기후변화는 에너지 수지와 물 수지의 변화를 초래하여 육상 생물권에 영향을 미칠 것이다. 기온과 강수량의 변화와 대기중의 탄산가스 농도 변화는 작물의 생육환경을 크게 변화시킬 것이다. 본 연구에서는 FAO AquaCrop 모형을 이용하여 기온과 강수량의 변화와 대기중 탄산가스 농도의 변화가 짐바브웨의 옥수수 수확량에 미치는 영향을 분석하였다. 미래 기후 값은 HadCM3 모형 예측 값을 change factor 기법으로 상세화 하였다. 배출 시나리오는 A2와 B2를 선정하였으며 시간대는 2020s, 2050s 및 2080s의 30년 기간을 선정하였다. 기준작물 증발산량은 Penman-Monteith 식으로 산정하였다. 관개용수 공급이 충분한 것으로 가정하고 전통적인 보충관개를 실시하였을 때 기준년도 (1970s)에 비해 옥수수 증발산량은 최대 26 %, 옥수수 잠재 수확량은 최대 93 %까지 증가할 것으로 예측되었으며 물의 생산성은 최대 53 %까지 증가할 것으로 예측되었다.
본 연구는 임목수확작업에 사용되는 트랙터윈치의 작업효율성을 검토하기 위하여 강원도 양양군지역의 소나무 간벌지를 대상으로 트랙터윈치를 이용한 전목 집재작업에서의 작업생산성 및 작업비용을 분석하였다. 평균집재거리는 29m, 평균 임목재적은 0.15㎥으로 총 95회 집재작업 중 상향집재가 51%, 하향집재가 49%로 작업이 실행되었다. 집재작업 생산성은 하향집재 2.28㎥/hr, 상향집재 1.89㎥/hr으로 운용적 작업지연시간을 최소화하여 기계이용률을 80%로 높일 경우, 약 0.5㎥/hr 생산성이 향상될 것으로 판단된다. 집재작업비용은 하향집재 작업비용(44,116원/㎥)이 집재본수(본/cycle)의 차이로 인하여 상향집재작업비용(53,369원/㎥) 보다 낮게 산출되었다. 또한 상·하향 집재작업시간 예측모델식을 개발하여, 민감도 분석을 실시한 결과, 집재거리(m), 집재본수(본/cycle), 집재경사(%) 순으로 집재작업시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 향후 집재방향에 따른 정확한 예측모델식을 개발하기 위하여 추가적인 조사가 필요할 것으로 사료된다.
상품성이 떨어지는 감자의 효율적 활용을 위하여 감자식포 제조공정을 반응표면분석에 의해 최적화하였다. 품질이 일정하고 단기간에 대량생산이 가능한 발효조건을 확립하기 위하여 반응표면분석으로 식초 제조조건 설정을 위해 알콜 발효와 초산발효 2단계로 구분하여 모니터링하였다. 그 결과 1단계 알콜발효에서 알콜함량이 최대치를 나타내는 조건은 감자에 대한 백분율로 첨가한 가수량 241.35%(v/w), 교반속도 8.05 rpm 및 발효시간 34.81 hr으로 나타났다. 알콜발효에서 알콜함량에 대한 최적조건으로 알콜발효 후 2단계로 초산발효를 행하여 초산발효조건을 예측하였다. 그 결과 총산이 최대치를 나타내는 조건은 교반속도 169.89 rpm 및 발효시간 285.12 hr로 나타났다. 최적조건에서 예측된 알콜발효 및 초산발효의 결과는 최적조건에서 실제 발효를 행한 결과와 유사하였다.
