This study was carried out to find out major factors to mitigate carbon emission using Life Cycle Assessment (LCA). System boundary of LCA was confined from sowing to packaging during vegetable production. Input amount of agri-materials was calculated on 2007 Income reference of white radish, chinese cabbage and chive produced at open field and film house published by Rural Development Administration. Domestic data and Ecoinvent data were used for emission factors of each agri-material based on the 1996 IPCC guideline. Carbon footprint of white radish was 0.19 kg $CO_2kg^{-1}$ at open fields, 0.133 kg $CO_2kg^{-1}$ at film house, that of chinese cabbage was 0.22 kg $CO_2kg^{-1}$ at open fields, 0.19 kg $CO_2kg^{-1}$ at film house, and that of chive was 0.66 kg $CO_2kg^{-1}$ at open fields and 1.04 kg $CO_2kg^{-1}$ at film house. The high carbon footprint of chive was related to lower vegetable production and higher fuel usage as compared to white radish and Chinese cabbage. The mean proportion of carbon emission was 35.7% during the manufacturing byproduct fertilizer; white radish at open fields was 50.6%, white radish at film house 13.1%, Chinese cabbage at outdoor 38.4%, Chinese cabbage at film house 34.0%, chive at outdoor 50.6%, and chive at film house 36.0%. Carbon emission, on average, for the step of manufacturing and combustion accounted for 16.1% of the total emission; white radish at open fields was 4.3%, white radish at film house 15.6%, Chinese cabbage at open fields 6.9%, Chinese cabbage at film house 19.0%, chive at open fields 12.5%, and chive at film house 29.1%. On the while, mean proportion of carbon footprint for the step of $N_2O$ emission was 29.2%; white radish at open fields was 39.2%, white radish at film house 41.9%, Chinese cabbage at open fields 34.4%, Chinese cabbage at film house 23.1%, chive at open fields 28.8%, and chive at film house 17.1%. Fertilizer was the primary factor and fuel was the secondary factor for carbon emission among the vegetables of this study. It was suggested to use Heug-To-Ram web-service system, http://soil.rda.go.kr, for the scientific fertilization based on soil testing, and for increase of energy efficiency to produce low carbon vegetable.
본 연구에서는 다양한 Open API를 이용한 매쉬업 검색서비스를 통해 한의 분야의 약재 정보를 검색하는 약재 검색 매쉬업 시스템을 구축하였다. 특히 본 논문에서는 일반적인 Open API외에도 현재 서비스되고 있는 한의 분야의 논문과 연구개발과제 서비스에 대한 2개의 Open API를 개발하고 공개하여 전문적인 지식을 쉽게 공유하고 검색할 수 있도록 하였다. 한의 분야의 약재 정보는 다른 분야와는 다르게 정보의 출전이 어디냐에 따라 다양한 이름과 설명들을 가지기 때문에 일반적인 검색 방법과 같이 한 두 개의 검색어를 이용해서는 원하는 검색 결과를 얻기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존에 한의 약재 100건의 정보를 온톨로지로 구축한 약재 온톨로지를 이용해서 검색어를 확장하고 이를 여러 Open API를 통해 검색하는 시스템을 구축함으로써 정확하고 포괄적인 검색이 이루어질 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 시설 및 노지 재배한 오디의 총균수, pH, 총산도, 당도, 유리당, 총 폴리페놀 및 안토시아닌 함량을 비교 분석하였다. 총균수는 시설 재배한 오디가 노지 재배한 오디에 비해 유의적으로(P<0.05) 적게 검출되었다. 시설 재배한 오디의 평균 pH 및 총산도는 각각 4.44 및 0.50%였고, 노지 재배 시 각각 5.13 및 0.30%로 시설 재배한 오디가 pH는 유의적으로(P<0.001) 낮고 총산도는 높은 것으로 나타났다. 당도의 경우 노지 재배 시 시설 재배에 비해 다소 높은 경향을 보였지만 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났다. 오디의 주요 유리당으로는 fructose와 glucose가 검출되었고, 시설 재배한 오디의 평균 fructose 및 glucose 함량은 각각 5.38 및 5.12%였고, 노지 재배 시 각각 5.42 및 5.09%로 재배방법에 따른 유의적인 차이는 없었다. 시설과 노지 재배한 오디의 평균 총 폴리페놀 함량은 각각 393.36 및 514.47 mg%, 안토시아닌 함량은 각각 205.00 및 265.56 mg%로 노지 재배 시 시설 재배에 비해 유의적으로(P<0.001) 높았다.
