• 환경생물
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• 제42권2호
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• pp.193-206
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• 2024

본 연구는 한반도 전체 산림면적과 탄소저장량의 변화를 추정하기 위해 수행되었다. 위성영상을 활용하여 2000~2019년 기간 산림면적의 변화를 연도별로 분석하였으며, 한국형 산림탄소모형을 기반으로 2000~2020년의 산림탄소 변화를 추정하였다. 모형의 검증을 위해 국가산림자원조사 자료와 임업통계연보, European Space Agency (ESA)에서 구축한 산림 바이오매스 지도를 활용하였다. Landsat 위성자료를 기반으로 한 한반도 산림손실 면적은 478,334 ha로 추정되었으며, 북한과 남한은 각각 48.6% (232,610 ha)와 51.3% (245,725 ha)의 총 손실 면적을 차지하여 지난 20년간 북한과 남한이 비슷한 면적의 산림이 손실된 것이 확인되었다. 모델 분석 결과 2000년의 우리나라와 북한 산림의 지상부 탄소저장량은 211.5, 277.1 Tg C으로 추정되었으며, 2020년에는 각각 357.9, 417.4 Tg C으로 증가할 것으로 나타났다. 같은 기간 우리 나라와 북한 산림의 단위면적당 평균 탄소저장량은 각각 34.8, 29.4 Mg C ha^-1에서 58.9, 44.2 Mg C ha^-1으로 증가할 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 우리나라 산림이 북한의 산림보다 전반적인 생산성과 탄소흡수량이 높다는 것을 의미한다. 또한, ESA의 분석 결과에서 우리나라의 산림 바이오매스가 다소 낮게 추정된 것이 확인되었으며, 따라서 앞으로 보다 활발한 연구와 정보공유 등을 통해 국제사회 및 학문의 영역에서 우리나라 산림의 평가가 제고될 필요성이 있다고 사료된다. 본 연구 결과는 한반도 전체 산림 탄소 및 자원의 추정에 행정구역 및 국가 단위의 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 향후 북한 산림환경복구 계획수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권5호
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• pp.949-961
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• 2024

The annual forage crop production system, enclosing silage corn (Zea mays L.) and following cool-season annual forage, can enhance forage production efficiency where available land is limited for pasture production. In this forage production system, successful silage corn cultivation has a significant value due to the great yield of highly digestible forage. However, some untimely planting or harvesting of corn due to changing weather often reduces biomass and feeding values. Therefore, a study was conducted to quantify the corn silage biomass reductions by the deviations from optimum planting soil temperature and optimum growing degree day (GDD). The approximations of maximum corn production were estimated based on field trial data conducted between 1978 and 2018 with early, medium, and late-maturity corn groups. Based on weather data, the recorded planting dates and harvest dates were converted into the corresponding trials' soil temperatures at planting (STP) and the GDD. The silage corn biomass data were regressed against STP and GDD using a quadratic function. The maximum biomass point was modeled in a convex upward quadratic yield curve and the optimum STP and GDD were defined as those values at the maximum biomass for each maturity group. Optimized STP was at 16.6℃, 16.2℃, and 15.6℃ for early, medium, and late maturity corn groups, respectively, while optimized GDD at harvest was at 1424, 1363, and 1542℃. The biomass reductions demonstrated quadratic functions by the departures of STP or GDD. The 5% reductions were anticipated when STP departed from the optimum temperature by 2.2℃, 2.4℃, and 1.4℃ for early, medium, and late maturity corns, respectively; the same degree of reductions were estimated when the GDD departed by 200, 180, and 130℃ in the same order of the maturity groups. This result indicates that biomass reductions of late-maturity corn were more sensitive to the departures of STP or GDD than the early-maturity corn. Therefore, early maturing cultivars are more stable in biomass production in a silage corn-winter annual forage crop production system to enhance forage-based livestock production efficiency.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.17-34
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• 2023

Camera trapping has been used as a non-invasive survey method that minimizes anthropogenic disturbance to ecosystems. Nevertheless, it is labor-intensive and time-consuming, requiring researchers to quantify species and populations. In this study, we aimed to improve the preprocessing of camera trapping data by utilizing an object detection algorithm. Wildlife monitoring using unmanned sensor cameras was conducted in a forested urban forest and a green space on a university campus in Cheonan City, Chungcheongnam-do, Korea. The collected camera trapping data were classified by a researcher to identify the occurrence of species. The data was then used to test the performance of the YOLO-X object detection algorithm for wildlife detection. The camera trapping resulted in 10,500 images of the urban forest and 51,974 images of green spaces on campus. Out of the total 62,474 images, 52,993 images (84.82%) were found to be false positives, while 9,481 images (15.18%) were found to contain wildlife. As a result of wildlife monitoring, 19 species of birds, 5 species of mammals, and 1 species of reptile were observed within the study area. In addition, there were statistically significant differences in the frequency of occurrence of the following species according to the type of urban greenery: Parus varius(t = -3.035, p < 0.01), Parus major(t = 2.112, p < 0.05), Passer montanus(t = 2.112, p < 0.05), Paradoxornis webbianus(t = 2.112, p < 0.05), Turdus hortulorum(t = -4.026, p < 0.001), and Sitta europaea(t = -2.189, p < 0.05). The detection performance of the YOLO-X model for wildlife occurrence was analyzed, and it successfully classified 94.2% of the camera trapping data. In particular, the number of true positive predictions was 7,809 images and the number of false negative predictions was 51,044 images. In this study, the object detection algorithm YOLO-X model was used to detect the presence of wildlife in the camera trapping data. In this study, the YOLO-X model was used with a filter activated to detect 10 specific animal taxa out of the 80 classes trained on the COCO dataset, without any additional training. In future studies, it is necessary to create and apply training data for key occurrence species to make the model suitable for wildlife monitoring.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제33권3호
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• pp.263-289
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• 2024

