BACKGROUND: Composted animal manure applied to the arable soil for improving soil quality and enhancing crop productivity causes greenhouse gas emissions such as nitrous oxide ($N_2O$) by processes of nitrification and denitrification. However, little studies have been conducted on determining effect of application ratio of composted animal manure on $N_2O$ emission rate and its annual emission pattern from upland soil in South Korea. Therefore, this study was conducted to determine $N_2O$ emission rate and its annual emission pattern from upland soil supporting for sweet potato. METHODS AND RESULTS: Composted animal manure was applied at the ratio of 0, 10, and 20 Mg/ha to an upland soil supporting for sweet potato (Ipomoea batatas). Nitrous oxide emission was examined during growing season and non-growing season from May 2016 through May 2017. Daily $N_2O$ fluxes showed peaks right after applications of composted animal manure and inorganic nitrogen fertilizer. Precipitation and soil water content affected daily $N_2O$ flux during non-growing season. Especially, $N_2O$ flux was strongly associated with water filled pore space (WFPS). We assumed that the majority of $N_2O$ measured during growing season of sweet potato was produced from nitrification and subsequent denitrification. Annual cumulative $N_2O$ emission rate significantly increased with increasing application ratio of composted animal manure. It increased to 12.0 kg/ha/yr from 8.73 kg/ha/yr at control with 10 Mg/ha of composted animal manure and to 14.0 kg/ha/yr of $N_2O$ emission with 20 Mg/ha of the manure. CONCLUSION: To reduce $N_2O$ emission from arable soil, further research on developing management strategy associated with use of the composted animal manure and soil moisture is needed.
2017년 추계에 남해 전선역을 파악하고, 알칼리 인산분해 효소(Alkaline Phosphatase; APase) 활성을 이용하여 제한 영양염과 제한 영양염의 시간적인 변화를 평가하였다. 전선역이 형성된 인근해역의 경우, 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus; DIP)의 농도와 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen; DIN): DIP 비가 각각 $0.2{\mu}M$ 이하와 최대 23.2로, DIP가 제한된 환경임에도 불구하고 Chlorophyll a(Chl.-a)가 $0.2{\mu}g/L$로 높은 생물생산력을 보였다. APase와 DIP는 중요한 역의 상관관계(r = -0.81; P<0.001)를 보여, DIP가 제한되어진 해역임을 알 수 있었으며, APase와 Chl-a 관계는 APase의 60 %가 식물플랑크톤, 40 %가 박테리아 기원인 것으로 평가되었다. 용존태 APase와 입자태 APase의 분포로부터 전선역은 장기간 DIP가 제한된 해역이며, 그 외의 해역은 최근에 DIP 제한이 해소된 것으로 판단되었다. 따라서 전선역에서 APase와 같이 가수분해효소의 측정은 제한 영양염의 시공간적인 변화 특성을 평가할 수 있으며, 전선역에서 생지화학 순환의 이해를 높일 수 있을 것으로 생각된다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
국가 경제를 이끌고 있는 하이테크 산업은 일반 건축물에 비해 투자비 규모가 크고 공사 기간이 짧으며 지속적인 투자가 필요한 특성으로 인하여 정확한 공사비 예측과 빠른 의사결정은 효율적인 비용 및 공정 관리를 위한 중요한 요소이다. 국외의 경우, 1980년부터 건설정보 분류체계 표준화를 시행하고 지속적인 발전을 이루어, 체계적으로 프로젝트 전 생애 주기 정보를 수집·활용하는 등 건설 생산성을 향상시키고 있다. 반면, 국내의 건설 현장에서는 건설정보 분류체계의 표준화를 위한 시도들이 있었으나, 표준화 주체의 부재, 건설사별 비용 및 공정관리 방식의 차이로 인한 지속적인 표준화 및 체계화가 이루어지는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 하이테크 산업의 경우, 큰 규모, 수많은 공종, 복잡한 공사, 보안 등의 문제로 인하여 하이테크 공장 건설을 위한 건설정보 분류체계 표준화·체계화 수준이 매우 낮다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 건설된 관련 프로젝트 데이터를 수집·분류·분석을 통하여 하이테크 공장 건설에 적합한 건설정보 분류체계를 구성하는 데 있다. 본 연구를 통해 분류·분석된 WBS(Work Breakdown Structure)·CBS(Cost Breakdown Structure)를 기반으로 계층적 구분을 통한 코드체계를 제안하였고, WBS와 CBS를 연계를 통한 건축물의 비용 모델을 입체화 및 활용 방법을 제시하였다. 이를 통하여, 일반적인 건설정보 구분 체계인 일 방향의 트리구조를 벗어나 상호 관계성을 기반으로 한 정보 분류체계가 가능하여, 공사 기간 단축 및 비용 절감 등 효과를 극대할 수 있을 것이다.
