• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 한국축산식품학회지
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• 제24권4호
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• pp.349-354
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• 2004

돼지 골격근 근소포체의 $Ca^{2+}$ 방출통로(calcium - release channel)를 지정하는 ryanodine receptor (RYR1) 유전자의 이상은 악성고열증(malignant hyperthermia, MH)을 유발하고, RYR1 유전자의 점 돌연변이는 돼지 스트레스 증후군(porcine stress syndrome, PSS)과 밀접하게 관련되어 있다. PSS 유전인자 보유 돼지의 90% 이상은 PSE 돈육을 생산하는 것으로 알려져 있어 물퇘지 발생과 생산성 하락으로 경제적 손실을 초래하는 유전적 원인의 PSS 유전자를 검사하여 제거하는 것은 고품질 돼지고기 생산 및 국내 양돈산업의 경쟁력 향상에 매우 중요한 과제라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 PCR-RFLP 및 PCR-SSCP 기법을 이용하여 PSE 돈육을 생산 하는 PSS 돼지 유전자 진단기술을 개발하고 이를 이용한 국내 종돈 및 교잡 비육돈의 PSS 유전자형 출현빈도를 파악하고자 수행하였다. 돼지 PSS의 원인이 되는 RYR 유전자의 단일염기 돌연변이 (RYR1 C1843T)를 포함하는 DNA 영역을 PCR로 증폭한 후 RFLP 및 SSCP 기법을 이용하여 분석한 결과 동형접합체의 정상 개체(N/N), 이형접합체의 잠재성 개체(N/n)그리고 열성의 돌연변이 유전자를 동형접합체 상태로 갖는 PSS 감수성 개체(n/n)에 각각 특이적인 RFLP 및 SSCP 유전자형이 검출되어 PSS 저항성, 잠재성 및 감수성 개체의 정확한 판별이 가능하였다. 돼지 주요 품종 집단내 PSS유전자형 출현빈도를 조사한 결과 Landrace는 PSS저항성 개체가 57.1%, 잠재성 개체가 35.7%그리고 PSS 감수성 개체의 출현 비율은 7.1%로 분석되었고 L. Yorkshire는 82.5, 15.8 및 1.7%, Duroc은 95.2, 4.8 및 0.0%로 각각 조사되었다. 비육용 교잡돈은 정상 개체가 72.0%, 잠재성 개체가 22.7% 그리고 PSS 감수성 개체는 5.3%였다. 특히, PCR-SSCP 기법을 이용한 RYR1 유전자 돌연변이 검출 방법은 보다 신속 간편하면서도 상대적으로 분석비용이 저렴한 정확성이 높은 PSS 돼지 진단기술로서 대규모 돼지집단 검색이나 RFLP 방법으로 판정이 불확실한 시료의 재검에 효율적으로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 유통과학연구
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• 제9권4호
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• pp.5-13
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• 2011

