• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.2
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• pp.367-373
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• 2022

The purpose of this study is to derive the factors for purchasing a meal kit in their 20s and 30s and analyze the purchasing behavior from which factors they want to buy a meal kit in each lifestyle type. The first methodology of this study is inducing 7 factors derived from previous research on purchasing a meal kit. The second is the in-depth interview on 3 male and 3 female participants with clear purchasing criteria. As a result of the study, meal kit buyers in their 20s-30s evaluated the importance of purchasing factors in the order of quality, convenience, and taste on average in the survey. In in-depth interviews, more than half answered that they could be satisfied with the experience of using the meal kit at least freshness met. In conclusion, MZ generation meal kit consumers have a high rate of pursuing rational consumption. This study is valuable in understanding the priorities of the MZ generation's meal kit purchasing attributes and examining lifestyle type's purchasing behaviors.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.3
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• pp.130-137
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• 2023

Smart farms, which have been receiving attention as a solution to recent rural problems, refer to technologies that optimize the growing environment of crops and increase the productivity and quality of crops through efficient management. If the relationships between environmental data in smart farms are analyzed, additional productivity enhancement and crop management will be possible. In this paper, we propose a method for acquiring and analyzing nine environmental data, including temperature, humidity, CO2, soil temperature, soil moisture, insolation, soil EC, EC, and pH. Data acquisition is done through RS-485 communication between the main board and the sensor board and stored in the database after acquisition. The stored data is downloaded in Excel sheet format and analyzed through histograms, data charts, and correlation heatmaps. First, we analyze the distribution of total, day, and night data through histogram analysis, and identifiy the average, median, minimum, and maximum values by month through data chart analysis separating day and night to see how the data changes by month. Finally, we analyze the correlation of the data through a correlation heatmap analysis separating day and night. The results show a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC during the day, and a very strong positive correlation between temperature and soil temperature and soil EC and EC at night, and a strong negative correlation between temperature and soil EC.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.1
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• pp.51-66
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• 2022

SST (Sea Surface Temperature) is based on the atmosphere-ocean interaction, one of the most important mechanisms for the Earth system. Because it is a crucial oceanic and meteorological factor for understanding climate change, gap-free grid data at a specific spatial and temporal resolution is beneficial in SST studies. This paper examined the production of daily SST grid maps from 137 stations in 2020 through the ordinary kriging with variogram optimization and their accuracy assessment. The variogram optimization was achieved by WLS (Weighted Least Squares) method, and the blind tests for the interpolation accuracy assessment were conducted by an objective and spatially unbiased sampling scheme. The four-round blind tests showed a pretty high accuracy: a root mean square error between 0.995 and 1.035℃ and a correlation coefficient between 0.981 and 0.982. In terms of season, the accuracy in summer was a bit lower, presumably because of the abrupt change in SST affected by the typhoon. The accuracy was better in the far seas than in the near seas. West Sea showed better accuracy than East or South Sea. It is because the semi-enclosed sea in the near seas can have different physical characteristics. The seasonal and regional factors should be considered for accuracy improvement in future work, and the improved SST can be a member of the SST ensemble around South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.274-274
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• 2020

환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 유역(유역면적 8.48㎢, 유로경사 2.15%, 경기도 파주시 적성면 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량과 지하수 함양량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였으며, 지하수함양량은 유역내에 관측된 지하수위자료를 이용하여 지하수 함양량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 설마천 유역의 총강우량은 1,024.1mm이며, 하천유출량은 608.6mm(총강우량 대비 59.4%), 실제증발산량은 385.1mm(37.6%), 지하수함양량은 30.4mm(3.0%)이다. 여기서, 실제증발산량과 지하수 함양량은 1개 지점에서 산정값이나, 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정된 결과이다. 향후 유역 전체를 대표하는 기법의 개발은 필요한 실정이다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.273-273
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• 2020

