• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.392-402
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• 2021

본 연구는 남부지역 논 토양에서 옥수수(사료용 및 간식용) 재배 시 경운방법과 파종시기의 차이가 작물의 생육 및 수량에 미치는 영향을 구명하고, 여름 재배기간을 거친 후 겨울 소득작물인 양파에 미치는 영향을 구명하여 전·후작물 모두 적절한 수량을 얻을 수 있는 경운방법과 파종시기 및 파종한계기를 구명하고자 실시하였다. 1. 옥수수의 경우 경운처리에 따라서는 생육 및 수량에 유의한 차이가 없었다. 파종시기에 따라서는 광평옥, 일미찰 모두 파종시기가 늦을수록 생육이 저조하였고 착수고의 경우 생육의 차이에 의해 7월 15일 파종 처리구가 비교적 낮았다. LAI의 경우 광평옥은 7월 3일, 7월 15일 파종 처리구에서 초기 생육기 온도가 높음에 따라 엽의 발달이 빨랐고 시간이 경과됨에 따라서 유의한 차이는 없어졌다. 일미찰의 경우는 파종시기에 따라 LAI에 유의한 차이가 없었다. 일미찰은 습해에 약한 품종으로 7월 3일, 7월 15일 파종 처리구는 생육 초기 고온임에도 불구하고 장마에 의한 과습의 피해로 엽의 발달에 차이가 없었다. 2. 광평옥 수량구성요소의 경우 파종시기가 늦을수록 이삭 장 및 단위면적당 이삭수가 적었고, 이삭 및 간엽의 건물수량과 TDN도 낮았다. 일미찰 또한 수량구성요소 및 수량이 파종시기가 늦을수록 낮게 나타났다. 3. 본 실험에서 실시된 심경처리의 경우 옥수수의 생육에는 크게 영향이 없는 것으로 나타났다. 파종시기에 따라서는 파종이 지연됨에 따라 특히 7월 15일 파종 처리구에서 옥수수의 생육 및 수량이 부진하였으므로 파종시기는 7월 3일 파종 처리구와 시기가 비슷한 7월 초까지가 적절할 것으로 판단된다. 4. 양파의 경우 여름작물인 옥수수에 실시된 경운방법 및 파종시기 처리에 따라 생육 및 수량에 유의한 차이가 없었으며 양호한 생육과 수량을 보였다. 이는 2019년도 여름 재배기간을 거치고 겨울작물 재배 준비를 위한 포장정지작업이 이루어짐에 따라 양파 파종까지 4개월 이상이 경과되어 경운 및 파종시기 처리의 효과가 상쇄되어 양파의 생육에 영향이 없었던 것으로 판단된다.

• 대순사상논총
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• 제38집
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• pp.209-242
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• 2021

