• 제목/요약/키워드: Ecosystem-based management

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돼지풀잎벌레의 섭식에 의한 생태계교란 식물인 단풍잎돼지풀의 제어 가능성 연구 ( A Study on Control Possibility of Ambrosia trifida L., an Invasive Alien Plant by the Feeding of Ophraella communa LeSage)

  • 이수인;박재훈;김의주;박지원;이정민;김윤서;김세희;박여빈;이응필
    • 한국습지학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.184-195
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    • 2023
  • 한국에서 생태계교란 식물인 단풍잎돼지풀의 효과적인 관리방안을 마련하고자, 초식자인 돼지풀잎벌레의 기주특이성, 연간 이동거리를 조사하여 생물학적 방제 수단으로의 활용 가능성과 이 곤충의 섭식이 단풍잎돼지풀의 활력에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위해서 돼지풀잎벌레의 기주선호도를 조사하였고, 돼지풀잎벌레가 확인된 지점을 기준으로 거리가 10m, 20m, 30m, 100m 떨어진 지점에 돼지풀잎벌레가 없는 단풍잎돼지풀군락을 선정하여 돼지풀잎벌레의 출현 여부 파악을 통해 이들의 이동 거리를 확인하였다. 그리고 돼지풀잎벌레의 섭식에 따른 단풍잎돼지풀의 생육, 번식 그리고 생리반응을 측정하였다. 그 결과 돼지풀잎벌레는 국화과의 3분류군만을 섭식하였고, 숙주로부터 반경 30m/yr 이내로 단거리 이동하였다. 초식자의 섭식은 단풍잎돼지풀의 생육, 번식 그리고 생리반응에 부정적인 영향을 주었고, 초식자가 있는 곳으로부터 거리가 멀어질수록 생육 및 번식이 양호하였다. 또한, 단풍잎돼지풀의 식피율이 50% 이하일 때 초식자를 도입하면 90% 이상의 단풍잎돼지풀을 제어할 수 있었지만, 식피율이 90% 이상에서는 제거의 효과가 감소했다. 결과적으로 돼지풀잎벌레는 단풍잎돼지풀의 생태학적 제어자로서 활용 가능성이 있고, 제어의 효과를 높이기 위해서는 단풍잎돼지풀의 식피율이 낮은 봄(5월)에 이 곤충을 도입하는 것이 유리하다.

분류군별 외래생물 탐지를 위한 환경 DNA 메타바코딩 활용 가능성 (Feasibility of Environmental DNA Metabarcoding for Invasive Species Detection According to Taxa)

  • 강유진;전정은;한승우;원수연;송영근
    • 환경영향평가
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    • 제32권2호
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    • pp.94-111
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    • 2023
  • 효과적인 외래생물 관리 전략 수립을 위해서는 도입 및 확산 여부 평가를 위한 정기 모니터링이 요구된다. 환경 DNA (eDNA, environmental DNA) 메타바코딩은 높은 검출 민감도를 가지고 다수의 종을 동시에 검출할 수 있어 외래생물의 출현 여부와 그 영향을 평가하는데 활발히 활용되고 있다. 국내에서는 어류를 중심으로 메타바코딩의 적용 가능성 평가가 이루어지고 있으며 타 분류군에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 환경 DNA 메타바코딩을 활용한 국내 외래생물 탐지 가능성을 확인하고자 했다. 분류군별 검출 가능성을 확인하기 위해 어류, 포유류, 조류, 양서류를 목표로 디자인 된 4가지 범용 프라이머(MiFish, MiMammal, Mibird, Amp16S)를 활용하여 대상종 검출 여부를 평가하였다. 그 결과, 총 55개 지점 중 17개 지점(Trachemys scripta, 3개 지점; Cervus nippon, 3개 지점; Micropterus salmoides, 7개 지점; Rana catesbeiana, 4개 지점)에서 대상종의 서식이 확인되었다. 대상지 내 조밀한 지점 선정에도 생태적 특성을 반영한 검출 지점에 차이가 나타났다. 큰입배스와 붉은귀거북을 중심으로 외래생물이 출현이 생물 군집구조(종 풍부도, 풍부도, 다양도)에 미치는 영향을 비교한 결과, 외래생물이 서식하는 지점에서의 다양도가 더 높게 나타났다. 또한 외래생물 출현 지점에서 출현 종 수가 1~4종 추가 검출되었으며 풍부도 또한 1.7배 높게 나타났다. 메타바코딩을 통한 외래생물 검출 결과 및 군집구조 비교는 eDNA를 통한 다량의 모니터링 데이터 구축이 다차원적 생태계 평가에 효율적으로 활용될 수 있음을 나타냈다. 또한 환경의 인위적, 자연적 변화에 따른 생물상 변화를 관찰하고 자연생태 분야의 환경영향평가 등 현황 평가 및 예측을 위한 주요한 기초자료로 활용 가능성을 제시하였다.