As a Biodiversity Management Plan in S. Korea, barley fields are being prepared for the wintering migratory birds. However, the effectiveness of barley fields as a feeding habitat has not been evaluated. In 2003/04 wintering period, we installed exclosures in the barley fields to evaluate the waterfowl grazing effectiveness. Approximately 8,000 waterfowls used the Dongup Reservoir System and utilized the barley fields during the daytime. The white-fronted goose Anser albifrons occupied more than 90% of the all barley-feeding waterfowls. Waterfowls significantly impacted to the shoot density and biomass of barley. In the closed plot, barley shoot density gradually increased to $267{\pm}27/m^2$ in January, 2004. Shoot density in open plots (site 1) declined sharply from.15 December ($189{\pm}18/m^2$) to 5 January 2004 ($25{\pm}11/m^2$). However, barley shoot density in open plots (site 2) was stable in January 2004 because of human disturbances. The changes in barley biomass and shoot density showed similar trend in both open and closed plot. From the exclosure experiment, it was clear that barley fields were important feeding habitat for wintering waterfowls in this area. Further, human disturbances such as noise from traffic and other human activities (farming and hiking) had significant impact on waterfowls' grazing activity. Collectively, winter barley fields were effective for waterfowl feeding, but the location of barley fields should be carefully selected for the maximum utilization of the barley feeding.
Tatcher식에 의하여 조직최대선량비와 깊이선량을 6MV X-선의 중심축상에서 측정하였다. 쐐기형 조사야에 있어서 깊이, 조사야 및 쐐기의 두께 등이 증가할수록 깊이선량은 개방 조사야에 비하여 크기가 증가하였다. 그러나 쐐기형 조사야에 있어서 조직산란보정 계수는 개방 조사야에 비하여 그 차이가 $1\%$ 미만이었다. 두 조사야에 있어서 중심축상의 깊이선량백분률의 차이가 발생하는 것은 쐐기에 의해서 X-선이 강화됨을 의미한다. 같은 각도의 쇄기에서 깊이선량백분률과 산란보정계수의 명목쐐기형 조사야와 유효쐐기형 조사야사이의 차이는 없었다. 개방조사야에서 조사야 $6cm{\times}6cm$, 깊이 7cm의 깊이선량백분률은 명목 또는 유효쐐기형 조사야 보다 $3.26\%$가 더 컸다. 그러나 조사야 $(10cm{\times}10cm)$가 커질수록 깊이선량백분률의 차이는 명목 또는 유효쐐기형 조사야보다 더 증가하였다-선량계측차이는 깊이 7cm에서 $3.56\%$, 12cm에서는 $5.30\%$였다 그러므로 심부종양치료시 선량의 계산이나 모니터세팅은 각 쐐기의 깊이 백분선량률과 투과율을 사용하여야 오차를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
Direct numerical simulations of a spatially developing turbulent boundary layer on a flat plate have been performed to verify the applicability of OpenFOAM and adapted mesh with prism layers to turbulent numerical simulation with high fidelity as well as provide a guideline on numerical schemes and parameters of OpenFOAM. Reynolds number based on a momentum thickness at inlet and a free-stream velocity was Reθ=300. Time dependent inflow fields with near-wall turbulent structures were generated by a method of Lund et al. (1998), which was to extract instantaneous velocity fields from an auxiliary simulation with rescaled and recycled velocities at inlet. To ascertain the statistical characteristics of turbulent boundary layer, the mean profiles of streamwise velocity and turbulent intensities obtained from structured and adapted meshes were compared with the previous data.
