• Proceedings of the KOR-BRONCHOESO Conference
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• 1972.03a
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• pp.3.4-5
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• 1972

생활수준이 낮은 단계에 있어서는 우선 식량에 대한 수요가 강하다. 인간의 욕구가 만족스럽게 먹는다는 것에 대하여 제일 강하게 발동하는 것이다 그러나 점차 과학기술과 산업과 경제가 발전하여 성장과정에 오르게 되고 소득수준도 향상하게 되면 시장기구를 통해서 구입 할 수 있는 개인의 물적 소비재에 대해서는 점차 충족하게 되며 식량이외에도 의복, 전기기구 및 일용생활용품, 자동차 등에 이르기까지 더욱 고차원의 소비재가 보급하게 되는 것이다. 이렇게 되며는 사람의 욕구는 사적 재물이나 물적 수요에서 점진적으로 공공재나 또는 질적 수요(주택, 생활환경 등)의 방향으로 움직이게 되는 것으로써 여기에 환경오염 또는 공해문제에 대하여 의식하게 된다. 그러나 여기에서 더욱이 문제점이 되는 것은 소득 수준의 향상 과정이란 그 자체가 환경오염의 커다란 요인이라는 점이며 자동차의 급격한 보급과 생활의 편의성을 구하여 집중되는 도시인구의 집적, 높은 소득을 보장하기 위한 생산성 높은 중화학공업의 발전 등등은 그 자체가 환경권이란 사람이 요구하는 고차원의 권리를 침해하는 직접적인 요인이 된다는 것이다. 이와 같은 환경오염이나 공해문제에 대한 세계적인 논의는 이미 시작된 지 오래이지만 현재는 우리의 건강보호를 위해서나 생활환경의 보전을 위해서라는 점에서는 그치는 것이 아니고, 더욱 넓혀서 자연의 보호, 자원의 보호라는 견지로 확대되고 있다. 이와 같은 세계적인 확대된 이해와 이에 대한 대책강구의 제안은 1968년 국제연합의 경제사회이사회에서 스웨덴 정부대표에 의하여 제시되었으며 1969년의 우- 탄트 사무총장의 인간환경에 관한 보고서, 1970년 Nixon 미대통령의 연두일반교서 그리고 1972년 5월 6일 스웨덴의 스톡홀롬에서 개최되는 인간환경회의의 주제 등을 통해서 알 수 있고, 종래의 공해나 생활환경의 오염문제라는 좁은 개념에서가 아니고 인간환경전체의 문제로 다루고 있는 것이다. 즉 환경개발(도시, 산업, 지역개발에 수반된 문제), 환경오염(인위적 행위에 의하여 환경의 대인간조건이 악화하는 문제) 자연ㆍ자원의 보호관리(지하, 해양자원, 동식물, 풍경경치의 문제)란 3개 측면에서 다루고 있는 것이다. 환경오염이란 문제를 중 심하여 보면 환경을 구성하는 기본적인 요소로서 대기, 물, 토지 또는 지각. 그리고 공간의 사대요소로 집약하여 생각할 수 있음으로 이 4요소의 오염이 문제가 되는 것이다. 대기의 오염은 환경의 오염중 가장 널리 알려진, 또 가장 오랜 역사를 가진 오염의 문제로써 이에 속하는 오염인자는 분진, 매연, 유해가스(유황산화물, 불화수소, 염화수소, 질소산화물, 일산 화염소 등) 등 대기의 1차 오염과 1차 존재한 물질이 자외선의 작용으로 변화발생 하는 오존, PAN등 광화학물질이 형성되는 2차적인 오염을 들 수 있다. 기외 카도미움, 연등 유해중금속이나 방사선물질이 대기로부터 토지를 오염시켜서 토지에 서식하는 생물의 오염을 야기케 한다는 점등이 명백하여지고 있으며 대기의 오염은 이런 오염물질이 대기중에서 이동하여 강우에 의한 침강물질의 변화를 일으키게 되며 소위 광역오염문제를 발생케하며 동시에 토지의 토질저하등을 가져오게 한다. 물의 오염은 크게 내육수의 오염과 해양의 오염의 양면으로 나누어 볼 수 있다. 하천의 오염을 방지하고 하천을 보호하기 위한 움직임 역시 환경오염의 역사상 오래된 문제이며 시초에는 인분뇨와의 연결에서 오는 세균에 의한 오염이나 양수 기타 일반하수와의 연결에서 오는 오염에 대비하는 것부터 시작하였지만 근래에는 산업공장폐수에 의한 각종 화학적유해물질과 염료 그리고 석유화학의 발달에 의한 폐유등으로 인한 수질오탁문제가 점차 크게 대두되고 있다. 이것은 측 오염이란 시초에 우리에게 주는 불쾌감이 크므로 이것을 피하자는 것부터 시작하여 인간의 건강을 지키고 각종 사용수를 보존하자는 용수보존으로 그리고 이제는 건강과 용수보존뿐만 아니라 이것이 농림 수산물에 대한 큰 피해를 주게됨으로써 오는 자연환경의 생태계보전의 문제로 확대전환하고 있는 것이다. ？간 특히 해양오염에 대한 문제는 국지적인 것에만 끝이는 것이 아니고 전세계의 해양에 곧 연결되는 것이므로 세계각국의 공통관심사로 등장케 되었으며 이것은 특히 폐유가 유류수송 도중에 해양에 투기되는 유류에 의한 해양의 유막성형에서 오는 기상의 변화와 물피해등이 막심함으로 심각화 되고 있다. 각국이 자국의 해안과 해양을 보호하기 위하여 조치를 서두르고 있는 현시점에서 볼 때에는 이는 국제문제화하고 있으며 세계적인 국제적 협력과 협조의 필요성이 강조되는 좋은 예라 하겠다. 토양의 오염에 있어서는 대기나 수질의 오염이 구국적으로 토양과 관련되고 토양으로 환원되는 것이지만 근래에 많이 보급사용되는 농약과 화학비료의 문제는 토양자체의 오염에만 그치는 것이 아니고 농작물을 식품으로 하여 섭취함으로써 발생되는 인체나 기타생물체의 피해를 고려할 때 더욱 중요한 것이며, 또 토질의 저하를 가져오게 하여 농림생산에 미치는 영향이 적지 않을 것이다. 지반강하는 지각 에 주는 인공적 영향의 대표적인 것으로써 지하수나 지하 천연가스를 채취이용하기 위하여 파들어 감으로써 지반이 침하 하는 것이며 건축물에 대한 영향 특히 풍수해시의 재해를 크게 할 우려가 있는 것이다. 공간에 있어서의 환경오염에는 소음, 진동, 광선, 악취 등이 있다. 이들은 특수한 작업환경의 경우를 제외하고는 건강에 직접적인 큰 피해를 준다고 생각할 수 없으나 소음, 진동, 관선, 악취 등은 일반 일상시민생활에 불쾌나 불안을 줌으로써 안정된 생활을 방해하는 요인이 되는 것이다. 공간의 오염물로써 새로운 주목을 끌게된 것은 도시산업폐기물로써 이들은 대기나 물 또는 토지를 오염시킬 뿐만 아니라 공간을 점령함으로써 도시의 미관이나 기능을 손상케 하는 것이다. 즉 노배폐차의 잔해, 냉장고등고형폐기물등의 재생불가능한 것이나 비니루등 합성물질로 된 용기나 포장 등으로 연소분해 되지 않은 내구소비재가 이에 해당하는 것으로 이는 maker의 양식에 호소하여 그 책임 하에 해결되어야 할 문제로 본다. 이렇듯 환경오염은 각양각색으로 그 오염물질의 주요 발생원인 산업장이나 기타 기관에서의 발생요인을 살펴보며는 다음과 같은 것으로 요약할 수 있다. A. 제도적 요인 1. 관리체재의 미비 2. 관리법규의 미비 3. 책임소재의 불명확 B. 자재적 요인 1. 사용자재의 선택부적 2. 개량대책급 연구의 미흡 C. 기술적 요인 1. 시설의 설계불량, 공정의 결함 2. 시설의 점검, 보전의 불충분 3. 도출물의 취급에 대한 검사부족 4. 발생방지 시설의 미설치, 결함 D. 교육적 요인 1. 오염물질 방제지식의 결여 2. 법규의 오해, 미숙지 E. 경제적 요인 1. 자금부족 2. 융자상의 문제 3. 경제성의 문제 F. 정신적 요인 1. 사회적 도의심의 결여(이기주의) 2. 태만 3. 무지, 무관심 등이다. 따라서 환경오염의 방지란 상기한 문제의 해결에 기대하지 않을 수 없으나 이를 해결하기 위하여는 국내적 국제적 상호협조에 의한 사회각층의 총력적 대책이 시급한 것이다. 