• 제목/요약/키워드: Capacity Prediction

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테다소나무림과 소나무림에서의 수관통과우량(樹冠通過雨量), 수간유하우량(樹幹流下雨量) 및 차단손실우량(遮斷損失雨量) (Throughfall, Stemflow and Interception Loss at Pinus taeda and Pinus densiflora stands)

  • 민홍진;우보명
    • 한국산림과학회지
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    • 제84권4호
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    • pp.502-516
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    • 1995
  • 30년생 테다소나무(Pinus taeda)림과 30년생 소나무(Pinus densiflora)림 시험구에서 수관통과우량(樹冠通過雨量), 수간유하우량(樹幹流下雨量), 차단손실우량(遮斷損失雨量) 및 임내강우량(林內降雨量)을 산정(算定)하고 이것에 관여하는 인자(因子)와의 관계(關係)를 밝힌 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 시험기간(試驗期間)의 총강우량(總降雨量)은 3,107.6mm로, 연평균(年平均) 1,035.9mm였으며 시험기간(試驗期間)동안 조사된 일단위우량(日單位雨量)의 강우강도빈도(降雨强度頻度)는 30mm 이하가 전체의 90%(1992년), 81%(1993년), 88%(1994년)였다. 2. 선정(選定)된 총(總) 85회(回)의 단위강우(單位降雨)에 대한 수관통과우량(樹冠通過雨量), 수간유하우량(樹幹流下雨量), 차단손실우량(遮斷損失雨量)은 임외강우량(林外降雨量)과 직선관계(直線關係)를 보였다. 수관통과우량(樹冠通過雨量)은 테다소나무림에서 2,432.5mm(78.3%), 소나무림은 2,699.6mm(86.9%)였으며, 회귀식(回歸式)에 대한 단위 강우당 차단저류능(遮斷貯留能)은 각각 1.1mm와 1.3mm로 추정(推定)되었다. 3. 수관유하우량(樹幹流下雨量)은 테다소나무림에서 227.3mm(7.3%), 소나무림에서 62.7mm(2.0%)로 나타났으며, 회귀식(回歸式)을 이용하여 추정(推定)된 단위 강우당 수간유하우량(樹幹流下雨量)의 발생강우량(發生降雨量)은 각각 약 7.2mm와 1.9mm로 추정(推定)되었다. 4. 차단손실우량(遮斷損失雨量)은 임외강우량(林外降雨量)에서 수관통과우량(樹冠通過雨量)과 수간유하우량(樹幹流下雨量)을 제(除)하여 산정(算定)하였으며, 테다소나무림에서 447.8mm(14.4%), 소나무림에서 345.3mm(11.1%)로 산정(算定)되었다. 5. 수관통과우량(樹冠通過雨量)과 수간유하우량(樹幹流下雨量)의 합(合)으로 나타나는 임내강우량(林內降雨量)은 태다소나무림에서 2,659.8mm(85.6%)였고, 소나무림에서 2,762.3mm(88.9%)였다. 6. 수관통과(樹冠通過) 및 수간유하율(樹幹流下率)은 강우량(降雨量)이 증가(增加)할수록 급증(急增)하다가 각각 30mm, 50mm 이상의 강우(降雨)에서 일정(一定)하게 유지되었고, 차단손실율(遮斷損失率)은 강우량(降雨量)이 증가(增加)함에 따라 급감(急減)하다가 50mm 이상의 강우(降雨)에서 일정(一定)하게 유지되었다.

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산림생태계 보호구역에서 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형의 선발 (Selection of Optimal Models for Predicting the Distribution of Invasive Alien Plants Species (IAPS) in Forest Genetic Resource Reserves)

  • 임치홍;정성희;정수영;김남신;조용찬
    • 한국환경생태학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.589-600
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    • 2020
  • 효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다.

대중음악 흥행 요인에 대한 연구: 인터넷 밈(Internet Meme)의 매개효과를 중심으로 (Success Factor in the K-Pop Music Industry: focusing on the mediated effect of Internet Memes)

