본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.
제조 분야에서 적정한 생산량을 분석하기 위해서는 제조 라인 내 레이아웃 설계, 설비 성능, 투입 작업자 수 등 변경 요인 간의 관계를 포함한 공학적 분석이 필요하다. 본 논문은 식품 제조에서 생산량 증대를 위해 기존 시나리오를 분석하여 문제점을 도출하고, 변경 요인들을 제어하여 생산량이 단계적으로 확장되는 시나리오를 고려한 시뮬레이션 방법을 제안한다. 대상 시스템은 식품 가공공장으로 생산 프로세스는 입고, 가공, 소분, 포장, 검수, 적재, 보관 공정으로 구성된다. 먼저, 대상 시스템 분석을 통해 공정 프로세스별 설비와 작업자를 실제 레이아웃 배치에 따라 모델을 설계한다. 이후 대상 시스템에서 도출한 실데이터를 기반으로 작업자의 작업시간과 설비 처리 시간 등을 모델에 반영하여 시뮬레이션 실증을 수행한다. 제안 모델의 목표는 시나리오를 확장해 가며 단계별 시나리오 간 비교 분석을 통해 생산량 증대를 위한 최적의 요인 값을 분석 및 제시하는 것이다. 이를 위해 생산량 증대에 가장 중요한 소분, 포장공정의 설비 및 작업자 모델을 확장하여 총 세 단계의 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 실험 결과 고숙련 작업자와 열성형 포장기 설비의 배치에 따라 생산성이 달라짐을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 시뮬레이션 방법이 실제 현업에서 목표 생산량에 적합한 요인 조합을 제시하여 최적의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
"떡"을 대표로 하는 중국 밀 문화는 선사시기의 야생 식물 재배는 역사상의 가공과 이용으로부터 현대 사회의 정밀 가공, 더 깊은 가공의 광범위한 이용에 이르기까지 수천 년의 긴 역사과정을 거쳤다. 그러나 20세기말 이전까지만 해도 밀가루는 중국 사람의 주식 원료 구성에서 그다지 중요하지 않은 위치에 있었다. 하지만 분명해야 할 것은 어떤 종류의 곡물이 한 민족의 주식 원료 구성에서의 높고 낮은 비중이 결코 간단하게 그 사회 의미와 문화가치의 높고 낮음과는 동일시할 수 없다. 중국 사람의 밀 식용 역사가 바로 하나의 전형적인 사례이다. 선진(先秦)시기, 밀의 재배와 식용은 주로 식량 공급이 줄곧 긴장된 상태에 처해있는 각 정권의 "接濟靑黃"(구제식량)하는 전략적 물자였다. 그러나 선진(先秦)시기에서 밀은 경제가치가 아주 높은 곡물은 아니었다. 그 원인은 밀의 무(畝)생산량이 상대적으로 낮을 뿐만 아니라 종자의 수요량도 상대적으로 크기 때문이다. 묵은 곡식은 다 사용되고 새 곡식이 무르익지 않은 공백기에 있는(청황불접) 시기에 전략적 곡식의 사회와 정치 의미 외에 강한 적응성, 광범위한 분포와 낮은 단가가 또한 밀의 상대적 장점으로 될 수 있다. 밀의 경제와 문화가치는 주로 한대(漢代)이후 차츰 드러났다. 혁명적인 변화는 바로 가루 음식의 섭취와 계속적인 확대이다. 