• Animal Bioscience
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• 제37권3호
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• pp.405-418
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• 2024

In recent years, there has been a growing argument attributing the primary cause of global climate change to livestock industry, which has led to the perception that the livestock industry is synonymous with greenhouse gas (GHG) emissions. However, a closer examination of the global GHG emission by sector reveals that the energy sector is responsible for the majority, accounting for 76.2% of the total, while agriculture contributes 11.9%. According to data from the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), the total GHG emissions associate with the livestock supply chain amount to 14.5%. Within this, emissions from direct sources, such as enteric fermentation and livestock manure treatment, which are not part of the front and rear industries, represent only 7%. Although it is true that the increase in meat consumption driven by global population growth and rising incomes, has contributed to higher methane (CH₄) emissions resulting from enteric fermentation in ruminant animals, categorizing the livestock industry as the primary source of GHG emissions oversimplifies a complex issue and disregards objective data. Therefore, it may be a misleading to solely focus on the livestock sector without addressing the significant emissions from the energy sector, which is the largest contributor to GHG emissions. The top priority should be the objective and accurate measurement of GHG emissions, followed by the development and implementation of suitable reduction policies for each industrial sector with significant GHG emissions contributions.

• 산업진흥연구
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• 제9권3호
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• pp.129-138
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• 2024

본 연구는 Z세대의 소비 특성이 이커머스 이용에 미치는 영향을 다각도로 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 이커머스 기업들이 Z세대 소비자를 효과적으로 유치하고, 만족도를 높이며, 지속 가능한 고객 관계를 구축할 수 있는 구체적인 전략을 제시하는 데 기여하고자 한다. Z세대는 디지털 환경에 익숙하고 새로운 기술을 빠르게 수용하며, 강력한 소비 주체로서 주목받고 있다. 온라인 설문조사를 통해 60명의 응답자로부터 수집한 데이터를 활용하여 신뢰도, 타당도 및 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, Z세대의 소비 특성인 공유 주의적 소비, 가치 지향적 소비, 디지털 친화적 소비, 경험 중심적 소비 중 가치 지향적 소비와 디지털 친화적 소비가 이커머스 이용에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 이커머스 기업이 Z세대를 대상으로 한 마케팅 전략을 수립할 때 디지털 경험을 강화하고, 사회적 책임과 윤리적 가치를 강조하는 것이 중요함을 시사한다. 본 연구는 이커머스 기업이 Z세대 소비자를 유치하기 위한 전략을 수립하는 데 있어 유용한 통찰을 제공하며, 특히 Z세대 내에서 어떤 소비자 군집이 가장 영향을 미치는지 식별하는 데 중점을 둔다. 이러한 연구 결과는 이커머스 시장에서 Z세대의 소비 특성을 더욱 효과적으로 분석하고 대응할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권5호
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• pp.1887-1894
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• 2024

Fatigue strength of the structural materials of lead-cooled fast reactors (LFRs) and accelerator-driven systems (ADS) may be degraded in liquid metal (Lead or lead-bismuth eutectic (LBE)) environments. The fatigue crack growth (FCG) data of structural materials in liquid LBE are necessary for damage tolerance design, safety assessment and life management of key equipment. A novel monitoring system for fatigue crack length was designed on the compliance method and the monitor technology of crack opening displacement (COD) of CT specimens by the linear variable differential transformers (LVDT) system. It can be used to predict the crack length by monitoring the COD of CT specimens in harsh high-temperature liquid LBE using a LVDT system. The prediction accuracy of this system was verified by FCG experiments in room temperature air and liquid LBE at 150, 250 and 350 ℃. The first results obtained in the FCG test for T91 steel in liquid LBE at 350 ℃ are presented.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권4호
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• pp.1501-1512
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• 2024

Plasma disruption in tokamak experiments is a challenging issue that causes damage to the device. Reliable prediction methods are needed, but the lack of full understanding of plasma disruption limits the effectiveness of physics-driven methods. Data-driven methods based on supervised learning are commonly used, and they rely on labelled training data. However, manual labelling of disruption precursors is a time-consuming and challenging task, as some precursors are difficult to accurately identify. The mainstream labelling methods assume that the precursor onset occurs at a fixed time before disruption, which leads to mislabeled samples and suboptimal prediction performance. In this paper, we present disruption prediction methods based on anomaly detection to address these issues, demonstrating good prediction performance on J-TEXT and EAST. By evaluating precursor onset times using different anomaly detection algorithms, it is found that labelling methods can be improved since the onset times of different shots are not necessarily the same. The study optimizes precursor labelling using the onset times inferred by the anomaly detection predictor and test the optimized labels on supervised learning disruption predictors. The results on J-TEXT and EAST show that the models trained on the optimized labels outperform those trained on fixed onset time labels.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2호
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• pp.207-215
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• 2020

