• 현장농수산연구지
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• 제12권1호
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• pp.137-150
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• 2010

1. Lwang은 해발 1,200m 정도의 산악지역으로 일교차가 크고 햇볕의 양이 많은 지역으로 토양산도는 차재배에 이상적인 pH(H₂O)가 평균 5.60이다. 2. pH(KCL) 4.26으로 이상적이다. 그러나 두 pH 차이가 1.34으로 심한 양분 부족 현상을 보이며 토양 EC가 0.05 mS/cm로 심각한 토양 수탈현상을 보이고 있다. 3. 토양의 산화환원전위(ORP)는 393mV로 아주 이상적인 토양을 보이고 있다. 토양산도와 함께 산화환원전위(ORP)는 좋은 유기농 차를 만드는데 큰 역할을 하고 있다. 4. 차는 연중 양분(養分)을 흡수하고 있는데, 측정 결과는 전 항목에서 심한 양분의 부족현상을 보여 향후 유기물의 투입이 요구되고 있다.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.83-93
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• 2023

본 연구는 남생이의 출현에 영향을 주는 환경변수를 파악하고 남생이와 환경변수 간의 관계를 파악하기 위해 전라남도 구례군의 주요 저수지에서 남생이 생태 특성을 고려한 17개의 환경변수를 선정하여 서식지 환경 조사를 실시하고, 서식지와 비서식지의 조사 결과를 통계 분석하였다. 남생이의 서식지 적합성 모델을 개발한 결과, 변수 예측값은 logit (p) = -3.68 + (0.17 × 낙엽층두께) + (1.55 × 육상아교목층 피도량) + (0.71 × 육상초본층 피도량) + (0.96 × 수상초본층 피도량)으로 산출되었다. 남생이는 낙엽층두께가 두꺼울수록, 육상교목층 피도량, 육상관목층 피도량, 수상초본층 피도량이 높을수록 출현확률이 높아지는 것으로 파악되었다. 남생이의 출현에 영향을 주는 이러한 환경요인에 대한 정보는 추후 남생이 분포조사 시 도움이 되며, 남생이의 실질적인 서식지 보전을 위해 필요할 것으로 판단된다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.161-180
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• 2023

본 연구에서는 코로나19로 인한 비대면 소비 증가로 크게 성장한 온라인 음식 배달 서비스(Online food delivery service, OFDS)기업에서 제시하는 서비스 회복 방안에 대한 불공정 인식이 소비자의 실망감에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 공정성 이론(Justice theory)을 기반으로 하여, 공정성 인식의 하위요인으로 절차의 공정성, 상호작용의 공정성, 정보의 공정성, 분배의 공정성을 채택하였다. 더불어, 서비스 회복 실패에 따른 실망감으로 인한 부정적 구전행동 및 전환의도 간의 관계에서 세대별(MZ세대와 그 외 세대) 차이점을 살펴보았다. 본 연구모델의 실증분석을 위하여 미국 내 성인 소비자 250명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 분석 결과 서비스 회복 방안 중 절차의 공정성과 분배의 공정성에 대한 부정적 인식이 소비자 실망감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 서비스 회복 전략에 대한 불공정성 인식으로 인한 소비자의 실망감은 소비자의 부정적 구전행동과 전환 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 서비스 회복 전략의 실패로 인한 소비자의 역기능적 행동(Dysfunctional behavior)을 검증함으로써 서비스 회복과정의 공정성 인식에 관한 새로운 관점을 제시하며 관련 연구의 범위를 확장하였다. 본 연구의 결과는 소비자의 이중 이탈을 방지하기 위한 온라인 음식 배달 서비스 기업의 실무 전략 수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.41-49
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• 2006

이 논문에서는 S파 탄성파 반사법의 토목공학용 지반조사에의 적합성을 검토하기 위한 연구를 다룬다. 높이 약 20m 미만의 암반사면에 대한 S파 탄성파 반사법 탐사를 시행하였다. 탄성파 자료취득에는 표준적인 공심점 기법이 사용되었으며 24채널의 탄성파탐사기와 SH파의 진원으로 해머가 사용되었다. 수진기 전개는 양측전개가 채택되었고 진원점 및 수진점 간격은 각각 2m 이었다. 취득된 자료는 전산처리 과정을 거친 결과 신호대 잡음비가 향상되고 단면의 해상도가 향상되었으며 기반암의 속도정보가 얻어졌다. 최종 S파 반사단면은 1m 미만의 얕은 심도까지 반사파를 보여 주며 해상도는 1m 미만의 초고해상도를 보인다. 구조보정된 단면에서는 야외의 사면노두에서 확인된 층리면 및 단층에 잘 대비되는 뚜렷한 반사파 신호를 보여준다. 이와 같이 S파 탄성파 반사법을 이용하여 천부 지반 지질구조의 정밀한 반사 단면의 작성이 가능하므로 토목공학용 최적 시추공 위치의 결정에 이 방법이 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.147-159
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• 2010

