• 농업과학연구
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• 제13권1호
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• pp.113-122
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• 1986

옥수수 수확(收穫)의 기계화(機械化) 사업(事業)을 촉진(促進)시키기 위(爲)하여, 옥수수립(粒)의 제반압축특성(諸般壓縮特性)을 규명(糾明)하며 모든 기계화(機械化) 작업도정(作業過程)에서 손상율(損傷率)이 최소(最小)로 되는 기계(機械)의 설계자료(設計資料)를 얻고자 함수율(含水率)이 옥수수립(粒)의 압축특성(壓縮特性)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하기 위(爲)하여 국내재배(國內栽培)한 3품종(品種)의 옥수수를 공시재료(供試材料)로 압축방향(壓縮方向)은 평면(平面), 측면(側面), 직립(直立)의 3 수준(水準), 함수율(含水率)은 약(約) 13, 17, 21, 25%(w.b)의 4수준(水準)으로 하고 재하속도(載荷速度) 1.125mm/min의 준(準) 정하량(靜荷重)에서 Straingage system을 이용(利用), 평판축시험(平板縮試驗)을 실시(實施)하여 옥수수의 강복점(降伏點) 및 파괴점(破壞點)에 대(對)한 압축응력(壓縮應力), 변형(變形), 에너지 및 강성계수(剛性係數)를 측정(測定), 분석(分析)하였으며 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 옥수수의 함수율(含水率)이 약(約)12.5~24.5%(w.b)의 범위(範圍)일 때 평면위치(平面位置)의 강복하중(降伏荷重)은 13.63~26.73kg, 최대압축강도(最大壓縮强度)는 21.55~47.65kg 으로 함수율(含水率)이 약(約) 17% 일 때 최소(最小), 약(約) 21% 일 때 최대(最大)였으며, 측면(側面) 강복하중(降伏重荷)은 13.58~6.70kg 이었고, 측면(側面)의 최대압축강도(最大壓縮强度) 16.42~7.82kg은 직립(直立)의 최대압축강도(最大壓縮强度)인 18.55~9.05kg 보다 약간 작게 나타났다. 2. 함수율(含水率)이 약(約) 12.5~24.5%의 범위(範圍)에서, 강복변형(降伏變形)은 0.43~1.37mm, 파괴변형(破壞變形)은 0.70~2.66mm로 함수율(含水率)에 비례(比例) 변형(變形)하였으며 함수율(含水率)이 높을수록 변형율(變形率)도 증가(增加)하였다. 3. 옥수수의 함수율(含水率)이 약(約) 12.5~24.5%일 때, 탄성(彈性)에너지는 $2.60{\sim}8.57kg{\cdot}mm$, 인성에너지는 $6.41{\sim}34.36.kg{\cdot}mm$로 함수율(含水率)이 증가(增加)할수록 측면(側面)의 인성에너지는 증가(增加)하였고, 직립(直立)의 경우에 감소(減少)하여 22~23%의 함수율(含水率) 구간(區間)에서 측면(側面)과 직립(直立)에 압축(壓縮)에 관(關)한 인성에너지의 값은 동일(同一)하였다. 4. 강성계수(剛性系數)는 함수율(含水率)의 증가(增加)에 따라 감소(減少)하였고, 측면(側面)의 32.07~5.86kg/mm 보다 평면압축(平面壓縮)에서 42.12~18.68kg/mm로 컸으며 수원(水原)19호(號)가 부여계통(扶餘系統)보다 크게 나타났다. 5. 옥수수는 평면(平面)에 관(關)한 압축특성(壓縮特性)이 각종(各種) 기계(機械) 설계(設計)의 자료(資料)로 가장 중요(重要)하며, 함수율(含水率)이 약(約) 12.5~17%(w.b)일 때 최소(最少)의 분쇄(粉碎)에너지가 소요(所要)되며, 약(約) 19~24%(w.b)의 함수율(含水率)에서 옥수수를 조작(操作)할 때 곡립손상(穀粒損傷)을 감소(減少)시킬 수 있을 것으로 사료(思料)된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.174-189
