비트코인의 가격 급등으로부터 부각된 암호화폐는 기존 화폐와 달리 탈중앙화 되어 있어 스태그플레이션 해소 수단으로 각광받고 있다. 특히 4차 산업혁명시대에 접어들면서 블록체인 및 사물인터넷을 이용한 기술들이 다방면에서 활용되고 있으며 그 파급력 또한 광범위하다. 그럼에도 불구하고 테슬라 대표 일론 머스크의 발언처럼 암호화폐의 환경오염 문제 지적은 지속되어 왔으며, 그 중 대표적인 것이 화석연료 사용에 따른 채굴시의 막대한 전기 사용량이다. 또한 기존 채굴방식이 지속될 경우 발생하는 이산화탄소 발생량은 지구 기후 변화의 주원인인 온난화 현상의 가속화를 초래한다. 한편 암호화폐의 채굴에 따른 환경오염과의 연관성을 종합적으로 고찰한 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구에서는 암호화폐의 생태계 다변화에 따라 환경오염의 문제를 구체적으로 살펴보고자 하였다. 기존 선행문헌을 최신 자료 위주로 조사한 결과 암호화폐의 채굴은 전기사용량 및 전자폐기물 증가에 따라 탄소 중립과는 상반된 환경오염에 영향을 미치고 있었다. 또한 채굴과정이 필요없는 POS 방식이 등장하였지만 탈중앙화가 무너지는 단점이 대두되어 각종 친환경 암호화폐가 등장하는 전환점을 맞이하게 되었다. 끝으로 신재생 에너지를 이용한 암호화폐의 등장은 에너지 저장장치의 이용 극대화, 그리고 국제적 협약이 탄생하는 계기로 작용하게 되었다. 이와 같은 결과를 기초로 향후의 암호화폐는 통화의 가치 뿐만 아니라 환경친화적인 접근이 병행되지 않고서는 퇴보하게 될 것이라는 점을 명확히 언급하고자 한다.
부동산 시장은 한 나라의 경제에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 많은 관련 산업의 성장을 통해 경제성장에 큰 역할을 하고 있다. 이자율의 변동은 자산 가격에 영향을 미치며 주택가격에도 큰 영향을 미친다. 본 연구는 이자율의 변동이 주택가격에 미치는 영향이 지역적인 차이를 보이는지를 분석하기 위하여, 주택가격을 전국, 지방, 서울 주택가격으로 구분하여 분석하였다. 분석은 2011년 1분기부터 2021년 4분기까지의 기간을 대상으로 하였으며 DOLS 모형을 이용하여 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이자율은 전국 주택가격에 대해 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나, 이자율의 하락은 전국 주택가격을 유의하게 상승시키고 이자율의 상승은 전국 주택가격을 유의하게 하락시키는 것으로 나타났다. 소비자물가지수와 대출증가율도 전국 주택가격에 양(+)의 영향을 미치지만 통계적 유의성은 높지 않았다. 둘째, 이자율은 전국 주택가격의 경우와는 달리 지방 주택가격에 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 반면에 소비자물가지수와 대출증가율은 전국 주택가격에 비해 지방 주택가격에 더 크고 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 이자율은 서울 주택가격에 유일하게 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 영향은 전국과 지방 주택가격에 대한 영향보다 더 크고 더 유의한 수준을 보였다. 결국 이자율이 한국 주택가격에 미치는 영향은 지역적으로 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이자율은 전국 주택가격에 유의한 음(-)의 영향을 미치며, 지방 주택가격에도 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다. 그리고 이자율은 서울 주택가격에 가장 크고 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 거시경제변수들이 주택가격에 미치는 영향도 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 지방과 서울 주택가격에 미치는 영향 요인이 서로 다른 지역별 차이가 존재하는 것을 의미하는 것이며, 부동산정책을 입안하고 실행할 때에는 이러한 점을 고려하여야 할 것으로 보여 진다.
