• 한국초지조사료학회지
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• 제40권4호
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• pp.209-215
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• 2020

국립식량과학원에서 국내 환경에 적합한 조사료용 4배체 호밀품종을 개발하기 위하여 2010년에 백체가 출현한 곡우호밀 최아종자와 2엽기에 도달한 유식물체에 콜히친을 처리하여 4배체로 검정된 계통 중 초형, 숙기 및 수량성 등에서 우수한 'CG11003-8-B'을 3년에 걸쳐 선발하였다. 2013년에 생산력검정시험을 실시한 결과 조숙성이고 조사료 생산성이 높아 '호밀59호'로 계통명을 부여하고, 2014년부터 3년간 전국 4개 지역에서 지역적응성을 검정한 결과 조사료 수량 뿐만 아니라 내도복 등 내재해성이 높은 것으로 나타나 2016년 직무육성신품종 선정위원회에서 신품종으로 선정되어 '대곡그린'으로 명명되었다. 출수가 완료된 시기의 '대곡그린'의 초형은 직립이고, 엽색은 진녹색이며, 잎 길이는 길고, 엽폭은 넓은 편이다. 성숙한 시기의 줄기는 황갈색으로 중간 정도의 굵기이며, 종실은 연갈색이고, 크기가 대립이다. '대곡그린'의 출수기는 4월 17일로 표준품종인 '곡우' 보다 2일 늦다. 출수 후 10일경 초장은 138cm로 '곡우'와 비슷하였다. 내한성은 '곡우'와 같은 수준이며, 도복은 '곡우' 보다 강하였고 습해와 병해는 발생하지 않았다. '대곡그린'의 생초수량은 ha당 37.0톤(곡우 38.4톤), 건물수량은 평균 7.7톤(곡우 8.0톤)으로 '곡우' 보다 약간 적었으나 통계적 유의성은 없었다. '대곡그린'의 조단백질 함량은 8.9%로서 '곡우' 보다 1.0%포인트 높았으며, TDN은 56.9%로 '곡우'(57.1%)와 비슷한 수준이었다.

• 대중서사연구
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• 제26권3호
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• pp.221-254
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• 2020

본 논문은 영화 <극한직업>의 1,600만 흥행에 질문을 던지면서, 절묘한 개봉 시기, 코미디영화의 부활, 이병헌 감독 코미디의 매력만으로는 설명할 수 없는 사회적 맥락에서 그 해답을 찾고자 한다. <극한직업>의 놀라운 흥행은 해당 영화에 대한 텍스트 분석만으로는 도저히 설명 불가능하다. 본 논문은 공론장으로서의 코미디의 기능과 역할을 규명한 후 보수정권이 집권한 2008년 이후 코미디와 타 장르에 나타난 대중의 욕망과 염원을 진단한다. 2008년 이후 어두운 톤의 액션 스릴러·사회문제영화·재난영화 등이 부상했고 이들 장르는 치안의 부재, 민주주의의 위기, 지배층에 대한 비판을 담고 있었다. 그에 비해 같은 시기 흥행한 코미디영화는 대체로 신파, 노스탤지어, 판타지 경향으로서 현실도피적인 모습을 보여주었다. 본격 코미디는 아니지만 <베테랑>(2015)의 커다란 성공 이후 대중영화에서 '코믹 모드'는 서서히 부활했다. <도가니>(2011)가 파생시킨 진지한 사회문제영화 대신 장르 관습에 더 충실한 밝은 톤의 영화들이 사회의 개혁과 변화에 대한 대중의 열망을 담기 시작했다. <극한직업>은 이러한 분위기의 산물이다. 한편, '촛불혁명'은 위기에 처한 정치적 민주주의를 회복하는 계기가 되었지만, 경제적·일상적 삶에서 변화한 것은 거의 없었다. <극한직업>은 민주주의의 회복이라는 촛불혁명 이후 어떻게 버티고 살 것인가의 문제로 읽힐 수 있다. 형사들이 잠복근무를 위해 치킨집을 인수하면서 벌어지는 자영업자로서의 삶은 끝없는 경쟁 속에 생존해야 하는 서민들의 모습이다. 또한 맛집으로 유명해지는 '대박신화'의 꿈과 브랜드 네이밍, 프랜차이즈 확장이라는 자기경영의 면모도 담고 있다. 조폭이 치킨 프랜차이즈를 통해 암암리에 마약을 배송하는 것은 시장질서를 교란하는 거대 유통산업으로 독해 가능하다. 경찰이 자영업자의 정체성을 갖고 이들을 소탕하는 것에 보내는 박수는 나와 다르지 않은 평범한 이웃에 대한 응원이자 오늘날 점점 사사화(私事化)하는 시장에서 공권력의 공공성 회복을 열망하는 대중의 염원이다. 본 논문의 의의는 <극한직업>을 2008년 이후 영화장르의 지형도와 코믹 모드의 부활이라는 관점에서 거시적으로 규명하고, 미시적 수준에서는 이 영화를 '촛불혁명' 이후에도 해결되지 않은 경제적·일상적 삶의 문제로 읽어내는데 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.398-403
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• 2023

과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R²=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 유통과학연구
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• 제9권2호
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• pp.111-122
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• 2011

본 연구는 국내사업체 수에서 87.9% 이상을 차지하고 있는 소상공인들의 직능업종별 조직화에 대한 실증적 연구이다. 연구문제의 검증을 위하여 직능단체의 조직화를 국내 상황에 적합하도록 도소매직능, 음식숙박직능, 개인서비스직능의 세 가지 형태로 구분하여 실증적인 분석을 시도하였다. 연구결과 첫째, 조직화 참여동기에서 인력구인난에 대한 반응은 음식직능이 가장 높은 것으로 나타났다. 외부경쟁심화와 자금압박으로 인한 반응은 개인 서비스 직능이 가장 높게 나타났다. 이를 통하여 업종별 직능별로 경영애로사항과 조직화 참여동기에는 차이가 존재함이 새롭게 밝혀졌다. 둘째, 조직화 기대치의 경영공정 개선분야에서는 음식직능이, 단순한 최종성과 개선만을 기대하는 분야에서는 소매직능이 가장 높게 나타났다. 셋째, 소상공인 직능별 조직화요인과 경영성과에 대한 분석에서는 참여동기는 소상공인의 재무적인 경영성과에 부(-)의 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 이와 반대로 조직화 기대치와 정책수요는 경영성과에 직접적인 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 의미하는 바는, 향후 정부에서는 직능단체별로 맞춤형 중장기 경영전략을 수립하여야 하는 필요성과 더불어, 현재 소상공인 조직화는 일천한 상황에 있지만, 최종적으로 창업 성공과 창업 실패를 구분하는 분기점이 된다는 점을 밝혀주었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.