이와 같은 환경오염이 단속된다 하며는 미구에 인류의 건강은 물론 그 존립마저 기대하기 어려울 것이며, 현재는 점진적으로 급성피해에 대하여는 그 흥미가 집중되어 그 대비책도 많이 논의되고 있지만 미량의 단속접촉에 의한 만성축적에 관한 문제나 이와 같은 환경오염이 앞으로 태어날 신생률에 대한 영향이나 유전정보에 관한 연구는 장차에 대비하는 문제로써 중요한 것이라 생각된다. 기외에 우려되는 점은 오염방지책을 적극 추진함으로써 올 수 있는 파생적인 문제이다. 즉 오염을 방지하기 위하여 생산기업체가 투자를 하게 되며는 그만큼 생산원가가 상승할 것이며 소비가격도 오를 것이다. 반면 이런 시책에 뒤떨어진 후진국의 값싼 생산국은 자연 수입이 억제 당할 것이며, 이렇게되면 후진국은 무역경쟁에서 큰 상처를 입게될 것이고 뿐만 아니라 선진국에 필요한 오염물질의 발생이 높은 생산기기를 자연후진국에 양도하게 될 것임으로 후진국의 환경오염은 배가할 우려가 있는 것이다. 또 해양오염을 방지할 목적에서와 같이 자국의 해안보호를 위하여 마련된 법의 규제는 타국의 선박운항에 많은 제약을 가하게 될 것이며 이것 역시 시설이 미약한 약소후진국의 선박에 크게 영향을 미치게 될 것임으로 교통, 해운, 무역등을 통한 약소후진국의 경제성장에 제동을 거는 것이 될 것이다. 이렇듯 환경오염의 문제는 환경자체에 대해서만 아니라 부산물적으로 특히 후진국에는 의외 문제를 던져주게 되는 것임으로 환경오염에 대해서는 물론, 전술한 바와 같이 인간환경전체의 문제로써 Nixon 대통령이 말한 결의와 창의와 그리고 자금을 가지고 과감하게 대처해 나가야 할 것이다.

• Food Science of Animal Resources
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• v.27 no.4
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• pp.392-400
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• 2007

This experiment was conducted to evaluate effects of various periods of rye silage feeding on the growth performance, blood characteristics, and carcass quality of finishing pigs. A total of sixteen [($Landrace{\times}Yorkshire{\times}Duroc$)] pigs (90.26 kg in average initial body weight) were tested in individual cages for a 30 day period. Dietary treatments included 1) CON (basal diet), 2) S10 (basal diet for 20 days and 3% rye silage for 10 days) 3) S20 (basal diet for 10 days and 3% rye silage for 20 days) and 4) S30 (3% rye silage for 30 days). There were no significant differences in the ADG and gain/feed ratio among the treatments(p>0.05), however the ADFI was higher in pigs fed the CON diet than with pigs fed diets with rye silage (p<0.05). The DM digestibility was higher with the S20 diet than with the S30 diet (p<0.05). With regard to blood characteristics, pigs fed rye silage had a significantly reduced cortisol concentration compared to pigs fed the CON diet (p<0.05). The backfat thickness was higher with the CON diet than with the S20 or S30 diets (p<0.05). Regarding the fatty acid contents of the leans, the C18:0 and total SFA were significantly higher with the CON diet than with the other diets (p<0.05). However, the C18:1n9, total MUFA and UFA/SFA levels were significantly lower with the CON diet than the other diets (p<0.05). Regarding the fatty acid contents of fat, the levels of C18:1n9 and MUFA were similar with the S20 and S30 diets, however, these levels were higher than with the CON or S10 diets (p<0.05). In conclusion, feed intake and DM digestibility were affected by rye silage, and the cortisol concentration, backfat thickness and fatty acid composition of pork were positively affected by feeding pigs rye silage.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.33 no.3
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• pp.280-291
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• 2019

A. antiquum, first observed in Jeju Samdo Island in 1949, was designated as the Natural Monument No. 18 in December 1962 in recognition of its academic value. In Korea, it grows in nature only in Samdo in Jeju Island. Although its natural habitat was greatly damaged and almost destroyed due to firewood, stealing, etc. After the emancipation, it has been maintained by the transplantation and restoration. The site observed by this study has been managed as a restricted area since 2011. Since it has been about 20 years since the restoration of the native site in the 2000s, it is necessary to check the official management history records, such as