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• 2015

본 연구는 낙동강 유역의 수생태계 건강성 조사지점에서 생물 및 서식환경, 수질에 대한 건강성을 조사 및 평가한 결과자료를 이용하여 공간정보로 재구축하고 공간분석기법을 활용하여 낙동강 유역의 수생태계 보전 및 복원 정책의 합리적인 의사결정을 지원하고 효율적인 관리방안을 제시하는데 목적이 있다. 낙동강 유역의 수생태계 건강성을 분석하기 위하여 250개 조사구간의 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료를 각 지점별 위치정보를 기반으로 점형 자료로 구축하였다. 그리고 공간적인 분석기법의 적용을 위해 면형 자료로 재구축 할 필요성이 있으며, 이를 위해 Kriging 보간법(ArcGIS 10.1, Geostatistical Analysis)을 활용하여 공간적 영향력 및 트랜드를 분석하였고 면형 자료로 재구축 하였다. 이를 바탕으로 낙동강 유역 건강성의 공간분포 특성을 분석하기 위해 Hotspot(Getis-Ord Gi, $G^*_i$)과 LISA(Local Indicator of Spatial Association), 표준편차타원체(Standard deviational ellipse) 분석을 활용하였다. Hotspot 분석 결과 생물지수(TDI, BMI, FAI)의 Hotspot 유역은 안동댐 상류, 왕피천, 임하댐 유역으로 생물지수의 건강성 등급이 양호한 것으로 분석되었으며, Coldspot 유역은 낙동강 남해, 낙동강 하구, 수영강 등의 유역으로 나타났다. LISA 분석 결과 이례지역은 가화천, 합천댐 상류, 영강 상류 유역으로 분석되었으며 이 지역은 생물 건강성 지수가 높은 유역이지만 주변 유역의 건강성이 낮아 수생태계 건강성에 대한 관리가 필요한 유역으로 분석되었다. 이화학적 요인(BOD)의 Hotspot 유역은 낙동강하류 유역과 수영강, 회야강, 낙동강남해 유역으로 나타났으며, Coldspot 유역은 안동댐, 임하댐, 영강 등 낙동강 지류의 상류 유역으로 분석되었다. 서식 및 수변환경(HRI)요인의 Hotspot과 LISA 분석결과 요인별 Hotspot과 Coldspot이 다르게 분석되었으나 일반적으로 낙동강 상류, 안동댐, 임하댐, 합천댐 유역 등 낙동강 본류와 지류의 상류 유역 서식 및 수변환경 건강성이 좋은 것으로 분석되었다. 서식 및 수변환경 요인이 Coldspot으로 나타난 유역들은 생물지수와 이화학적 요인의 건강성 지수도 낮게 나타나 서식 및 수변환경의 관리가 필요한 유역으로 판단할 수 있다. 표준편차타원체로 분석한 시계열 분석결과 생물과 서식 및 수변환경에 의한 수생태계 건강성이 좋은 지역이 점점 북쪽으로 이동하는 경향을 나타내고 있으며 BOD 결과는 조사년도에 따라 방향과 집중도가 각각 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 수생태계 건강성 분석 결과는 조사지점별 건강성 관리정보뿐만 아니라 향후 공간정보 기술기반 수환경 연구와 실무연구진을 위한 집수구역 단위 수생태계를 관리할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권1호
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• pp.137-146
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• 2007

