• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.105-111
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• 2021

해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m², NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.62-81
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• 2023

본 연구의 목적은 전라북도 4개 시군의 농어촌버스 이용객을 대상으로 서비스 만족도와 정책 만족도에 영향을 미치는 요인과 이들 사이의 영향 관계를 파악하여 향후 전라북도 농어촌버스 서비스 개선과 활성화 정책을 제안하는 것이다. 연구 대상 지역 4개 시군은 농어촌버스 이용객이 지속해서 감소하고 있으며, 최근 버스 이용 활성화를 위해 버스요금 단일화, 수요응답형 교통수단 등 여러 가지 교통정책을 시범적으로 추진하고 있다. 본 연구에서는 기존 문헌 조사 후 농어촌버스 서비스 만족도 및 정책 만족도에 영향을 미치는 세 개의 주요 서비스품질 요인 경제성, 편리성, 안전성을 도출하였다. 그리고 기존 연구에서 제시한 연구모형을 수정하여 세 개의 요인이 서비스 만족도와 정책 만족도에 미치는 영향 관계, 그리고 서비스 만족도와 정책 만족도 사이의 영향 관계를 검증하는 연구모형을 제시하였다. 연구모형 검증에는 고창, 김제, 부안, 정읍 4개 시군의 버스정류장과 버스집하장 인근에서 이용객을 대상으로 수집한 총 520부의 설문 자료를 이용하였다. 검증 결과 경제성, 편리성, 안전성 3개 요인이 서비스 만족도에 통계적으로 긍정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정책 만족도에는 편리성과 안전성만이 긍정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구가설과 달리 서비스 만족도와 정책 만족도 사이에는 통계적으로 유의한 영향 관계가 성립하지 않는 것으로 나타났다. 연구가설과 다른 결과이지만, 전라북도 농어촌버스 교통정책 입안자와 실무관계자에게 단일요금제 정책, 서비스 만족도와 정책 만족도 개선에 관한 정책적 제언을 할 수 있는 의미 있는 결과였다. 결론에서 연구분석 결과와 단일요금제, 그리고 교통정책 등을 기반으로 서비스 만족도와 정책 만족도 개선방안을 제시하였다.