• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.83-92
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• 2023

본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제28권3호
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• pp.180-184
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• 2000

제지폐수 처리장에는 공정내에서 순환하는 분산성 미생물이 존재하는데 환경조건에 따라 이상중식 현상이 일어나 처리수질의 악화와 악취가 발생되는 현상이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 일으키는 분산성 미생물을 파악한후 우검종 분산성 미생물을 분리동정하고 각 폐수처리 공정중에서 호기 및 혐기적 미생물의 생태분석 및 그 생육특성을 조사하여 이를 토대로 안정적인 폐수처리를 위한 미생물관리 모델시스템 개발의 기초적인 연구를 수행하였다. 제지폐수내 1차 처리수중 주요 우점종 분산성균들의 분리동정 결과 호기성균으로 Pseudomonas carboxydohydrogena, Cardiobacterim hominis. Micrococcus lylae, Xantomonas cam-pestris pv juglandis, Micrococcus diversus, Comamaonas terrigena, 혐기성균으로는 Streptococcus bovis, Prevotella buccae등의 균이 동정되었다 3회의 분석때마다 서로 다른 buccae등의 균이 동정되었다. 호기적 균이 혐기성 균보다 더 많은 종류가 검출되었다 이중 주요 균의 생리특성을 관찰한 결과 온도는 $37^{\circ}C$에서 생육이 가장우수하였고 적정 pH는 균종에 따라 다르게 나타났으며 특히 1차 폐수처리시에 첨가되는 alumi-nium sulfate에 의한 sulfate의 요구 균주가 많았다 따라서 제지 폐수내의 분산성 미생물은 매우 다양한 균들로 이루어져 있으며 외부의 환경변화에 의하여 microflora 가 변하고 있음을 확인할 수가 있었다 그리고 이들 호기적처리 공정중에서도 많은 혐기성 미생물이 생육하들 호기적처리 공정중에서도 많은 혐기성 미생물이 생육하고 있으며 이들이 폐수처리에 많은 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 특히 1차 침전조에서의 긴 체류시간에 의하여 상등액에서 원폐수보다 호기성미생물보다 혐기성미생물의 생육이 3배나 많이 이루어졌고 1차침전조에서의 긴 체류시간에 의하여 상등액에서 원폐수보다 호기성미생물보다 혐기성미생물의 생육이 3배나 많이 이루어졌고 1차침전조 하부 슬러지액에서는 혐기성균이 10배나 많이 존재하였다 따라서 혐기성균이 침전된 유기물로부터 황화수소가스와 이산화탄소등의 가스를 발생시키고 이 가스가 하부에서 상부로 부상하면서 미생물의 침전성을 악화하여 분산성미생물을 증가시켜 폐수처리효율을 떨어뜨리며 아울러 심한 악취까지 발생시킬 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.1-27
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• 2019

정보기술의 발전으로 스마트한 관광서비스가 가능해졌는데, 관광산업이 기존 산업 범위를 벗어나 다른 산업과 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델이 지속적으로 창출되기 위해서는 관광객들의 소비유형, 서비스 이용패턴 등을 정확히 이해하도록 빅데이터를 이해하고 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 제주 스마트 관광 활성화 방안을 제시하고자 제주도를 방문한 국내외 관광객의 카드사용 데이터와 위치기반 데이터를 기반으로 관광 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석결과 사드의 영향으로 중국인 관광객의 제주도 방문율이 감소한 것을 알 수 있다. 소비현황분석 결과, 공항과 면세점이 위치한 북부지역에서 중국인 관광객 소비 대부분이 발생하고 있으며, 다른 지역에서의 중국인 관광객 소비수준은 매우 낮게 나타났다. 제주시 구도심 및 서귀포시 지역 경제는 전반적인 정체를 보이며, 정책 변화가 없는 한, 현재 지역 특성에 따른 소비트렌드 및 성장성이 유지될 전망이다. 셋째, 젊은 관광객의 고객 수뿐만 아니라 소비금액 비중도 증가하는 추세로, 젊은 세대들이 한 공간에서 먹고, 마시고, 쇼핑할 수 있는 제주도 복합쇼핑몰 설립으로 지속적 유입을 유도할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 마지막으로 제주도의 와이파이 경로 분석을 통해, 관광객의 이동경로를 파악하여 날씨, 쇼핑, 편의시설, 교통 등 생활밀착형 서비스를 제공할 필요가 있다. 이러한 분석결과를 토대로 제주 관광객의 관광 행동을 이해하고 활성화 방안을 위한 공공정책과 마케팅 전략을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.