본고는 19세기 초반 무렵을 전후로 한 시기를 활동기로 삼았던 노론 내 호론 계열의 종장인 성담 송환기의 불교인식을 규명하기 위한 연구 목적에서 출발하였다. 우암 송시열의 5대손인 송환기는 우암학을 전승하기 위한 가전의 사명감에 충만한 가운데, 엄정한 유학적 도통론과 그 가지 담론인 벽이단론을 동시에 견지했던 유학자다. 자연히 대표적인 이단 그룹에 속하는 불교 방면에 관한 송환기의 인식 정도가 궁금해졌고, 이에 승려를 대상으로 한 호칭법 구사 문제와 교학체계에 대한 소양 정도 및 불교적 설화를 둘러싼 비판적 언술 등과 같은 세 국면에 걸친 검토 작업을 수행하게 되었다. 송환기는 정주학과 춘추학을 주축으로 하여 구축된 우암학의 진정한 계승자답게, 요·순에서 공·맹 및 정자·주자로 맥이 이어져 왔던 유학적 도통 상전의 계보를 매우 중시했던 인물로, 호교론적 담론의 성격을 띤 기존 벽이단론의 기조를 충실히 계승하고 있었다. 그런데 네 범주인 '범칭·존칭어·가마[輿] 관련 호칭·기타 호칭어' 등으로 이뤄진 승려에 대한 호칭어들은, 송환기가 견지한 불교 친화적인 면모의 일단을 확인시켜 주고 있음이 주목된다. 물론 '담승(擔僧)·여승(輿僧)'이라는 호칭어가 암시해 주듯이, 송환기는 명산·대첩을 유람할 때 가마꾼 승려들의 도움을 당연시했던 정황도 아울러 포착된다. 이는 전근대 시기 사회에서 저명한 사족층 출신의 일원인 송환기가 기득권을 옹호했던 정황을 확인시켜 주고 있다. 한편 송환기의 경우, 『금강경』과 『화엄경』·『능엄경』으로 대변되는 불교교학 방면의 소양은 그다지 심오한 수준를 형성하고 있지 않은 상태였다. 또한 불법승 삼보에 대한 종교적 귀의심이 결여되었던 송환기가 <청량산유람록>과 <동유일기>가 방증해 주듯이, 청량산·금강산 유람 시에 접했던 불교적 설화에 대해서 매우 비판적인 인식을 토로해 보인 것은 극히 당연한 처사였다. 반면에 송환기는 황폐해진 사찰·암자의 고적들을 접할 때면 심히 안타까운 심정을 드러내 보였다. 이는 불교적 문화재들에 대한 송환기의 애정 어린 시선을 확인시켜 준다. 결과적으로 송환기의 불교인식은 긍정과 부정, 수용과 배척이라는 상이한 두 시각이 교차하고 있는 초점 불일치 양상을 취하고 있었던 것으로 평가된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대순사상논총
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• 제35집
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• pp.331-358
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• 2020

이 논문은 매월당(梅月堂) 김시습(金時習)의 광자 성향에 관해 연구한 것이다. 광기의 속성에 대해 구분할 때 크게 마음에 품고 있는 광기를 드러내는 경우인 심광(心狂)과 행동거지의 광방함으로 표현되는 광기 차원의 형광(形狂)이 있다. 본고는 조선조 역사에서 보기 드문 형광과 심광의 모습을 동시에 드러낸 김시습의 광기를 '장왕불반(長往不返)'과 '색은행괴(索隱行怪)'라는 두 가지 관점에서 분석한 것이다. 김시습은 어렸을 때는 신동이라고 일컬어질 정도로 촉망받는 인재였다. 하지만 세조가 단종의 왕위를 빼앗자 '책을 모두 불태우고' 그 길로 집을 떠나 승려가 되어 속세에서 자취를 감추었다. 과거는 더 이상 미련을 두지 않고, '미친 척[양광(佯狂)]'하고 숨어 살면서 괴팍하고 기이한 행적으로 괴상하다는 소리를 들어도 후회하지 않았다. 결연히 오랫동안 속세를 벗어나 돌아오지 않는 장왕불반의 삶을 지향하면서 유명한 산천을 두루 다니고, 아무런 욕심이 없이 '세상 밖[방외(方外)]'을 노닐었다. 때론 「대언(大言)」과 「방언(放言)」 같은 시를 통해 자신의 자유로운 영혼과 광기를 진솔하게 표출하였다. 이런 삶은 유가의 온유돈후(溫柔敦厚)함을 추구하는 중화미학에서 멀리 벗어나 있는 삶이다. 때론 '청광(淸狂)'이라고도 일컬어진 김시습은 '양광', 괴이한 행동, 방외적 삶, 속세와 관계를 끊어버리는 장왕불반의 삶 등을 통해 자신의 광기를 표출하였다. 김시습의 이 같은 광기어린 삶은 단순히 미친 것이 아니라 당시 조선조 사회의 부조리한 현실을 비판하고자 한 깊은 뜻이 있었는데, 이런 김시습에 대해 이황은 색은행괴한 인물이라고 비판한다. 이황과 달리 선조의 명으로 「김시습전」을 쓴 이이는 김시습을 '심유적불(心儒迹佛)'이라 보면서 제한적으로는 긍정적으로 평가한다. 그런데 이 두사람이 김시습을 평가하는 내용은 달랐지만 김시습이 광자 성향을 가진 인물로 본 것은 동일하다. 이처럼 심광이면서 형광의 삶을 살았던 김시습은 주자학이 강력한 영향력을 발휘한 조선조 유학사에서 볼 때 특이한 경우에 속한다고 할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.64-75
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• 2022

