Soil Taxonomy 분류체계 변화에 대응하여 구릉지에 널리 분포하는 토양으로 Inceptisols인 Typic Dystrudepts로 분류되고 있는 아산통을 재분류하고, 그 생성을 구명하기 위하여 아산통 대표단면의 형태적 특성을 조사하고, Soil Taxonomy의 표준 분석방법인 Soil survey laboratory methods manual에 따라서 토양을 분석하여 Laboratory data sheets를 작성하였다. A층 (0~18 cm)은 암황갈색 (10YR 4/4)의 자갈이 있는 양토이고, BA층 (18~30 cm)은 진갈색 (7.5YR 5/6)의 자갈이 있는 양토, Bt1층 (30~52 cm)은 적색 (2.5YR 4/6)의 자갈이 있는 식양토, Bt2층 (52~98 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 자갈이 있는 식양토, C층 (98~160 cm)은 적색 (2.5YR 4/8)의 자갈이 있는 양토이다. 구릉지 잔적층을 모재로 하는 토양으로 주로 임지로 이용되고 있다. udic 토양수분상과 mesic 토양온도상을 보유하며, 배수 양호하다. 아산통은 0~18 cm 깊이에 ochric 감식표층을 보유하고, 30~98 cm 깊이에서 점토집적층인 argillic층을 보유하고 있다. 또한 argillic층 상부경계에서 125 cm 아래 깊이인 155 cm 깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 7.8%로 35% 미만이다. 따라서 아산통은 Inceptisols이 아니라 Ultisols로 분류되어야 한다. 아산통은 udic 토양수분상을 보유하고 있으므로 Udults로 분류할 수 있으며, Hapludults의 분류기준을 충족시키고 있다. Typic Hapludults의 분류기준을 충족시키고 있으며, 토성속 제어부위에서의 토성속이 식양질이고, 토양온도상이 mesic 온도상이기 때문에 아산통은 Fine Loamy, mesic family of Typic Dystrudepts가 아니라 Fine loamy, mesic family of Typic Hapludults로 재분류되어야 한다. 아산통은 경사가 비교적 완만하여 지형이 안정되어 있는 구릉지에 분포하고 있으므로 침식이 일어나는 것에 비하여 토양수의 하향이동에 따른 점토집적작용과 염기용탈작용이 우선되고 있다. 그 결과 점토집적층인 argillic층을 보유하는 토양으로 생성 발달되었다. 또한 Alfisols과 Ultisols을 구분하는 가장 기본적인 분류기준인 기준깊이에서의 염기포화도 (양이온 합)가 35% 미만으로서 Alfisols이 아니라 강산성 토양인 Ultisols로 발달하였다.
기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.
본 연구에서는 유채 3 품종별로 봄 재배 기계이식을 위한 최적의 유묘 특성을 구명하고자 2020년부터 2021년까지 2년간 육묘일수를 달리하여 하배축 길이, 본엽수, 엽장, 엽폭, 묘 전체 길이, 무게, 그리고 내충격도를 조사하였다. 뿐만 아니라 전자동 1조식 범용 채소 이식기를 이용한 이식률 및 이식 7일 후 생존율을 확인하였으며, 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 유채 3개 품종별로 25, 30, 35, 그리고 40일로 나누어 육묘한 후 유묘의 형태적 특성을 조사한 결과, 유묘의 하배축 길이는 2개년 모두 평균 2 cm 이하로 나타났고 40일 묘에서 짧은 하배축 길이를 보였으나 2020년에는 통계적 유의성을 관찰할 수 없었다. 