Na염에 대한 내성은 50mM 농도에서 20%이상 발육이 증가하여서 중금속과 염농도에 내성을 보였다. 세포내 기작을 연구하기 위한 준비로서 Na 이온의 체내 축적을 측정하였다. 그 결과 내성을 갖은 섬갯장대 경엽부에서 더욱 감소하는 결과를 보였다. 이는 측적하는 기작보다는 배출하는 유전자의 활성이 중요하다고 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.247-254
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• 2021

코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.52-59
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• 2020

현행 국내의 주택용 전기요금은 월 전력 사용량에 따라 누진 단계를 적용하여 부과하는 방식으로 전기사용량이 많을 경우 전기요금이 급격하게 상승하는 구조로 이루어져 있다. 이러한 획일화된 전기요금 누진제는 소비자의 전력소비 패턴에 대한 고려가 부족한 점과 소비자의 선택권을 제한하는 측면에서 한계가 있다. 이에 산업통상자원부와 한국전력공사에서 계절과 시간대별 전기사용량에 따라 전기요금을 부과하는 방식인 주택용 계시별 요금제 기반의 실증이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대도시 소재 아파트 단지 5개동 362세대의 5년간 AMI 데이터 분석을 통해 10개의 전기사용 패턴을 도출하였다. 도출된 패턴을 국내의 기존 요금제인 주택용 전기요금제 및 현재 실증에 적용하고 있는 계시별 요금제인 일반형과 집중형 요금제 등 3개 요금제와 미국과 호주의 계시별 요금제 3개에 적용하여 각 패턴 별 선택형 요금제의 효과를 전기요금 편익 측면에서 분석한 결과 기존 요금제 대비 5개 패턴에서는 편익이 발생하였고 5개 패턴에서는 오히려 전기요금이 증가하였으며 이러한 현상은 실증 중인 국내요금을 포함하여 해외 요금제에서도 동일한 현상을 보이고 있음을 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권1호
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• pp.197-210
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• 2022

곤충병원성 진균은 다양한 흡즙형 및 저작형 해충 방제에 적용이 가능하며, 익충과 천적에 낮은 영향을 보여, 화학농약의 대체체로서 관심이 높아지고 있다. 현재까지 전세계적으로 170여개의 제품들이 등록되어 판매되고 있으며, 최근 연구측면에서는 작용기작 및 곤충-진균 상호작용체 구명에 집중하고 있다. 해충 방제를 위한 곤충병원성 진균의 산업화 연구는 초기 살충성이 높은 균주 선발에 집중하였으나, 최근에는 환경 스트레스 인자에 대한 저항성 확보를 포함한 생산성 향상이 해결해야 할 주요 과제이다. 분생포자(conidia)가 주된 처리 형태였지만, 액체배양을 통해 생산되는 아포자(blastospore)의 한계점을 극복하여 대량생산의 경제성을 확보하려는 노력들도 진행되고 있다. 추가로 살충효과를 향상시키기 위해, 형질전환을 비롯한 분자생물학적 연구와 유전자 및 유전체 기능 구명에 집중하고 있다. 해충방제 시장측면에서, 글로벌 작물보호제 기업들은 인수합병 또는 공동 연구개발 형태로 전문 생물농약 기업들과의 협력체계를 구축하고 있으며, 화학농약과 곤충병원성 진균의 tank-mix 전략을 주된 방향성으로 삼고 있다. 현장에서 곤충 생태에 대한 이해를 기반으로 한 생태학적 처리(ecological application)는 곤충병원성 진균의 살충효과를 향상시킬 수 있는 기회가 된다. 앞으로의 디지털팜(digital farming) 기술과 접목된다면, 지상부 해충 방제를 위한 실질적인 적용도 가능하다. 곤충병원성 진균의 산업화를 위해서는 지적재산권 분쟁 해결을 위한 명확한 비교 연구자료 확보도 필요하다. 이와 같은 곤충병원성 진균이 식량생산의 안전성과 경제성을 확보하는 중요한 미생물자원으로 활발히 활용되고 개발되길 기대한다.

• 무역학회지
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• 제42권4호
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• pp.21-47
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• 2017

본 연구는 중소기업의 기술역량과 국내 마케팅역량이 수출지향성에 미치는 영향을 시장변동성의 조절효과를 중심으로 실증분석하고 있다. 광주·전남 지역에 위치한 206개 중소기업들을 대상으로 실증분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 중소기업의 기술역량은 수출지향성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 선행연구에서 강조하는 바와 같이 중소기업의 기술역량이 규모의 불리함이나 외국인비용 등을 감소시킬 수 있는 유용한 자원으로 활용되어 중소기업의 해외진출의지를 높일 수 있다는 것을 보여준다. 둘째, 중소기업의 국내 마케팅역량은 수출지향성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 역시 중소기업의 국내 마케팅역량이 해외시장으로 진출하는데 있어 불확실성을 줄여주는 사전지식으로 활용됨으로써 중소기업의 해외진출의지를 높일 수 있다는 것을 보여준다. 셋째, 시장변동성의 조절효과를 검증한 결과, 시장변동성은 기술역량과 수출지향성 간의 관계에서는 조절효과를 보이지 못하는 반면, 국내 마케팅역량과 수출지향성 사이의 관계를 부(-)의 방향으로 조절한다는 증거가 발견되었다. 즉, 시장변동성은 중소기업의 국내 마케팅역량과 수출지향성 간의 긍정적인 관계를 약화시킬 수 있기 때문에 마케팅역량이 중요하게 고려되는 산업에 속해 있거나 제품을 생산하는 중소기업들은 시장변동성을 고려한 전략을 수립할 필요가 있다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 중소기업의 내부역량과 수출지향성 간 관계에서 시장변동성의 조절효과를 규명함으로써 중소기업의 글로벌화에 있어 의미 있는 이론적·실무적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.594-609
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• 2023

TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.