• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.299-305
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• 2019

본 연구는 고령화와 젊은층의 이탈로 인한 농경사회에서 고령 및 여성 인력의 애로사항을 해결해주기 위해 시작되었다. 기존에 나와있는 농업용 고소리프트의 경우 전문 자격증 및 조작의 어려움과 평지가 아닌 불균형적인 도로 혹은 작업환경에 노출된 위험성과 여성들도 쉽고 효율적으로 생산적 농업을 할 수 있도록 하기 위하여 선행연구를 바탕으로 진행하였다. 먼저 농업용 포크리프트의 목적인 물체를 이용한 견인 성능 예측 모델을 통하여 시뮬레이션을 진행하고, 견인 성능 모델 수식을 이용하여 실험이 진행되고 있는 경남 김해시의 토양(점착력 34.125kPa, 내부마찰각 35.294deg, 외부마찰각 13.620deg, 부착력 5.750kPa, 평균 원추지수 0-15cm cl, 1001.8kPa)에 맞추었다. 시뮬레이션용 포크리프트의 경우 농업용 전동식 포크리프트의 구동력 및 운동저항 예측 모델링을 수식화하고 이를 바탕으로 모터 제어 드라이브는 AC모터 전용 드라이브인 1232E 모델을 적용, 프로그래밍을 통해 두 개의 드라이버를 각각 마스터와 슬레이브로 구분지어 구동할 수 있도록 하였고 메인 PCB에는 모터구동, 유압구동, 각종 출력을 제어할 수 있도록 시뮬레이션용 모델을 제작하였다. 제작된 시뮬레이션용 모델은 현재 지속적인 시뮬레이션과 수정 및 보완을 진행하고 있으며, 추후 본 연구를 바탕으로 보다 안전하고 효율성이 뛰어난 농업용 전동식 포크리프트의 개발을 위하여 연구를 지속할 예정이다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권4호
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• pp.133-140
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• 2020

Traction performance of a tractor varies depending on soil conditions. Sinkage and slip of the driving wheel for tractor frequently occur in a reclaimed land. The objective of this study was to develop a tractor suitable for a reclaimed land. Traction performance was evaluated according to soil conditions of reclaimed land and paddy field. Field experiments were conducted at two test sites (Fields A: paddy field; and Field B: reclaimed land). The tractor load measurement system was composed of an axle rotation speed sensor, a torque meter, a six-component load cell, GPS, and a DAQ (Data Acquisition System). Soil properties including soil texture, water content, cone index, and electrical conductivity (EC) were measured. Referring to previous researches, the tractor traveling speed was set to B3 (7.05 km/h), which was frequently used in ridge plow tillage. Soil moisture contents were 33.2% and 48.6% in fields A and B, respectively. Cone index was 2.1 times higher in field A than in field B. When working in the reclaimed land, slip ratios were about 10.5% and 33.1% for fields A and B, respectively. The engine load was used almost 100% of all tractors under the two field conditions. Traction powers were 31.9 kW and 24.2 kW for fields A and B, respectively. Tractive efficiencies were 83.3% and 54.4% for fields A and B, respectively. As soil moisture increased by 16.4%, the tractive efficiency was lowered by about 28.9%. Traction performance of tractor was significantly different according to soil conditions of fields A and B. Therefore, it is necessary to improve the traction performance of tractor for smooth operations in all soil conditions including a reclaimed land by reflecting data of this study.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제26권3호
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• pp.197-203
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• 1993

항생제 내성변이 균주 HCR-46 $str^{r}cep^{r}$과 CB756 $str^{r}rif^{r}$를 종자피복방법(種子被覆方法)으로 땅콩에 접종(接種)하여 3처리(處理)의 온도(溫度)에 생육(生育)시켜 근권(根圈)에서 접종균주(接種菌株)의 밀도(密度)와 근류형성(根瘤形成) 경합(競合)등에 관하여 조사하였다. 접종균주(接種菌株)는 땅콩의 생육(生育)과 함께 증식(增殖)되었고 식물체(植物體) 뿌리 g당(當) 증식속도(增殖速度)는 파종후(播種後) 10~15일(日) 사이에 가장 빨랐다. 온도간(溫度間) 증식속도(增殖速度)는 $28^{\circ}C$>$34^{\circ}C$>$22^{\circ}C$순(順)이었으며 접종균주간(接種菌株間)에는 HCR-46 $str^{r}cep^{r}$ 균수(菌洙)가 CB756 $str^{r}rif^{r}$ 균주(菌株)보다 $22^{\circ}C$와 $28^{\circ}C$에서는 더 높았고, $34^{\circ}C$에서는 비슷하였다. HCR-46 $str^{r}cep^{r}$ 및 CB756 $str^{r}if^{r}$ 균주(菌株)를 단일접종시(單一接種時) 처리(處理)한 모든 온도(溫度)에서 근류(根瘤)의 대부분이 각 균주(菌株)에 의하여 점유(占有)되었으나, 2개(個) 균주(菌株)를 혼합접종시(混合接種時)에는 $22^{\circ}C$와 $28^{\circ}C$에서는 HCR-46 $str^rcep^r$ 균주(菌株)에 의한 근류(根瘤) 점유율(占有率)이 CB756 $str^{r}rif^{r}$에 비(比)하여 월등(越等)히 높았고 $34^{\circ}C$에서는 2균주(菌株)가 비슷한 비율(比率)로 점유(占有)하였다. 식물체(植物體) 건물중(乾物重), 근류형성능(根瘤形成能), 질소흡수량(窒素吸收量), 질소고정력(窒素固定力)은 대체로 $28^{\circ}C$>$34^{\circ}C$>$22^{\circ}C$순(順)이었으며, CB756 $str^{r}if^{r}$ 균주(菌株)보다 HCR-46 $str^{r}cep^{r}$ 또는 이들 2개혼합(個混合) 균주(菌株) 접종(接種)이 더 높았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.307-319
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• 2016