본 연구의 목적은 대학교 재학생을 대상으로 포토보이스 질적 연구방법을 활용하여 대학생이 인지하는 환경, 환경장벽, 친환경 행동의 모습을 파악하고자 하였다. 포토보이스 방법론을 활용하여 대학생의 시각으로 바라본 친환경행동의 동인과 행동의 모습을 공유하고 그에 관한 의미를 고찰하는 과정을 통해 친환경행동의 실천적 방안을 제시하고자 하였다. 환경이라는 대 주제 하에 참여자들이 직접 선정하여 다루게 된 3가지 하위 주제는 '내가 생각하는 환경이란', '나에게 환경장벽이란', 그리고 '나의 친환경 행동이란' 등으로 주제별 참여자가 일상생활 중 직접 촬영하여 선별한 사진을 통하여 자신의 생각을 표현하고 타인의 의견을 청취하여 공유하였다. 이러한 연구의 결과는 첫째, 연구 참여자들은 환경에 대하여 '낭비', '불편함', '미세먼지=환경오염', '위선태도' 등으로 직접 촬영하여 선정한 사진의 의미를 부여하였다. 둘째, 연구 참여자들은 환경장벽에 대하여 '비가시성', '무관심', '사회적시선', '비효율성', '강제성' 등으로 선택된 사진의 의미를 부여하였다. 마지막으로, 연구 참여자들은 친환경행동에 대하여 '리사이클', '에너지절약', '재사용' '일회용품 사용 줄이기' 등으로 선택된 사진을 의미화 하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 V-A-B모델의 확인과 소비자는 개인이 가진 가치와 태도, 그리고 행동이 위계관계를 구성한다는 점을 확인하였으며, 소비자의 일상생활에서 친환경 행동을 실천하는데 방해 요인이 분명 존재하고 있으며, 친환경적 소비 행동을 실천하기 위한 불편함 혹은 비편리성을 해소할 수 있는 방안이 필요하다는 연구의 시사점를 제시하였다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
세계적으로 석탄은 다른 에너지원에 비해 매장량이 풍부하여 다양한 에너지원으로 사용되고 있다. 기존 석탄 이용 방식에서 발생하는 환경적인 문제를 해결하기 위해 청정 석탄 활용 기술 개발이 이루어지고 있으며 대표적인 기술로 IGCC발전 기술이 있다. IGCC 발전에서 사용되는 석탄은 CMD 공정에서 열풍을 동시에 공급하여 건조, 분쇄가 이루어지고 있으나, 공급되는 열풍의 온도가 너무 높을 경우, 탈휘발, 자연발화 현상이 발생하게 되고 이로 인한 CMD 공정의 안정적인 운전을 저하시킨다. 본 연구에서는 유연탄 9종을 이용하여 탈휘발, 자연발화 개시온도를 측정하고 석탄 특성분석결과와 함께 상관관계를 알아보고자 하였다. 탈휘발 현상의 경우 350 ~ 400 ℃ 사이에서 6종 석탄의 탈휘발이 확인되었고 400 ℃ 이상의 온도에서 3종의 석탄 탈휘발을 확인하였다. 자연발화의 경우 100 ℃ 이하에서 1종의 석탄, 100 ~ 150 ℃ 사이에서 6종의 석탄, 150 ℃ 이상에서 2종 석탄의 자연발화를 확인하였다. 측정한 개시온도를 석탄 분석 결과 중 Oxygen, Moisture, Fe2O3, CaO, H/C Ratio, O/C Ratio와 비교하여 상관관계를 확인하였다. 회귀분석으로 각 개시온도의 회귀계수와 결정계수를 계산하였으며, FC/VM 데이터의 52.44%가 탈휘발 개시온도에 대해, Fe2O3 데이터의 59.10%가 자연발화 개시온도에 대해 영향을 주는 것에 대한 유의한 결과를 확인 하였다.
본 연구는 적재 차량 내 어리장의 크기(1.00 m × 0.78 m × 0.26 m) 내 출하 수수 조정을 통해 동물복지를 고려한 육계의 사육밀도(30 kg/m2 이하)를 토대로 운송밀도를 설정하였고, 계절 및 운송밀도에 따른 육계의 행동, 체표면 온도 및 호흡수를 조사하였다. 총 600수의 35일령 육계를 두 계절(여름, 겨울)과 다섯 가지 운송밀도(10.3, 11.5, 12.8, 14.1, 15.4수/m2)에 따라 10개의 처리구로 나누어 6반복으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 운송 중 육계의 서기 행동은 여름보다 겨울에 더 많이(P<0.05) 발현되는 것으로 나타났다. 또한 운송 밀도가 높을수록 타 처리구에 비해 앉기 행동이 유의미하게 더 많이(P<0.05) 관찰되었다. 서기 행동의 경우, 계절과 운송밀도의 상호작용 효과에 따라, 겨울에 운송밀도가 낮을수록 더 많이(P<0.05) 나타났다. 운송 이후 육계 표면온도의 변화는 겨울보다 여름에 더 큰 값이 관찰되었다(P< 0.05). 그러나 운송 후 표면 온도의 경우, 운송밀도 또는 계절과 운송밀도 간 상호작용 효과에는 영향을 받지 않았다(P>0.05). 호흡수의 경우, 겨울보다 여름에 더 많이(P<0.05) 관찰되었다. 그러나 운송밀도에 따른 호흡수 또는 계절과 운송밀도 간 상호작용에는 영향을 받지 않았다(P>0.05). 본 연구의 행동학적 분석에 따라, 육계 운송 시 여름보다는 겨울이 권장된다. 또한 육계 운송 시 행동학적 분석에 따른 최적의 운송 밀도를 규명하기 위한 추가적인 연구가 필요한 것으로 사료된다.