  • 심유정;신민수
    • 서비스연구
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    • 제13권1호
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    • pp.48-62
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    • 2023
  • 최근 K-POP 열풍에서 볼 수 있듯이 한국 음악 산업의 규모와 영향력은 더욱더 커지고 있다. 한국의 음원 시장에는 1년에 최소 6천 개의 음원이 공개되고 있지만 흥행했다고 말할 수 있는 음원은 많지 않다. 이에 흥행작을 만드는 요인이 무엇인지 밝히기 위한 많은 연구 및 시도가 이루어지고 있다. 음악의 상업적인 성공에는 음악의 질뿐만 아니라 미디어 노출이나 홍보와 같은 상업적인 요소 또한 중요한 역할을 담당한다. 최근 대중음악 산업에서는 인터넷 밈을 활용한 마케팅이 많이 나타나는데, 인터넷 밈이란 사람들 사이에서 확산되는 문화적 단위로 이미지나 동영상 등 다양한 형태로 확산되는 활동이나 트렌드라고 할 수 있다. 인터넷 환경과 디지털 커뮤니케이션 특성에 따라 다양한 밈의 형태로 콘텐츠들이 확대 재생산되고 있으며, 이는 소비자들에게 더 큰 반응을 일으킨다. 기존에 인터넷 밈현상은 자연적으로 발생해왔으나, 최근 마케팅 효과를 인지한 아티스트 측에서 마케팅의 요소로 활용하고 있다. 본 논문에서는 대중음악의 흥행 요인과 흥행의 관계에서 인터넷 밈의 매개효과를 분석하고, 이를 반영한 예측모델을 제안하였다. 분석 결과, '커버효과'와 '챌린지효과'의 매개효과가 있는 요인은 동일하게 나타났다. 내부 흥행요인 중에서는 '가수의 인지도', 'POP, 댄스, 발라드, 성인가요, 일렉트로니카' 장르에서 매개효과가 존재하였으며, 외부 흥행 요인 중에서는 '기획사 역량','음악 방송 프로그램 출연 횟수', '뉴스 기사 수'에서 매개효과가 나타났다. 커버효과와 챌린지효과를 반영한 예측 모형은 각각 F1-score가 0.6889, 0.7692로 나타났다. 본 연구는 실제 차트 데이터를 수집·분석하여 실무적으로 활용 가능한 상업적인 방향성을 제시하였으며, 대중음악의 여러 흥행 요인과 인터넷 밈의 매개효과가 존재한다는 것을 발견하였다는 점에서 의의를 갖는다.

생성 AI 스타트업에 대한 벤처투자 분석과 예측: 미국과 한국을 중심으로 (Analysis and Forecast of Venture Capital Investment on Generative AI Startups: Focusing on the U.S. and South Korea)

  • 이승아;정태현
    • 벤처창업연구
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    • 제18권4호
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    • pp.21-35
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    • 2023
  • 생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.

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이중확장칼만필터(DEKF)를 기반한 건설장비용 리튬이온전지의 State of Charge(SOC) 및 State of Health(SOH) 추정 (State of Health and State of Charge Estimation of Li-ion Battery for Construction Equipment based on Dual Extended Kalman Filter)

  • 정홍련;김준호;김승우;김종훈;강은진;윤정우
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.16-22
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    • 2024
  • 전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.

폐기능이 저하된 폐암환자에서 폐절제술후 합병증의 예측 인자 평가에 관한 전향적 연구 (Preoperative Evaluation for the Prediction of Postoperative Mortality and Morbidity in Lung Cancer Candidates with Impaired Lung Function)

  • 박정웅;장성환;남귀현;김호철;서지영;정만표;김호중;권오정;이종헌
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제48권1호
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    • pp.14-23
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    • 2000
  • 연구배경: 폐암은 근치적 폐절제술이 가장 효과적인 치료법이지만 폐암 환자들은 흔히 고령이면서 흡연으로 인한 폐 기능저하가 동반된 경우가 많고 정상 폐조직을 광범위하게 절제하게 되므로 다른 수술보다 수술후 사망률 및 폐합병증이 더욱 문제시되고 있다. 이에 저자들은 폐기능이 저하된 폐암환자에서 폐절제술후 사망 및 합병증과 관련된 수술전 인자를 일아보고자 본 연구를 시행하였다. 방 법: 1995년 10월부터 1997년 8월까지 삼성서울병원에서 폐절제술을 시행받는 환자중에 $FEV_1$ 이 2L 이하이거나 예측치의 60% 이하인 환자를 대상으로 전향적 연구를 시행하였고 수술후 최종진단이 폐암이 아니거나 폐절제가 시행되지 않았던 환자는 최종대상에서 제외하였다. 수술 전에 대상환자의 성별, 연령, 체중 감소의 정도, 동반질환, 폐쇄성 폐렴여부를 조사하였고, 헤마토크릿, 혈청알부민, 심전도, 안정시동맥혈가스, $FEV_1$, DLco를 비롯한 폐활량검사, 운동부하 폐 기능검사를 시행하였으며 폐관류주사를 이용하여 수술후 폐기능예측지표를 산출하였다. 수술시 집도의, 폐절제술범위, 수술시간, 수술후 병기, 수술후 중환자실 체류시간을 기록하였고 사망 및 합병증은 수술후 30 일내의 사망, 폐렴이나 호흡부전 등과 같은 폐합병증, 48시간 이상의 중환자실 입원, 심장계 합병증, 농흉, 출혈, 반회후두신경손상 등 기타 합병증으로 분류하여 수술 후 발생여부를 확인하였다. 결 과: 최종 대상환자는 36명이었고 연령은 44-82세로 중앙값은 65세였으며 $FEV_1$$1.78\pm0.06L$이었다. 수술은 14예가 엽절제술, 8예가 이엽절제술, 14예가 전폐절제술을 시행 받았다. 수술후 사망이 2예에서 있었고 폐합병증이 10예, 48 시간이상의 중환자실 입원이 12예, 심장합병증이 3예, 기타 합병증이 4예에서 각각 발생하였으며 사망과 관련된 수술전 인자로는 혈청 알부민, DLco, 체중감소정도, ppo-DLco, ppo-DLco%, Wmax, 폐절제 정도, ppo-$VO_2$max등 이었고(p<0.05), ppo-$VO_2$max가 10ml/kg/min 이하인 환자 2명은 모두 사망한 반면 10ml/kg/min 이상인 환자에서는 사망이 없었다(p<0.01). 수술 후폐합병증은 체중감소정도, 호흡곤란정도, DLco, ppo-DLco, Wmax, MVV와 밀접한 관련이 있었다(p<0.05). 그러나 다변량분석에 의해 사망과 관련하여 유의한 지표는 없었으며 폐합병증과 관련하여 유의한 지표는 MVV(p<0.05) 였다. 결 론: 폐기능이 저하된 폐암환자의 수술후 사망 및 폐합병증과 관련하여 유용한 예견지표는 체중감소 정도, 호흡곤란 정도, 폐절제범위 등 폐기능검사와 관련되지 않은 지표들이 중요한 예견지표였고 운동부하폐기능검사지표들은 수술후 사망 및 합병증을 예측하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 생각되며, 특히 ppo-$VO_2$max가 10ml/kg/min 이하인 환자는 수술후 사망률이 높을 것으로 추정된다.