이 논문은 폐휴대전화의 인쇄회로기판(Printed Circuit Board, PCB) 재활용 공정에 대한 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)와 경제성 평가를 통해, 탄소의 사회적 편익 관점에서 재활용의 사회‧경제적 효과를 정량화한다. 특히, 폐휴대전화의 PCB 재활용을 통한 금속 회수 공정과 전통적인 금속 채굴 및 제련 공정을 비교하고, 2018년과 2030년의 두 가지 발전 믹스를 적용하여 온실가스 배출량 변화를 분석하였다. 분석 결과, 금과 구리의 경우 전통적 채굴 및 제련 과정보다 PCB 재활용 과정에서 각각 6.86배, 3.69배 더 많은 온실가스가 발생한 것으로 나타났다. 그러나 2030년 발전 믹스를 적용할 경우, 재활용 공정에서 발생하는 온실가스 배출량은 구리와 금 회수에서 각각 44.72%, 44.65% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 전기를 주 에너지원으로 사용하는 재활용 공정의 특성에 따른 결과이다. 이산화탄소의 사회적 비용을 고려한 비용편익분석 결과, B/C값이 1.95로 나타나 재활용의 경제적 타당성이 크다는 점이 확인되었다. 그러나 이 결과는 충분한 규모의 폐 PCB 확보 문제와 재활용 공정에서 배출되는 오염물질의 사회적 비용이 모두 고려되지 않았다는 한계가 있다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 앞으로 폐 PCB 재활용뿐만 아니라 최근 주목받고 있는 순환경제 및 재활용 공정에 대한 전과정평가를 통한 온실가스 배출량 분석과 탄소의 사회적 비용을 반영한 비용편익분석이 활발히 이어지기를 기대한다.

• 유기물자원화
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• 제32권3호
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• pp.19-29
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• 2024

총 유기 탄소 (total organic carbon, TOC)는 물에 포함된 유기 탄소의 총량을 나타내며 BOD, COD와 함께 수중의 유기물질량에 대한 정량적인 지표로 활용되는 대표적인 수질 항목이다. 본 연구에서는 대표적인 앙상블(ensemble) 머신러닝 알고리즘의 하나인 XGBoost (XGB)를 이용하여 TOC를 예측하는 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위한 독립변수로는 수온, pH, 전기전도도, 용존 산소 농도, 생물화학적 산소요구량, 화학적 산소요구량, 부유물질, 총질소, 총인 및 유량을 활용하였다. 또한 모형의 구축에 활용된 다양한 수질 항목의 영향에 대한 정량적인 분석을 위해 입력변수의 feature importance를 산정하였으며, 이를 기반으로 변수중요도에 따라 중요도가 낮은 항목을 순차적으로 제외하여 모형의 성능 변화를 분석하였다. 변수중요도가 낮은 항목을 순차적으로 제외하여 구축한 모형의 성능은 RSR (root mean squared error-observation standard deviation ratio) 0.53~0.55의 범위를 보였으며, 전체 입력변수를 적용한 모형의 RSR 값은 0.53로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 현장 적용성을 높이기 위해 현장 측정이 상대적으로 용이한 측정항목을 중심으로 모형을 구축하고 성능을 분석하였다. 분석결과 상대적으로 측정이 용이한 항목인 수온, pH, 전기전도도, 용존산소농도, 부유물질농도만으로 구축된 모형의 경우에도 RSR 값이 0.72로 분석되어 상대적으로 측정이 용이한 현장 수질측정항목만을 이용하는 경우에도 안정적인 성능의 확보가 가능할 수 있음을 확인하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권3호
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• pp.24-37
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• 2024

반도체 패키지의 초박형화로 인해 작은 열하중에서도 Warpage가 크게 발생하며, 이는 제품 신뢰성에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 특히 몰드 경화 공정에서의 Warpage 예측은 복합적인 열-화학-기계적 현상으로 인해 어려운 문제이다. 본 연구는 몰드 경화 공정에서 Warpage를 예측하기 위한 비용 절감형 머신러닝 모델 구축 방법을 분석하였다. 경화 공정에서 시간과 온도에 따른 경화도를 특성화하고, 이를 통해 재료의 기계적 특성을 수치화하였다. ABAQUS UMAT을 사용해 특성화된 재료 특성으로 FEM 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 패키지의 적층 구조에 따른 Local Warpage를 예측하는 Warpage formula를 제안하고 FEM 시뮬레이션 결과와 비교하여 검증하였다. 개발된 모델과 이론식을 통해 다양한 설계 인자를 고려한 몰드 경화 공정에서 Warpage를 저비용으로 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 머신러닝 입력 변수로 Warpage formula를 사용하고, 훈련 데이터 세트를 효율적으로 구축하여 Single IC 패키지 기준으로 98% 이상의 예측 정확도와 96.5%의 시뮬레이션 시간 절약을 가능하게 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권4호
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• pp.127-134
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• 2008

