• Animal Bioscience
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• 제34권9호
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• pp.1466-1478
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• 2021

Objective: Ruminants are completely dependent on their microbiota for rumen fermentation, feed digestion, and consequently, their metabolism for productivity. This study aimed to evaluate the rumen bacteria of lactating yaks with different milk protein yields, using high-throughput sequencing technology, in order to understand the influence of these bacteria on milk production. Methods: Yaks with similar high milk protein yield (high milk yield and high milk protein content, HH; n = 12) and low milk protein yield (low milk yield and low milk protein content, LL; n = 12) were randomly selected from 57 mid-lactation yaks. Ruminal contents were collected using an oral stomach tube from the 24 yaks selected. High-throughput sequencing of bacterial 16S rRNA gene was used. Results: Ruminal ammonia N, total volatile fatty acids, acetate, propionate, and isobutyrate concentrations were found to be higher in HH than LL yaks. Community richness (Chao 1 index) and diversity indices (Shannon index) of rumen microbiota were higher in LL than HH yaks. Relative abundances of the Bacteroidetes and Tenericutes phyla in the rumen fluid were significantly increased in HH than LL yaks, but significantly decreased for Firmicutes. Relative abundances of the Succiniclasticum, Butyrivibrio 2, Prevotella 1, and Prevotellaceae UCG-001 genera in the rumen fluid of HH yaks was significantly increased, but significantly decreased for Christensenellaceae R-7 group and Coprococcus 1. Principal coordinates analysis on unweighted UniFrac distances revealed that the bacterial community structure of rumen differed between yaks with high and low milk protein yields. Furthermore, rumen microbiota were functionally enriched in relation to transporters, ABC transporters, ribosome, and urine metabolism, and also significantly altered in HH and LL yaks. Conclusion: We observed significant differences in the composition, diversity, fermentation product concentrations, and function of ruminal microorganisms between yaks with high and low milk protein yields, suggesting the potential influence of rumen microbiota on milk protein yield in yaks. A deeper understanding of this process may allow future modulation of the rumen microbiome for improved agricultural yield through bacterial community design.

• 가족자원경영과 정책
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• 제26권2호
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• pp.37-51
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• 2022

본 연구에서는 한국노동패널 23차 부가조사 자료를 이용하여 유연근무제와 근로자의 일·생활균형의 관계에 대해 코로나 19 이후 재택근로 확산의 영향을 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 재택근무제는 근로자의 행복도 및 가족관계 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 여성의 경우 직무만족도와 조직몰입도, 일자리 안정성과 관련한 직무 만족도에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 재택근무자와 비재택근무자의 코로나19를 전후로 한 시간활용 변화를 수면시간, 자기계발시간, 자녀돌봄, 가사노동, 운동, 친교모임 등 다양한 측면에서 살펴보았는데, 가장 큰 특징은 재택근무자가 비재택근무자에 비해 코로나19 이후 가사노동 시간과 자녀돌봄 시간이 더욱 크게 증가하였다는 점이며 이러한 경향은 여성에게서 더욱 크게 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 재택근무제의 효과가 자녀돌봄과 일을 병행해야 하는 근로자들에게는 그 효과가 반감될 수 있으며, 그 영향은 여성에게 더 클 수 있음을 시사한다. 따라서 자녀돌봄 등으로 인해 일·생활갈등 상황에 놓인 재택근로자들이 업무생산성을 유지하고 일·생활균형을 실현할 수 있도록 사회적 지원을 강화할 필요가 있으며, 유연근무제도가 전통적 성역할을 강화하는 매개체가 되지 않도록 적극적인 정책적 노력이 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.47-63
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• 2023

Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R² =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권6호
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• pp.87-99
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• 2022

