본 연구지역은 우리나라 서해북부 초입부로 철새류의 중간기착지로 이용되던 갯벌을 매립하고 조성된 송도국제자유도시에서 조류 이입이 확인된 축소(잔존갯벌, site.1) 및 창출(인공호수, site.2)된 서식지 2개소와 개발 전 부터 안정된 서식지를 유지하고 있는 서식지 1개소(남동유수지, site.3)를 대상으로 실시한 조류군집과 서식환경조사를 기초로 서식지 평가를 실시하고 서식지 관리방안을 제안하였다. 2022년 1월부터 12월까지(총 39차례) 관찰된 조류는 총 14과 48종 20,760개체로 기존 서식지에 비해 새로 조성된 서식지로 이입되는 종과 개체수가 상대적으로 적었고 서식지 평가 중 갯벌등급에서 축소나 창출된 서식지는 I~II등급인 반면 기존 서식지는 상대적으로 높은 III등급으로 평가되었다. 서식지유형에 대한 분석에서 유형별 면적보다는 유형의 다양성과 인위적 간섭에 대한 대책이 확보된 기존 서식지에서 다양한 조류의 서식이 확인 되었는 바, 서식지유형의 다양성이 다양한 조류의 유입에 관여한다는 것을 알 수 있었다. 서식지 관리를 위한 조류종을 선정하고, 선정된 종의 서식특성을 고려한 서식지 유형별 평가를 통한 서식지 관리계획 수립방안으로 주변으로부터 간섭을 최소화할 수 있는 차폐녹지조성(=완충녹지)과 출현종 및 서식지유형간 상관분석을 통해 저수지와 양의 상관관계에 있는 갈대숲의 창출(site.1, 2)과 서식밀도가 높고 주요서식지 유형인 갯벌과 양의 상관관계가 있는 모래톱의 개선(site.1)을 통해 향후 안정된 서식지가 복원 유지될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 연구대상지와 입지적이나 환경이 유사한 서해안 간척(매립)지역 등 개발예정지역의 철새류 도래지역에서 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 Bacillus velezensis K10의 유전체 분석결과에 따른 유전자의 고유한 특성을 이용하여 유전자마커를 탐색하고 확립하여 산업현장에서 활용하기 위해서 수행하였다. B. velezensis K10은 총 4,159,835 bps를 유지하였으며, 5,136개의 단백질을 발현하는 것으로 조사되었다. B. velezensis K10은 표준균주에 비교하여 전반적으로 외부요인에 기인되는 유전자의 이동이 훨씬 많은 것으로 나타났다. 이와 같은 양상에 기인하여 B. velezensis K10은 특유의 유전적 서열을 유지할 수 있는 것으로 추정되었다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 9개 부위를 확보하였다. 후보마커는 일부 다른 영역에서 특이성을 보이는 영역들이 존재했지만, phage 연관 유전자들에서 매우 특이성이 높았기 때문에, 모두 phage 관련 부위에서 모두 탐색되었다. 종간 후보 선발마커로써 B. licheniformis K12, B. velezensis K10, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BV3, BV5~9까지 총 6 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 확인하였다. 다른 한편으로, subspecies 수준에서 분석 결과, BV3, 5, 8, 9 등 4 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 관찰했다. 분석된 마커 중에서 BV5와 8가 가장 특이성이 높았기 때문에 종(species) 및 아종(sub-species) 수준에서 B. velezensis K10 유전자 선발마커로써 BV5와 8을 활용 가능할 것으로 제의된다.
기업의 글로벌화 과정에서 제3자 물류서비스(Third Party Logistics Provider, 3PL) 이용이 강화되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 3PL기업이 제공하는 물류정보시스템의 효과성을 검정하기 위한 연구이다. 이를 위해 3PL 물류정보 시스템의 특성이 화주기업의 공급사슬성과 즉, 물류성과, 고객성과, 조직성과에 미치는 영향과 화주기업의 3PL 기업에 대한 충성도 즉 3PL 기업성과 간의 관계를 검정하고자 한다. 아울러 화주기업과 3PL기업간의 장기관계지향성이 화주기업의 공급사슬관리와 3PL기업성과간의 관계에서 조절역할을 하는지를 검정하여 3PL기업에 전략적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 연구의 가설검정을 위해 화주기업을 대상으로 총 205부의 데이터 수집하여 분석에 사용하였으며 SPSS 24.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 화주기업의 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 화주기업의 공급사슬성과는 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로, 장기관계지향성은 화주기업 공급사슬성과와 3PL기업성과 간의 관계에서 조절영향을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 3PL물류기업의 물류정보시스템을 통한 경쟁우위확보를 위해 학술적 및 실무적 시사점의 제공을 목적으로 한다.