해양파랑 예측에 있어 단일 수치모델의 불확실성을 보완하기 위하여 앙상블 기법을 적용한 지역 파랑예측시스템을 구축하였다. 기상청 전지구 대기 수치모델의 확률예측시스템에서 생산되는 24개 앙상블 해상풍을 입력자료로 이용, 87시간까지 파랑 예측자료를 생산하였으며, 기상청 계류부이 관측자료와 다양한 통계방법을 적용하여 검증을 수행하였다. 2일예측 이후의 앙상블 예측평균의 평균제곱근오차(RMSE)는 단일모델예측에 비하여 향상된 결과를 보였으며, 특히 3일예측의 경우 단일모델예측 대비 RMSE가 약 15% 정도 향상되었다. 이것은 앙상블 기법이 수치모델의 불확실성을 감소시켜 예측정확도 향상에 크게 기여한 것으로 보인다. ROC(Relative Operating Characteristic) 분석결과, 전체 예측시간에 대하여 ROC 영역이 모두 0.9 이상을 보여 확률예측 성능이 뛰어남을 보였으며, 앙상블 파랑예측 결과가 해상 확률예보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 독일의 WRITH사에서 개발된 장비로 수행한 TBM 수로터널 현장을 대상으로 TBM굴진(A), 커터 점검 및 교환(B), TBM 점검 및 급유(C), TBM 정비(D), 후속설비(E), 갱내보강(F), 운영교대(G), 광차(H)의 8개의 분석작업 항목별로 생산성 분석을 통한 효율성 개선 방안을 제시하였다. 제시된 결과를 가지고 각 항목별로 차지하는 손실시간을 추적하고, 이 손실시간을 제거하여 TBM 순굴진이 차지하는 시간과 백분율 그리고 월굴진장을 분석하였다. 또한, TBM운영 굴진율, 월평균굴진장(m), 순굴진율(%) 등을 외국현장의 TBM 운영 효율성의 비교 분석을 통한 상승예상 월평균 굴진장 추정과 독일의 WRITH사에서 표준치로 제시한 월평균 굴진장을 비교 분석하고, 5개의 수로터널현장 평균 암질의 압축강도 $675{\sim}1662kgf/cm^2$에서의 적정 TBM 순굴진장을 예측하였다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
대규모의 데이터가 생산되고 저장되는 정보화 시대에서 현재와 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 추측하고 방향성을 알아갈 수 있는 빅데이터의 중요성이 강조되고 있다. 정형화 되지 못한 대규모 데이터를 빅데이터 분석 도구인 R과 웹크롤링을 통해 분석하고 그 통계를 기초로 데이터의 정형화와 정보 분석을 하도록 한다. 본 논문에서는 R과 웹크롤링을 이용하여 최근 이슈가 되고 있는 벤처창업을 주 키워드로 하여 뉴스 및 SNS에서 나타나는 벤처창업 관련 빅데이터를 분석한다. 뉴스기사와 페이스북, 트위터에서 벤처창업 관련 데이터를 수집하고 수집된 데이터에서 키워드를 분류하여 효율적인 벤처창업의 방법과 종류, 방향성에 대해 예측한다. 과거의 벤처창업 실패요인을 분석하고 현재의 문제점을 찾아 데이터 분석을 통해 벤처창업의 흐름과 방향성을 제시하여 창업자들이 겪을 수 있는 어려움을 사전에 예측하고 파악함으로써 실질적인 벤처창업에 크게 이바지할 것으로 보여 진다.
농촌 인구의 감소와 고령화가 지속되면서 농업 생상성 향상의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 농작물 품질에 대한 조기 예측은 농업 생산성 및 수익성 향상에 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 CNN 기반의 딥러닝 기술 및 전이 학습을 활용하여 농작물의 질병을 분류하거나 수확량을 예측하는 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 수확 후 농작물의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 건강 기능성 식품으로 주목받고 있는 새싹삼을 대상으로, 수확 후 새싹삼의 품질을 식재단계에서 조기에 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 묘삼의 이미지를 촬영한 후 수경재배를 통해 새싹삼을 재배하였고, 수확 후 새싹삼의 품질을 분류하여 실험 데이터를 수집하였다. 다수의 CNN 기반의 사전 학습된 모델을 활용하여 새싹삼 조기 품질 예측 모델을 구축하고, 수집된 데이터를 이용하여 각 모델의 학습 및 예측 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 모든 예측 모델에서 80% 이상의 예측 정확도를 보였으며, 특히 ResNet152V2 기반의 예측 모델에서 가장 높은 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 인력에 의존하던 기존의 묘삼 선별 작업을 자동화하여 새싹삼의 품질을 높이고 생산량을 증대시켜 농가의 수익창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
전처리 폐글리세롤을 기질로 사용한 재조합 대장균 배양에서 트레할로스 생산성에 영향을 미치는 핵심 변수들을 도출하고 반응표면 분석법을 사용하여 트레할로스 생산을 극대화하기 위한 최적조건을 탐색하였다. $37^{\circ}C$에서 IPTG로 induction 하는 배양이 $27^{\circ}C$ 또는 induction 하지 않은 배양에 비하여 세포생장 및 트레할로스 생산성이 높았다. Box-Behnken design 실험계획법을 사용하여 배지중의 NaCl, 발리다마이신 및 IPTG의 농도를 최적화하였다. 통계분석결과 IPTG와 NaCl의 농도는 트레할로스 생산에 영향을 미쳤으나 발리다마신의 영향은 크지 않은 것으로 확인되었다. 등고선도 분석을 통해 298 mM NaCl이 첨가되고 0.1 mM의 IPTG로 induction되는 배양에서 가장 많은 양의 트레할로스가 생산되는 것으로 예측되었다. 최적화된 조건에서 생산 균주는 세포 밀도($OD_{600}$) $5.4{\pm}0.2$에서 $304{\pm}15mg/l$의 트레할로스를 생산하였다.
우리나라의 농업통계조사방법은 과거의 조사방법을 그대로 사용하고 있어 비표본오차발생 가능성이 높은 상황이다. 따라서 작물재배면적의 통계조사에 위성영상을 활용함으로써 조사 및 통계자료의 제공에 효율성 및 정확성을 높이는 것이 필요하다. 이를 위해서 UN, 미국, 캐나다, 유럽 등을 중심으로 위성영상을 사용한 경지면적조사, 재배면적조사, 작황예측분석 등 농업통계의 생산 사례를 살펴보았다. 이후 국내 활용동향을 분석하여 원격탐사기법을 활용한 작물재배면적 파악의 개선전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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