2005년 말을 기준으로 우리나라의 농림업 생산액은 총 36.3조원으로 이중 축산업 생산액은 11.8조원으로 전체 생산액의 32.5%를 차지하여 가장 많은 비율을 점유하고 있으며(농림부, 2006), 유제품의 소비량도 꾸준히 증가하여 1인당 63.6kg의 우유․유제품을 섭취하는 것으로 나타났다(농촌경제연구원, 2005). 이 같은 성장은 축산농가들이 국제 경쟁력 확보를 위해 그동안 보여준 각고의 노력과 꾸준한 투자의 결과로 평가되고 있으며, 이제는 축산물이 국민의 식생활에서 없어서는 안될 중요한 위치를 차지하게 되었다. 우리나라의 가축사육두수는 1970년대부터 해마다 계속 증가하여 2005년 말 현재 한우 1,819천두, 젖소 479천두, 돼지 8,962천두, 닭 109,628천수가 사육되고 있으며 사육농가의 전업화로 인하여 농가수는 점차 줄어들고 있는 반면에 농가당 사육두수는 증가하고 있는 실정이다(농림부, 2005). 농가당 평균 가축사육두수는 한우 8.8두, 젖소 51.7두, 돼지 671.4두, 닭 813.0수이며, 이중 부업이 아닌 전업농으로 볼 수 있는 한우 50두 이상의 사육농가가 전체 한우농가의 2.9%, 젖소 50두 이상 사육농가가 46.8%, 돼지 1,000두 이상의 농가가 21.6%, 닭 30,000수 이상의 농가가 1.0%를 차지하고 있어, 젖소가 다른 축종에 비해 전업농의 규모가 가장 많이 이루어졌다고 볼 수 있다(농림부, 2005). 따라서 매년 축산농가로부터 발생되는 분뇨의 양도 증가되고 있으며, 1990년초부터는 가축분뇨가 작물의 비료원으로 쓰이는 순기능보다는 환경오염의 한 요인으로 지목되면서 토양, 수질 및 대기오염이라는 역기능이 더 부각됨에 따라 도시근교의 낙농가, 초지나 사료작물포를 확보하지 못한 목장, 상수원 보호구역내에 위치한 목장에서는 분뇨처리에 고심을 하지 않을 수 없게 되었다. 특히 체격이 크고 방목지 및 운동장 등의 야외에서 사육되는 경우가 많은 젖소는 다른 가축에 비해 분뇨배설량이 많을 뿐 아니라, 운동장 등 축사 외부에서 활동하는 시간이 많기 때문에 주변으로부터 환경을 오염시키는 주범으로 지목을 받아 왔다. 또한 조사료 생산기반인 동시에 생산된 분뇨를 환원해야 할 경지면적이 협소한 상황에서 이루어진 젖소의 규모확대는 가축분뇨의 토양에 대한 부하를 높이게 되었고, 하천의 수질을 오염시키는 환경오염의 주범으로 인식되어 왔다. 이와같은 대내외적인 요인으로 인해 낙농가들은 목장의 규모에 관계없이, 분뇨를 적절하게 처리하는 것이 목장관리에 필수적인 사항으로 인식하게 되었다. 가축분뇨는 2, 3차 산업에서 발생하는 폐기물과는 그 성격 자체가 판이하게 달라 제도적 접근 방식도 나라와 환경에 따라 현격하게 다르다. 미국과 EC의 경우는 가축분뇨 자체를 환경보전재(Natural Resource)로 규정하고 적정한 사용방법을 정립하여 계도(Guide) 하므로서 환경을 보전하는 적극적인 환경보전 제도를 채택하고 있으며, 일본의 경우는 방류수의 수질을 규제하는 소극적 환경보전 제도로 출발했으나 1993년부터는 환경보전형 농업(축산)으로 정책방향을 전환하여 실행해 오고 있다. 우리나라도 이미 1981년부터 가축분뇨에 의한 환경오염 방지제도(법)가 시행되어 왔으나 법의 시행으로부터 25년이 경과한 현재까지도 가축분뇨에 의한 환경오염은 사회로부터 계속 지탄을 받고 있는 상태이다. 가축분뇨의 처리방식은 축종이나 농가 경영여건별로 크게 다르나, 궁극적으로는 경작지에 퇴비․액비 형태로 살포하여 이용하거나 또는 정화하여 방류하는 방법으로 이루어지고 있다. 따라서 젖소분뇨 또는 슬러리 처리에 필요한 시설 또는 활용계획을 세우기 위해서는 젖소로부터 배출되는 분뇨의 특성뿐만 아니라 오염물질 및 비료성분 배출량 추정이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 젖소분뇨를 효율적이고 적절하게 처리하기 위한 기초자료를 제공하고 국가단위 관리방안을 제시하기 위하여 수행하였다.