환경부 홍수통제소의 경우는 전국단위의 강수량(지상, 레이더), 하천수위, 유사량 관측과 국부적으로 증발산량과 토양수분 관측이 이루어지고 있는 상황이며, 기상청 및 다른 공공기관도 각 목적에 맞게 수문기상관측이 이루어지나 유역(또는 지역) 단위의 물순환 과정(강우량, 유출량, 증발산량, 지하수함양량, 토양수분량 등 포함)을 규명하는 조사·연구는 매우 미비한 실정이다. 개별적인 물순환 성분별 수문조사에서 벗어난 전체적인 관점을 고려한 유역단위의 물순환 과정을 규명하는 것은 매우 중요하다. 즉 물순환 성분별 명확한 수문량 산정 결과는 수자원 개발과 물환경 보전에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 따라서 물순환 성분별 명확한 분석을 위해서는 중·소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중·소규모 유역단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 190.64㎢, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2019년 관측자료를 이용하여 물순환 성분인 강우량, 하천유출량, 증발산량의 자료를 산정하였으며, 물순환 성분별 균형을 이루는 자료를 생성하였다. 기본 관측자료인 강우량은 각 지점강우량의 관측자료의 비교·검토 등 품질관리를 통해 자료를 확정하고 유역평균강우량을 산정하였다. 하천수위는 기준수위표와의 검토, 상·하류 검토를 통해 자료를 확정하였으며, 하천유출량은 유량측정성과와 단면검토를 통해 수위-유량관계곡선식을 개발하고, 확정된 수위자료를 적용하여 산정하였다. 그리고 증발산량은 유역내의 기상관측자료를 활용하여 잠재증발산량을 산정하였다. 각 물순환 성분별로 산정된 자료는 과거년 자료와 비교·평가를 통해 균형성을 판단하였다. 각 성분별 최대치와 최소범위, 평균값을 고려하고, 강우일수, 강우의 강우강도와 지속기간, 기상자료(기온, 일조시간, 습도, 풍속 등)를 충분히 고려하였다. 각 물순환 성분별로 생성된 2019년의 차탄천 유역의 총강우량은 975.9mm이며, 하천유출량은 507.9mm(총강우량 대비 52.0%), 실제증발산량은 366.4mm(37.5%), 지하수함양량은 101.6mm(10.4%)이다. 여기서, 실제증발산량은 유역내 1개 지점의 잠재증발산량을 산정하여 추정한 값이며, 지하수 함양량을 산정을 위한 지하수위 관측정이 부재한 상황이나 물순환의 폐합 조건을 고려하여 산정하였다. 이와 같이 산정된 물순환 성분별 자료는 유역의 물순환 과정 규명을 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 유역 물관리를 위한 의사결정 과정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.2
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.15 no.1
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• pp.169-181
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• 2023

This study was conducted to examine the remuneration curriculum of vocational ability development training teachers and instructors and to examine ways to apply micro credentials. To this end, the current status of the remuneration curriculum of vocational ability development training instructors and instructors at K University's Competency Education Development Institute, the characteristics of micro credentials, and the possibility of linking the remuneration curriculum to micro credentials are as follows. First, most of the recognition of digital certificates was positive for digital certificates such as digital credit, digital badge issuance, and recognition of the recognized qualification process of maintenance education when completing the training course. In addition, as a method of applying micro credentials to conservative education, various cases were proposed to benefit from conservative education, systematization and grading of the qualification process, and credit of the qualification process. Second, as an institutional supplement to enhance the utilization of conservative education using micro credentials, the need to expand NCS-based major conservative education, provide efficient learning contents and learning methods, and set minimum completion time. In addition, the most common response as a way to improve the understanding of teachers and instructors in vocational ability development training was the micro credential promotion plan. Third, in the role of conservative education institutions and vocational ability development training instructors and instructors, conservative education institutions mention maintaining educational quality the most, and active participation was the role of vocational ability development training instructors. Through this study, it is expected to establish a vocational training environment that can enhance expertise and provide a practical portfolio of practical competency history by linking the remuneration curriculum of vocational competency development training instructors and micro credentials.