In recent days, although many kinds of beam modifiers are developing and using for clinical purposes in accordance with progressing medical engineering, physical wedges are preferred to use as a beam modifier by a lot of institutions until now because of cost, complexities of dosimetry and mechanical uncertainties. According to progressing technology, available field size of wedge is more enlarger than that of old model LINAC. Because field size dependence of wedged fields increases in new model LINAC, we was trying to know that how much different PSFs are in enlarged wedged fields compared with open fields. In small or middle size of fields($4{\times}4{\sim}15{\times}15cm$), there are only a few percents of PSF variation between open and wedged fields. But there are $2{\sim}8\%\;variations\;in\;relatively\;large\;fields(20{\times}20{\sim}30{\times}40cm)$.
벼재배 논에서 온실가스 측정을 위해 사용되는 closed 챔버법은 시 공간적으로 변동 폭이 큰 메탄 플럭스를 측정하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 메탄플럭스 측정에 있어 에디공분산을 기반으로 하는 open-path 방법과 closed 챔버법을 비교분석하였다. 벼 재배 기간 중 메탄 플럭스 변동은 두 방법 모두 비슷한 경향을 보였고 closed 챔버를 이용한 메탄 측정 시간대의 값은 open-path 측정에 의한 값과 고도로 유의한 상관을 보였다. 다만 총배출량에 있어서 두 측정 방법 간에 나타난 약 31%의 차이가 발생했는데 이는 closed 챔버법에 따른 과다 측정과 open-path에 의한 과소측정으로 생각해 볼 수 있다. 정확한 원인 분석을 위해서 향후에도 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 OECD 회원국들을 비롯한 선진국들은 국가과학기술 혁신역량 강화 및 성과 제고를 위한 개방형 기술혁신(Open Innovation)전략 추진에 주목하고 있으며 이와 관련한 연구활동도 활발하게 진행 되고있다. 그러나, 국방과학기술혁신 분야에서는 아직까지 이에 대한 연구가 미미한 실정이다. 따라서, 본 논문에서 우리나라 국방과학기술의 환경변화 및 문제점들을 분석해 보고 개방형 기술혁신 개념의 국방분야 적용방안을 모색해 보았다. 이를 위해 국가경제에 기여하는 국방과학기술혁신역량 강화 및 성과제고를 위한 개방형 국방기술혁신의 이론적 틀(framework)과 향후 추진방향을 제시하였다.
최근 인간의 자세와 행동을 추적하는 행동 분석 연구가 활발해지고 있다. 특히 2017년 CMU에서 개발한 오픈소스인 오픈포즈(OpenPose)는 사람의 외모와 행동을 추정하는 대표적인 방법이다. 오픈포즈는 사람의 키, 얼굴, 손 등의 신체부위를 실시간으로 감지하고 추정할 수 있어 스마트 헬스케어, 운 동 트레이닝, 보안시스템, 의료 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 헬스장에서 사용자들이 가장 많이 운동하는 Squat, Walk, Wave, Fall-down 4개 동작을 오픈포즈기반 딥러닝인 DNN과 CNN을 이용하여 운동 동작 분류 방법을 제안한다. 학습데이터는 녹화영상 및 실시간으로 카메라를 통해 사용자의 동작을 캡처해서 데이터 셋을 수집한다. 수집된 데이터 셋은 OpenPose을 이용하여 전처리과정을 진행하고, 전처리과정이 완료된 데이터 셋은 본 논문에서 제안한 DNN 및 CNN 모델 이용하여 운동 동작 분류를 학습한다. 제안한 모델에 대한 성능 오차는 MSE, RMSE, MAE를 사용한다. 성능 평가 결과, 제안한 DNN 모델 성능이 제안한 CNN 모델보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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