희토류(Rare Earth) 함량이 높은 TRU 생성물 중의 RE 원소를 감소시키기 위하여 RE 원소와 UCl₃의 산화반응을 이용한 RE 제거 공정의 타당성을 HSC Chemistry 코드를 이용하여 검토하였다. 사용후핵연료에 포함된 TRU 원소 및 RE 원소의 조성 및 열역학적 자료를 검토하였으며, UCl₃와의 산화 반응에 따른 평형 자료를 계산하여 공정 가능성을 검토하였다. 실제 파이로 프로세싱 처리를 가정한 물질수지로부터 TRU 생성물의 RE 함량이 다른 두 가지 경우에 대하여 RE 원소 제거율과 TRU 회수율을 평가하였다. TRU 생성물을 산화제인 UCl₃와 반응시켰을 때 각 원소의 Gibbs free energy의 차이에 의한 선택적 산화 반응이 일어났다. 투입된 UCl₃ 양을 조절하여 TRU 회수율을 최대로 유지하면서도 RE 원소를 제거하여 최종생성물의 TRU/RE 비를 증가시킬 수 있는 가능성을 계산 결과로 확인하였다. 본 연구의 결과들은 열역학적 평형 자료에 기반한 결과이므로 실제 공정에 적용하기에는 많은 차이점이 존재한다. 그러나 TRU 물질을 취급하기 어려운 환경에서 파이로프로세싱의 TRU 생성물을 고속로의 핵연료로 공급하기 위한 공정 설계에 중요한 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.1-20
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• 2021

코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.181-183
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• 2007

정보통신 시대에 정보 보안은 중요하며 특히 전자해도 등 수로데이터 분야에 있어서 매우 중요한 문제이다. 경제적 효과를 배제하고 해도정보의 불법적인 사용은 항해안전에 치명적인 오류를 발생시킬 수 있으므로, 전자해도 국제공급센터 및 해도공급기관은 정보보호를 위한 방안을 연구하였다. 국제수로기구인 IHO에서는 전자해도 보안에 대한 단일의 방안을 마련하여 S-63 표준으로 수립한 바 있다. 우리나라 전자해도 생산 및 공급을 담당하는 국립해양조사원은 이러한 전자해도 보안 적용이 요구되는 바, IHB 중심의 보안체계 가입용 위해서는 보안체계를 분석하고 이를 지원할 수 있는 보안시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 S-63 기반 보안체계를 분석하고 데이터 서버로서 역할을 하기 위한 지원시스템을 개발하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.214-224
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• 2024

밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(C_v)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R²를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R²기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R²: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-86
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• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제34권2호
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• pp.149-156
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• 2011

Phenological variables derived from remote sensing are useful in determining the seasonal cycles of ecosystems in a changing climate. Satellite remote sensing imagery is useful for the spatial continuous monitoring of vegetation phenology across broad regions; however, its applications are substantially constrained by atmospheric disturbances such as clouds, dusts, and aerosols. By way of contrast, a tower-based ground remote sensing approach at the canopy level can provide continuous information on canopy phenology at finer spatial and temporal scales, regardless of atmospheric conditions. In this study, a tower-based ground remote sensing system, called the "Phenological Eyes Network (PEN)", which was installed at the Gwangneung Deciduous KoFlux (GDK) flux tower site in Korea was introduced, and daily phenological progressions at the canopy level were assessed using ratios of red, green, and blue (RGB) spectral reflectances obtained by the PEN system. The PEN system at the GDK site consists of an automatic-capturing digital fisheye camera and a hemi-spherical spectroradiometer, and monitors stand canopy phenology on an hourly basis. RGB data analyses conducted between late March and early December in 2009 revealed that the 2G_RB (i.e., 2G - R - B) index was lower than the G/R (i.e., G divided by R) index during the off-growing season, owing to the effects of surface reflectance, including soil and snow effects. The results of comparisons between the daily PEN-obtained RGB ratios and daily moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS)-driven vegetation indices demonstrate that ground remote sensing data, including the PEN data, can help to improve cloud-contaminated satellite remote sensing imagery.