본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
본 연구는 묵논습지의 보전 복원과 탄소축적 기능 증진을 위한 학술적 근거를 제공하기 위해 수행되었다. 묵논습지의 시간적 변화를 분석하고 탄소감축을 목표로 묵논습지 유형분류체계를 구축하고자 하였다. 묵논습지의 유형은 탄소축적 기능에 주목하여 수문학적 환경, 식생, 탄소축적 등 세 가지 변수를 기준으로 분류되었다. 묵논습지의 유형은 수리수문 변수를 기준으로 물유입 포텐셜 높음과 낮음, 식생 변수로는 수생식물 우점과 육상식물 우점, 탄소축적 변수로는 유기물 생산과 토양 유기탄소 집적, 분해 등을 종합해 12개 유형으로 분류했다. 국토지리정보원이 제공하는 항공사진으로 분석한 묵논의 발달 시기는 일반적으로 2010~2015년경에 발생하였으나, 대전1(DJMN01) 묵논습지의 경우 1990년경에 영농이 중단되어 2010년 이후 자연습지와 유사한 구조를 보였다. 대전1(DJMN01) 묵논습지의 최근 40년간 토지피복의 변화는 전체적으로는 산림과 농경지의 비율이 높게 나타나고 있으며, 시간의 흐름에 따라 산림과 농경지가 매우 빠른 속도로 감소하면서 인공초지, 다른 형태의 산림 등의 피복유형으로 변화하는 경향이 있었다.
이 연구는 영국, 스웨덴, 미국, 일본, 한국 5개국 대상의, 장기요양서비스 시장화가 서비스 질에 미치는 영향에 관한 경험적 연구 결과를 리뷰(review)한 문헌연구이다. 본 연구에서는 먼저 한국, 영국, 미국, 스웨덴, 일본의 시장화 및 서비스 질에 대한 규제체계에 대해 비교하였다. 다음으로 우리나라 장기요양보험제도가 도입된 2008년부터 2019년까지 국내에서 출판된 등재지 또는 등재후보지 논문과, PubMed, Web of Science에 등재된 국외 논문 중 시장화와 서비스 질의 관계를 경험적으로 검증한 논문을 선별하여 리뷰하였다. 국내 논문 7편과 국외 논문 13편(미국 7편, 영국 3편, 스웨덴 2편, 일본 1편)을 리뷰한 결과, 시장화가 서비스 질을 향상시켰다고 보기는 어려운 것으로 나타났다. 구체적으로 경쟁이 서비스 질을 향상시킨다는 결과는 미약하였으며, 영리시설의 서비스 질이 비영리시설보다 우수하다는 근거는 찾기 어려웠다. 영리시설 체인화는 서비스 질에 부정적인 영향을 미친다는 근거가 제시되었다. 국내외 연구 분석 결과는, 영리시설의 체인화 등을 통해 서비스 질 개선방안을 추진하는 전략은 재고해 볼 필요가 있으며, 국공립시설 및 비영리시설의 확대를 통한 공급주체 재편 필요성이 있음을 시사한다.
본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.
Purpose: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had major effects worldwide, including sudden and forceful setbacks to the healthcare system. The COVID-19 pandemic has also led to changes in the plastic and reconstructive management of emergency cases, including those due to road traffic accidents. This study analyzed changes in patterns of plastic surgery emergencies and modifications in consultation policies to minimize the exposure of healthcare workers. Methods: Data on plastic surgery emergency calls received from the trauma and emergency department were collected for a period of 2 months before and during lockdown. The data were then analyzed with respect to the cause, mechanism, and site of the injury, as well as other variables. Results: During lockdown, there was a 40.4% overall decrease in the plastic surgery emergency case volume (168 vs. 100). The average daily number of consultations before lockdown was 2.8 as compared to 1.6 during lockdown. Road traffic accidents remained the most common mechanism of injury in both groups (45.8% vs. 39.0%) but decreased in number during the lockdown (77 vs. 39). Household accidents, including burns, were the second most common cause of injury in both phases (7.7% vs. 20.0%), but their proportion increased significantly from 7.7.% to 20.0% in the lockdown phase (P=0.003). The percentage of minor procedures done in the emergency department increased from 53.5% to 72.0% during lockdown (P=0.002). Procedures in the operating room decreased by 73.1% during lockdown (67 vs. 18, P=0.001). Conclusions: The COVID-19 pandemic and lockdown orders in India greatly influenced trends in traumatic emergencies as observed by the plastic surgery team at our tertiary care center. Amidst all the chaos and limitations of the pandemic period, providing safe and prompt care to the patients presenting to the emergency room was our foremost priority.