• 농업과학연구
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• 제11권1호
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• pp.146-159
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• 1984

본(本) 연구(硏究)는 시멘트 분산제(分散劑) 및 고유동화제(高流動化劑)를 사용(使用)하여 모르터의 압축(壓縮) 및 인장강도(引張强度)와 감소율(減少率), 흐름시험(試驗)을 실시(實施)하였으며 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 최대강도(最大强度)를 나타내는 이화제(泥和劑)의 최적(最適) 첨가율(添加率)은 배합별(配合別) 공(共)히 같은 경향(傾向)으로 고유동화제(高流動化劑) SP는 0.6%이고 분산제(分散劑) LG와 C211은 0.2%, SK는 0.3%, C376은 0.5%로 나타났다. 그런데 사용적량(使用適量)의 2~3배(倍) 과다(過多) 사용시(使用時)는 강도(强度)가 급격(急激)히 저하(低下)하는데 이것은 수화작용(水和作用)에 악영향(惡影響)을 일으켜 응결(凝結)이 상당히 지연(遲延)되는 것으로 본다. 2. 적정량(適定量)의 이화제(泥和劑)를 첨가(添加)하였을 때 압축강도(壓縮强度)는 보통(普通)모르터 보다 재령(材令) 7일(日)에서 고유동화제(高流動化劑) SP는 40.7%, 분산제(分散劑)(C211은 19.5%, LG은 19.1%, SK는 18.1%, C376은 17.9%)의 평균(平均) 증가율(增加率)은 18.7%이었으며, 재령(材令)28일(日)에서는 고유동화제(高流動化劑) SP가 24.4%, 분산제(分散劑)(LG은 21.2%, C211은 16.4%, SK는 11.1%, C376은 7.6%)의 평균(平均) 증가율(增加率)은 14.1%로 나타냈다. 3. 적정량(適定量)의 이화제(泥和劑)를 첨가(添加)하였을 때 인장강도(引張强度)는 보통(普通)모르터 보다 재령(材令)7일(日)에서 고유동화제(高流動化劑) SP가 26.6%, 분산제(分散劑)(SK는 16.0%, C376은 14.7%, LG은 10.0%, C211은 5.8%)의 평균(平均) 증가율(增加率)은 11.6%이었다. 재령(材令)28일(日)에서는 고유동화제(高流動化劑) SP는 16.5%, 분산제(分散劑)(LG는 19.1%, SK는 10.6%, C211은 10.1%, C376은 8.7%)의 평균(平均) 증가율(增加率)은 12.1% 이었다. 4. 각각(各各)의 이화제(泥和劑)를 적량(適量) 첨가(添加)했을 때 모르터의 감수율(減水率)은 콘크리트의 감수율(減水率) 보다 작게 나온다. 즉 콘크리트의 감수율(減水率)은 15% 정도(程度) 감수(減水)했다고 했으나 모르터의 감수율(減水率)은 1 : 1의 경우는 최소(最少) 5.8%에서 최대(最大) 13.1%였고, 1 : 2의 경우는 최소(最小) 7.6%에서 최대(最大) 14.2%였으며, 1 : 3의 경우는 최소(最小) 9.5%에서 최대(最大) 18.8%의 범위(範圍)에 있었다. 5. 각(各) 이화제(泥和劑)의 유동성(流動性)은 고유동화제(高流動化劑) SP가 다른 분산제(分散劑) 보다 월등히 좋았다. 즉 1 : 1의 경우 w/c가 30%에서 280(75% 증가(增加)), 1 : 2의 경우는 w/c 가 36%에서 147(23.5% 증가(增加))로 가장 좋았으며, 1 : 3의 경우에서는 다른 분산제(分散劑)와 같은 경향(傾向)을 보였다. 그러므로 이러한 양질(良質)의 분산제(分散劑)는 프리팩트 콘크리트 공사(工事)에 사용(使用)하는 주입전충용(注入塡充用) 모르터에 적합(適合)한 것으로 사료(思料)된다.

