새만금호는 우리나라 최대의 인공호수로 호수의 수질은 갈수록 악화되어 가고 있어 호수의 특성에 맞는 새로운 수질관리 대책이 필요하다. 이에 새만금호의 국가수질측정망 자료를 이용하여 통계분석 기법에 의한 새만금호의 시공간적 수질특성을 분석하였다. 수질항목간의 상관성에서 수온과 TP는 상관성이 있고, 염분과 TN, 그리고 pH와 COD가 상관성이 높았다. 그 외 항목들 간에는 낮은 상관성을 나타내어 관련성이 낮았다. 주성분 분석을 이용한 새만금호의 공간적 수질특성을 보면, 크게 4개의 그룹으로 구분되었는데, 담수 영향구역과 해수 영향구역, 해수와 담수가 혼합되는 중간 수역이 2개 그룹으로 구분되어 각각 다른 수질특성을 나타내었다. 주성분분석을 이용한 시간적 수질특성은 계절적으로 4가지 그룹으로 구분되었다. 그룹I은 늦봄과 초여름에 해당되는 5, 6월이고, 그룹 II는 계절적으로 초봄(3, 4월)과 늦가을(11, 12월)에 해당되는 시기로 나타났으며, 그룹 III은 낮은 수온에 의한 용존산소의 증가가 나타나는 계절인 겨울철(1, 2월)의 수질 특성을 보였고, 그룹 IV는 하계(7, 8, 9, 10월) 성층의 발달로 저층 퇴적물의 높은 인농도와 하계 고수온의 상관성을 가지는 그룹으로 구분되었다. 이는 새만금호가 인위적으로 조성된 호수로써 상류 만경강과 동진강의 유입 영향을 받는 것과 동시에 새만금 방조제에 설치된 가력과 신시갑문을 통한 외해수 유입의 영향을 받음으로써 수질의 변동요소가 달라진 것으로 평가된다. 새만금호의 목표수질을 달성하기 위해서는 상류 유역의 오염원 관리 대책과 함께 새만금호의 수질관리 대책을 수립할 필요가 있다.
본 연구는 우리나라 대표적인 강소기업들을 대상으로 심층적 사례조사를 실시하여 새로운 비즈니스 영역의 창출에 필요한 정책적 과제를 도출하고자 했다. 이를 통해 경제 구조적전환기에 금융위기가 가중된 경영환경 속에서 과연 중소기업들이 어떻게 신시장을 개척하고 신성장동력을 지속적으로 유지할 수 있는지에 관해 답변해보고자 했다. 24개 강소기업들에 관한 심층적 전략분석을 토대로 이들의 성공유형과 잠재된 실패요인(성공함정)들을 조사했으며, 그 결과 한국 강소기업의 8가지 유형을 제시했다. 또한 이들의 생존비결과 그에 따른 문제점을 살펴봄으로써 향후 지속적인 경쟁력 유지를 위해 고려해야 할 당면과제들을 도출했다. 이러한 조사결과들을 토대로 우리나라 강소기업들이 신성장동력을 지속적으로 확보하기 위한 전략대안과 정책적 지원방안에 관해서 논의하였다. 이와 함께 '저탄소 녹색성장'의 국가비전에 대해서도 중소기업을 위한 기회창출이라는 차원에서 논의하였다.