오늘날 주거형태 중 공동주택이 차지하는 비중은 매우 높다. 본 연구는 장기수선충당금과 일반보수비를 사용한 입찰공사비의 차이와 이들 두 항목의 사용액에 영향을 미치는 요인들의 차이를 분석하였다. 이를 위해 공동주택관리정보시스템에서 2017년부터 2021년까지 부산시의 대표적인 7개 구에 소재하는 공동주택단지에 대한 관련 자료를 수집하여 분석하였다. 통계분석결과 입찰형태변수가 입찰공사비에 가장 큰 음(-)의 영향을 미쳤고, 그 다음으로 영향을 미치는 요인은 장기수선충당금 사용액과 일반보수비 사용액 간에 차이가 있었다. 또한 입찰공사건수에 대한 공사년도별 입찰형태도 장기수선충당금을 사용한 경우와 일반보수비를 사용한 경우 간에 통계적 유의성에 차이가 있었다. 본 분석결과는 입찰공사비의 절감방안을 모색하는데 도움이 될 것이다. 다만 기술능력 등 좀 더 세부적인 변수의 투입을 통해 추가적인 의미를 찾기를 기대한다.
Hsu, Hua;Tsai, Chii-Guary;Recinos-Diaz, Guillermo;Brown, John
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1263-1263
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2001
The amounts of organic matter present in soil and the rate of soil organic matter (SOM) turnover are influenced by agricultural management practice, such as rotation, tillage, forage plow down direct seeding and manure application. The amount of nutrients released from SOM is highly dependent upon the state of the organic matter. If it contains a large proportion of light fractions (low-density) more nutrients will be available to the glowing crops. However, if it contains mostly heavy fractions (high-density) that are difficult to breakdown, then lesser amounts of nutrients will be available. The state of the SOM and subsequent release of nutrients into the soil can be predicted by NIRS as long as a robust regression equation is developed. The NIRS method is known for its rapidity, convenience, simplicity, accuracy and ability to analyze many constituents at the same time. Our hypothesis is that the NIRS technique allows researchers to investigate fully and in more detail each field for the status of SOM, available moisture and other soil properties in Alberta soils for precision farming in the near future. One hundred thirty one (131) Alberta soils with various levels (low 2-6%, medium 6-10%, and high >10%) of organic matter content and most of dry land soils, including some irrigated soils from Southern Alberta, under various management practices were collected throughout Northern, Central and Southern Alberta. Two depths (0- 15 cm and 15-30 cm) of soils from Northern Alberta were also collected. These air-dried soil samples were ground through 2 mm sieve and scanned using Foss NIR System 6500 with transport module and natural product cell. With particle size above 150 microns only, the “Ludox” method (Meijboom, Hassink and van Noorwijk, Soil Biol. Biochem.27: 1109-1111, 1995) which uses stable silica, was used to fractionate SOM into light, medium and heavy fractions with densities of <1.13, 1.13-1.37 and >1.37 respectively, The SOM fraction with the particle size below 150 microns was discarded because practically, this fraction with very fine particles can't be further separated by wet sieving based on density. Total organic matter content, mechanical texture, ash after 375$^{\circ}C$, and dry matter (DM) were also determined by “standard” soil analysis methods. The NIRS regression equations were developed using Infra-Soft-International (ISI) software, version 3.11.
