• 농업생명과학연구
• /
• 제50권1호
• /
• pp.167-178
• /
• 2016

본 연구는 국내 Holstein 젖소의 유생산 및 선형심사 형질의 유전적 특성을 파악하기 위해 실시하였다. 자료는 2009년 1월부터 2013년 4월까지 분만한 1산차인 Holstein 젖소 10,218두의 능력검정 자료와 유방 및 지제의 선형심사 자료를 이용하였고, 능력검정 자료 및 선형심사 자료는 각각 농협중앙회 젖소개량사업소 및 사)한국종축개량협회에서 수집한 자료이며, 사)한국종축개량협회의 33,436두에 대한 혈통정보를 분석에 활용하였다. 각 형질의 유전모수 추정은 Animal Model에 근거하여 개발 된 WOMBAT package를 이용하였으며, 추정된 유전분산 및 잔차분산을 이용하여 유전력을 계산하였다. 유량(MY), 유지방량(FY), 유단백량(PY), 유지방율(FP), 유단백율(PP) 및 체세포지수(SCS)의 유전력은 각각 0.128, 0.144, 0.100, 0.273, 0.333 및 0.090이었으며, 유방깊이(UD), 유방질(UT), 정중제인대(MS), 앞유방 붙음성(FUA), 앞유두 위치(FTP), 뒷유방 높이(RAH), 뒷유방 너비(RAW), 뒷유두 위치(RTP), 유두길이(FTL), 발굽기울기(FA), 뒤꿈치 깊이(HD), 뼈질(BQ), 옆에서 본 뒷다리(RLSV), 뒤에서 본 뒷다리(RLRV) 및 보행성(LC)에 대해 각각 0.179, 0.066, 0.104, 0.109, 0.127, 0.099, 0.059, 0.069, 0.154, 0.014, 0.010, 0.052, 0.065, 0.175 및 0.031로 추정되었다. MY와 UD, UT, FTP, RAW, FTL, FA 및 RLSV의 유전상관은 각각 0.334, 0.271, 0.445, 0.544, 0.076, -0.281 및 -0.228 이었고, PP와 MS, FTP, RTP, FTL, FA, BQ, RLSV, RLRV 및 LC의 유전상관은 각각 -0.147, -0.182, -0.262, -0.136, 0.355, 0.311, 0.135, 0.233 및 0.143으로 나타났다. 특히, MY는 RAW와 가장 높은 정의상관(0.544)을 나타낸 반면, SCS는 LC와 가장 높은 부의상관(-0.603)을 나타냈다. FP는 대부분의 유방 선형심사형질과 부의상관 관계를 나타낸 반면, FP는 지제 선형심사형질과 정의상관(0.056~0.355) 관계를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.933-948
• /
• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 한국조경학회지
• /
• 제52권2호
• /
• pp.51-63
• /
• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.439-446
• /
• 2009

벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 지역별 논의 질소수지를 평가하였다. 질소의 유입량은 비료 시용량, 강우 및 관개에 의한 수계공급량, 토양질소의 무기화량 및 질소 고정량 등을 합하여 추정하였고, 질소의 유출량은 배출수나 지하침투수를 통한 수계유출량, 암모니아 휘산과 탈질에 의한 대기 중으로의 손실량, 무기질소의 유기화 및 작물에 의한 흡수량을 합하여 평가하였다. 지역별 환경 특성은 토양 중 유기물함량, 쌀 수확량, 관개수 중의 질소함량, 토양통 분포면적에 의한 토양침투속도 등을 이용하여 추정하였다. 지역별로 환경특성을 고려하여 벼농사가 수질에 미치는 영향을 평가한 결과 경기도와 충청남도의 질소 수지가 각각 -5.4와 $-8.3kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$으로 이 지역에서의 벼농사는 주변 수계로부터 질소를 흡수하여 농업에 활용하는 수질정화의 기능이 다른 지역에 비해 상대적으로 큰 것으로 평가되었다. 반면 강원도와 경상남도는 각각 4.9와 $14.0kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ 으로 유입량보다 유출량이 오히려 많아 질소를 배출하는 것으로 평가되었다. 시비량이 $110kg\;ha^{-1}$로 동일하다는 조건하에 우리나라 관개수 중의 질소함량이 평균 $1mg\;L^{-1}$ 증가할 경우 벼농사는 $-2.9kg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$의 수질 개선효과가 있으며, 전국적으로는 벼논의 질소 흡수량이 연간 2,616 Mg이나 증가하는 것으로 추정되었으며, 농업용수의 오염도가 상대적으로 높은 도시인근 지역이 관개수가 깨끗한 지역보다 벼농사에 의한 수질정화 효과가 크다는 것을 알 수 있었다. 동일한 수확량 조건에서 시비량을 $110kg\;ha^{-1}$에서 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄일 경우 질소정화 기능은 전국적으로 10,600 Mg이 증가하고 수질정화 기능을 수행하는 면적도 확대됨을 알 수 있었다. 또한, 쌀 수확량 $5,000kg\;ha^{-1}$을 100%로 가정할 경우 질소 시비량은 $110kg\;ha^{-1}$, 수확량이 100%인 경우 질소수지는 $-0.3kg\;ha^{-1}$이었지만 시비량을 $90kg\;ha^{-1}$으로 줄이고 수확량도 100%에서 90%와 85%로 줄이면 질소수지는 각각 -11.7, -2.3 및 $2.4kg \;ha^{-1}$으로 시비량을 줄여도 수확량을 동시에 줄이면 질수수지의 개선효과가 떨어지며, 수량을 85%로 줄이면 수질에 미치는 영향을 나타내는 질소수지는 $110kg\;ha^{-1}$을 시비할 때보다 오히려 더 나빠지는 것으로 평가되었다. 이상의 결과들로 볼 때 벼농사가 수질환경에 미치는 영향은 관개수 수질, 토양물리 및 화학성 등의 자연환경에 따라 달라지므로 지역의 자연환경 특성을 최대로 활용하여, 벼 재배에 의한 수질정화기능을 최대로 활용하는 영농기술도입이 필요한 것으로 판단된다. 또한 현재 시비량을 줄이고 이에 따라 수확량도 줄어들 것이라는 전제의 영농방법으로서는 벼농사에 의한 수질오염 방지를 효과적으로 달성할 수 없으며, 시비량은 줄이되 토양과 관개수 중의 영양물질을 최대한으로 활용하여 최고의 수확량을 유지하는 것이 벼농사의 주변 수계에 대한 오염물질 발생을 줄이고 수질정화 기능을 증대시키는 가장 좋은 친환경농업라고 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제24권1호
• /
• pp.235-257
• /
• 2010

