• 한국산림과학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-23
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• 1973

우리나라에서 식물생장(植物生長)이 가장 나쁜 니암지대(泥岩地帶) 황폐림지(荒廢林地)에 지피식생(地被植生)을 조성(造成)시키기 위하여 지피식생(地被植生) 조성시험(造成試驗)을 실시(實施)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 객토량시험(客土量試驗)에 있어서 객토(客土)는 두께 15cm이상을 하여야만 객토(客土)의 효과(効果)를 인정(認定)할 수있었고, 10cm의 객토(客土)를 하고서도 시비(施肥)를 하지 않으면 생장(生長)이 불량(不良)하여 1cm 객토후(客土後) 비료(肥料)를 충분(充分)히 사용(使用)한 구(區)보다 못하였다. 또 파종혈(播種穴)의 깊이에 있어서 30cm구(區)와 40cm구(區)와는 그 성적차(成績差)를 인정(認定)할 수가 없었다. 식생대피복구(植生袋被覆區)와 무피복구(無被覆區)는 식물(植物)이 발아당시(發芽當時)에는 종자(種子)의 유실여부(流失如否)와 유시(幼時) 생장상(生長上)의 차(差)가 다소(多少)있었으나 가을 성적(成績) 결과(結果)는 차(差)를 인정(認定)할 수 없어서, 이것을 종합(綜合)하여 보면 객토(客土)는 10cm이상(以上)이고 파종혈(播種穴)($30cm{\times}30cm$)당(當) 30g(22:22:11 복비(複肥) 55g)의 시비(施肥)를 하여야 한다. 2. 객토파종별(客土播種別) 시험(試驗)에 있어서 화강암풍화토(花崗巖風化土), 응회암풍화토(凝灰岩風化土), 니암풍화토별(泥岩風化土別) 성적(成績)은 고도(高度)의 유의차(有意差)가 없어고, 각종녹화자재별(各種綠化資材別) 처리(處理)에서도 모연공구(毛筵工區)에서만 1%의 유의차(有意差)를 나타내었다. 이것을 종합(綜合)하면 본 바닥 산록(山麓)의 성취(成就)된 니암풍화토(泥岩風化土)를 객토(客土)로 사용(使用)하는 것이 효과적(効果的)이며 모연공구(毛筵工區)가 좋았다. 3. 니암지대(泥岩地帶)의 임지비암(林地肥岩)임지에는 기존임목(旣存林木)(소나무, 해송)이 1ha당(當) 2,000~3,000본(本) 산재(散在)되어 있으므로 1ah당(當) 22:22:11 복합비료(複合肥料)를 성분량(成分量)으로 110kg을 시용(施用)한 결과(結果) 시비당년(施肥當年)에는 차(差)를 인정(認定)할수 없었으나 다만 엽색(葉色)이 농록색(濃綠色)을 정(呈)하고 엽장(葉長)이 30~40% 더 신장(伸張)하였고 사방오리나무에 있어서 14:37:12 및 9:12:3 복비(複肥)를 본당성분량(本當成分量)으로 20g 구(區)와 40g 구(區)로 나누어 시비(施肥)한 결과(結果) 40g구(區)가 월등(越等)히 생장(生長)이 양호(良好)하였으며 비종간(肥種間)에는 차(差)이를 인정(認定)할수 없었다. 4. 임목(林木)의 근계신장상황(根系伸張狀況)은 소나무는 40년(年)을 자라도 니암(泥岩)을 뚫고 생장(生長)하는 직근신장(直根伸張)은 15cm에 불과(不過)하나 곰솔은 23cm까지 주근(主根)이 신장(伸張)할 수가 있으므로 소나무보다 해송의 직근(直根) 신장력(伸張力)이 강(强)하다. 측근전장(側根全長)은 소나무에서 20m 해송에서 13m이였고, 아까시아나무는 식재당시(植栽當時)에 길이에서 더밑으로 암석을 뚫지 못하고 측근(側根)만 발달(發達)하여 비교적(比較的) 수분(水分)이 보지(保持)되는 소나무밑으로 신장(伸張)하는 것이 통례(通例)이였으며, 니암잔적토(泥岩殘積土)에서는 8~10년(年)만에 고사(枯死)되고 만다. 한편 소나무의 수형(樹型)은 편편상(偏偏狀)인데 해송은 삼각형(三角形)에 수형(樹型)을 이루고 있는 것이 특이하다. 이상(以上)의 사실(事實)을 종합(綜合)하면 인공(人工) 조림시(造林時) 충분(充分)한 식혈(植穴)을 파주지 않으면 임목(林木) 생육(生育)이 어려우므로 충분(充分)한 식혈(植穴)과 비료(肥料)를 시용(施用)하여야만 니암지대(泥岩地帶) 황폐림지(荒廢林地)를 복구(復舊)할수 있을것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권2호
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• pp.109-153
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• 1992

본고(本稿)에서는 우리나라 은행산업(銀行産業)의 트랜스로그비용함수(費用函數)와 규모(規模) 및 범위(範圍)의 경제성(經濟性), 비용(費用)의 보완성(補完性) 그리고 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力) 등 효율성지표들을 추정함으로써 은행산업(銀行産業)의 효율성(效率性)을 평가하고 제도개선방향(制度改善方向)에 대한 시사점을 논하였다. 추정결과에 의하면, 우선 규모(規模)의 경제성(經濟性)의 경우는 은행대출(銀行貸出)이 규모(規模)의 비경제하(非經濟下)에 있고 모든 다른 업무(業務)들은 규모(規模)의 경제(經濟)를 시현하고 있지만, 전업무에 걸친 규모(規模)의 경제(經濟)는 부재(不在)하는 것으로 관찰된다. 다음, 범위(範圍)의 경제(經濟)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)와 신탁자산(信託資産) 및 수신(受信) 등은 범위(範圍)의 경제하(經濟下)에 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 범위(範圍)의 비경제하(非經濟下)에 있고 전업무에 걸친 범위(範圍)의 경제(經濟)는 강한 것으로 관찰되고 있다. 그리고 비용보완성(費用補完性)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)가 은행대출(銀行貸出), 예금(預金) 및 신탁업무(信託業務)와, 그리고 신탁자산운용업무(信託資産運用業務)가 은행자산운용업무(銀行資産運用業務)와 각각 비용보완관계(費用補完關係)를 보이고 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 특히 은행대출(銀行貸出)과 그리고 신탁자산업무(信託資産業務)와 경쟁관계에 있다. 한편 은행산업(銀行産業)에는 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力)이 부재(不在)하는 것으로 관찰되고 있다. 이상의 결과들의 시사점을 정리하면, 우선 은행대출(銀行貸出)은 상대적으로 규모를 축소하고 여타의 모든 은행업무(銀行業務)나 신탁업무(信託業務)들은 규모를 확대함으로써 효율성제고(效率性提高)에 기여할 수 있을 것이며, 은행예금(銀行預金)과 은행주변업무는 앞으로 금융(金融)의 심화(深化)가 진행되면 여타업무에서 분리되어 각각 독립 운영될 가능성이 높다. 유가증권업무(有價證券業務)와 신탁자산(信託資産) 및 수신업무(受信業務)들을 추가확대함으로써 은행업무(銀行業務)의 효율성(效率性)이 증대될 수 있을 것으로 보여 겸업주의(兼業主義) 은행제도(銀行制度)의 타당성은 높지만, 은행산업(銀行産業)의 자연독점적인 성격은 부재(不在)하여 섣부른 규모(規模)만의 확대(擴大)는 오히려 경쟁력(競爭力)을 저하시킬 수도 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.