머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정 (Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Nakdong River Using Machine Learning-Based Satellite Data and Water Quality, Hydrological, and Meteorological Factors)

  • 박소련;손상훈;배재구;이도이;서동주;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.655-667
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    • 2023
  • 전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

기술창업기업의 흡수역량이 창업성과에 미치는 영향: 특허활동의 매개효과를 중심으로 (The Effect of Technology Start-up Companies' Absorption Capacity on Start-up Performance: Focusing on the Mediating Effect of Patent Activities)

  • 김종식;남정민
    • 벤처창업연구
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    • 제18권3호
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    • pp.191-209
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    • 2023
  • 4차 산업혁명과 COVID-19의 영향으로 기술 혁신이 급속도로 변화하는 가운데, 이러한 불확실한 환경 속에서 한국 기술창업기업의 기술 혁신을 촉진하기 위한 흡수역량 및 특허활동 관련 연구는 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 스타트업을 기준으로 한 BT, ICT 등 신기술 기반의 7년 미만 기술창업기업을 대상으로 조직역량인 흡수역량을 잠재적 흡수역량과 실현적 흡수역량으로 재구성하여 창업성과에 미치는 영향과 특허활동에 관한 연구를 수행하고, 이론적 연구모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 215개의 기술 스타트업의 CEO를 포함한 관리직 임원을 대상으로 자료를 수집하였으며, 다음과 같이 가설을 검증하였다. 첫째, 잠재적 흡수역량은 특허활동에 유의미한 영향을 주었지만, 실현적 흡수역량은 유의미한 영향을 주지 않았다. 둘째, 잠재적 흡수역량은 기술성과에 유의미한 영향을 주었지만, 실현적 흡수역량은 유의미한 영향을 주지 않았다. 셋째, 잠재적 흡수역량과 실현적 흡수역량 모두 재무적 성과와 비재무적 성과에 유의미한 영향을 주었다. 넷째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 기술성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 다섯째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 재무적 성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 여섯째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 비재무적 성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 본 연구의 시사점으로는 흡수역량과 특허활동의 변수가 조직의 핵심 능력을 구축하는 데 있어 유용한 지침을 제공한다는 점에서 실무적 의의가 있다. 또한, 특허활동에 대한 흡수역량 형성 과정을 중요하게 인식하지 않은 스타트업은 흡수능력 형성 메커니즘을 새롭게 인식하고, 향후 잠재적이고 실현적인 흡수역량을 통해 경영 전략에 상당한 관심을 가질 것으로 예상된다. 이는 급변하는 기술 변화와 창업생태계의 대응 및 지속 가능한 경쟁우위 확보에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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과기특성화대학 학생창업정책에 대한 인식분석: KAIST 사례를 중심으로 (Analysis of Perceptions of Student Start-up Policies in Science and Technology Colleges: Focusing on the KAIST case)

  • 안태욱;류춘렬;백민정
    • 벤처창업연구
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    • 제19권2호
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    • pp.197-214
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    • 2024
  • 본 연구는 과학기술특성화대학의 학생창업 지원정책에 대한 학생들의 인식을 조사하고, 상향적 접근 방식을 적용하여 정책 수행 대상자인 학생들의 요구 사항을 반영한 정책개선 방안을 도출하고자 수행되었다. 이를 위해 KAIST 학생들을 대상으로 한 설문 조사 및 분석을 통해 학생창업 지원 정책의 효과적인 실행 방안을 탐색하였다. 연구 결과, 학생창업 현장과의 정책목표 공유, 정책 수립 시 학내 학생창업 현장의 의견 반영, 학생 창업가 육성을 위한 창업친화적학사제도 체계의 구축에 대한 개선의 시급성이 높게 나타나고 있었다. 관련하여 집행기관의 역량 강화, 교육과정 내에서의 마케팅 및 시장개척 역량, 사업가로서의 조직관리 및 실무역량 향상의 필요성이 제기되었다. 이에 따라 본 연구에서는 다음과 같은 개선방안을 제안하고자 한다. 첫째, 창업지원 정책의 투명성 및 접근성 강화가 요구되며, 학생들이 정책목표를 명확히 이해하고, 창업지원정책에 쉽게 접근할 수 있도록 정보의 투명성과 접근성을 향상시켜야 한다. 둘째, 학생 중심의 창업정책개발이 요구되며, 학생창업지원 정책을 개발함에 있어 학생들의 의견을 적극적으로 반영하여, 학생들의 요구와 실제 창업 환경을 고려한 맞춤형 정책을 수립해야 한다. 셋째, 과기특성화대학 특성이 반영된 창업친화적학사제도의 개선이 요구되며, 학생들이 창업활동에 더욱 적극적으로 참여할 수 있도록 적극적인 창업친화적학사제도를 도입하거나 개선하여, 창업 활동을 학점으로 인정하거나 창업 관련 교과목을 확대하는 등의 조치를 취해야 한다. 이 연구 결과를 토대로 과학기술특성화대학에서 학생창업을 더욱 적극적으로 지원하고, 창업가정신을 고취시키는 데 의미 있는 기초자료를 제공하고, 대학이 기술혁신과 사회적 가치 창출에 기여하는 혁신 창업생태계 조성에 기여할 수 있기를 기대한다.