밀을 가루로 내어 식용한 후 차츰 기타 곡물의 편의식품 전통 공간을 대체하였고, 한대(漢代)의 딤섬류 식품 "한구(寒具)(고대에 곡물가루 튀김 음식물 현재의 타래떡 등)"에 사용되는 재료도 거의 밀가루를 사용하였다. 오늘날 중국 사람이 자랑으로 여기는 전통식품인 국수, 만두, 혼돈(餛飩), 포자(包子), 소맥(燒麥), 떡, 찐빵(饅頭), 고(糕) 및 공업화 식품인 과자, 빵, 라면, 햄버거 등은 모두 밀가루를 기본 원료로 사용하고 있다. 나아가서 더욱 정밀하고, 다양한 딤섬 종류도 밀가루를 기본 원료로 한 주요 무대이다. 20세기말 이후 밀 소비 인구가 계속 확대되는 추세였으며 높은 소비량은 밀의 재배 면적 확대와 재배지역 확장을 결정하였다. 밀 소비량은 중국 사람의 주식 원료 소비에서 이미 근근이 벼 뒤를 잇는 지위에 올랐다. 통계 자료에 따르면 1949년 중국 밀 면적은 2,185만 헥타르로, 전국 식량 작물 총 면적의 19.6%, 총 생산량 1,380만 톤으로 전국 식량 작물 총 생산량의 12.2%에 달한다. 1980년에 이르러 면적은 2,884만 헥타르로, 총 생산량은 5,416만 톤에 달하였으며, 각각 식량작물 총면적의 24.8%, 총 생산량의 17.0%를 차지하였다. 1981이후 중국 밀 생산량은 또한, 새로운 발전을 가졌으며, 주로 단위 면적 생산량이 비교적 크게 증가되었고 총 생산량도 큰 폭으로 증가되었다. 1981~1985년과 1976~1980년의 5년 평균치를 비교한 결과 재배 면적은 같았으나(단지 0.2%만 증가), 단위 면적당 생산량 및 총 생산량은 46% 증가하였으며, 연평균 증가율이 9.2%에 달하여 50년 이래에 증가 속도가 가장 빠른 시기였다. 비록 지금 중국인의 "배부르게 먹기"문제는 이미 기본적으로 해결되었으나 장기적으로 "배부르게 먹기"의 물질적 보장은 여전히 취약하다. 농사가 가능한 경지면적의 급속한 격감으로 단위 면적당 생산량의 압력을 증가되었다. 국가 표준에 따르면 품질이 좋은 밀은 "탄력이 강한 고품질 밀"과 "탄력이 약한 고품질 밀" 두 가지로 구분된다. 지금 중국 시장의 추세를 보면 밀 품종의 선택에서 주로 탄력이 강한 고품질 밀을 선택하는데 즉 글루텐량이 높고 탄력이 강하며 품질이 좋은 전문 용도에 사용되는 밀을 선택한다. 탄력이 강한 고품질 밀은 주로 빵, 라면, 만두 등 밀가루 탄력을 요구하는 음식을 만드는데 사용된다. 그 중에서 모든 빵은 탄력이 강한 고품질 밀을 사용하고 밀에 대한 품질 요구도 또한 높다. 빵가루의 품질을 높이기 위하여 일부 전문 밀가루 생산 공장에서는 국산 고품질 밀에 수입 고품질 밀을 첨가하여 사용한다. 만두가루를 가공할 경우도 고품질 밀을 첨가하여 밀가루의 품질을 높이고 음식을 맛을 증가한다. 일부 품질이 떨어진 밀에 대하여 고품질 밀을 첨가하여 내부의 품질을 개선하고 찐빵이나 기타 밀가루 음식으로 가공한다. 예를 들면 중국 동북 지역에서는 고품질 밀과 봄밀을 섞어 밀가루의 봄밀의 품질을 개선한다. 총괄적으로 밀에 대한 욕구는 계속 장기적으로 벼에 버금가는 위치를 유지할 것이며 고품질 밀에 대한 욕구는 더욱 강한 추세로 발전할 것이다.