연약지반 개량을 위한 선행재하 공법에서 현장 시공 조건에 따른 연약지반의 침하 거동을 예측하는 것은 매우 중요하다. 하지만 실제 지층의 구성이나 물성치를 정확히 평가하는 것은 매우 어렵기 때문에, 대부분은 침하 계측 데이터에 기반을 둔 침하량 추세 분석 방법을 통하여 최종 침하량 및 지반 물성치를 추정한다. 현재 다양한 침하량 추세 분석 방법이 제안되었으며, 국내 시공 현장에서는 쌍곡선법이 가장 널리 사용되고 있다. 하지만 동일한 현장에 대하여 쌍곡선법을 사용하더라도 계측 침하 자료의 회귀 방법, 그리고 분석 대상 구간을 선정함에 따라 침하랑 결과는 상이하게 나타난다. 본 연구에서는 쌍곡선법을 이용하여 부산 $\bigcirc\bigcirc$ 현장의 현장 계측 데이터로부터 침하 곡선을 추정하였다. 이때 쌍곡선법의 적용 조건을 다양하게 적용하였으며, 그에 따른 결과들을 비교, 분석하여 최적의 적용 방법을 제안하였다. 회귀 방법과 계측 데이터의 분석 구간에 따른 추정 치 변화를 평가하였으며, 이후 검증 시험을 통하여 적용 방법의 타당성을 검증하였다. 해석 결과 성토에 따른 지하수위 상승이 안정화된 시점 이후 해석하는 것이 안정적이며, 해석 방법에 대해서는 현장 데이터를 직접 회귀하는 것이 더 정확하게 침하 곡선을 추정할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.84-93
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• 2023

지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.251-273
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• 2022

메타버스는 정보통신기술의 발달과 2019년부터 시작된 코로나19의 대유행으로 인해 디지털화가 가속화되면서, 최근 가장 빈번하게 회자되는 용어 중 하나이다. 메타버스는 사용자 경험에 있어 전반적인 우리의 삶에 새로운 혁명을 가져올 것으로 예상되고 있다. 특히 업무영역에서도 원격근무를 채택하게 되면서, 디지털 화상회의, 원격오피스 등의 가상 서비스, 즉 메타버스에 대한 관심도 높아지게 되었다. 본 연구에서는 업무환경에서 활용될 수 있는 메타버스 서비스에 대한 사용의도에 대하여 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2)에 메타버스 특성을 나타내는 요인들인 자기표현 욕구, 원격 현전감, 그리고 테크노스트레스를 추가하여 사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고 논의하고자 한다. 특히 본 연구에서는 메타버스가 아직 많이 보급되지 않은 상황에서 현재 가장 일반적으로 알려져 있으면서 업무환경에서 활용이 가능하다고 판단되는 PC 기반의 게더타운과 VR 기반의 페이스북 호라이즌을 잠재적인 사용자들에게 소개하고 이를 대상으로 설문조사를 진행하여 연구를 진행하였다. 본 연구는 일반적인 메타버스를 대상으로 하여 주로 연구되었던 기존 연구와 달리 메타버스를 업무환경으로 적용하고자 하는 사용자들의 기술 수용의도에 영향을 미치는 요인들을 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2)를 기반으로 새롭게 제시했다는 점에서 학술적인 의의가 있다. 실무적으로는 메타버스를 업무용으로 사용할 수 있도록 기업에서 적용할 때 고려해야하는 요인들에 대해서 제언함으로써 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.407-413
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• 2022

기존 의류 추천 시스템들은 사용자 자신의 신체 촬영 사진이나 신체 사이즈를 입력한 후, 사용자가 좋아하는 의류의 종류를 선택하면 그에 적합한 사진을 보여주는 수준에 머물러 있다. 이러한 추천 시스템을 이용하여 사용자가 의류를 구매할 경우, 사용자의 신체 사이즈에 맞지 않거나 어울리지 않는 경우가 다수 발생하게 된다. 본 연구에서는 기존 의류 추천 시스템들의 이런 문제점을 해결하기 위하여 사용자가 사이즈 뿐만 아니라 피부톤을 입력받아 사용자의 신체 사이즈 뿐만 아니라 피부톤에 알맞는 의류를 추천하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 의류 추천을 위해 남성 상의 8가지를 대상으로 웹 크롤링을 통해 얻은 의류의 사이즈 정보를 주기적으로 데이터베이스에 저장하고, 해당 의류 이미지의 전체 픽셀을 분석하여 색감 텍스트 값을 추출하였다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 남자 대학생 100명을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 70% 수준의 만족도를 보였다. 만족하지 않는 대부분의 이유는 추천 대상 의류가 한정되어 있다고 밝혀서 추후 대상 의류의 확대가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국임상약학회지
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• 제32권1호
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• pp.20-26
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• 2022

Background and objective: The Seoul National University Bundang Hospital (SNUBH) implemented ward-based clinical pharmacy system with designated pharmacists in 10 general wards. Designated pharmacists conduct inpatient medication review, medication intervention, and medication consultation, and provide drug information for health care providers. This study aimed to evaluate the clinical pharmacy services and to examine the perception and expectations of health care providers on the services provided by the designated pharmacists in general wards. Methods: A survey was constructed to include questions on the health care providers' recognition, satisfaction, and perceived needs of designated pharmacists. We determined the frequency and type of interventions of ward pharmacist and their acceptance rate through a retrospective observational study using electronic medical records. Results: A total of 59 health care providers responded the questionnaire and 79.7% of the respondents reported moderate to high levels of satisfaction. Satisfaction with the services was positively associated with clinical interventions and nutrition support team (81.4%). Of 59 respondents, 88.1% agreed that preventing drug-related problems by designated pharmacists' activities were effective. The most common interventions included inadequate dosage (27.4%), omission and additional prescription (14.6%) and inadequate drug form (9.6%). The acceptance rate of intervention was 91.5%, and 151 potentially serious risks and 523 significant risks were prevented by the intervention. Conclusion: Positive results were confirmed in the awareness, satisfaction, and perceived needs of the health care providers for designated pharmacists. Expansion of the ward-based clinical pharmacy system with designated pharmacists to other wards may be considered.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.