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시뮬레이션 모형에 의한 온실의 열환경 분석 (Analysis of Greenhouse Thermal Environment by Model Simulation)

  • 서원명;윤용철
    • 생물환경조절학회지
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    • 제5권2호
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    • pp.215-235
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    • 1996
  • 본 연구에서 수행한 Model 시뮬레이션에 의한 열환경 분석 기법은 지역별로 다양한 기상여건 하에서 대상온실의 난방 및 냉방부하를 보다 합리적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라 냉방이나 난방용 시스템의 결정을 비롯한 난방대책을 수립하고, 에너지 이용 전략의 수립이나 계절적인 작부계획 수립, 온실산업용 적지선정 등에 유익하게 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 본 연구에서는 온실의 적극적인 환경조절 유형을 난방과 냉방의 두 가지로 대별하고, 난방 소요열량 산정을 비롯하여 야간의 보온 커튼효과, Heating Degree-Hour 산정 등 난방과 관련된 시뮬레이션은 동적 모형을 이용하여 시간별, 일별 및 월별로 검토하였으며, 환기를 비롯한 차광, 증발냉각시스템의 효과 분석은 정적모형을 이용하여 검토하였다. 특히 하절기 지하수와 같은 저온수를 직접 이용하거나 Heat Pump를 통하여 확보될 수 있는 저온수를 이용하여 온실의 피복면에 살수함으로서 확보할 수 있는 온실냉방효과를 검토하는 데는 1.2m$\times$2.4m 크기의 모형온실을 제작하여 기초실험을 수행함으로서 동절기의 수막시스템의 보온효과와 마찬가지로 하절기 냉방 효과를 거둘 수 있다는 가능성을 확인하였다. 본 연구에 활용된 온실의 수치 환경모형 중 난방관련 시뮬레이션용 동적 수치모형은 소기의 목적을 달성하는데 충분히 응용될 수 있는 이론모형이다. 이 이론모형이 범용성이 높은 것은 온실 내ㆍ외의 미기상 변화, 특히 난방이나 냉방이 본격적으로 요구되는 기간동안에 온도, 습도, 일사, 풍속 등의 미기상 인자들을 면밀하게 관찰하여 실측된 자료를 바탕으로 개발되었고, 다양한 자료에 의해 충분히 검정되었기 때문이다. 본 연구에서는 경남 진주지역의 어느 특정 기간(1987년)의 시간별 기상자료를 중심으로 온실의 열적 환경변화에 대한 수치모형 시뮬레이션을 실시하였으며, 아직 수치모형에 의한 시뮬레이션이 불가능한 일부 냉방효과를 검토하는 데는 모형 실험을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주간과 야간의 설정온도를 달리하고 다단계 변온조절방식으로 시뮬레이션을 행한 결과 난방 소요열량은 난방 설정온도에 따라 현저한 차이를 보였다. 특히 주간 설정온도에 비하여 야간 설정온도가 난방 소요열량에 예민하게 영향을 미치므로 야간의 설정온도 결정에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 2. 기존의 Heating Degree-Hour 자료는 평균 외기온을 중심으로 임의의 설정온도에 대하여 산정된 값이므로 난방 소요열량에 대한 상대적인 비교수단은 되나 고려되는 기상인자의 제한과 설정온도의 임의성 때문에 실용성이 부족하다. 따라서 본 연구에서 제시된 것처럼 온실 주변의 제반 미기상 인자나 경계조건이 반영됨은 물론 작물의 생육상태 및 구체적인 설정온도까지도 고려하는 동적 수치모형으로 시시각각으로 예측된 실내기온을 중심으로 재배기간 동안의 난방열량을 적산함이 합리적이라 판단된다. 기존의 MDH 자료로 난방 설계를 할 경우에는 지나치게 과잉설계 될 가능성이 있다. 3. 