국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제6권3호
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• pp.107-121
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• 2010

나노기술이 인체, 보건, 환경 등에 영향을 미칠 수 있다는 의혹은 제품이 시장에서 확산되는데 주요한 걸림돌이 되고 있다. 제품이 사용되는 실제상황에서는 물리적, 화학적, 생물학적인 상호작용이 복잡하게 일어나기 때문에 나노제품의 건강, 보건, 환경 영향에 대한 연구는 쉽지 않고 진척이 느리다. 나노입자가 환경에 노출된 후 시간에 따라 어떻게 변화하는지, 나노기술이 인간이나 동물 등의 생명을 지닌 유기체에 어떠한 영향은 미칠지, 공기, 물, 토양 등의 환경 시스템에 미치는 영향이 어떠할 지에 대한 지속적인 연구가 필요하다. 본 논고에서는 나노기술의 잠재적인 영향에 대응하기 위한 국내외 정책 동향을 정리하였다. 미국, 유럽, 일본 등 나노기술 선진국 등의 나노기술 안전성을 확보하기 위해 지속적으로 노력하고 있고, 국내 정부 부서도 최근 나노기술에 관련된 EHS 문제를 해결하기 위해 다양한 정책적 지원을 확충하고 있다. 나노기술 안전성 확보는 나노기술 산업화를 앞당기기 위한 국제 공조가 요구되는 분야이기 때문에, OECD와 ISO는 서로 협력하고 있는데, OECD에서 전체 위해성평가를 담당하고 ISO에서 기반이 되는 독성 평가 방법과 노출 평가 방법 등을 개발한다. 두 국제기구는 나노기술 안전성 문제를 빠른 시간에 해결하기 위해 긴밀한 관계를 유지하고 있다. 마지막으로 국내의 에어로졸 기술을 나노기술 안전성 연구에 적용한 연구 결과를 정리하였고, 나노기술 안전성을 확보하기 위해 필요한 에어로졸 연구 방향에 대해 정리하였다. 최근 한국은 나노안전성 분야 중 은나노 입자에 대한 흡입독성연구를 수행하여 국제적으로 사용되는 데이터를 제공하였고, 나노기술 안전성에 관련된 국제 표준을 주도하여 개발하고 있다. 그렇지만, 이와 같은 성과는 국가 주도의 치밀한 연구 로드맵에 의한 결과라기보다는 제품화를 진행하고자 하는 회사와 독성전문가 등의 다학제적인 연구의 결과이기 때문에 단기적인 연구성과로 끝날 수 있다. 나노기술의 상용화를 위해서는 나노제품의 EHS 영향에 대해 규명해야 하고, 신기술의 채용 뿐 아니라 소비자들에게 친환경 제품으로 다가설 수 있도록 장기적인 연구기획 및 수행이 필요하다. 높은 성능의 나노제품을 개발하는데 그치는 것이 아니라 나노제품의 인체영향, 환경영향에 대한 의혹을 풀 수 있도록 다양한 분야의 연구자들의 협력이 필요하다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권12호
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• pp.667-675
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• 2016

나노 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 종류의 나노 물질이 환경 정화 분야에서 활발히 연구되고 있다. 이에 따라 새롭게 개발된 나노 물질의 성능을 쉽고 신속하게 측정할 수 있는 분석법에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 토양/지하수 정화 분야에서 활발히 사용되는 나노 영가철의 환원 반응성을 쉽고 신속하게 측정할 수 있는 방법으로써 수정된 인도페놀법을 제시하였다. 인도페놀법에서 한계반응물로 작용하던 암모늄과 과량으로 존재하던 페놀을 치환하여 사용함으로써 페놀류에 대한 정량 분석이 가능하도록 수정하였다. 대상으로 한 나노 영가철에 의한 환원 반응은 4-클로로페놀의 페놀로의 환원과 나이트로벤젠의 아닐린으로의 환원이었으며, 수정된 인도페놀법은 반응생성물인 페놀과 아닐린에 대하여 선택성을 나타내 분석 방법으로 사용이 가능함을 확인하였다. 민감도 향상을 위하여 발색 시약의 농도 및 반응 시간, 시료의 전처리 등의 영향에 대하여 평가하였다. 실제 시료를 대상으로 시험하였을 때, 용존 철 이온에 의한 저해 영향을 확인하여 탄산나트륨 용액 주입의 전처리를 이용하여 해결하였다. 최종적으로 개발된 분석 방법을 이용하여 나노 영가철 및 이중금속 나노영가철의 환원 반응성을 측정하였으며, 결과적으로 환원 반응 속도의 차이뿐 아니라 환원 기작의 차이도 구분할 수 있는 가능성을 보여 주어 나노 영가철의 환원과 관련된 연구 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.160-160
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• 2017

자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.