한산${\cdot}$거제만 굴 양식장에 관한 $1970\~1979$년까지 사이에 조사된 여러 가지 기존 자료와 1978년에 조사한 몇 가지 저질에 관한 조사자료를 토대로 한 굴양식장의 양식밀도에 관한 연구 결과는 다음과 같다. 1. 각 양성장에 있어 양성중인 굴밀도와 양성장 저이중에 함유되어 있는 COD, 페오파이틴의 양으로부터 구한 저이오염도간에는 상관이 있었다. 저이오염도 12를 한산${\cdot}$거제만의 한계치로 하여 평균 수심에 따른 단위면적당 굴 뭉치 수(C)와 저이오염도 (M)간의 회선직선식은 뗏목식의 경우 M=2.7341+1.8945C, 로우프식의 경우 M=6.4565+1.0988C에 적용하여 추정된 적정 양식밀도는 수하연수로 $m^2$당 뗏목식 0.12연, 로우프식 0.25연이었다. 2. $1970\~1978$년간의 양식결과에서 뗏목당 수하연수가 $350\~558$연 사이에서는 수하연수가 많을 수록 뗏목당 생산량은 많았고, 뗏목 1태가 점유한 수면적이 $1,000\~6,000m^2$까지는 태당 점유면적의 증가에 따라 생산량도 증가하였다. 뗏목당수하연수$(S_R)$와 뗏목당 생산량$(P_R)$ 관계식인 $P_R=-1.1272+0.009823S_R$와 뗏목 점유 면적$(D_R)$과 수하연당 생산량$(A_R)$의 관계식인 $A_R=4.7254+0.000604D_R$에 출하중심시기의 뗏목당 생산량 3.2t을 대입하여 구한 적정 양식밀도는 $m^2$당 약 0.11 연이다. 3. 단위면적당 수하연수(S)와 수하연당 생산량 (P/S)의 관계식인 $\frac{P}{S}=11.7213-44.2472S$에서 단위 면적당 수하연수가 많을수록 수하연당 생산량은 직선적으로 감소하였고, 이 식의 변형인 포물선식인 $P=11.7213\;S-44.2472S^2$에 의하면 수하연당 생산량은 $m^2$당 0.13연 수준에 달하기 까지는 증가하고 이 수준을 넘으면 오히려 감소한다. 이때 기대되는 최대 생산량은 약 5,600t으로 추정된다. 4. 양식밀도와 저이오염도, 뗏목당 수하연수와 뗏목당 점유면적에 따른 생산량 및 수하연 밀도와 연당 생산량의 3가지 측면에서 검토한 결과를 종합하건데, 한산${\cdot}$거제만 굴 양식장에 있어, 적정 양식밀도는 수하연수로 $m^2$당, 뗏목식에서 $0.11\~0.13$연, 로우프식에서 0.25연으로 추정된다. 5. 현재 한산${\cdot}$거제만의 굴 양식밀도는 수하연수로 $m^2$당, 뗏목식에서 0.24연, 로우프식에서 0.28연으로서 적정 양식밀도의 한계치를 초과하고 있다.
경쟁정책은 기술혁신의 양과 기술이전, 즉 라이센싱, 그리고 제품의 가격과 생산량에 영향을 미친다. 문제는 이 3개의 항목 중 어디에 경쟁정책의 초점이 맞추어져야 하는가이다. 전통적으로 경쟁정책은 생산량과 가격의 움직임에 관심을 가졌는 바, 이제 지식경제화 시대에서 특히 지적재산권 분야에서는 혁신의 확산의 경쟁적 효과에 초점을 맞추어야 할 필요가 있다. 즉 라이센싱의 경쟁적 효과를 면밀히 분석해야 하는 것이다.
올해 세계 PC & WEB 카메라 생산량은 전년에 비해 3배에 달하는 급성장을 이뤄 1,050만 대가 될 것으로 예상하고 있으며, 이중 가장 많은 비중을 차지할 곳은 대만이다. 올 하반기부터 일본을 시작으로 생산될 IMT-2000은 내년에 1,200만대가 생산될 것으로 보인다. 국내에서는 내년 상반기부터 생산에 들어가 2002년부터 서비스를 할 예정이다.