한국 계란 산업은 점차 증가하고 있지만, 해외의존도가 높은 산란계 종자는 조류 인플루엔자와 같은 이유로 위기를 직면한 바가 있다. 이와 같은 상황에 대응하기 위해서 한국은 Golden Seed Project와 같은 토종닭 개발 사업에 노력을 가하고 있다. 토종닭은 영양 및 풍미 측면에서 우수하나, 산란용 토종닭에 대한 개발은 부족하다. 따라서 본 연구는 잡종교배를 통하여 산란용 토종닭 종자 라인을 생성하여 일반 실용계의 육성기 동안 체중과 생존율을 비교분석하며, 개발의 진행도와 우수한 교배조합을 선정을 통해 산란용 토종닭 종자 라인 구축에 기여하고자 한다. 본 연구는 Hong et al.(2023)의 부화 후부터 40주까지 잡종교배 토종닭의 체중과 산란능력에 대한 평가 연구의 후속연구로 진행되었다. 앞선 연구를 바탕으로 선정한 4개의 종계라인(CF, CK, YC, YD)을 바탕으로 생성한 12개의 토종닭 교배조합(i.e., CFCK, CFYC, CFYD, CKCF, CKYC, CKYC, CKYD, YCYD, YCYD, YCCF, YCCK, YDCF, YDCK, and YDYC)과 실용 산란계(Hy-Line Brown)를 총 873마리를 공시동물로 설정하였다. 실험기간은 부화 후부터 16주까지 격주로 체중과 생존력을 분석하였다. CKCF, YCYD, YDYC는 실험 개시일부터 마지막까지 Hy-Line Brown과 가장 유사한 체중을 보였고, 그 외의 교배조합 종은 Hy-Line Brown에 비하여 유의적으로 낮은 체중을 보였다. 또한 부화 후부터 14주차까지의 전체 처리구들의 생존력은 55%~100%, 14~16주차는 80%~100%로 나타났다. 토종닭 교배조합 가운데 CKCF, CFCK, CFYC, CFYD 그리고 YDYC는 Hy-Line Brown과비교하여 우수한 생존력을 기록했고, 나타난 교배조합 대부분이 CF를 포함하고 있다는 특징을 파악할 수 있었다. 본 연구를 통하여 CKCF와 YDYC가 산란용 토종닭 교배조합의 육성기 체중 및 생존력에서 가장 우수한 성적을 나타내었다. 향후 산란기 연구에서는 CKCF를 포함하여 함께 우수한 성적을 나타낸 CFCK, YCYD, YDYC의 산란성적을 관찰하여 산란용 토종닭의 산업화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 수출입기업은 무역대금 결제과정과 방식을 선택하면서 신용장보다 T/T 송금과 Surrender B/L을 더 유용하게 이용하고 있으며 신(新)무역물류환경의 특성이 4IR 시대에 들어 강력하게 작용하고 있어 서류에 기반한 무역거래가 선하증권의 전자화나 스마트 계약의 발전으로 인해 새로운 국면을 맞이하고 있다. 본 연구의 목적은 수출기업이 협상 요인에 따라 수출대금 결제유형 선택이 달라지는지를 검증하고 신(新)무역물류환경의 특성을 적용하여 논하는 것이다. 분석을 위한 데이터는 설문을 통해 수집하였으며, 업체 직접방문, e-mail, fax, 온라인 설문, 등기우편회수 등으로 회수하였다. 설문배포기간은 2023년 2월 1일~2023년 4월 30일까지이며 2,000부가 배포되어 447부가 회수되고(회수율 22.4%), 본 연구의 목적에 부적합한 111부를 제외한 최종 336부의 데이터가 사용되었다. 아래는 연구의 결과를 나타낸다. 첫째, 협상 요인 중 수출기업이 가지는 제품 차별성은 수출대금 결제유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 둘째, 협상 요인 중 수출기업이 인식하는 수입기업 구매우위가 높아질수록 사후송금방식이 더 큰 가능성으로 선택되었다. 본 연구는 이와 같은 분석 결과에 더하여 향후 수출기업이 수출대금 결제유형을 선택하면서 신(新)무역물류환경의 특성이 적용된 블록체인기술기반 선하증권, 무역금융플랫폼 등과 같은 새로운 방식의 결제를 고려해야 할 필요성을 제언하였다. 따라서 수출기업은 예컨대 선하증권 위기현상에 대응하는 무역서류의 디지털화 시도 등에 지속적인 관심을 보여야 할 것이고, 후속 연구에서는 국내의 부족한 사회적 인식을 해외선진연구를 통해 제고할 필요가 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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