• 한국생약보
• /
• 248호
• /
• pp.5-5
• /
• 2001

송이 인공재배 길 열었다(경북도 산림환경연구소, 기술특허출원) - 새 '동충하초' 개발 - 상황버섯 톱밥재배법 개발 - 파주 '장단인삼' 특산명품 추진

• 정보과학회지
• /
• 제35권7호
• /
• pp.43-50
• /
• 2017

• 건축사
• /
• 통권622호
• /
• pp.22-23
• /
• 2021

• 한국산림과학회지
• /
• 제102권4호
• /
• pp.578-586
• /
• 2013

본 연구는 우리나라 침엽수림 면적의 약 1/3을 차지하는 리기다소나무와 낙엽송 인공림을 대상으로 지역 및 임령에 따른 토양의 물리 화학적 특성을 파악하여, 이들 인공림의 벌채 후 진행되는 조림 사업에 필요한 기초 자료를 얻고자 수행하였다. 두 인공림에 대한 토양 특성은 기존 보고된 문헌자료와 2년(2010, 2011년) 동안 전국 국유림 내에서 조사 분석한 토양 특성 결과를 바탕으로 지역 및 임령별로 나누어 분석하였다. 리기다소나무 인공림 내 전라남도 지역과 낙엽송 인공림 내 경상북도 지역의 토양 특성이 동일 수종의 임분 내 다른 지역보다 양호하였다. 두 인공림의 토성은 대부분 양토 혹은 사질양토였고, 토양 pH 값은 리기다소나무와 낙엽송 인공림에서 각각 4.86, 4.87로 나타났으며, 토양 pH는 임령 증가에 따라 일정한 경향을 보이지 않았다. 리기다소나무와 낙엽송 인공림의 전질소 농도(%)는 각각 0.21, 0.28이었고, 유효인산 농도($mg{\cdot}kg^{-1}$)는 각각 11.00, 13.32로 나타났다. 낙엽송 인공림 내 전질소, 유효인산, 유기물 농도 및 양이온치환용량은 리기다소나무 인공림보다 높고, 은, 임령이 증가함에 따라 농도가 증가하는 경향을 보였으며, 치환성양이온($Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $K^+$)은 토양 pH와 정의 상관관계를 나타냈다. 두 인공림에 대한 토양 특성 분석 결과는 리기다소나무 벌채와 낙엽송 주벌 실시 후 요구되는 조림지 관리에 적용할 수 있으며, 토양 양분 특성 등을 고려한 맞춤형 조림 수종 선정과 조림지 관리에 활용하여 지속적인 산지 자원화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제8권4호
• /
• pp.251-261
• /
• 2005

자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 이 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링의 가능성을 살펴보았다. 수치지도로부터 추출된 잡음원일 가능성이 높은 건물, 도로, 고압 송전선에 의해 발생하는 전자기장의 강도를 지하매질의 전기전도도에 따른 전자기파의 전파 특성을 고려하여 예측하는 잡음모델을 제안하였다. 제안된 잡음모델로부터 예측된 잡음 파워와 실제 탐사를 통해 측정된 MT 자료와의 상관도 분석을 수행한 결과, 전반적으로 전기 장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 이 연구에서 제안된 공간 모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권3호
• /
• pp.108-118
• /
• 2017

본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.317-324
• /
• 2018

본 연구는 인공지능의 이해와 교육적 영향에 대한 초등 교사들의 인식을 분석한 것이다. 교사들의 인식을 분석하기 위해 전문가의 자문을 받아 30문항의 설문지를 개발하였다. 초등 교사 151명을 대상으로 설문 자료를 수집하여 t-검정과 일원배치 분산분석을 실시하였다. 분석결과, 여자교사가 남자교사보다 AI의 인식이 적었고 교육의 필요성도 낮았다. 선도학교 운영 여부에 따라 AI교육이 창의성 신장에 도움을 줄 것으로 인식하였다. 경력이 많은 교사일수록, SW교육 연수 경험과 교육 지도 경험이 많을수록 AI의 이해가 좋았으며 교육적 필요성이 높았다. 본 연구 자료가 향후 SW 교육이 현장에 안착하기 위한 자료가 되길 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.64-64
• /
• 2023