본 연구의 목적은 대전 원도심의 랜드마크이자 명소인 중구 대흥동 성당과 은행동 성심당 두 장소의 종소리가 지닌 사운드스케이프의 성격과 의미를 조명하는 것이다. 연구는 현장 답사 및 녹취, 관련 자료와 사운드스케이프 이론 등의 문헌연구에 의해 이루어졌다. 대전시는 20세기 초 일제강점기에 철도 대전역과 함께 생성된 도시로, 충남도청이 대전으로 이전하면서 대전역 인근에 위치한 중구 대흥동과 은행동 일대는 크게 발달하며 원도심을 형성하였다. 90년대에 서구로 주요 행정기관이 대거 이전하면서 대전 원도심은 쇠락의 길을 걷게 되었고 세종시 개발로 쇠락은 가속화되었다. 그런 가운데, 대흥동 성당과 한국전쟁 당시 한 피난민에 의해 설립된 성심당은 원주민들이 떠나간 대전 원도심을 굳건히 지키고 있다. 대흥동 성당은 일제 강점기에 설립되어 2019년 들어 100년의 역사를 지니게 된 지역 랜드마크로, 일제 강점기에 탄생한 대전시와 역사를 같이 하는 역사문화자산이다. 한국전쟁을 배경으로 탄생한 성심당 또한 설립 60년의 역사를 지닌 역사문화자산이자 대전 명소 1위로 선정된 지역 랜드마크이다. 인근 주택가에까지 들려오는 대흥동 성당의 종소리에서 출발한 이 탐구는, 대로 건너에 위치한 은행동 성심당의 종소리를 발견하기에 이르렀다. 본 고는 대흥동 성당과 은행동 성심당의 종소리가 시그널 사운드(signal sound)를 넘어 사운드마크(soundmark)의 성격을 지님을 머레이의 사운드스케이프 소리 범주를 통해 파악하였다. 나아가 비교적 최근의 EU 사운드스케이프 정의에 따라 두 종소리의 의미 분석을 시도했다. 두 종소리는 표층적 차원에서는 시그널사운드이지만 심층적 차원에서는 대전 원도심의 사운드마크이다. 외형적으로는 규모나 스케일, 빈도, 유명도에서 차이가 있으나, 두 종소리는 특별한 인연의 역사성과 장소성, 로컬리티와 선한 영향력 등에서 의미를 공유한다. 본 연구의 시사점은 대전 중구 원도심 도시 재생 혹은 도시 개발에서 두 장소가 시각적 랜드마크 뿐만 아니라 사운드마크로서도 지역 역사문화자산임을 밝힌 데 있다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.101-109
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• 2022

고준위방사성폐기물 내에 핵분열 생성물로 존재하는 방사성 세슘의 이동은 화강암을 기반으로 하는 고준위방사성폐기물 처분장의 안전성 평가를 위한 중요한 고려 항목이다. 지하수의 수리화학적 특성과 모암을 이루는 광물과의 반응 특성은 처분장에서 방출된 세슘의 이동 속도를 결정하는데 있어서 중요한 요소이다. 알칼리 금속인 세슘은 지하수 내의 주요 양이온들과 수착 자리를 놓고 경쟁하는 것으로 알려져 왔고, 흑운모는 화강암의 핵종 수착 특성에 중요한 기여를 하는 구성광물로 알려져 왔다. 이 논문은 심부 처분장의 무산소 환경을 모사하기 위해 혐기성 챔버에서 전형적인 중생대 원주화강암에 대한 세슘 수착특성을 연구한 결과를 보고한다. 분쇄한 화강암에 대하여 전해질(NaCl, KCl, CaCl₂) 용액과 합성지하수를 사용하여 세슘 초기농도(10^-5, 5×10^-6, 10^-6, 5.0×10^-7 M)를 달리하여 세슘 수착속도와 수착량을 측정하였다. 세슘 수착 실험 결과는 유사 2차 속도 모델(r² = 0.99)과 프로인들리히(Freundlich) 등온선 모델(r² = 0.99)로 잘 모사되었다. 특히 염화포타슘(KCl)은 모든 이온강도 및 세슘 초기농도에서 다른 전해질에 비해 가장 강력하게 세슘 수착을 제한하였다. 이는 포타슘 이온(K⁺)이 세슘의 가장 효과적인 경쟁 이온임을 지시하는 것으로 판단된다. 흑운모 함량에 따른 세슘 수착 실험 결과 흑운모의 세슘 수착 분배계수는 화강암 자체의 값보다 약 2배 이상 높았으며 선형관계를 나타냈다. 포타슘 이온은 주로 흑운모에 의해 공급되기 때문에, 이러한 결과는 처분심도 ~500 m 깊이에서 화강암체 내에 존재하는 흑운모가 세슘의 효율적인 수착재로 작용하지만 또한 지하수의 수리화학 조건에 따라 세슘의 수착을 저해하는 역할을 할 수 있음을 지시하며, 향후 이에 대한 상세한 후속 연구가 필요함을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 현장농수산연구지
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• 제22권1호
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• pp.65-77
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• 2020

