한국목록규칙의 개정과정에서 세미나 및 공청회를 통해 초안의 수정이나 문제점을 파악했던 기존 방식에서 벗어나 개정될 목록규칙의 문제점을 올바르게 파악하고, 도서관에서 새로운 목록규칙을 올바르게 적용할 수 있도록 한국목록규칙의 테스트 방안을 제안하였다. 연구방법으로는 문헌연구 및 사례조사를 바탕으로 하였으며, 사례조사는 RDA 테스트 조정위원회가 실시한 RDA 테스트를 바탕으로 분석하였다. 테스트의 평가항목으로 목록규칙 자체, 새로운 목록규칙을 적용한 레코드 생성 및 시스템 개발 측면, 이용자 측면, 비용 측면이었다. 개정될 한국목록규칙에 따라 서지 및 전거레코드를 생성하고, 설문조사를 실시하여 데이터를 수집할 것을 제안하였다. 설문조사는 기관용, 레코드를 생성한 사서용, 레코드를 사용하는 이용자용으로 구성되었다. 생성된 서지레코드의 목록규칙 적용 오류 및 서지레코드 구축시 규칙 적용의 문제점을 분석하여 앞으로 개정될 한국목록규칙 개정에 도움이 될 것이며, 신규 목록규칙의 서지레코드 입력시간 및 학습커브 등의 분석은 도서관이 새로운 목록규칙의 반영 여부를 결정하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 RDA 및 ISBD 자원유형 기술방안을 비교하여 KCR4 자원유형 기술을 위한 방안을 마련하고자 하였다. RDA 혹은 ISBD 규칙의 내용유형(내용형식), 매체유형을 비교하기 위해 테스트 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 ISBD에 비해 RDA가 내용유형 기술에서 일관성과 정확성이 높았다. 특히, RDA 내용유형 리스트는 상세한 용어로 구성되어 있어 자원의 내용을 풍부하게 표현할 수 있었지만, ISBD는 내용한정어를 결합하여 기술해야 하기 때문에 오류가 많았다. 결과적으로 RDA 및 ISBD로 내용유형 기술시 고려할 사항은 다음과 같았다. 첫째, RDA의 내용유형 용어 리스트가 보다 구체화되어야 한다. 둘째, ISBD 내용한정어 기술에 관한 명확한 세부 규정이 마련되어야 한다. 셋째, RDA와 ISBD 매핑표에서 ISBD의 내용형식에 내용한정어가 기술되어 있지만 정확한 매핑을 위해서는 일부 수정이 필요하다. 넷째, 국내 자원유형 기술방식에서 RDA와 같이 일관성과 정확성이 높은 용어리스트를 사용할 필요가 있다. 본 연구는 KCR4 내용유형 및 매체유형 기술방식으로 적합한 용어리스트를 모색하기 위해 2개 규칙의 자원유형 기술방법을 비교분석하고 고려사항을 제안하였다는데 그 의의가 있겠다.
본 연구는 RDA 자원유형을 KCR4에 적용하기 위한 방안을 모색하기 위한 것이다. KCR4의 GMD는 내용과 용기의 용어가 혼합되어 적합한 용어를 선정하기 어렵고, FRBR 개념모형 구현도 용이하지 않다. SMD도 이용자의 요구에 맞는 최신의 용어가 포함되지 않아 변경이 필요한 실정이다. 기 개발된 RDA 자원유형은 AACR2 GMD의 한계를 극복하기 위해 다양한 용어의 측면을 고려하였고, 앞으로 목록분야에 많은 영향을 줄 수 있다. 따라서 국내 목록환경에 RDA 자원유형의 적용가능성이 모색되어야 할 것이다. 이를 위해 사례조사, 설문조사를 실시하였으며, 사례조사는 국내 대학도서관 한 개 기관을 대상으로 GMD 기술의 전수조사를 실시하여 용어의 변경 및 사서 및 이용자가 원하는 용어의 방향을 파악하였다. 설문조사에서는 국내 대학도서관 사서를 대상으로 자원유형 기술의 현황과 문제점 및 RDA 자원유형 이해정도를 파악하였다. 조사결과 자원유형 용어는 검색과 기술을 위해 구체적이고 이용자가 이해하기 쉬운 용어로 변경이 필요하였다. RDA 적용 테스트에서는 자원유형에 따라 정답률에 차이가 있었다. 조사를 바탕으로 RDA 내용유형에 컴퓨터게임을, 용기유형에 DVD, CD-ROM, Blu-Ray, 컴퓨터파일을 추가하여 KCR4의 자원유형을 제안하였다. 기술방식과 화면출력에서도 RDA의 방식을 제안하였다. 본 연구는 RDA 자원유형의 국내 적용가능성을 모색하여, KCR4 자원유형 개정의 기반을 마련하였다.