엽수를 비롯한 엽장과 엽폭은 2개년 모두 육묘일수가 길어질수록 증가하는 것으로 나타났는데, 2020년 대비 2021년의 생육이 더뎠으며 전품종의 25일 묘에서 본엽 발생은 관찰되지 않았다. 2. 품종별로 위 육묘일수에 따른 묘 전체 길이를 조사했을 때, 2개년에서 40일 묘가 가장 길었고 25일 묘가 가장 짧은 결과를 보였으며 이는 통계적으로도 유의하였다. 묘 무게의 경우, 육묘일수에 따른 현저한 차이는 관찰할 수 없었으며 내충격도는 육묘일수가 짧을수록 낮게 나타났다. 3. 위와 같은 특성을 가진 유묘를 범용 이식기로 본 포장에 이식한 결과, 조생종 '중모7001'은 30일, 중만생종 '내한'은 35일, 그리고 만생종 '탐라'는 40일 이상 육묘할 때에 높은 이식률을 보이는 것을 확인하였다. 4. 기계이식률과 육묘일수를 비롯한 유묘 특성들 간의 상관분석을 통해 육묘일수, 잎의 크기, 그리고 유묘의 내 충격도는 이식률과 유의한 정의 상관을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 유묘의 하배축 길이는 이식룰과 유의한 부의 상관으로 나타났다. 5. 이는 유채 봄 재배 기계이식을 위한 3품종별 최적 육묘일수 구명을 통해 재배 작기를 조절함으로써 유채 재배 시 습해 및 동해 등을 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.
항균활성이 뛰어난 식물 정유를 이용하여 식품가공 기구 및 용기에 다양하게 사용되는 polyethylene과 stainless steel 표면에 형성된 식중독 6종의 biofilm 형성에 대한 억제 효과를 연구하였다. 식물 정유 20종의 식중독 미생물에 대한 항균활성을 disk diffusion 방법으로 평가한 결과 cinnamon > clove > lemongrass > peppermint > pine needle 순으로 항균활성을 나타냈다. Cinnamon과 clove 정유의 최소억제농도(MIC)와 최소살균농도(MBC)는 각각 0.63-1.25 mg/mL과 1.25-2. mg/mL의 범위를 나타냈으며, lemongrass 정유의 MIC와 MBC는 각각 1.25-2.50 mg/mL과 2.50-5.00 mg/mL로 약간 낮은 항균활성을 나타냈다. 정유 3종의 biofilm 형성 예방효과는 식중독 미생물과 polyethylene 및 stainless steel에 따라 다소 차이가 있었지만, 0.5% 농도의 cinnamon, clove와 lemongrass 정유를 식품접촉 표면에 미리 코팅하였을 때 biofilm 형성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 정유의 농도가 증가할수록 모든 식중독 미생물에 대해서 biofilm 형성을 유의적으로 억제하였으며(P<0.05), 0.5% cinnamon과 clove 정유 처리에 의해 L. monocytogenes ATCC 19112와 S. aureus KCCM 11812의 biofilm이 형성되지 않았다. Polyethylene과 stainless steel coupon 표면에 형성된 식중독 미생물의 biofilm의 제거 효과를 측정한 결과, 식중독 미생물의 종류에 따라 차이가 있었지만 정유의 농도가 증가할수록 biofilm 제거 효과는 높아졌으며, 대체로 clove 정유의 biofilm 제거율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 0.5%의 cinnamon과 clove 정유는 polyethylene과 stainless steel 표면에 식중독 미생물이 형성하는 biofilm을 예방, 성장 억제 및 제거할 수 있는 천연 소재로 적용이 가능한 것으로 나타났다.
연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.