21세기는 새로운 지식을 창조할 수 있는 창의적인 인재가 국가발전을 이끈다는 시대적 관심에 따라 세계 여러 나라가 영재교육에 관심을 쏟고 있다. 우리가 잘 알고 있는 미국, 영국, 러시아, 독일, 호주, 이스라엘, 싱가포르 등 영재교육에 관한 관련법을 제정하여 영재교육을 실시하고 있으며 우리나라도 2000년 1월 영재교육진흥법이 공포되고 2002년 4월 영재교육진흥법시행령이 공포 시행됨으로써 영재교육의 활성화의 계기를 마련하게 되었다. 그리고 2008년 10월 영재교육진홍법의 시행령을 개정하였는데 그 주요 취지는 영재교육을 특수교육대상자와 소외계층까지 영재교육의 기회를 확대하는 방안의 마련이다. 이러한 방안의 하나로 각급 학교에 영재학급의 설치를 확대하여 영재교육의 기회를 많은 학생들에게 제공할 수 있도록 하고 있다. 하지만 영재교육의 기회의 확대와 함께 영재교육의 질에 관하여 생각을 해봐야 할 것이다. 무분별한 기회의 확대라는 사회적 견해에 대해 영재학급에서 진행하고 있는 교수-학습 프로그램의 질적인 부분에 대한 평가의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 영재학급을 운영하고 있는 3학교의 중학교 1학년 수학-교수 학습 프로그램을 정규교육과정과 영재교육과정의 비교표를 통해 각각의 해당영역을 살펴보고 영재교육과정 중 어느 영역의 내용을 다루는지 살펴보고 수학-교수 학습 프로그램을 기존에 개발된 평가 틀을 수정 보완한 프로그램 평가기준에 맞추어서 프로그램을 평가해보았다. 따라서 본 연구에서는 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 내용영역의 구성과 프로그램의 적절성을 평가하기 위해 다음과 같은 연구문제를 선정하였다. 가. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용영역의 구성은 7차 교육과정에 따른 것인가? 1. 정규 교육과정의 어떤 내용 영역에 해당하는 프로그램인가? 2. 영재교육과정 중에서 심화와 선택 중 어느 영역에 해당하는 프로그램인가? 3. 내용 영역이 적절하게 편성되어 운영되고 있는가? 나. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램은 적절한가? 1. 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재교육의 교육목표에 일치하는가? 2. 프로그램의 내용은 수학영재교육의 특성을 반영하고 학생들의 영재성을 발현시키는가? 3. 교수-학습 모형과 방법은 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있도록 다양한가? 4. 프로그램의 평가는 학습목표와 내용, 사고력의 향상정도를 반영하는가? 이러한 연구문제를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용은 정규 교육과정의 수와 연산과 도형, 측정, 확률과 통계, 문자와 식의 영역에 해당하는 프로그램이었으며 함수영역에 관한 내용을 직접적으로 다루지는 않았고 주로 수와 연산과 도형 영역에 관한 내용이 프로그램의 주를 이루고 있었다. 또 영재교육과정 중에서는 심화 영역과 선택 영역의 내용을 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태로 적절히 제시하고 있었다. 둘째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재의 방향과 철학에 일치하며 영재의 특성을 반영하여 일반 학생들에게 제시되는 학습목표와는 달리 학생들의 창의성인 문제해결력을 함양하고 주변 사물에 대해 호기심을 가지고 끊임없이 탐구하는 태도와 해당 교과 영역에서 요구되는 사고능력과 탐구능력, 연구 조사기술을 함양하는 등의 학습목표를 제시하고 있다. 또한 사고전략에 있어서는 시각화, 기호화, 단계화, 탐구 전략을 사용하였으며 교수-학습 모형으로 강의식, 협동학습, 발견학습, 문제해결기반학습을 적용하였으며 교수-학습 활동으로 실험, 탐구, 적용, 예상과 추측, 토론(추측과 반박), 적용, 반성의 활동을 통해 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태의 교수-학습 전략 및 모형을 활용하였으며 교수-학습 프로그램에서 사전 평가에 대한 언급을 하지는 않았지만 프로그램 활동을 진행하는 과정에서 학습목표를 반영하였으며 학생들의 사고력을 향상시킬 수 있도록 여러 가지 활동을 통하여 원하는 평가를 지필평가의 형태보다는 산출물과 수행평가 그리고 포트폴리오를 가지고 평가하는 방법을 주로 사용하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.329-339
• /
• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.