황강댐은 임진강 상류 군사분계선으로부터 약 42km떨어진 위치에 존재하며 약 3~4억톤의 규모로 추정된다. 이에 우리나라는 약 7천만톤 규모의 군남홍수조절지를 건설하여 임진강 상류로부터 기인하는 홍수를 방어하고 황강댐의 무단방류에 대비하고 있다. 과거 2009년 9월 6일 임진강 상류 황강댐에서의 대규모 방류로 인해 경기도 연천군 일대에 홍수가 발생하여 이로 인한 인명 및 재산피해가 발생한 바 있으며, 2020년 8월 5일에는 장마전선으로 인한 폭우와 더불어 임진강 필승교 수위관측소의 수위가 급상승하면서 관측 이래 역대 최고수위가 발생하여 홍수경보가 발령되고 인근 주민이 대피하는 사례가 발생하였다. 또한, 2022년 6월 27일부터 발생한 장마전선 및 집중호우로 인해 임진강 필승교 수위관측소의 수위가 급상승하면서 홍수주의보가 발령되고 인근 주민이 대피하는 사례가 발생하였으며, 7월에는 비가 내리지 않는 상황에서 황강댐의 방류로 추정되는 유입량이 필승교 수위관측소와 군남홍수조절지에서 관측되었다. 이에 본 연구에서는 인공위성 영상에서 추출한 황강댐의 수위를 이용하여 수문모형과 저수지 운영 알고리즘을 구축하고 당시 발생한 홍수사례를 분석하여 황강댐의 운영방식을 추정하였다. 분석결과, 2020년 8월 5~7일 사이에 발생한 유입량의 경우 자체 유역 유입량은 전체 유입량대비 약 33%이나 북한 황강댐으로부터 추가로 방류된 양은 약 67%로 군남홍수조절지 유입량의 3/2 가량이 북한 황강댐의 방류량으로부터 발생된 것으로 보이며 2021년 6월에도 유사한 양상을 보였다. 하지만, 북한 황강댐의 운영방식이 용수공급을 위한 고수위 유지 운영방식에서 홍수기에 댐 월류 및 파괴를 방지하기 위한 사전방류를 수행하는 것으로 추정되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.25-33
• /
• 2020

본 연구는 정보 기술 수용 모델(UTAUT)을 사용하여 이 모형은 중국 내 적용성을 검증하였으며, 중국 시장의 실태에 따라 UTAUT에 새로운 변수 2개를 추가하여 연구 모델을 설립하였다. 이와 같이 본 연구의 목적은 성과기대, 노력기대, 사회영향력, 개인혁신성, 지각된 가치가 사용의도와 사용행동에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인터넷 조사 방식으로 중국에 있는 인공지능음악 제품을 사용 경험 있는 음악 창작자들을 대상으로 345부의 설문지가 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS V. 22.0와 AMOS V 22.0을 통해 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식모형분석을 실시하여 결과를 분석하였다. 연구모델에서 제시된 가설의 검증을 통해 중국 사용자들의 인공지능 음악 수용에 대한 사용에 결정적인 영향 요인을 확인하였다. 본 연구의 결과는 UTAUT모형이 중국 배경에서의 적용성을 검증하고, 중국 배경에서의 인공지능 음악 사용자 수용 모델을 구축하였으며, 3 가지 영향 요소가 사용자의 사용 의도에 영향을 미치며, 이러한 영향요소의 역할이 영향의 크기에 따라 정렬하는 것이 효과적이다. 본 연구는 인공지능 음악의 유용성을 높이고, 인공지능 음악의 유용성을 높이며, 개인 혁신적인 사용자를 활용해 경쟁력 있고 매력적인 가격 전략을 수립하고, 입소문 홍보에 주력할 것을 관리 조언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권10호
• /
• pp.199-208
• /
• 2021

본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.