고지혈증 치료제인 Lovastatin을 Aspergillus terreus로부터 생산하기 위해 최적의 탄소원, 질소원, 인산염 및 아미노산을 선정하였다. 단일 탄소원에서는 글리세롤 45mL/L가 Lovastatin 256mg/L로 포도당 45g/L의 기본배지보다 약 3.5배 이상의 높은 Lovastatin 생산량을 나타내었다. 탄소원이 지방산 합성에 이용되는 것을 차단하고 Lovastatin으로의 합성을 촉진하기 위해 기름 증류를 탄소원으로 이용한 결과, 높은 Lovastatin 생산량과 균재량을 나타내었으나, 글리세롤 45mL/L가 Lovastatin 생산량이 낮았다 포도당 50g/L와 글리세롤 50mL/L를 혼합한 복합 탄소원이 Lovastatin 298mg/L로 기본배지에 비해 약 4배 이상의 가장 높은 Lovastatin 생산량을 나타냈었다. 질소원의 영향은 뚜렷하여 질소원에 따라 Lovastatin 생산량이 큰 차이를 나타내었으며, 그 중에서 peptonized milk가 가장 Lovastatin 생산량이 높았다. 인산염 중에서는 $K_2HPO_4$가 가장 높은 Lovastatin 생산량을 나타내었다. 이상에서 얻어진 최적 배지에 각종 아미노산을 첨가한 결과 L-hisbhine과 L-tryptophan이 가장 효과적이었으며, 최적 농도는 둘다 6g/L였다.
본 연구는 육경에 대한 외과적 자극이 사슴뿔 성장에 있어서 낙각시기, 녹용생산량, 녹용길이에 미치는 영향을 구명하기 위하여 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 낙각 시기는 한쪽 절단구가 대조구에 비하여 2주일정도 빨랐다(P<0.05). 육경의 외과적 자극과 녹용의 길이 성장은 유의성은 없었으나, 2차 년도에는 한쪽절단구가 가장 길었고 양쪽절단구가 가장 짧았다. 가지의 발생은 1차 년도에서 외과적 상처가 많을수록 증가하였다.(P<0.05). 육경의 절단두께별 녹용생산량은 육경을 절단하지 않은 구가 $148{\pm}23g$ 이였으며, 절단 두께가 0.3, 0.4, 0.5 및 0.6cm로 절단하였을 때 절단된 육경 쪽의 녹용생산량은 $126{\pm}61.4$$179{\pm}63.3$$170.0{\pm}0.0$ 및 $48{\pm}25.4g$으로 절단두께는 0.4~0.5cm 범위가 가장 양호하였으며, 절단한 조직판의 두께가 0.6cm 이상에서는 다른구보다 녹용생산량이 줄어 들었다.(P<0.05). 녹용 생산량은 1년차에서 외과적 상처가 많을수록 증가하였으며, 2차 년도에서는 대조구, 육경 한쪽절단구 및 양쪽절단구가 각각 588, 790 및 657g 으로 한쪽 절단구가 유의적으로 녹용생산량이 많았다.(P<0.05). 이상의 결과에서 육경에 대한 외과적 자극은 평균적으로 가지의 발생이 많아지고 녹용의 생산량이 증가하는 것으로 사료된다.
본 논문은 MODIS 위성 영상을 이용하여 논벼 생산량을 추정하는 모형의 적합도 개선 및 추정모형내 적절한 설명변수를 탐색하고자 수행되었다. 또한 이 연구는 한국에서 논벼 생산량 조사를 위해 위성 영상을 사용하는 방안을 검토하기 위해 수행되었다. 미국, 호주, 일본 등 많은 선진국들은 재배면적 및 생산량 조사와 같은 농업통계를 산출하기 위해 위성 영상을 이용하고 있다. 그러나 위성 영상을 이용한 작물 생산량 조사의 정확성은 아직 충분치 않은 수준이다. 본 연구는 위성 영상을 이용한 논벼 생산량 조사의 정확도를 증대시키기 위한 몇 가지 방법을 검토하고 있다. 많은 작물 중 논벼를 연구대상으로 선정한 이유는 논벼가 다른 작물 보다 재배면적과 작황의 영상 분석이 용이하였기 때문이고, 다양한 위성 영상 중 MODIS 영상을 이용한 것은 한국 논벼 생산량 조사 연구를 위해 보다 적절한 영상을 다수 포함하고 있었기 때문이다. 이 연구에서 등온선에 의해 구분된 논벼로부터 도출된 NDVI지수, 논벼 등숙기의 일조시간, 강우량, 온도 등 기상변수를 이용하여 단수함수가 추정되었다. 단수함수 추정결과, 모형의 적합도(R-squared)는 0.768-0.891를 보였다. 이 연구는 연평균 등온선에 의해 구분된 NDVI지수와 (등숙기) 기상변수가 단수함수 추정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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