본 연구는 온라인목록에서 효율적으로 RDA 자원유형 디스플레이 방안을 마련하기 위한 것이다. 연구방법으로는 문헌조사 및 RDA 자원유형 테스트 및 선호도 설문조사를 실시하였다. RDA 자원유형 디스플레이를 위한 방안으로 첫째, 기존 자원유형에서 RDA 자원유형으로 데이터 변환이 필요하며, 이를 위해 GMD 및 자체 자원유형코드를 사용하여 변환하되, 리더/06, 007, 008 태그의 정보를 사용하여 변환하는 방안을 제안하였다. 둘째, 한국의 목록규칙 환경에 맞게 RDA 자원유형 용어의 변경과 이를 33X 서브필드 ${\blacktriangledown}9$에 기술하고, 구체적인 자원유형을 표현하기 위해 34X 태그를 디스플레이하는 것을 제안하였다. 셋째, 내용유형, 수록매체유형을 각각 개별적으로 표현하는 방법과 통합하여 디스플레이하는 방식을 제시하였다. 넷째, 이용자 측면에서 자원유형 아이콘 개발을 위해 336, 338 태그의 정보를 바탕으로 리더/07 서지수준의 정보, 008/30-31 녹음자료의 내용, 34X의 정보를 활용할 것을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 RDA 자원유형의 디스플레이 방안은 온라인목록에서 RDA 자원유형의 활용가능성을 증대시키고, 이용자에게 자원유형의 이해를 증대시킬 것이다.
농업에 있어 해충 방제는 중요한 일이다. 특히, 볼록총채벌레는 최근 감귤원 해충 피해의 주요 해충으로 인식되어 주기적인 예찰이 이루어지고 있으나 성충의 크기가 0.8mm 정도로 작아 육안 식별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 예찰 트랩에 포집된 볼록총채벌레를 자동으로 판별하기 위한 전처리 알고리즘을 제안하였다. 광학 현미경의 배율을 30, 40, 50배로 조정하여 영상을 획득하였고, 제안한 알고리즘을 적용하여 판별 성능을 측정한 결과, 50배율에서 가장 높은 판별율을 보였으나 더 많은 볼록총채벌레 영상을 대상으로 알고리즘을 테스트하고 개선할 필요가 있다.
증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.
작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.
본 연구는 동서양을 잇는 유라시아 지역에 위치한 중앙아시아 3개국의 농업현황과 농업기술협력 현황, SWOT 분석을 통해 농업분야 진출 방안 등에 대한 논하고자 하며, 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 우즈베키스탄, 카자흐스탄, 키르기즈스탄은 농촌인구 비중이 상당히 높고 농업에 종사하는 인구도 많은 국가들로써, 천연자원이 풍부하고 경제성장율이 높아 앞으로 발전 가능성이 상당히 높고 고려인이 많이 거주하고 우리나라고 진출하는데 용이한 국가들 중 하나이다. 2. 또한, 이들 국가들은 농업발전을 위해 정책자금, 연구단지 조성, 외국인 투자 등 강력한 정책 추진으로 농업을 통한 경제발전을 이루고자 한다. 3. 우리나라는 이들 3개국과 1972년부터 농업기술 훈련을 통해 총 107명을 훈련하였으며, 우즈베키스탄 KOPIA 센터를 통해 농업생산성 향상에 대한 공동연구를 수행하고 있고 농산업 진출을 위해 카자흐스탄, 키르기즈스탄에 국내 농기자재 해외테스트 시험 및 실증으로 우리 기업의 진출 가능성에 대한 연구를 수행하고 있다. 4. 온도 편차가 심한 기후적 특성으로 과채류 및 하우스시설에 대한 수요가 증가되고 있으며 자국내 농업생산물의 자급율을 높이기 위해 외국인 투자 유치를 통한 생산성 향상에 힘 쓰고 있는 것과 더불어 농업기계화를 통한 시설 현대화에도 많은 노력을 기울이고 있다. 지리적으로 가까운 중국은 일대 일로 정책과 함께 상대적으로 높은 가격경쟁력을 바탕으로 중앙아시아 시장을 선점해 나가고 있는 상황이다. 5. 국내 농산물과 농기자재산업이 포화상태로 새로운 수출시장이 절실히 필요한 상황으로 높은 경제 성장률 및 인구증가율을 바탕으로 성장하는 중앙아시아 시장에 대해 사전에 시장을 분석함으로써 진출의 위험을 최소화하는 것이 필요하다. SWOT 분석을 통해 이들 국가의 내외부 환경에 대한 사전 인식을 바탕으로 우리나라에 비해 저렴한 노동임금과 풍부한 노동력을 보유하고 있고 지리적으로 유라시아 시장의 중심부에 위치하여 향후 급변하는 남북의 철도시대를 대비한 중앙 아시아의 물류 허브의 역할을 수행할 수 있는 이들 지역에 지금이나마 진출을 활성화해야 할 것이다. 또한, K-Pop, 드라마 등 한류문화의 유입으로 인한 한국제품에 대한 선호도가 높으며 다양한 발전 정책으로 인해 시장이 열려 있어 철저한 준비를 통한다면 무한한 기회가 될 것이며 상대적으로 높은 우리 기자재의 가격 경쟁력만 확보 된다면 수출 가능성이 있을 것으로 예측된다.
