• 한국토양비료학회지
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• 제46권1호
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• pp.23-31
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• 2013

L, C, X-밴드 마이크로파 산란계 자동측정시스템을 이용하여 밀 생육시기에 따른 밴드 및 편파별 후방산란계수와 생육인자 변화를 측정하였다. 모든 안테나 밴드에서 밀 생육 초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 3월 28일 (DOY 88), C, X-밴드는 4월 2일 (DOY 93)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나에서 편파별 후방산란계수가 5월 16일 (DOY 137)에 최대값을 보였고 그 이후 수확기 (DOY 174, 6월 22일)까지 감소하였는데 초장, 생체중, 건물중, 엽면적지수 등 밀 생육인자들에서도 동일한 경향이 나타났다. 밴드별 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 상관관계를 분석한 결과 L-밴드 HH-편파에서 생체중 (r=0.98), 건물중 (r=0.96), 식생 수분함량 (r=0.98) 초장 (r=0.96) 등 모든 밀 생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하여 밀 생육인자를 추정한 결과 생체중 ($R^2$=0.98), 건물중 ($R^2$=0.95), 식생 수분함량($R^2$=0.98) 초장 ($R^2$=0.95)의 결정계수가 각각 높게 나타났다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수를 이용하는 것이 밀 생육을 가장 높게 예측할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제37권2호
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• pp.279-286
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• 2005

즉석식품의 하나인 김밥의 미생물학적 안전성, 보존성 및 위생성 향상을 위한 연구의 일환으로 수산식품(맛살, 어묵 및 김), 축산식품(볶은 쇠고기, 달걀지단 및 햄) 및 농산식품(무친우엉, 무친시금치 및 오이)군에 따른 김밥재료 및 김밥의 미생물 변화를 통하여 김밥의 미생물 오염원을 예측하였으며, 감마선 조사를 통해 김밥재료 및 김밥의 미생물 안전성을 조사하였다. 총 9종류의 김밥재료 중 햄, 볶은 쇠고기 및 무친 우엉에서 세균은 검출되지 않았다. 맛살 및 계란지단에서 미생물은 검출되지 않았으나 20 및 $30^{\circ}C$에서 24시간 저장할 경우 4-5 log CFU/g의 세균이 증식하였으며 1-2kGy 선량으로 조사했을 경우 세균은 검출되지 알았다. 어묵, 무친 시금치 및 오이에서 각각 3.50 5.41 및 5.07 log CFU/g의 세균이 검출되었다. 그러나 김에서는 8.83 log OCFU/g의 세균이 검출되어 9 종의 김밥재료 중 미생물 오염도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 김밥재료 중 곰팡이는 무친 시금치, 오이 및 김에서만 검출되었다. 김밥의 총균수 및 곰팡이수는 각각 8.73 및 5.08 log CFU/g이 검출되었으며, $30^{\circ}C$에서 24시간 저장했을 경우 총균수 및 곰팡이수가 급격히 증가하였으나 $10^{\circ}C$로 저장했을 경우 미생물수는 변화를 나타내지 않았다. 또한, 9종의 김밥재료에 대한 비조사구와 조사구(10kGy)로 나누어 유전독성학적 안전성을 평가한 결과 추출물의 농도에 따른 복귀돌연변이 집락수의 증가는 확인되지 않았다. 이와 같이 김밥재료 및 김밥의 미생물 변화를 관찰한 결과 김밥의 미생물 오염은 대부분이 오염된 주요 김밥재료에서 기인된 것으로 사료되어 김밥재료에 대한 위생관리가 철저히 요구되며, 10kGy로 감마선 조사된 김밥재료는 유전독성학적으로 안전한 것으로 나타났다. 그러므로 감마선 조사 및 저온저장($10^{\circ}C$)은 김밥재료 뿐만 아니라 김밥의 미생물 제어에 효과적인 것으로 확인되었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제32권3호
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• pp.301-308
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• 2012

