해충방제를 위하여 천적을 사용하는 친환경농가에서 발생하는 해충을 친환경적인 종합적방제방법을 수행하기 위한 로드맵을 작성하였다. 먼저 친환경적인 방법으로 딸기를 생산하는 농가에 딸기 어린묘를 공급하는 육모장에서 발생하는 주요 해충으로는 점박이응애(Tetranychus urticae)와 목화진딧물(Aphis gossypii)이였다. 딸기를 생산하는 본 포장에서 발생하는 주요 해충들 역시 점박이응애와 목화진딧물이 가장 많이 발생하였다. 점박이응애의 생물적방제를 위하여 칠레이리응애(Phytoseiulus persimilis)를 방사하였고, 목화진딧물의 방제를 위하여는 콜레마니진디벌(Aphidius colemani)을 방사하였다. 그러나 천적의 방사로 점박이응애와 목화진딧물의 개체군을 억제할 수 없어, 살충제를 살포하여 해충 개체군 밀도를 낮춘 다음에 천적들을 다시 방사하는 전략을 구사하였다. 수확기인 동절기에 천적만을 가지고 해충을 방제하지 못하는 이유로는 밤낮의 일교차가 심하여 해충과 천적의 활동에 많은 영향을 주고 있기 때문이며, 이러한 환경은 해충보다는 천적에 더 많이 영향을 주는 것으로 보인다. 따라서 효율적인 친환경 종합방제로는 육묘장에서 해충의 유입을 차단하고, 본포에 정식 후에는 천적을 방사하여 해충 발생 초기부터 해충을 제어해야 되며, 천적의 활동이 둔해지는 혹한기에는 천적에 독성이 적은 선택성 살비제와 살충제 등을 사용하여 해충 개체군을 억제할 필요가 있다. 그 후에는 다시 천적을 방사하여 해충 개체군을 조절하는 방법을 택하여야 한다.
일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{\circ}C$, 겨울 $7.1^{\circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.
지하수자원의 변동성 및 취약성 평가를 위한 지하수위의 정량적 예측은 매우 중요하다. 이를 위해 다양한 시계열 분석 기법과 머신러닝 기법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 제주도 한경면 지역에 설치된 11개 지하수위 관측정의 일 수위자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘의 하나인 Long short term memory (LSTM)에 기반한 예측 모델을 개발하였다. 제주도의 지하수위는 일반적으로 조석에 의한 자기상관성이 높고 강수에 의한 영향이 잘 반영되는 것으로 알려져 있다. 이러한 자료 특성을 고려한 입출력 텐서를 구성하기 위해 각 지하수 관측정의 수위변동 관측 자료와 같은 기간의 강수량 자료를 추가 입력자료로 선택하였다. 4계절을 나타내는 초기 365일 자료를 이용하여 LSTM 모델을 학습시켰으며 나머지 자료를 검증에 활용하여 예측 모델의 적합도를 평가하였다. 모델의 개발은 Python기반 딥러닝 프레임워크인 Keras를 이용하였고, 학습속도를 향상시키고자 NVIDIA CUDA 아키텍처를 도입하였다. LSTM 모델을 이용하여 지하수위 변화를 학습시키고 검증한 결과 결정계수가 평균 0.98로 나타나 개발된 예측모델의 적합성이 매우 높은 것으로 확인되었다.
간접형 CsI flat-panel detector (FPD)의 해상특성(modulation transfer function, MTF), 잡음특성(Wiener spectrum or noise power spectrum, NPS), 양자검출효율(detective quantum efficiency, DQE)을 측정하고 평가하기 위하여 본 실험을 실시하였다. IEC에서 권고한 실험방법을 따라 RQA3, RQA5, RQA7, RQA9의 방사선 선질을 사용하였다. MTF는 egde법을 사용하였다. Wiener spectrum은 조사 영역내에서 획득한 영상의 푸리에 변화를 통하여 구하였다. DQE는 MTF, WS(NPS), X선 입력 및 입력 광자량을 사용하여 평가하였다. 특성곡선은 RQA3와 RQA5, RQA7, RQA9과는 차이가 발생하였다. MTF는 X선 선질과는 상관없이 일정하였다. WS(NPS)은 X선 양이 증가 할수록 감소하였으며, RQA3, RQA5, RQA7, RQA9순으로 감소하였다. DQE는 1mR에서 가장 우수했으며, RQA3, RQA5, RQA7, RQA9순으로 감소하였다. FPD의 물리적 영상 특성을 입력 선질에 따라 다를 수 있다. 본 연구를 통하여 디지털 방사선 시스템의 바르게 사용하려면 FPD의 물리적 영상 특성을 아는 것이 중요함을 인식하게 되었다.
이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.
인체 통신이란 사람의 몸통이나 피부를 전송 매질로 하여 데이터를 송수신하는 통신 방식을 의미한다. 본 논문에서는 인체 피부 표면에 닿아 있는 자유 공간을 전송 매체로 하여 데이터를 전달하는 전송 방식에 대하여, 10~30 MHz 주파수 범위에서 5 MHz 간격으로 5개의 주파수에 대하여 송수신부 사이의 전기장 분포에 대하여 수치 해석하였다. 채널 손실 계산은 총 29종의 조직으로 구성되어 있는 한국형 남성 표준 인체 모델에 상용의 툴을 사용하여 실행하였다. 계산 주파수에 따른 인체 조직의 도전율과 비유전율을 해석 파라미터로 입력하여 송수신부로 간주되는 손등 위에서 전기장 분포를 계산하였다. 손등에 부착된 송신기에 의한 전자파비(比)흡수율(SAR: Specific Absorbtion Rate) 값을 계산한 후, 국제비전리복사방호위원회(ICNIRP: International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection) 인체 보호 기준과 비교하였다. 또한, 수치 해석으로 구한 전기장을 선(線)적분하여 인접한 극판들 사이의 전압들을 계산하였고, 송신부와 수신부의 전압의 비(比)를 채널 손실로 정의하였다. 수치 해석 결과, 10~30 MHz 주파수 대역에서 채널 손실의 범위는 약 ($75{\pm}1$) dB로 주파수에 따른 채널 손실의 변화가 크지 않았다.