Supply electrical conductivity (EC) concentration of the nutrition solution is an important factor in the absorption of nutrients by plants and the management of the root zone, as it can control the vegetative/reproductive growth of a plant. Paprika usually undergoes its reproductive and vegetative growth simultaneously. Therefore, ensuring proper growth of the plant leads to increased yield of paprika. In this study, growth characteristics of paprika were examined according to the EC concentration of a coir and a rockwool substrate. The supply EC was 1.0, 2.0, and 4.0 mS·cm-1 applied at the initial stages of the growth using the rockwool (commonly used by paprika farmers) and the coir substrate with a chip and dust ratio of 50:50 and 70:30. For up to 16 weeks of paprika growth, EC concentrations of 1.0 and 2.0 mS·cm-1 were found to have a greater effect on the growth than EC at 4.0 mS·cm-1. The normality (marketable) rate of fruit, the soluble solid content, and paprika growth showed that the coir was generally better than the rockwool regardless of the supply EC concentration. The values of the yield per plant at an EC concentration of 4.0 mS·cm-1 was mostly similar at 1.6 kg (coir 50:50), 1.5 kg (coir 70:30) and 1.5 kg (rockwool), but the yield of the rockwool was 88%, which was lower than 98% and 94% yield of the coir substrate. Therefore, this concludes that coir substrate is more effective than rockwool at improving paprika productivity. The results also suggest that the use of coir substrate for paprika has many benefits in terms of reducing production costs and preventing environmental destruction during post-processing.
토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.63-70
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2022
The essence of the definition of "tolerance" is analyzed. Motivational, knowledge and behavioral criteria for tolerance of future teachers are highlighted. Indicators of the motivational criterion are the formation of value orientations, motivational orientation, and the development of empathy. Originality and productivity of thoughts and judgments, tact of dialogue, pedagogical ethics and tact are confirmed as indicators of the knowledge criterion. The behavioral criterion includes social activity as a life position, emotional and volitional endurance, and self-control of one's own position. The formation of tolerance is influenced by a number of factors: the social environment, the information society, existing stereotypes and ideas in society, the system of education and relationships between people, and the system of values. The main factors that contribute to the education of tolerance in future teachers are highlighted. Analyzing the structure of tolerance, it is necessary to distinguish the following functions of tolerance: - motivational (determines the composition and strength of motivation for social activity and behavior, promotes the development of life experience, because it allows the individual to accept other points of view and vision of the solution; - informational (understanding the situation, the personality of another person); - regulatory (tolerance has a close connection with the strong - willed qualities of a person: endurance, selfcontrol, self-regulation, which were formed in the process of Education); - adaptive (allows the individual to develop in the process of joint activity a positive, emotional, stable attitude to the activity itself, which the individual carries out, to the object and subject of joint relations). The implementation of pedagogical functions in the information society: educational, organizational, predictive, informational, communicative, controlling, etc. provides grounds to consider pedagogical tolerance as an integrative personal quality of a representative of any profession in the field of "person-person". The positions that should become conditions for the formation of tolerance of the future teacher in the information society are listed.