• 자원환경지질
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• 제40권5호
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• pp.635-649
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• 2007

이 연구에서는 호남지역에 분포하는 5개 온천(죽림, 변산, 지리산, 덕산, 화순)에서 9개 온천시료와 인근의 지하수 시료 3개를 채취하여 수질화학 성분과 안정동위원소 $({\delta}^{18}O,\;{\delta}D,\;{\delta}^{34}S)$ 및 영족기체(He, Ne, Ar) 동위원소 분석을 통하여 온천수의 지화학적 특성, 지화학적 진화, 그리고 황, 헬륨, 아르곤의 기원을 해석하고자 하였다. 호남지역 온천수의 수온은 $23.0{\sim}30.5^{\circ}C$ 범위로 저온형 온천특성을 보이고 pH는 $7.67{\sim}9.98$ 범위로 알카리성의 특성을 보여주었다. 전기전도도는 $153{\sim}746{\mu}S/cm$ 범위로 지역에 따라서 큰 차이를 보여주었다. 온천주변 지하수의 수질특성은 온천수보다 낮은 pH와 전기전도도의 특성을 보여주었다. 온천수와 지하수의 지화학적 성분은 파이퍼도상에서 크게 3개의 유형으로 구분된다($Na-HCO_3$ 유형, Na-Cl 유형, $Ca-HCO_3$ 유형). 온천수의 지화학적 진화과정을 보면 초기에 $Ca-HCO_3$ 유형에서 출발하여 $Ca(Na)-HCO_3$ 유형을 거쳐 $Na-HCO_3$ 유형으로 진화하였으며, 일부 온천수는(JR1)의 경우 pH 9.98의 알카리성으로, $Na-HCO_3$ 유형의 종말점까지 도달하여 지화학적 진화의 최종단계에 도달되었음을 보여준다. 온천수의 산소 및 수소동위원소 조성은 순환수선을 따라 도시되며 지역에 따라 위도효과를 보인다. 황산염에 대한 황동위원소 대부분 화성기원을 보인다. 그러나 JR1 온천은 고염수에서 기원한 것으로 보이는 해양성기원을 보인다. 온천수의 $^3He/^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다.

• 고려인삼학회:학술대회논문집
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• 고려인삼학회 2008년도 춘계 학술대회
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• pp.74-75
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• 2008

This study is for geochemical relationships between ginsengs and soils from three representative soil types from Keumsan, shale, phyllite and granite. For these study, ginsengs, with the field and weathered soils were collected from the three regions, and are analysed for the major and trace elements. In the weathered soils(avg.), the granite and phyllite areas are high in the most of elements while the shale area is low. In the correlation coefficients, negative correlations are shown in the $Al_2O_3$-MgO pair while positive correlations, are shown in the Ba-Sr, Zr, Sr-Zr and Cs-Ge pairs. In the field soils(avg.), the granite and phyllite areas are, generally, high in the most of elements while the shale area is low. In the shale area, the major elements are high in the 4 year soils, but low in the 2 year soils. The LFS(Ba, Sr, Cs) and transitional elements are high in the 2 year soils, but low in the 4 year soils. The HFS(Y, Zr) is high in the 4 year soils. In the correlation coefficients, most of the elements from the 4 year show positive relationships. Positive correlations are shown in the $Al_2O_3$-CaO, MnO-MgO, V-Tl, and Ba-Sr pairs in all localities. In the ginseng contents, clear chemical differences with the ages are shown in the shale and granite ares, but not clear in the phyllite area. In the shale area Mn, Mg, Ba, Sr, and Y contents, increase with ages but decrease in Al, Cs, Be and Cd. In the correlation coefficients, degrees of the correlations for the major elements become low with the ages. Positive correlations are shown in the Al-Mn, Ti, Mn-Ti, Mg-Ca, Ca-K, Ba-Cs, Y and Cs-Y pairs. Comparisons with ginsengs of the same ages from the different areas suggest that generally, the 2 years in the shale and 3 and 4 years in the granite area are distinctive. Relative ratios(granite/ shale area) of the ginsengs are below 1 in the major elements except Mn in the 2 year ginsengs and above 1 in the other elements except Mg and Na in the 4 year. Relative ratios(granite/ phyllite area) of the ginsengs are high in the 3 year from the phyllite area. In the relative ratios(weathered/field soils) of the soils, numbers of the elements showing the ratios of above 1 increase from the shale, to phyllite and granite in the case of the major elements, but