본 논문은 유승민(劉承旻) 이인찬(李仁燦)(1990)이 추정한 우리나라 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)을 토대로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업적(産業的) 격차(隔差)를 설명하는 경험적 증거를 구하고 효율성 추정치의 동태적(動態的) 안정성(安定性)을 분석하였다. 분석결과 산업(産業)의 생산규모(生産規模)가 클수록, 생산특화도(生産特化度)가 높을수록, 자본(資本)-노동비율(勞動比率)의 이질성(異質性)이 낮을수록 높은 기술적(技術的) 효율성(效率性)을 나타내었다. 이러한 결과는 미국(美國) 일본(日本)의 경우에 대한 연구결과와 공통되는 것으로서 기술적(技術的) 효율성(效率性)과 산업조직특성간(産業組織特性間)의 관계가 경제규모나 발전단계의 차이에도 불구하고 가설(假說)의 일반성(一般性)을 지지한다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 기업집중률(企業集中率) 또한 기술적 효율성에 대하여 선형(線型)보다는 이차형(二次型)의 관계를 가지고 있으나 우리나라의 경우 기술적 효율성이 극대화되는 집중률(集中率)은 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 본 논문은 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 선택문제에 대한 경험적 기준을 제시하였는데 부가가치액기준(附加價値額基準)보다는 생산액기준(生産額基準)으로 추정된 기술적(技術的) 효율성(效率性)이 제가설(諸假說)들과 잘 부합되는 결과를 나타내었다. 효율성의 동태적(動態的) 안정성(安定性)에 관한 시론적(試論的) 분석(分析)에 의하면 시간변화에 따른 효율성 추청치의 안정성은 효율성 척도간에 다소의 차이는 있으나 기대한 만큼 높지 않았다. 따라서 기술적 효율성의 동태적(動態的) 불안전요인(不安全要因)에 관한 설명은 연구과제로 남는다.
지질자원 연구개발 분야에서 상시가동 물성측정실험실의 구축은 관련 장비의 집중화로 인한 비용절감, 연구지원 및 전문인력 양성, 연구활동 강화, 산업지원효과를 기대할 수 있다. 본 연구는 상시가동 물성측정실험실 구축의 비용절감효과, 논문/특허 및 산업에 미치는 영향을 계량화하였다. 분석결과, 국내 수요를 모두 대체할 경우 현재 기준으로 연간 10억 95백만원,향후 연간 14억 4천만원의 실험비용절약효과를 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 국내 시설장비 구축비용을 모두 대체하는 경우 현재 연간 11억 1천만원, 향후 연간 15억 27백만원의 기회비용 효과를 기대 할 수 있다. 비용접근법과 기여도분석을 통해, 상시가동 물성실험실 구축/운영으로 인해 논문 발생 증가의 기여가치는 연간 75억 24백만원으로 산정된다. 물성측정 서비스의 가치는 산업의 기여도 분석으로 토목건설업에서 연간 8조 1백억원, 광업에서 연간 2천6백억원으로 총 연간 8조 27백억원의 산업 기여효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 유역의 효율적인 물관리를 위해 이수적인 측면에서 입력되는 농업용수를 수요측면에서 산정된 계획량에서 실 이용량에 근사하게 보정하는 방법을 제시하고 장기유출모형을 활용하여 실용성이 높은 결과를 도출하고자 하였다. 본 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다. 1) 농업용 수리시설물들이 하천유량에 끼치는 영향을 분석하여 농업용수 이용량을 고려한 장기유출을 모의하였다. 그 결과 하천수 의존도가 낮은 지점에서 관측값과 차이가 큰 불량한 모의가 주로 발생하였다. 2) 연강우량과 유출오차와의 상관관계를 분석한 결과 2001년이나 2008년과 같은 가뭄년에 실제 용수이용을 충족시키지 못하여 유출모의시 오차가 커짐을 확인하였다. 3) 장기유출량 모의분석을 통해 논농사가 본격적으로 시작되는 5월부터 유출량이 음의 값으로 모의되고 있음을 확인하였다. 소규모 수리시설물을 고려하여 보정한 용수량을 이용한 결과 상관계수가 보정전 0.580에서 보정후 0.788로 보정전 모의보다 관측값과 상관성이 높아짐을 정량적으로 확인하였다. 4) 주요지점의 불일치율($R_D$) 분석결과 전반적으로 보정을 통한 모의가 적은 불일치 범위에 다수 포함됨을 정량적으로 확인하였다. 특히 대청지점의 불일치율 분석결과 -2에서 -2.5사이의 저유량 오차구간에 전체오차의 3% 차지하는 75개의 불일치율 나타났다. 이는 소규모수리시설물을 고려하지 못하고 용수량이 과다 산정되어 나타나는 오차로 본 연구에서 제시한 방법을 통해 모두 개선되었다. 5) 잔차분석을 통해 대청지점의 보정 전/후로 모의타당성 검정을 실시하였다. 잔차의 정규성 및 독립성을 분석한 결과 보정을 통해 모의의 타당성이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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