시중에서 많이 판매되는 국화차의 대명사인 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.)을 산업화하기 위해, 2018년 가을에 자생지에서 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.) 종자를 채취하여 냉장 보관 후 종자를 발아시켰다. 어린 묘종은 2, 3, 4월에 노지에 시기별, 간격별에 따른 꽃의 수확량과 잎, 줄기의 성장에 미치는 영향을 살펴보기 위한 실험을 하였다. 감국(Dendranthema indicum (L.) DesMoul.) 꽃을 채취한 후 잎, 줄기를 채취하여 성분을 분석한 결과는 아래와 같다. 1. 국화 묘종을 정식시기별로 심었을 때 꽃은 4월에 정식한 처리구에서 17.1개로 가장 많았다. 꽃의 지름은 2.9cm, 꽃수는 16개, 생체중은 6.5~6.6g, 건체중은 1.1~1.2g이었다. 잎은 3, 4월에 심은 처리구에서 46~47개, 엽장은 5.2~5.3cm, 옆폭은 3.5~3.6cm이었다. 2. 국화 묘종을 정식거리별로 심었을 때 꽃수는 20×20cm 간격으로 심었을 때 16.2개로 가장 작았고, 30~50cm 간격에서는 16.8~17.1개 이었다. 꽃 지름은 2.7~2.8cm, 꽃잎수는 8개, 꽃잎 길이는 0.8cm, 꽃 한 개의 생체중은 6.5~6.6g이었다. 잎수는 30×30cm, 40×40cm에서 47개로 가장 많았고, 엽장은 50×50cm처리구에서는 가장 긴 6.2cm로 나타났지만 그 외 처리구에서는 5.2cm이었다. 3. 국화 잎+줄기의 추출수율은 7.93%였고, 추출 용매색은 50, 60%는 연녹색, 70, 80, 90, 100%는 녹색으로 나타났다. 감국 꽃은 추출수율이 7.58%, 추출 용매색은 50, 60, 70%에서는 연노란색, 80, 90%에서는 노란색, 100%에서는 진노란색이었다. 4. 국화 꽃에 함유된 성분은 gallic acid, 4-hydroxy benzoic acid, methyl gallate, 4-hydroxy-3-methoxy benzoic, caffeic acid, salicylic acid, p-coumaric acid, sinapic acid, naringin, 4-melthoxyben, flavone 등 11가지 성분을 확인하였다. 함량은 29.200~36.900ppm이었다. 5. 국화 잎+줄기에 함유된 성분은 salicylic acid가 6,129.526ppm으로 나타났고, 다음으로 4-methoxyben 1,966.714ppm이었다. 함유량이 10ppm 이하로 나타난 것은 methyl gallate 8.197ppm, 4-hydroxy-3-methoxy benzoic 6.994ppm, caffeic acid 5.566 ppm, flavone 4.522ppm, p-coumaric acid 3.787 ppm, gallic acid 1.893ppm이었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권2호
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• pp.127-136
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• 2022

본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.