산정된 난방 소요열량은 물론 커튼의 보온성능도 월별 기상여건에 따라 현저한 차이를 보이며, 시뮬레이션에 이용된 커튼의 경우 높은 보온효과를 보임으로서 년 평균 50% 이상의 난방 에너지를 절감할 수 있으며, 동절기 3-4개월의 집중 난방기에 에너지가 크게 절감됨을 발견할 수 있다. 4. 고온기 환기성능은 온실의 구조, 기상조건, 작물의 생육상태 등에 따라 다소의 차이가 있으나 환기율에 의해 크게 좌우되며, 시뮬레이션에 이용된 두 가지 농가보급형 온실 모두 환기율의 증가에 따른 실내기온의 강하 효과가 환기율이 1회/min 정도를 넘어서면서 급격히 둔화되는 현상을 보인다. 이는 기존에 권장되고 있는 적정 환기율인 1회/min 전후의 환기 시스템을 갖추는 것이 합리적임을 확인해 준다. 5. 작물이 성숙된 유리온실에서 외기의 상대습도가 50%인 쾌청한 주간동안 연속적으로 1회/min로 환기를 시킬 경우 실내기온 36.5$^{\circ}C$의 대조구에 비한 온도강하는 50% 차광만 했을 시 2.6$^{\circ}C$이고 효율 80%의 Pad & Fan 시스템만 작동시 6.1$^{\circ}C$ 정도이며, 차광과 냉각시스템을 동시에 작동시는 약 8.6$^{\circ}C$로서 외기온보다 3.3$^{\circ}C$가 낮은 28$^{\circ}C$까지 실내온도를 낮출 수 있으나, 동일 조건하에서 외기의 상대습도가 80%로 높은 경우에는 Pad & Fan시스템에 의한 온도강하가 2.4$^{\circ}C$에 불과하여 50% 차광하에서도 외기온 이하로 실내온도를 낮출 수 없음을 알 수 있다. 6. 하절기 3개월(6/1-8/31)동안 Pad & Fan 시스템의 냉방효과($\Delta$T)는 설정된 작동 온도에 따라 다소 차이를 보일 것으로 예상되나 본 시뮬레이션에서 설정한 시스템의 작동 온도 27$^{\circ}C$에서 상대습도와의 상관관계는 대략 다음과 같았다: $\Delta$T= -0.077RH+7.7 7. 전형적인 하절기 주간기상 하에서 경시적 냉방효과를 분석한 결과 환기만으로는 실내기온을 외기온 보다 5$^{\circ}C$ 높게 유지하는 정도가 고작이고, 차광이나 증발식 냉방시스템 만으로는 작물이 성숙한 단계에서조차도 외기온 이하로 떨어뜨리기가 어려우나 차광과 아울러 증발식 냉방을 병행할 경우에는 작물상태에 따라 다소 차이는 있지만 실내기온을 외기온보다 2.0-2.3$^{\circ}C$ 낮게 유지할 수 있음을 발견할 수 있다. 8. 일사가 차단된 27.5-28.5$^{\circ}C$의 외기온하에서 6.5-8.5$^{\circ}C$의 냉수를 온실 바닥면적 1$m^2$당 1.3 liter/min의 유량으로 온실표면에 살수했을 때 실내기온을 외기온보다 1$0^{\circ}C$ 낮은 16.5-18.$0^{\circ}C$ 정도로 낮출 수 있었다. 앞으로 살수 수온(T$_{w}$ )이나 외기온(T$_{o}$ ) 뿐만아니라 살수율(Q)에 따라 온실기온 (T$_{g}$ )에 미치는 상관 관계 T$_{g}$ = f(T$_{w}$ , Q, T$_{o}$ )를 구명하여 지하수 자체 또는 Heat Pump를 이용한 지하수온 이하의 냉수로 온실냉방의 가능성을 구명하는 것이 앞으로의 과제이다.

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기업정보 기반 지능형 밸류체인 네트워크 시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Value Chain Network System based on Firms' Information)

  • 성태응;김강회;문영수;이호신
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.67-88
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    • 2018
  • 최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.