본 연구는 근적외선분광법의 현장 이용성 및 이탈리안 라이그라스 원물 사일리지의 신속한 품질평가를 위한 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 약 450여 점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값 간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 원물 사일리지의 수분 함량에 대한 검량식 개발 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)가 0.94% ($R^2$=0.99)로 매우 우수한 정확성을 보였으며 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 1.27% ($R^2$=0.98)로 나타났다. ADF, NDF 및 조단백질 함량 평가를 위해 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 각각 1.26% ($R^2$=0.88), 2.0% ($R^2$=0.84) 및 0.96% ($R^2$=0.93)으로 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식 개발 결과는 다소 낮은 정확성(SECV 0.72%, $R^2$=0.62)을 나타내었다. 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량 평가에 대한 검량식 개발결과(SEC)는 각각 0.41 ($R^2$=0.85), 0.18% ($R^2$=0.92)로 나타났으며 개발된 검량식의 상호검증 결과(SECV)는 각각 0.56 ($R^2$=0.78), 0.31%(0.81)로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권10호
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• pp.47-66
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• 2019

본 연구에서는 사질토층을 지나 풍화암에 4D 소켓된 매입 PHC말뚝에 대하여 PHC말뚝 직경과 길이 및 사질토 지반의 N값에 따른 매개변수 수치해석을 실시하였다. PHC말뚝과 지반은 Mohr-Coulomb의 탄 소성모델을 적용하였으며, 말뚝 주변 경계면은 가상두께의 인터페이스를 설정하였다. 10종류 직경의 PHC말뚝에 대한 수치해석 결과를 분석하여 사질토의 N값에 따른 말뚝머리 하중-침하 곡선과 말뚝의 근입길이에 따른 축하중 분포도 곡선을 구하였다. 또한 이들 결과로부터 각 하중 성분과 침하 사이의 관계 곡선을 구하였으며, 하중 성분은 전체 하중, 전체 주면마찰하중, 사질토의 주면마찰하중, 풍화암의 주면마찰하중 및 풍화암의 선단하중으로 구분하였다. 수치해석으로부터 구한 하중-침하 곡선에서 변곡상태가 나타나는 하중을 분석한 결과, 대체로 변곡상태를 나타내는 하중 단계는 말뚝 직경의 약 5~7% 수준의 침하량으로 나타났으며, 안전측으로 말뚝직경의 5% 침하량에 해당하는 하중으로 평가하였다. 이 하중 단계를 동원지지력($Q_m$)으로 정의하였으며, 본 연구의 지지력 분석에 사용하였다. 매개변수 수치해석 결과, PHC 말뚝 직경, 상대근입길이 및 사질토의 N값에 관계없이 SRF는 평균적으로 70% 이상으로 나타났다. 또한 전체마찰지지력에서 사질토의 주면마찰지지력이 평균 80% 이상으로 나타났다. 이러한 결과는 매입 PHC말뚝의 지지력 산정에 이용할 수 있으며, 또한 새로운 지지력 산정방법 제안을 위한 연구에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.496-503
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• 2021

한반도 남해안 지역의 여름철 대기 안정도 특성을 분석함으로써, 한반도 특성에 맞는 강수 예측을 위한 대기 안정도 지수의 정량적인 임계값을 도출하고자 하였다. 보성 표준기상관측소에서 관측한 2019년도 여름철 라디오존데 집중관측자료를 분석에 사용하였으며, 총 관측자료는 243개 이다. 강수 유무 및 중규모 대기 현상에 대한 대기 안정도를 분석하기 위해서, 대류가용잠재에너지(Convective Available Potential Energy, CAPE)와 폭풍지수(Storm Relative Helicity, SRH)를 비교하였으며 특히 SRH 분석은 고도 별로 총 4개의 층으로(0-1, 0-3, 0-6, 0-10 km) 세분화하였다. 강수 유무에 따른 분석은 강수가 없는 경우, 강수발생 전 12시간, 강수 발생 시로 구분하여 수행하였다. 그 결과, 2019년도 보성에서 발생한 여름철 강수 예측에는 CAPE 보다 SRH가 더 적합하며 0-6 km SRH가 약한 토네이도가 발생가능한 기준과 같은 150 m² s^-2 이상일 경우 강수가 발생한 것으로 분석 된다. 또한, 장마와 태풍 기간의 대기 안정도를 분석한 결과를 보면, 일반적으로 SRH는 대기 깊이가 두꺼워 질수록 값이 커지는 데 반해서 0-10 km SRH 평균값 보다 0-6 km 의 SRH 값이 더 크게 나타났다. 따라서, 2019년도 보성에서 발생한 태풍에 의한 강수를 판별하는 데는 0-6 km 의 SRH 값이 더 효과적이라고 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1165-1178
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• 2018

남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권3호
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• pp.227-239
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• 2019

강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불어오므로 이로 인해 지상기온이 $0^{\circ}C$ 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.55-64
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• 2019

기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.