본 연구는 커피전문점 중에서 최근 매장 수 기준으로 선두를 유지하고 있는 카페베네를 대상으로 선택속성에 따른 시장을 세분화하고 세분시장에 대한 프로파일(profile)에 바탕을 둔 세분시장 분석, 그리고 세분시장별 만족도의 차이를 분석함으로써 커피전문점 특히, 카페베네의 효율적 운영을 위한 전략적 대안을 제시하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 프랜차이즈 커피전문점 선택속성에 대한 요인분석 결과 '가격', '분위기', '편안함', '맛', '입지' 등 5개 요인이 도출되었으며, 도출된 요인을 이용하여 군집분석을 실시한 결과 3개의 세분시장으로 분류되어, 각각 '분위기 추구집단', '편리함 추구집단', '맛 추구집단'으로 명명하였다. 둘째, 군집변수에 대한 판별분석 결과, 군집분석에 이용된 변수의 시장세분화 기여도가 매우 유의적인 것으로 나타났으며, 입지요인과 분위기 요인이 군집분석에 대한 기여도가 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 셋째, 세분시장별 인구통계학적 특성에 따른 교차분석을 실시한 결과 '분위기 추구집단'의 경우 20대 초반 연령대의 여성으로서 인지경로가 '길을 걷다가'와 '지인을 통해서'인 경우가 많은 주로 옥외광고 및 소개를 통해 매장을 찾는 집단인 것으로 나타났다. '편리함 추구집단'은 여성고객이 많으며 20대 초반의 대학생 또는 전문직 종사자인 경우가 많고, 타 집단에 비해 카페베네의 추천의향이 높게 나타나 충성도가 높은 집단으로 나타났다. '맛 추구집단'은 타 집단과는 달리 20대 후반의 대학졸업 이상의 학력자가 많았으며, 추천의향이 비교적 낮아 충성도가 낮은 집단인 것으로 확인되었다. 넷째, 세분시장에 대한 만족도 차이를 분석하기 위해 one-way ANOVA분석을 실시하였으며, 그 결과 메뉴 만족과 전반적 만족 각각에서 세분시장별 유의적인 차이를 발견하였다. 이러한 결과를 통해 선택속성에 대한 만족도가 높은 집단일수록 메뉴 만족이나 전반적 만족을 크게 지각한다는 사실을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 고객이 커피전문점을 선택할 때 가격, 분위기, 편안함, 맛, 입지 등을 중요하게 고려하며, 세분시장에 따라 인구통계적 특성의 차이를 보이고 있어 세분시장별 차별화된 마케팅 전략 수립이 필요함을 알 수 있다. 즉, '분위기 추구집단'의 경우 매장의 분위기나 편안함에 대해서는 높은 만족감을 표시하는 한편, 가격에 대해서는 낮은 만족도를 보이고 있는데, 이는 이 집단이 10대 후반 및 20대 초반의 연령대가 많으며, 경제적인 문제로 인해 가격에 부담감을 갖기 때문인 것으로 풀이된다. 따라서 일률적인 가격정책 보다는 시즌별 가격차별화, CRM시스템 구축을 통한 개인별 다양한 가격할인 혜택 등의 정책으로 가격부담을 완화시키는 것이 필요하다. '편리함 추구집단'은 입지나 매장의 편리함에 대해서는 비교적 높은 만족도를 보이고 있으며, 타 집단에 비해 20대 초반의 여성고객이 많고 학생과 전문직 종사자가 많으며 카페베네의 추천의도가 가장 높은 집단으로 분석되었다. 따라서 이러한 충성고객 집단에 대해서는 봉사 활동 및 사회적 기업으로서의 이미지를 지속적으로 전달함으로써 기업에 대한 긍정적 이미지를 심어주는 것이 필요하다. '맛 추구집단'의 경우 맛이나 입지에 대한 만족수준이 높은 반면, 추천의향은 상대적으로 낮게 나타났다. 이 집단은 주로 20대 후반으로서 대학 졸업 이상 고학력의 전문직 종사자가 많은 편이다. 따라서 다양한 메뉴 제공이나 커피의 품질 관리를 통해 맛에 대한 만족도를 높이는 한편, 상대적으로 만족수준이 낮은 가격에 대한 불만요인을 줄일 수 있도록 직장인이나 전문직 종사자에 대한 할인혜택 제도 등을 마련할 필요가 있다. 한편, 본 연구는 서울 소재 카페베네 매장 만을 대상으로 하였기 때문에 이러한 연구 결과를 카페베네의 전체매장 혹은 전체 커피전문점에 그대로 적용하는데 한계가 있다. 따라서 향후에는 다양한 커피전문점, 서울 이외의 지역, 그리고 다양한 직업군을 대상으로 한 연구가 이루어짐으로써 연구의 객관적 타당성을 높일 필요가 있다. 또한, 본 연구에서 사용된 변수인 메뉴 만족이나 전반적 만족 이외에 신뢰, 고객충성도, 전환비용 등 다양한 변수를 이용한 연구가 이뤄져야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.