이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
습지는 생태적 중요성과 경제적 가치에도 불구하고 인간의 과도한 이용으로 인하여 교란받고 있을 뿐만 아니라 유수생태계인 하천에 비하여 습지 연구는 상대적으로 적다. 본 연구는 아열대 기후의 제주도에 분포하는 중·소형 습지 50개소를 대상으로 저서성 대형무척추동물 군집 특성과 주요 종의 분포 특성을 알아보기 위하여 2021년 현장조사를 실시하였다, 현장조사는 국립생태원의 "내륙습지 조사지침(2020)"에 따라 수행되었다. 조사기간 동안 출현한 저서성 대형무척추동물은 총 3문 5강 19목 53과 133종이었다. 습지별 출현종수는 4~31종의 범위였으며 평균 17.5종이 출현하였다. 포식성 곤충인 잠자리목과 노린재목, 딱정벌레목의 세 분류군은 출현종수와 개체밀도가 각각 전체의 67.7%와 68.2%를 차지하였는데, 특히 딱정벌레목의 구성비가 가장 높았다. 한편, 국가습지 유형분류체계에 따른 습지 유형별 출현종수와 개체밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 멸종위기 야생생물은 기수갈고둥과 물장군, 물방개의 총 3종이 확인되었으며 큰무늬왕잠자리를 비롯하여 제주도 내에만 국지적으로 분포하는 다수의 종이 기록되었다. 전체 대상 습지는 저서성 대형무척추동물 군집의 유사성에 따라 5개의 그룹으로 세분되었으며 각 그룹은 습지면적과 세립질 입자의 구성비, 습지 장축 길이, 수생식물 구성비의 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 지표종분석(ISA) 결과에서 총 19종의 지표종이 선정되었는데, 노란실잠자리는 지표값이 63%로 가장 높았으며 그 다음으로 자색물방개와 깔따구류의 순이었다. 습지 환경과 생물 자료를 지속적으로 축적한다면 지표종의 환경변화에 따른 반응을 보다 객관적으로 제시할 수 있으며 습지생태계의 현재 상태를 평가하고 관리하기 위한 생물학적 지표 개발에 적용이 가능할 것이다. 본 연구 결과는 중·소형 습지에 대한 저서성 대형무척추동물의 생물다양성과 서식환경에 대한 정보를 제공하고 향후 습지 보전과 복원을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.
백조는 신의 전령사로 여길 만큼 서조이자 귀중한 겨울 철새이다. 백조도래지는 처음 천연기념물로 지정될만큼 중요한 역사적 의미를 지닌다. 본 연구에서는 천연기념물로 지정된 합천 백조도래지에 대한 지정과 해제과정을 살펴보고자 했다. 합천 백조도래지는 지정 이전에 있었던 역사적 사실이 영향을 끼쳤다고 판단된다. 일제강점기인 1929년 일본왕에게 새해 인사로 합천군 용주면에서 생포한 백조를 진상하였던 것이 계기가 아니었을까 한다. 이러한 사실은 5여 년 뒤 천연기념물을 지정할 때, 합천 백조도래지 선정에 긍정적으로 작용하였을 것으로 추론된다. 합천 백조도래지는 1934년 8월 27일, 처음 우리나라 천연기념물로 지정되었다. 그 흔적으로 용주면 해곡마을 입구에는 일제강점기 조선 총독부에서 만든 석표가 유물로 남아 있다. 이러한 천연기념물 합천 백조도래지는 1973년 8월 14일 해제되었다. 전쟁과 다양한 개발을 통한 과도한 인간의 간섭, 불법 포획, 그리고 그들을 잡기 위한 독극물 사용으로 인해 겨울 철새의 개체수가 급격히 줄어들어 백조도래지의 기능을 상실하였기 때문이다. 천연기념물 지정 당시 합천군 백조도래지는 3개소였다. 청덕면 가호(嘉湖)는 완전히 매립되어 사라져 농지로 전환되었고, 용주면 박곡지(朴谷池)는 상류의 댐 건설로 인해 습지가 사라져 가고 있으며, 대양면 정양지(正陽池)만이 습지가 존속되면서 백조 등 겨울 철새가 날아들고 있어 많은 시사점을 남기고 있다.