2019년 말 기준 전국의 총 인구는 51,849,861명 이며, 최근 5년간 세대 당 인구는 2015년 2.45명/세대에서 2019년 2.31명/세대로 연평균 1.52%의 감소를 보이고 있다. 여기서 연령대별 인구분포 현황을 살펴보면 65세 이상의 고령자 비율이 부산광역시가 18.2%로 가장 높았으며, 세종특별자치시가 9.4%로 가장 적은 것으로 나타났다. 특히 2019년 기준 교통약자에 대한 인구는 전국 15,219천 명으로 전국 인구대비 약 29.4%의 비율을 보이고 있다. 따라서 교통약자가 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 이동편의시설에 따른 이동권 확보가 중요하다. 이와 같은 배경 하에 본 연구는 안전하고 편리한 이동을 위한 교통약자중심의 교통복지시설에 가치를 두고, 특히 고령화 사회의 진입과 교통약자의 지속적인 증가에 대응하기 위한 방안을 제시함에 있어 대중교통시설인 교통복지시설이 교통약자에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 시사점을 제시하는 데 연구의 목적이 있다. 연구 방법은 주요선행연구와 전문가 설문조사를 통해 통계적 분석방법 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 토심 대신 유효토심을 사용함에 따라 발생하는 강우-유출 해석과정의 문제를 VIC(Variable Infiltration Capacity) 모형을 가지고 살펴보았다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 모형의 매개변수를 다음과 같이 결정하였다. 먼저, 가용한 수치 정보를 이용하여 결정할 수 있는 매개변수는 고정하였다. 직접유출 및 기저유출 등에 관여하는 매개변수는 VIC 모형의 추천값을 적용하였다. 토심의 경우 (1) 유효토심을 적용하는 경우, (2) 토양층 연직 구조 특성을 반영하여 유효토심의 1.5배를 적용하는 경우 및 (3) 유효토심의 1.25배를 가정한 토심을 적용하는 경우, (4) 유효토심의 2.0배를 가정한 토심을 적용하는 경우 총 4가지를 고려하였다. 본 연구는 한강 유역의 충주댐 유역 및 소양강댐 유역을 대상으로 1983년에서 2020년까지의 기간에 대해 모의를 수행하였다. 연구 결과, 토심 대신 유효 토심을 적용하는 경우 직접유출과 기저유출에는 정반대의 영향을 미치며, 직접유출에는 3% 이상의 증가, 기저유출에는 동일 규모의 감소가 발생하는 것을 확인하였다. 추가로 충주댐과 소양강댐 유역의 유효토심 추정에 있어 가장 큰 영향을 미치는 것은 암석노출지의 비중으로 나타났으며, 그 영향으로 두 유역의 직접유출률과 기저유출률의 차이가 크게 다른 것으로 확인할 수 있었다.
산성광산배수 처리방법은 적극적 처리방식과 소극적 처리방식이 일반적으로 사용되고 있으며, 이때 발생되는 부산물인 슬러지는 국내에서 약 5천 톤/년으로 발생하고 있다. 본 연구는 적극적 처리방식 중 물리·화학적 처리방식으로 정화 후 발생되는 슬러지의 특성을 조사하여 재활용 가능여부를 검토하기 위함이다. 5개소(D, H, S, T, Y) 수질정화시설의 슬러지의 특성을 물리·화학적 분석을 통해 검토하였다. 그 결과 pH는 pH 5.86 ~ pH 7.89로 측정되었고, 수분함량은 51 % ~ 82 %로 분석되었으며, 입자크기는 대부분 25 ㎛보다 작은 미립자로 구성되었음을 확인할 수 있었다. ICP-OES를 이용한 슬러지 내 무기물질 분석결과, Al, Fe, Mn의 농도범위는 각각 1,189 mg/kg ~ 129,344 mg/kg, 106,132 mg/kg ~ 338,011 mg/kg, 3,472 mg/kg ~ 11,743 mg/kg로 조사되어 고농도로 존재함을 확인 할 수 있었다. 그 외 무기물질 중 중금속류에 대해서는 T-슬러지는 As와 Zn, D-슬러지는 Cd, H-슬러지는 Ni, S-슬러지는 Zn, Y-슬러지는 Cd의 농도가 토양오염우려기준을 초과하였다. 또한 슬러지의 용출 특성을 알기위해 폐기물 용출시험(KSLT) 및 TCLP 시험을 진행하였다. 슬러지 재활용시 용출되어 지하수에 미치는 영향 확인을 위해 지하수 수질기준(생활용수) 20개 항목에 대하여 수행하였다. 용출시험결과 특정유해물질 16개 항목에서 모두 불검출로 확인되었으며, 일반항목 4개 항목에 대해서는 모두 생활용수 기준치 이내로 만족하였다. XRD, SEM-EDS의 분석결과, 슬러지는 주로 방해석, 석영의 패턴을 보였으며, 높은 Fe, O의구성비율로철수산화물이높은비중을차지하는것으로보였다. 이를 통해서 비매체접촉형 방식의 재활용의 가능성이 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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