• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국잡초학회지
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• 제12권3호
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• pp.271-291
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• 1992

호남지방(湖南地方)에 있어서 직파재배(直播栽培)의 현황(現況)과 잡초방제(雜草防除)에 대한 문제점(問題點) 및 그 대책(對策)에 對(대)하여 조사연구(調査硏究)를 하였다. 호남지방(湖南地方)(전북(全北), 전남(全南), 충남(忠南) 및 광주시(光州市))에 있어서 92년(年) 현재(現在) 직파면적(直播面積)은 건답(乾畓)이 732.1ha 담수(湛水)가 918.7ha로 총(總)1,650ha 였다. 1. 건답직파(乾畓直播) 농가(農家)의 잡초방제(雜草防除) 현황(現況)을 보면 건답기간(乾畓期間)에는 파종(播種) 3-5일(日) 후(後)에 butachlor 유제(乳劑)나 입제(粒劑)를 처리(處理)하였으며 극(極)히 소수(少數)의 농가(農家)는 benthiocarb 나 chlornitrofen 유제(乳劑)도 사용(使用)하였다. 또 벼 발아전(發芽前) 10-14일(日) 후(後) butachlor에 praquat을 혼합(混合)(Tank Mixture) 하여 처리(處理)한 농가(農家)도 있었다. 그리고 이어서 파종(播種) 35~40 일(日) 사이 담수후(湛水後)에는 Sulfonyl-urea계(系) 합제(合劑)를 처리(處理)하는 체계처리(體系處理)를 택(擇)하고 있었고 상기(上記) 제초제(除草劑)를 처리(處理)하고도 방제(防除)되지 못한 잔초(殘草)는 Bentazon + quinclorac 수화제(水和劑)로 마무리 제초(除草)를 하고 있었다. 2. 대부분(大部分)의 농가(農家)는 담수직파(湛水直播)에 있어서 제초제처리(除草劑處理)를 할때는 각(各) 제초제(除草劑)에 대한 특성(特性)을 이해(理解)하지 못한 가운데 선택(選擇)을 했거나, 특히 제초제(除草劑)의 처리적기(處理適期)를 지나서 처리(處理)하여 실패(失敗)한 경우(境遇)가 많았다. 그 중(中) 제초제처리(除草劑處理)에 비교적(比較的) 성공(成功)한 농가(農家)의 사례(事例)는 다음 4종류(種類)로 요약(要約)된다. (1) 파종전(播種前) 처리(處理) : 파종(播種) 5-9 일(日) 前 써레질 직후(直後) oxadiazon, butachlor 또는 benthiocarb를 처리(處理)하고 이어서 파종(播種) 20일(日) 후(後)에 sulfonyl-urea계(系) 합제(合劑)를 처리(處理)한 체계처리(體系處理) (2) 써레질후(後) 10 일항(日項)에(피 2엽기(葉期) 이내(以內))에 bensulfuron-methyl + dimepiprate 또는 pyrazosulfuron-ethyl + Molinate, bensulfuron-methy1 + mefenacet + dymron 등을 처리(處理)한 체계(體系)(두 제초제(除草劑)는 초기(初期) 약간(若干)의 약해(藥害) - 그후(後) 회복(回復)) (3) 써레질 18-20 일(日) 후(後)(피 3.0 엽(葉))에 bensulfuron-methyl + quinclorac, Pyrazosulfuron-ethyl + quinclorac, bentazon + quinclorac 입제(粒劑) 등(等)의 처리(處理)는 약해(藥害)도 없고 제한효과(制限效果)도 우수(優秀)하여 성공적(成功的)이었다. 