• Land and Housing Review
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• v.15 no.1
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• pp.147-156
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• 2024

This study aims to reduce CO₂ generated during the manufacturing process by using limestone (CaCO₃), a carbonate mineral used in the production of cement clinker, as a decarbonated raw material that does not contain CO₂. Among various industrial by-products, we attempted to use cement paste attached to waste concrete. In general, limestone for cement must have a CaCO₃ content of at least 80% (CaO, 44% or more) to ensure the quality of cement clinker. However, the CaO content of waste concrete fine powder is about 20% on average, so in order to use it as a cement clinker raw material, the CaO content must be increased to more than 35%. Therefore, by using the difference in hardness of the mineral composition of waste concrete fine powder to selectively crush CaO type minerals with relatively low hardness, classify and sieve, the CaO content can be increased by more than 35%. Accordingly, in this study, we experimentally and statistically reviewed and analyzed the optimal conditions for efficiently separating CaO and SiO₂ and other components by selectively pulverizing minerals containing relatively low CaO through a grinding process. As a result of the optimal grinding conditions experiment, it was found that the optimal conditions were a grinding time of less than 5 minutes, a type of material to be crushed of 30 mm, and an amount of material to be crushed of 1.0 or more. However, it is judged that it is necessary to review pulverized materials of mixed particle sizes rather than pulverized products of single particle size.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.27 no.2
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• pp.91-107
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• 2024

Single-channel seismic exploration has proven effective in delineating subsurface geological structures using small-scale survey systems. The seismic data acquired through zero- or near-offset methods directly capture subsurface features along the vertical axis, facilitating the construction of corresponding seismic sections. However, substantial noise in single-channel seismic data hampers precise interpretation because of the low signal-to-noise ratio. This study introduces a novel approach that integrate noise reduction and signal enhancement via matrix rank optimization to address this issue. Unlike conventional rank-reduction methods, which retain selected singular values to mitigate random noise, our method optimizes the entire singular value spectrum, thus effectively tackling both random and erratic noises commonly found in environments with low signal-to-noise ratio. Additionally, to enhance the horizontal continuity of seismic events and mitigate signal loss during noise reduction, we introduced an adaptive weighting factor computed from the eigenimage of the seismic section. To access the robustness of the proposed method, we conducted numerical experiments using single-channel Sparker seismic data from the Chukchi Plateau in the Arctic Ocean. The results demonstrated that the seismic sections had significantly improved signal-to-noise ratios and minimal signal loss. These advancements hold promise for enhancing single-channel and high-resolution seismic surveys and aiding in the identification of marine development and submarine geological hazards in domestic coastal areas.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.6
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• pp.185-196
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• 2015

Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(Quality of Service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to let only the minimum number of servers needed to handle current user requests ON. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption further or to keep QoS, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management based on autonomous learning for energy aware server clusters. Using parameters optimized through autonomous learning, our method adjusts server power mode to achieve maximum performance with respect to power consumption. Our method repeats the following procedure for adjusting the power modes of servers. Firstly, according to the current load and traffic pattern, it classifies current workload pattern type in a predetermined way. Secondly, it searches learning table to check whether learning has been performed for the classified workload pattern type in the past. If yes, it uses the already-stored parameters. Otherwise, it performs learning for the classified workload pattern type to find the best parameters in terms of energy efficiency and stores the optimized parameters. Thirdly, it adjusts server power mode with the parameters. We implemented the proposed method and performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. Experimental results show that the proposed method is better than the existing methods in terms of energy efficiency: the numbers of good response per unit power consumed in the proposed method are 99.8%, 107.5% and 141.8% of those in the existing static method, 102.0%, 107.0% and 106.8% of those in the existing prediction method for banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, respectively.