the origin of transplantation and restoration to monitor the changes in the growth status and to control the habitat. As the results of this study, we have secured the records of cultural property management history, such as the identification of native species and the transplantation and restoration records. We also examined the change of the growth and development of A. antiquum 20 years after the restoration. There are no official records of the individuals transplanted to the restored natural habitat of A. antiquum in the 1970s and 1980s, and there was a controversy about the nativeness of those individuals that were restored and transplanted in 1974 since they were Japanese individuals. The studies of identifying native as the results of this study, we have secured the records of cultural property management history, such as the identification of native species and the transplantation and restoration records. We also examined the change of the growth and development of A. antiquum 20 years after the restoration. There are two sites in natural habitat in Samdo Island. A total of 65 individuals grow in three layers on three stone walls in a site while 29 individuals grow in two columns in the other site. A. antiquum grows in an evergreen broad-leaved forest dominated by Neolitsea sericea, and we did not find any other individuals of naturally growing A. antiquum outside the investigated site. This study checked the distribution of A. antiquum seedlings observed initially after the restoration. There were more than 300 seedling individuals, and we selected three densely populated sites for monitoring. There were 23 A. antiquum seedlings with 4 - 17 leaves per individual and the leaf length of 0.5 - 20 cm in monitoring site 1. There were 88 individuals with 5 - 6 leaves per individual and the leaf length of 1.3 - 10.4 cm in monitoring site 2 while there were 22 individuals with 5 - 9 leaves per individual and the leaf length of 4.5 - 12.1 cm in monitoring site 3. Although the natural habitat of A. antiquum was designated as a restricted public area in 2011, there is a high possibility that the habitat can be damaged because some activities, such as fishing and scuba diving are allowed. Therefore, it is necessary to enforce the law strictly, to provide sufficient education for the preservation of natural treasures, and to present accurate information about cultural assets.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.4
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• pp.27-65
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• 2020

Many companies on information and communication technology make public their own developed AI technology, for example, Google's TensorFlow, Facebook's PyTorch, Microsoft's CNTK. By releasing deep learning open source software to the public, the relationship with the developer community and the artificial intelligence (AI) ecosystem can be strengthened, and users can perform experiment, implementation and improvement of it. Accordingly, the field of machine learning is growing rapidly, and developers are using and reproducing various learning algorithms in each field. Although various analysis of open source software has been made, there is a lack of studies to help develop or use deep learning open source software in the industry. This study thus attempts to derive a strategy for adopting the framework through case studies of a deep learning open source framework. Based on the technology-organization-environment (TOE) framework and literature review related to the adoption of open source software, we employed the case study framework that