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딥러닝 오픈소스 프레임워크의 사례연구를 통한 도입 전략 도출 (Deriving adoption strategies of deep learning open source framework through case studies)

  • 최은주;이준영;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.27-65
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    • 2020
  • 많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

수경재배 유출 배액(폐양액)의 비료 손실량 평가 연구 (A Study on the Evaluation of Fertilizer Loss in the Drainage(Waste) Water of Hydroponic Cultivation, Korea)

  • 손진관;윤성욱;권진경;신지훈;강동현;박민정;임류갑
    • 한국습지학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.35-47
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    • 2023
  • 한국 시설원예 농업과 수경(양액)재배 방식은 증가하는 추세로 발생되는 배액(폐양액)의 관리 필요성이 확대되고 있다. 본 연구에서는 배출되는 폐양액의 비료 성분 양을 가격으로 평가하여 수처리비용 절감과 비료성분 재활용이라는 두가지 측면에서 기술개발과 활용 가능성을 알아보았다. 연구는 배출 배액의 수질환경 특성을 분석한 선행연구에서 제시한 분석결과를 바탕으로 비료성분의 유실 경제성을 평가하는 것으로 배출되는 배액의 총 배출량은 연간 259.7L·m2·-1을 적용하여 분석에 사용하였다. 토마토, 파프리카, 오이, 딸기 등 작물별 배액(폐양액)의 주요 수질 분석 결과를 바탕으로 평가하였으며, 인(P) 성분의 경우 인산(P2O5)의 양으로 환산하여 분석되었다. 질소(N)의 양은 토마토 1145.90kg·ha-1, 파프리카 920.43kg·ha-1, 오이 804.16kg·ha-1, 딸기가 405.83kg·ha-1로 평가되고 P2O5의 비료성분은 파프리카 830.65kg·ha-1, 토마토 622.32kg·ha-1, 오이 477.67kg·ha-1, 딸기 240.9·ha-1의 양만큼 배출하는 것으로 계산할 수 있다. 이 외에도 칼륨(K), 칼슘(Ca), 마그네슘(Mg)을 비롯해 철(Fe), 망간(Mn) 등 미량원소도 배출되는 것으로 분석되었다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격은 질소(N) 860.7원, 인(P) 2,378.2원, 칼륨(K) 2,121.7원, 칼슘(Ca) 981.2원, 마그네슘(Mg) 1,036.3원, 철(Fe) 126,076.9원, 망간(Mn) 6,232.1원, 아연(Zn) 15,825.0원, 구리(Cu) 31,362.0원, 붕소(B) 4,238.0원, 몰리브덴(Mo) 149,041.7원으로 평가할 수 있다. 시중판매 비료가격을 기준으로 평균하여 계산한 항목별 kg당 가격과 앞서 분석한 작물별 폐양액의 농도, 수경재배의 평균적인 연간배출량 등을 종합적으로 고려하여 연간 유실되는 작물별 비료 유실액을 산출하였다. 분석결과 토마토의 경우 6,995,622.3원, 파프리카는 7,384,923.8원, 오이는 5,091,607.9원의, 딸기는 2,429,290.6원으로 평가되어 수경재배 4가지 작물 평균은 1ha 재배면적 기준 5,475,361.1원의 비료성분 유실이 확인되었다. 수경재배 배액을 하천으로 유출시켜 오염원으로 처리하는것 보다 배출 전 자체 처리 또는 타작물 활용을 통해 관리한다면 수처리 비용 절감과 더불어 가치있는 재이용 가능한 비료성분이 될 수 있다고 기대하였다.