코로나19의 확산으로 인한 장기간의 사회적 거리두기로 대면접촉 레스토랑업체의 외식지형도는 포장, 정기구독 등으로 변화된 환경에 맞추어 생존전략을 실행하고 있다. 그러나 이러한 환경에도 고급레스토랑은 최상의 시설을 갖추고 고급서비스를 제공함으로써 기존 레스토랑과 차별화를 시도하여 높은 수익을 창출하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고객의 고급레스토랑 서비스경험이 어떠한 경로를 경유하여 행동충성도를 영향을 주는가를 설명하고자 한다. 즉, 본 연구의 목적은 서비스경험이 인지만족과 정서애착에 미치는 영향을 확인하고, 또한 이들 구성개념과 관계몰입 및 행동충성도 간 관계를 확인하여 인지만족 및 정서애착의 인과적 역할을 설명하는데 있다. 이를 검증하기 위해 최근 고급레스토랑 이용경험이 있는 소비자 300명을 대상으로 대면인터뷰를 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료 중 부정확하거나 오류가 있는 응답지 25부를 제외하고 275부(91.6%)를 최종 분석에 사용하였다. 본 연구에선 SPSS 21.0 및 AMOS 20통계패키지를 사용하여 자료의 타당도와 신뢰도를 확인하고 연구가설을 검정하였다. 빈도분석으로 응답자의 인구통계특성을 확인 하였다. 구조방정식모형분석(SEM)으로 연구모형의 적합도를 확인하고 연구가설을 검정하였다. 연구가설 분석결과, 서비스경험은 인지만족에 긍정적인 영향을 미치었고, 인지만족은 정서애착과 관계몰입 및 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었다. 또한 정서애착은 관계몰입과 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었고, 관계몰입은 행동충성도에 긍정적인 영향을 미치었다. 그러나 서비스경험은 정서애착에는 영향을 미치지 않았다. 본 연구를 통해 호텔레스토랑과 같은 고급레스토랑에선 자사의 표적고객을 정확하게 선정하여 이들의 서비스욕구를 확인한 후 이에 적합한 서비스를 제시할 필요가 있다. 또한, 고객에게 우수한 서비스를 제공하여 인지적으로 만족을 유도할 뿐만 아니라 서비스에서 결정적인 진실의 순간(moments of true)을 확인하고 영향력(impact)을 파악하여 이에 적합한 대응방안을 제시함으로써 서비스에 만족한 고객이 정서적으로 애착심을 강화할 수 있도록 해야 할 것이다. 그리고 서비스경험으로 만족하여 정서적으로 애착심이 높은 고객에게 자사와 관계를 강화하고 지속적으로 유지하도록 해당 고객과 우호적인 관계를 형성하여 이들이 자사에 강한 소속감과 애착심을 갖도록 함으로써 표적고객의 관계몰입을 유도해야 할 것이다.
기존 아민 수용액 기반 CO2 포집 공정을 산업적으로 적용할 경우 CO2 탈거 및 용매 재생에 따른 재생 에너지가 크다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 CO2에 대한 높은 흡수 용량과 함께 흡수제에 포함된 물의 조성을 낮춤으로써 재생 에너지를 저감할 수 있는 저수계 흡수제를 제안하였다. 이를 위해 본 연구에서는 디아민인 MAPA (3-methylaminopropylamine)와 함께 물의 일부를 대신하여 물에 비해 CO2에 대한 물리적 용해도가 높고 비열이 낮은 NMP (N-methyl-2-pyrrolidone)를 흡수제에 도입하였다. 흡수제의 CO2에 대한 흡수 용량(αrich)과 순환 흡수 용량(Δα) 및 흡수 속도는 충전탑을 이용하여 측정하였다. 2.5M의 MAPA를 포함한 흡수제를 사용했을 경우 NMP가 10 wt% 포함된 경우에 최대 순환 흡수 용량을 얻을 수 있었다. 총괄물질전달 계수는 NMP의 농도가 증가함에 따라 증가하였다. 그러나 0.5보다 더 높은 CO2 로딩 값에서는 NMP의 농도 증가에 따른 물질전달 계수의 증가 폭이 줄어들었다. lean 로딩 값이 낮은 경우에는 점성에 의한 물질전달 저항이 낮아서 NMP 첨가에 따라 총괄 물질전달 계수가 증가하나 로딩 값이 증가함에 따라 흡수제의 점도가 증가하면서 CO2와 MAPA의 확산도가 낮아지며 이에 따라 총괄 물질전달계수가 급격히 감소하였다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 한국 토종닭의 국가 주권 확보를 목적으로 DAD-IS에 등재된 한국 토종닭 여섯 품종의 성장 및 산란능력을 조사하고, 품종 간 특성 차이를 평가하고자 실시되었다. 시험계는 국립축산과학원 가축유전자원센터에서 보존하고 있는 한국 레그혼, 경북 아라우카나, 한국 재래종, 한국 오계, 현인닭, 그리고 횡성약닭이다. 수컷 토종닭의 생체중은 전체 조사 기간 동안 경북 아라우카나가 가장 높았고, 한국 레그혼과 한국 오계가 낮았다(P<0.0001, 수컷 횡성약닭 데이터 미포함). 암컷 토종닭의 생체중은 경북 아라우카나가 가장 높고, 횡성약닭이 연구에 이용된 모든 품종 중 현저하게 낮았다(P<0.0001). 품종 간 산란 능력 비교 결과로는 한국 레그혼 품종이 산란율이 가장 높았으며, 횡성약닭이 가장 낮았다(P<0.0001). 24~40주령의 평균 난중은 경북아라우카나 품종이 가장 높았으며, 현인닭이 제일 낮고 그 다음으로 횡성약닭이 낮았다(P<0.0001). 또한, 토착종의 평균난중이 재래종보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 산란율과 난중을 함께 고려한 산란량은 한국 레그혼이 가장 높았고(P<0.0001), 모든 재래품종과 비교하였을 때 유의적으로 높았다(P<0.05). 본 연구 결과를 종합해 보면, 성장 및 산란 능력의 품종에 의한 차이는 뚜렷하였고, 조사된 품종 중 성장 능력은 경북 아라우카나가 가장 뛰어났으며, 산란 능력은 한국 레그혼이 가장 좋았다. 이는 경제성이 뛰어난 토착종에 대한 지속적인 국가 데이터 확보와 이를 통한 국가적 주권 확보의 중요성을 암시한다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.