includes technological factors as perceived relative advantage, perceived compatibility, perceived complexity, and perceived trialability, organizational factors as management support and knowledge & expertise, and environmental factors as availability of technology skills and services, and platform long term viability. We conducted a case study analysis of three companies' adoption cases (two cases of success and one case of failure) and revealed that seven out of eight TOE factors and several factors regarding company, team and resource are significant for the adoption of deep learning open source framework. By organizing the case study analysis results, we provided five important success factors for adopting deep learning framework: the knowledge and expertise of developers in the team, hardware (GPU) environment, data enterprise cooperation system, deep learning framework platform, deep learning framework work tool service. In order for an organization to successfully adopt a deep learning open source framework, at the stage of using the framework, first, the hardware (GPU) environment for AI R&D group must support the knowledge and expertise of the developers in the team. Second, it is necessary to support the use of deep learning frameworks by research developers through collecting and managing data inside and outside the company with a data enterprise cooperation system. Third, deep learning research expertise must be supplemented through cooperation with researchers from academic institutions such as universities and research institutes. Satisfying three procedures in the stage of using the deep learning framework, companies will increase the number of deep learning research developers, the ability to use the deep learning framework, and the support of GPU resource. In the proliferation stage of the deep learning framework, fourth, a company makes the deep learning framework platform that improves the research efficiency and effectiveness of the developers, for example, the optimization of the hardware (GPU) environment automatically. Fifth, the deep learning framework tool service team complements the developers' expertise through sharing the information of the external deep learning open source framework community to the in-house community and activating developer retraining and seminars. To implement the identified five success factors, a step-by-step enterprise procedure for adoption of the deep learning framework was proposed: defining the project problem, confirming whether the deep learning methodology is the right method, confirming whether the deep learning framework is the right tool, using the deep learning framework by the enterprise, spreading the framework of the enterprise. The first three steps (i.e. defining the project problem, confirming whether the deep learning methodology is the right method, and confirming whether the deep learning framework is the right tool) are pre-considerations to adopt a deep learning open source framework. After the three pre-considerations steps are clear, next two steps (i.e. using the deep learning framework by the enterprise and spreading the framework of the enterprise) can be processed. In the fourth step, the knowledge and expertise of developers in the team are important in addition to hardware (GPU) environment and data enterprise cooperation system. In final step, five important factors are realized for a successful adoption of the deep learning open source framework. This study provides strategic implications for companies adopting or using deep learning framework according to the needs of each industry and business.