본 연구에서는 쌀 전처리 방법인 고두밥, 범벅, 죽으로 만드는 밑술 및 덧술의 발효 유형을 분석하여 품질이 향상된 다양한 탁주 개발의 기초 자료로 활용하고자 하였다. 밑술의 경우 알코올은 2일 후 고두밥에서 가장 높은 8.1%가 생성되었으며 다음으로 범벅, 죽 순이었다. 가용성 고형분(°Brix)는 발효 2일차에 죽, 고두밥, 범벅 순으로 15.3, 15.1, 1.4°Brix를 나타내었다. 고두밥의 glucose의 함량은 크게 변하지 않았으나 maltose 함량은 증가하였고 범벅의 경우 초기 0일차에는 maltose가 16.48 mg/mL에서 1.27 mg/mL로 감소하였다. 죽의 경우 0일에는 glucose와 maltose가 14.05, 11.49 mg/mL에서 2일차에는 31.39, 42.53 mg/mL로 증가하였다. 고두밥과 범벅 밑술에서 succinic acid가 증가하였으며 고두밥과 죽 밑술은 발효 초기에 검출이 안되었던 lactic acid가 분석된 반면 범벅 밑술에서는 lactic acid가 검출되지 않았다. 덧술 발효에서는 고두밥 밑술로 만든 탁주의 알코올이 9일에 18.0%로 가장 높았으며 범벅이 15.1%로 가장 낮았다. 산도는 범벅이 0.54%로 높았으며 죽은 0.41%, 고두밥은 0.39%를 나타내었다. 범벅의 총 유기산 증가가 가장 많았으며 고두밥의 총 유기산 증가가 가장 적었다. 향기에서는 고두밥의 경우 0일차에 높은 area %를 가졌던 ethyl caprate 및 ethyl caprylate가 9일 발효 완료시 감소하였으며 바나나향이 나는 isoamyl alcohol은 증가하였다. 죽의 경우도 유사하게 0일차에 높게 생성되었던 ethyl caprate, ethyl caprylate 등은 9일차에 감소하였으며 ethyl palmitate, ethyl linoleate 등의 향기 성분은 증가하였다.
급속하게 변하고 있는 디지털 환경의 사회 구조는 경제활동에 큰 영향을 주고 있다. 경제활동을 지속하려는 개인과 정책지원을 하는 국가에도 중요한 현안이다. 고령화로 인한 인적 자본 활용 문제, 코로나19 팬데믹으로 인한 실물경제 불황과 대면 경제활동의 위축 그리고 고용 감소와 일자리 불안정성이 대두되면서 비대면 산업이 활성화되었다. 그에 따라 디지털 미디어 콘텐츠 기반의 경제활동이 일상화되었고, 정부도 미디어 콘텐츠 기반 경제활동에 실효성 있는 인적 자본 활용이 주요 정책 과제가 되었다. 일자리 지속을 바라는 사람들에게 디지털 환경에 대한 적응은 선택이 아닌 필수가 되었다. 따라서 본 연구는 디지털 역량과 개인적 역량이 경제활동 지속 의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 롤 모델의 조절 효과를 검증하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 전국 남·여 20~80세를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문지 385부 중 382부의 자료를 분석하였다. 본 연구의 분석을 위해서 SPSS 23.0의 프로그램을 사용하였고, 설문 항목은 Likert 5점 척도를 이용하여 측정하였다. 분석 결과는 첫째, 디지털 역량 중 미디어 콘텐츠 활용 역량은 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 나타나 SNS 등의 최신 디지털 미디어 콘텐츠 활용 역량이 높을수록 경제활동 지속 의도가 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 역량 중 자금 능력은 부(-)의 영향이, 경험은 정(+)의 영향이 경제활동 지속 의도에 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경은 경제활동 지속 의도에 의미 있는 영향이 없는 것으로 나타났다. 넷째, 사회적 지지 중 가족지지는 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 나타나 가족에 대한 다양한 감정적 지원은 경제활동 지속 의도가 증가하는 것으로 나타났다. 다섯째, 롤 모델은 경제활동 지속 의도에 정(+)의 영향이 미치는 것으로 나타났으며, 미디어 콘텐츠 활용 역량과 가족지지가 경제활동 지속 의도에 미치는 영향에서 조절 효과 역할을 하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결과, 경제활동 지속을 위하여 디지털 미디어 콘텐츠 기반의 디지털 교육과 인적 구조에 맞는 정부의 취업과 창업에 대한 정책지원이 요구된다.
본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.