우리나라는 전 세계에서 유일한 분단국가로 군사분계선을 가지고 있다. 군사분계선을 기준으로 비무장지대 및 민간인통제구역이 설정되었고, 국가보안 및 안전을 위해 출입이 통제되고 있어, 우리나라 다른 지역에 비해 생태계 교란이 비교적 적은 지역이다. 하지만 유실지뢰 및 불발탄들로 인해 안전이 위협받음에 따라 생태계 연구에 많은 제한사항이 발생하기 때문에, 연구를 보완 및 대체하기 위해 eDNA 분석법을 활용하여 민간인통제구역 내부에 존재하는 평화의 길 세 지점에서 직접조사와 eDNA를 이용한 간접조사를 실시하고 비교했다. 평화의 길 인제노선, 양구노선, 화천노선 세 지점에서 2022년 5, 7, 9월에 직접조사와 eDNA 시료 채취를 진행했으며, 시료에서 채취한 유전자를 증폭한 후 library를 제작하여 Miseq를 수행하고 ASV를 생성하여 간접조사를 완료했다. 이후, 직접조사 결과와 비교했다. 그 결과 양구-1 지점에서 관찰된 2종 모두 eDNA가 검출되었으며, 양구-2 지점에서 관찰된 4종 중 2종의 eDNA가 검출되었다. 화천-1에서 관찰된 1종 중 1종의 eDNA가 검출되었고, 화천-2에서 12종 중 7종, 화천-3에서는 6종 중 4종, 화천-4에서 관찰된 1종 모두 eDNA가 검출되어 직접조사 결과 확인된 종의 약 69%의 어류의 eDNA가 검출된 간접조사 결과를 확인했다. 대륙종개, 메기 등 일부 어류가 오동정된 상태로 NCBI에 유전정보가 등재된 것은 아닌지 확인이 필요하고, 다른 서열부를 이용한 마커 개발 연구가 필요할 것으로 생각되며, 위험성 때문에 조사가 제한적인 CCZ 지역 어류 연구의 보완책으로써 적합할 것으로 생각된다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
제5차 수학과 교육과정부터 수학과 교육 목표는 인지적, 과정적, 정의적 목표의 세 범주로 제시되어 왔으며, 2022 개정 수학과 교육과정에서는 내용 체계 역시 지식·이해, 과정·기능, 가치·태도로 구분하여 제시하고 있다. 따라서 학생들에게 수업 목표를 제시하기 위해서는 수학과 교육 목표인 세 가지 측면을 모두 제시할 필요가 있다. 현재 수학 교과서에 제시되는 차시명은 수업 목표와 직접적으로 연결되어 있으며, 학생들이 수업 중 가장 먼저 정보를 얻을 수 있는 부분이다. 이에 본 연구에서는 2015 개정 1~2학년 수학 교과서에 제시된 차시명과 내용 체계의 세 범주가 어떻게 연결되어 있는지를 분석하였다. 분석 결과 대부분의 차시명은 세 범주 중 2가지를 제시하고 있었으나 반영된 요소는 지식·이해와 과정·기능 범주에 편중된 양상을 보였다. 일부 차시명의 경우 가치·태도 범주의 내용 요소를 반영하고 있었으나, 이는 수학 내용 영역에 따라 제시된 내용 요소 수에 많은 차이를 보였다. 세 범주의 균형있는 학습을 위해 가치·태도 범주의 내용 요소를 반영한 차시명을 제시할 수 있는 방안을 살펴보고, 영역별로 차이를 보이지 않도록 균형있게 제시하는 방안도 함께 탐색해 볼 필요가 있을 것이다. 특히 지식·이해 범주는 제시하지 않아도 학생들이 그 목표를 정확히 이해할 수 있다는 점을 고려하여, 지식·이해 범주에 맞춰진 초점에서 벗어나 과정·기능과 가치·태도 범주의 내용 요소를 구체적으로 반영하는 진술도 필요해 보인다. 이를 통해 2022 개정 수학 교과서 개발 시 필요한 차시명 제시 방식을 제안하고 이를 활용한 효과적인 수업 목표를 제시하는 데 도움을 주고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.