이 글은 『묵경』 속에 내재된 물체 운동에 관한 이론들, 가령 축성(築城) 과정에서 제기된 중력 원리의 초보적 접근, 생산력 증대를 위해 고안된 지레와 도르래, 빗면 원리의 이해와 활용 등을 중심으로 살펴보고 그것이 지닌 과학적 의의를 규명함으로써 묵가의 합리성을 제시하는데 그 목적이 있다. 이 글은 묵자를 위시한 묵가들이 수공업에 종사하는 특수한 신분이었기 때문에 기술의 발전과 백성들의 삶에 긍정적인 영향을 끼칠 수 있었다는 견해를 재조명함으로써 묵가 과학 사상의 궁극적 지향점을 제시하고자 한다. 묵가는 백성들의 인간다운 삶이 보장된 사회 구축을 위해서는 과학이 무엇보다 중요하다는 사실을 가장 먼저 깨달은 선진학파 중 하나이며, 과학을 통해 재화가 풍족한 사회를 추구한 선각자들이다. 따라서 묵가가 제기한 과학 이론들은 단순한 사물의 현상을 관찰하고 그것에 내재된 규칙성을 이끌어 내는데 주안점이 있었던 것이 아니었고, 반드시 민리(民利)가 전제되고 또 그것과 긴밀한 연계를 가질 때에만 이론화될 수 있었다. 20세기 초 중국 사상계에서는 묵가가 지닌 과학 사상에 주목하며 그것에 대한 연구를 활발히 진행하였는데, 특히 물체 운동과 관련된 묵가의 견해는 서양의 역학 이론에 버금가는 탁월한 이론으로 이해되었고, 애민 사상에 기초한 묵가 사상의 정신과 의의를 여실히 반영하고 있다고 생각하였다. 특히 묵가가 제창한 물체 운동과 관련된 이론들은 당시에도 변함없이 실생활에 활용되고 있었기 때문에 묵가 사상에 대한 백안시 혹은 방치가 중국 과학 발전의 걸림돌이 되었다고 자책하기도 하였다.
BIM 및 AR 기술은 실제 구조물에 3D 모델 및 정보를 투영하여 현장 내 필요 데이터에 손쉽게 접근할 수 있게 한다는 점에서 건설 산업의 생산성을 증진시킬 수 있을 것으로 평가되어왔다. 그러나 건설 품질관리 업무 내 AR 기술을 적용하기 위한 선행 연구는 대부분 건설 프로젝트 전반을 대상으로 수행되어 총괄적 현장관리 방안에 불과하며, 철근과 같은 부재 단위의 품질관리 내 AR을 적용한 일부 연구 사례 또한 단순 투영에만 집중되어 구체적인 품질점검이 불가한 것으로 확인되었다. 이에 본 연구에서는 철근 부재에 특화된 실무 적용 가능 수준의 BIM 기반 AR 품질관리 시스템 개발을 최종 목적으로 하였다. 본 시스템 개발을 위해 철도 건설 현장에서 활용하는 품질점검 리스트의 철근 점검 항목을 분석하고, 이들을 효과적으로 대응할 수 있는 AR 요소기술 4가지를 개발 및 탑재하였다. 실제 철도 교량 구조물을 대상으로 개발된 시스템을 검증하였으며, 그 결과 투영 안정성 저하 문제가 도출되었다. 이는 모델 경량화(simplification) 및 AR 기기 하드웨어 성능 향상을 통해 해결하였으며, 최종적으로 시스템이 정상적으로 구동되는 것을 확인하였다. 이후 현장 품질 전문가를 대상으로 개발된 철근 품질점검 시스템의 실무 적용성 평가를 실시하였으며, 현행 철근 점검 방식 대비 AR 시스템 활용 시 점검 효율성이 증가할 것으로 평가되었다.
항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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