울진원전 3,4 호기의 가상적 중대사고로 인한 종합적인 경제적 리스크를 평가하였다. 이 연구의 목적을 위해 방사능 구름이 내륙을 향하는 것으로 가정하였다. 평가과정에서 불확실한 인자의 정량화에는 전문가 판단 및 의견도출에 유용한 것으로 알려진 델파이 기법을 이용하였다. 종합적인 경제적 리스크는 직접영향 비용과 간접영향 비용으로 구분되므로, 먼저 직접영향에 대한 비용을 평가하고, 예측된 가중치들 이용하여 직접영향 대비 간접영향 비용을 평가하였다. 행동학적 접근방법인 델파이 문제점을 보완하기 위해 수학적 접근방법인 베이지안 기법을 자료처리 과정으로 하는 모형을 적용하여 간접영향에 대한 경제적 충격량을 예측하였다. 1D 몬테칼로분석(MCA)으로 평가한 간접피해에 대한 가중치는 평균 2.59, 중앙값 2.08로 OECD/NEA에서 제시하는 가중치 1.25보다 높게 나타났다. 작은 국토나 방사선에 민감한 대중 성향과 같은 인지들이 패널의 판단에 영향을 미쳤을 수 있다. 직접피해 평가모델의 모수를 U형과 V형으로 구분하고 2D MCA를 사용한 종합적 경제적 리스크는 중앙값의 50%ile을 기준으로 2006년 국내총생산의 3.9%에 해당되었으며, 직접피해 영향이 가장 큰 자산 및 전력손실 비용을 제외하면 총 경제적 리스크는 국내총생산의 2.2% 수준이었다. 이 결과는 원전 비상계획과 대응태세 준비에 대한 투자 정당화에 참조 자료로 이용될 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제34권1호
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• pp.57-69
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• 2001

한반도 남해 내만역에서 계절별로 4회에 걸친 입자유기물질 농도분포를 조사한 결과 입자유기물질은 대체로 봄철과 여름철 농도가 가을과 겨울철에 비해 비교적 높다는 것을 나타내었다. 입자유기물질 농도가 높은 봄과 여름철 C : Chl a나 C . N비는 해양의 식물플랑크톤의 전형적인 비값들을 나타내고 Chl a농도 역시 이기간 중에 높게 나타나 이들 내만역에서 입자유기물질 계절 변동은 식물플랑크톤 생물량과 밀접한 상관을 갖는다는 것을 보였다. 조사 해역별 입자유기물질 성분의 농도 분포는 진해만에서 고성만과 강진만에 비해서 높은 농도를 나타내었는데, 다른 해역에 비해서 진해만에서 높은 Chl a: PPr-N비 값들은 진해만이 다른 내만역들 보다 더욱 부영양화 되었다는 것을 나타내어 부영양화 수준에 따른 식물플랑크톤 생산력이 각 내만역 사이 입자유기물질 농도의 공간적 차이를 결정하는 중요한 요인이라는 것을 시사했다. 각 내만역 내에서 입자유기물질 수평농도 분포는 소규모 내만역내에서도 공간적으로 큰 농도차를 보일 수 친다는 것을 나타내었는데, 대도시에 인접한 수역에서 높은 입자유기물질 농도와 높은 식물플랑크톤 기여는 이들 도시로부터 다량의 영양염 유입을 시사하였고, 양식장이 밀집한 수역에서 상대적으로 낮은 입자유기 물질 농도는 양식생물의 높은 섭이활동을 반영하는 것으로 고려되었다. 식물플랑크톤 성장 제한 영양염은 계절별로 각 내만역내에서 입자유기물질 C : N : P 원소 변동비로부터 평가되었는데, 진해만과 고성만에서 Redfield비와 일치하는 C : N 변동비 (6.6)는 이 해역의 입자유기물질이 식물플랑크톤에서 유래하고 있다는 것을 나타내었던 반면, 강진만에서는 5.0의 다소 낮은 C : N비를 보였다. 진해만과 고성만에서 여름철 18.2와 24.6의 높은 N : P 변동비는 인산염이 이 해역들의 식물플랑크톤 성장을 제한할 수 있는 것으로 나타나지만 봄철 10.8과 14.7의 낮은 비값은 오히려 질소계 영양염에 의한 제한을 시사한 반면, 강진만에서 N : P 변동비는 $6.3\~12.8$로 조사기간 모두 질소계 영양염이 제한 영양염으로 작용한다는 것을 시사하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권5호
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• pp.677-688
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• 2007

The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.