The meat consumption per person has continuously increased in recent years. However, the labor force in the domestic livestock industry has decreased due to the declining and ageing population. In order to increase productivity, the government have developed and distributed design standard of livestock houses. Presently, report showed that the adaptation rate of the developed livestock house design standard on the real farm was still low. Thus, this paper aimed to find ways to improve the utilization of the design standard through surveys. The survey was conducted on 650 farms across the country. Analysis of the result showed that in the poultry house, the unawareness of farmers to the design standard was found to be the biggest reason for not using the design standards. On the other hand, in the swine house, the previously built swine houses do not fit with the design standard. From these result, the following recommendations were suggested: 1) promotion and education are needed to enhance usage of design standard; 2) since it is impossible to make a design standard considering all the farm sites, it is important to consider the conditions of various farm site prior to enhancement of the design standard; 3) improvement factors such as reinforcing the ventilation design, reflecting animal welfare, preventing livestock diseases, and enhancing ICT devices can also be promoted.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.647-664
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.391-396
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• 2021

본 연구에서는 주요 산림 선진국인 오스트리아, 일본, 뉴질랜드, 인도네시아의 산림 정책 및 레이저 스캐닝 기술을 활용한 산림자원조사 사례를 조사하고, 레이저 스캐닝을 통해 취득되는 포인트클라우드 데이터의 산림자원조사 적용 가능성을 파악하였다. 연구를 통해 선진국의 산림정책은 지속 가능한 산림의 보전 및 관리와 일자리 창출, 목재 생산성 향상을 목적으로 추진되고 있으며, 새로운 기술 연구 및 실제 사업에서의 적용이 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 우리나라는 주요 산림 선진국과 비교했을 때 국토면적에 비해 높은 산림 비율을 가지고 있지만 임목축적은 상대적으로 낮게 나타나 임목축적의 향상을 위한 과학적인 산림관리가 필요한 시점이라 할 수 있다. 레이저 스캐닝 기술의 적용 가능성 파악을 위해 포인트클라우드 데이터를 이용한 산림자원조사 실험을 수행하였으며, 흉고직경, 수고, 단위면적당 본수를 산출하고, 수관의 형태를 파악하였다. 향후 다양한 레이저 스캐닝 기술을 적용한 현장 실험과 정확도 평가가 이루어진다면 포일트클라우드를 이용한 산림자원조사의 정량적인 업무 개선정도를 제시할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2023

본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2023

최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제10권4호
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• pp.57-70
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• 2020

전 세계적으로 클라우드 서비스는 다양한 산업과의 융합을 통하여 산업의 생산성을 향상시키고 혁신을 가속화하는 핵심 인프라로써 지속적인 시장규모의 확대와 전 산업으로의 확산이 전망되고 있다. 특히 COVID-19로 인한 글로벌 팬데믹 현상으로 인해 클라우드 서비스는 언택트 시대를 대응하기 위한 핵심 인프라로 인식하는 계기가 되었다. 그러나 아직 국내에서는 시장 확대를 위한 전 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 본 논문은 확장된 TAM을 통하여 각 산업별로 클라우드 서비스가 어떠한 경로로 사용자에게 수용될 수 있으며 어떠한 요인들이 클라우드 서비스를 사용자에게 수용과 회피의 영향을 미치는지를 실증 분석하고자 한다. 이를 위하여 클라우드 서비스 이용의도를 분석하기 위한 산업분야를 선정하고, 제안한 확장된 기술수용모델을 통하여 가설검정을 통해 각 산업별 클라우드 서비스 수용의도에 미치는 영향과 요인을 분석하였다. 산업분야는 교육, 금융, 제조, 의료의 4개의 산업분야를 선정하였고 TAM의 매개변수와 클라우드의 핵심특징과 기타 요인을 종합적으로 검토하여 요인을 도출하였다. 실증 분석을 수행한 결과 4개 산업분야별로 클라우드 서비스 수용의도에 영향을 미치는 요인들에 차이점이 나타났는데, 이는 산업별로 클라우드 서비스의 도입이나 이용에 대한 인식의 차이가 있음을 의미한다. 궁극적으로 본 연구를 통하여 산업별로 클라우드 서비스 이용의도를 파악하는데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 클라우드 서비스 제공자들이 각 산업에 클라우드 서비스를 확대하여 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-196
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• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.