본 연구는 제주 재래마와 더러브렛(Thoroughbred)종 교잡종인 제주산 마(한라마) 사골 추출분말(HLBE)과 효소분해물의 항산화 효과를 DPPH, ABTS 라디칼 소거능, FRAP, ORAC 방법을 이용하여 확인하기 위해 실시하였다. 말 사골 추출물은 열수로 8시간씩 3회 추출하여 혼합한 후 동결 건조하여 분말로 이용하였다. 동결 건조된 말 사골 추출물은 식품효소인 multifect PR 6L (MP), pepsin (PS), pepsin+ pancreatin 혼합효소(1:1, PSPC)를 첨가하고 4시간 동안 각 효소의 최적활성 온도인 60, 50, $50^{\circ}C$에서 분해하였다. 분해 후 3 kDa 이상의 분획과 이하의 분획으로 분리하였다. 말 사골추출물의 수율을 100%으로 고정하였을 때 각 효소에 의해 분해되어 분리한 3 kDa 이상의 크기의 분획의 수율은 각각 10.86%, 3.26%, 8.00%이었다. 단백질 함량은 말 사골 추출물보다 3 kDa 이하의 저분자 분획에서 유의적으로 감소하였다. MP와 PSPC처리군의 3 kDa 이하의 저분자 분획은 말 사골추출물과 3 kDa 이상의 효소분해물에 비해 유의적으로 높은 DPPH와 ABTS 라디칼 소거능과 ORAC 활성을 나타내었다. 그러나 PS처리군 내 3 kDa 이하의 저분자 분획은 MP처리군 보다 유의적으로 높은 FRAP 활성을 나타내었다. 이러한 결과는 말 사골 추출물 자체 보다는 효소를 이용하여 분리한 3kDa 이하의 저분자 펩타이드가 더욱 강한 항산화 효과를 갖는 것을 제시하는 것으로 특히 pepsin에 의해 생성된 저분자펩타이드 보다는 multifect와 pepsin+pancreatin 혼합효소(1:1)에 의해 생성된 분해물이 더욱 높은 항산화 효과를 나타내었다. 그러므로 말 사골추출물을 multifect와 pepsin+pancreatin 혼합효소(1:1)를 이용하여 효소 분해하여 얻은 3 kDa 이하의 저분자 펩타이드 분획은 항산화제로서 식품산업계에서 이용될 수 있을 것으로 예상되며 이를 뒷받침하기 위해 in vivo 테스트가 추후 진행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 딸기의 생육 및 환경관련 데이터를 활용하여 딸기 재배 온실의 최적 환경 구현을 위한 시스템을 선정하고 생산성 향상에 대한 연구를 위한 기초자료로 활용할 목적으로 서부 경남 지역 중 딸기 재배로 유명한 지역의 온실을 대상으로 현장조사를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 경상대학교 내에 딸기 재배용 테스트 베드 온실을 설치하여 연구를 실시하고자 본 연구를 수행하였다. 그 결과 재배농가의 연령대를 보면, 상대적으로 50대 및 60대가 가장 많았지만, 50대 이하가 27개 농가로서 전체의 약 67.5%정도이었고, 60대 이상은 32.5%정도인 것으로 나타났다. 재배경력의 경우, 10년 이하가 주류를 이루고 있지만 30년 이상인 경우도 있었다. 대상농가 모두가 단동온실로서 대부분이 아치 형태인 것으로 나타났으며, 양액재배 농가가 약 75%정도로 토경재배보다 많은 것으로 나타났다. 양액재배의 경우, 전체 농가가 고설재배를 하고 있었다. 단동온실의 폭, 측고 및 동고는 조사지역에 관계없이 각각 7.5~8.5m, 1.3~1.8m 및 2.5~3.5m정도 이었다. 서까래 간격도 0.7~0.8m정도인 것으로 나타났다. 고설재배의 경우, 고설재배 베드의 폭, 높이 및 간격은 각각 0.25m전후, 1.2m전후 및 1.0m전후인 것으로 조사되었다. 딸기 품종의 경우, 국산이 약 97.5%를 차지하고 있었고, 이 중 설향이 약 65.0%로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 온실 내부 환경요인으로 38개 농가가 온도와 상대습도만 계측하였다. 2개 농가는 최근에 국산 제품인 스마트 팜 시스템을 도입한 농가도 있었다. 양액재배의 경우는 양액제어 시스템을 이용하고 있었다. 이 외에도 관비기를 사용하거나 환기 및 유동 팬을 사용하고 있는 농가도 있었다. 온습도 조절은 스마트 팜 시스템을 도입한 농가를 제외하고 약 85%인 34개 농가에서 측창이나 환기팬을 작동시키는 제어패널만을 이용하여 조절하였고, 수동으로 측창을 개폐하고 있는 농가도 10%정도인 4개 농가가 있었다. 보온 및 난방의 경우, 전체 대상 농가가 수막을 이용하고 있었다. 이 외에 필요에 따라 기름 및 전기보일러, 방열 램프 및 부직포 등을 병행하여 이용하는 농가도 다수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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