decrease in the case of the trace elements. These results suggest that major elements are high in the granite while trace elements are high in the shale area. In the relative ratios between field soils and ginsengs(field soils/ginseng), the shale area, regardless of the ages, show differences of several hundred times in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Y and Tl, of several ten times in the MnO, MgO and Ba and of several times in the CaO contents. These results suggest that ginseng contents are significantly different from the field soils in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Y and Tl, but similar in the CaO contents. The phyllite area, regardless of the ages, show differences of several hundred times in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Y, Tl and Be, of several ten times in the MnO, MgO, $Na_2O$ and Ba, and of several times to ten times in the CaO, $K_2O$ and Sr contents. These results suggest that ginseng contents are significantly different from those of the field soils in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Y, Tl and Be, but similar in the CaO, $K_2O$ and Sr contents. The granite area, regardless of the ages, show differences of several hundred times in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Tl and Be, of several ten times in the Ba, and of several times to ten times in the MgO and CaO contents. Of the other elements, differences of several times to ten times are shown in the MnO, $K_2O$ and Sr contents. These results suggest that ginseng contents are significantly different from those of the field soils in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Tl and Be, but similar in the $K_2O$ and Sr contents. Comparisons among the different ages from the same area suggest that, in the case of shale area, differences of several hundred times in the $Al_2O_3$ and $TiO_2$, of the several ten times in the MnO, MgO and Ba and several times in the CaO and $K_2O$ are shown in the 2 year ginsengs. Differences of several hundred times in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Cs, Y, Tl and Be, of above several ten times in the MnO, MgO, $K_2O$ and Ba, and of several times in the CaO and Sr are shown in the 3 year ginsengs. Differences of several hundred to thousand times in the $Al_2O_3$, of above several hundred times in the $TiO_2$, Cs and Y, and of several ten times in the MnO, MgO, $K_2O$ and Ba, and of several times in the $Na_2O$ are shown in the 4 year ginsengs. These relationships suggest that, regardless of the localities in the shale area, $Al_2O_3$ contents of the soils show big differences from those of the ginsengs. Regardless of the ages of ginsengs, comparisons with the overall average contents of each area show differences of several hundred times in the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Cs and Tl and of several ten times in the MnO. These overall relationships suggest that the $Al_2O_3$, $TiO_2$, Cs and Tl contents of the soils are higher than those of the ginsengs, show big differences between two and low different contents are found in the MnO. In detail, differences of several hundred times in the Y, and ten times in the MgO and Sr, and of several times in the CaO, $Na_2O$, $K_2O$ in the case of shale area, are shown. These results suggest that the soils are higher than the ginsengs in the Y and significantly differences in Y, and moderately differences in the MgO and Sr, and low differences in the CaO, $Na_2O$ and $K_2O$ are shown between soils and ginsengs.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.