그러나 그외(外)의 sulfunyl-urea계(系) 합제중(合劑中) 중기처리(中期處理) 제초제(除草劑)는 피에 대한 방제효과防除效果)가 불완전(不完全)하여 바로 이어서 bentazon+quinclorac 수화제(水和劑)의 추가처리(追加處理)가 필수적(必須的)이었다. 3. 직파재배(直播栽培)에 있어서 엽기(葉期)가 진행(進行)된 피에 대하여 우수(優秀)한 살초효과(殺草效果)를 나타낸 quinclorac합제(合劑) 대신 대체(代替) 가능(可能)한 제초제(除草劑)를 찾고자 우리나라에 등록(登錄)된 41종(種)의 논 제초제(除草劑)를 화합물(化合物) 계통별(系統別)로 분류(分類)하고 각각(各各)의 특징(特徵)과 처리적기(處理適期)를 분석(分析)한 결과(結果) 초기처리(初期處理)가 약(約)70% 였으며 그 외(外)에는 중기(中期) 및 후기처리(後期處理) 제초제(除草劑)였다. 담수직파재배(湛水直播栽培)에서는 파종후( 播種後) 벼가 완전(完全)히 착근(着根)하고 뜬묘나 누은묘가 없는 시기(時期)에 제초제(除草劑)를 처리(處理)하는 것이 완전(完全)하다. 그런데 이때에는 피가 2.5- 3.0엽기(葉期) 이상(以上) 되므로 처리적기폭(處理適期幅)이 넓은 除草劑가 절실(切實)히 필요(必要)하다. 따라서 일년생(一年生) 및 다년생(多年生) 잡초(雜草)를 동시(同時)에 방제(防除)할 수 있는 sulfonyl-urea 계합제중(系合劑中) 중기처리제(中期處理劑) 6종(種)과 bentazon + quinclorac 합제(合劑) 2종(種)을 공시(供試)하여 피 3.0엽기(葉期) 이상(以上)에서 담수조건(湛水條件)에서는 토양처리(土壤處理) 그리고 건답조건(乾畓條件)에서는 경엽처리(莖葉處理)하여 피 엽기별(葉期別) 살초(殺草) 스펙트램을 검정(檢定) 실시(實施)하였다. 그 결과(結果)(Table 9, 10, 11) 살초폭(殺草幅)이 넓은 순위(順位)는 bentazon + quinclorac WP>bentazon+quinclorac G>Bensulfuron-methyl + quinclorac G>pyrazosulfuron-ethyl + quinclorac G>pyrazosulfuron-ethyl + Molinate>bensulfuron-methyl + mefenacet +dymron G>bensulfuron-methyl + mefenacet G>bensulfuron-methyl + benthiocarb G로 나타났으며 농가포장(農家圃場)에서 직면(直面)한 결과(結果)와도 부합(符合)된다. 결론적(結論的)으로 건답직파(乾畓直播) 담수직파(湛水直播)를 막론(莫論)하고 피 엽기(葉期)가 3.0엽기(葉期) 이상(以上)으로 진행(進行)된 상태(狀態)에서는 bentazon + quinclorac합제(合劑)를 대체(代替)할 제초제(除草劑)는 아직 없다. 따라서 직파재배(直播栽培) 정착(定着)을 위해서는 quinclorac합제(合劑)는 농가(農家) 공급(供給)이 지속(持續)되어져야 된다. 직파재배(直播栽培)의 조속(早速)한 정착(定着)을 위하여 다음 사항(事項)을 제안(提案)한다. 1. 관(官), 농민(農民), 연구지도기관(硏究指導機關)이 일절(一切)가 된 가칭(假稱) 직파재배시험(直播栽培試驗) 연구위원회(硏究委員會)를 지방별(地方別)로 조직운영(組織運營)할 것. 2. 정밀(精密)한 세조파기(細條播機) 및 직파전용(直播專用) 품종개발연구(品種開發硏究) 3. 새 피해(被害) 방지연구(防止硏究) 4. 잡초방제기술(雜草防除技術)의 체계확립(體系確立)에 대한 다면적연구(多面的硏究) 5. 토지기반조성(土地基盤組成) 확충(擴充)과 정밀(精密)한 정지작업(整地作業) 기술연구(技術硏究) 및 항공산파법(航空散播法) 연구(硏究).