• 제목/요약/키워드: Systems Architecture

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플랫폼 기반 비즈니스에 대한 국내 연구동향 및 미래를 위한 가이드라인 (Research Trend and Futuristic Guideline of Platform-Based Business in Korea)

  • 남수현
    • 경영과정보연구
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    • 제39권1호
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    • pp.93-114
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    • 2020
  • 플랫폼은 기존 전통적인 선형적 파이프라인 기반 비즈니스 모델에 대응하는 대안으로 떠오르고 있다. 특히 최근의 4차 산업혁명시대에 효율성 주도의 파이프라인 기반은 조정 주도의 플랫폼 기반으로 변환되어야 한다는 것이 일반적인 인식이다. 플랫폼 성공사례는 애풀, 구글, 아마존, 우버 등에서 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 규모가 크지 않은 기업에서는 플랫폼 비즈니스로의 전환 전략을 찾기가 쉽지 않다. 플랫폼 비즈니스의 핵심은 네트워크 효과를 경영활동에 도입하여 활용하는 것이다. 따라서 플랫폼 비즈니스는 경영활동 기능에서 네트워크 효과 관리를 어떻게 할 것인가와 유사하다. 플랫폼 관련 연구는 최근 활발하고 다양하다. 그러나 이 분야의 연구 동향에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 주요 목적은 최근 국내에서 수행된 플랫폼 관련 연구를 통하여 연구동향을 이해하는 것이다. 이를 위해서 우리는 연구가설과 명제를 제시하였다. 데이터는 연구논문으로 한국학술지인용색인 시스템에서 "플랫폼" 혹은 "platform"을 키워드 속성으로부터 얻었다. 수집된 논문집합은 "경영학" 분야로 국한하여 구성하였다. 선택된 논문들을 대상으로 연구된 플랫폼 요소, 플랫폼 유형, 주요 연구 내용 등에 대해 56개의 논문에 대해 분석을 하였다. 56개의 데이터를 이용하여 탐색적인 연구가설을 검증하였고, 명제를 제안하였다. 본 연구의 시사점은 연구자들에게 연구 영역 중, 많은 연구가 수행되어 온 성숙 영역과 아직 더 많은 연구가 필요한 분야를 제시하였다. 또한 실무자들에게는 파이프라인 비즈니스로부터 플랫폼 기반 비즈니스로 변화를 추구하는 가이드라인을 제시한 것이다. 가이드라인의 핵심은 극대화하기 위해서는 IT플랫폼 시스템을 기반으로 소비자와 공급자 네트워크를 점진적으로 조정하고 관리하여야 한다는 것이다. 본 연구는 데이터 수집과 수집된 데이터의 구분 및 주요 연구내용 등 주관적인 판단 요소가 많아 추론적이 아닌 탐색적 연구로 간주되어야 할 것이다.

대학에서 창출하는 지적/인적자원에 대한 기업연계 플랫폼: 인문사회계열을 중심으로 (The knowledge and human resources distribution system for university-industry cooperation)

  • 박윤주
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.133-149
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    • 2014
  • 대학은 교육을 통한 인재육성과 더불어, 사회적 가치를 창출할 수 있는 새로운 지식 및 아이디어를 창출하는 것을 주요한 목적으로 한다. 이러한 지적 자원은 비단 교수들이 생산하는 논문에 국한되지 않으며, 학생들로부터 창출되는 창의적인 아이디어, 독창적 문제인식 및 솔루션을 포괄하고 있다. 대학에서 창출되는 주요한 지적자원은 학술적인 지식인 '논문', 교육적 용도의 '강의자료', 텀프로젝트, 공모전 등을 통해 창출되는 창의적 형태의 '아이디어', 그리고 법적인 지적재산권이 확보된 '특허'등이 있다. 그러나, 이러한 대학의 지적 자원은 대부분 강의실 이외의 공간으로 유통되지 못하고 있으며, 대학 내에서조차 체계적으로 관리되지 못한다. 본 연구는 인문사회계열의 대학에서 창출되는 다양한 형태의 지적 자원을 기업에 유통시키고, 이를 통하여 대학의 인적자원이 기업에 연계될 수 있도록 하는 새로운 형태의 시스템 플랫폼을 제안한다. 즉, 대학의 지적자원을 실제로 이를 활용할 기업에게 시스템적으로 유통시킬 수 있는 방안을 연구하였으며, 이와 더불어 대학에서 배출되는 우수한 인재들의 정보를 기업에 함께 전달하여, 산학연계를 공고히 할 수 있는 시스템의 플랫폼을 설계하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 시스템의 주요 사용자인 학생 및 교수, 그리고 기업의 실무담당자 총 100명에 대한 사용자 요구도를 조사하고, 이를 토대로 대학의 지적/인적자원에 대한 유통플랫폼 및 이에 대한 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphic User Interface) 프로토타입을 구성하였다. 마지막으로, 제안된 플랫폼을 효과적으로 운영할 수 있는 방안에 대한 정책적 시사점을 제안하였다.

분산 실시간 서비스를 위한 TMO 객체그룹 모델의 구축 (A Construction of TMO Object Group Model for Distributed Real-Time Services)

  • 신창선;김명희;주수종
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권5_6호
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    • pp.307-318
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    • 2003
  • 본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.

구역화물운송업과 노선화물운송업의 산업구조 특성 비교 (A Comparative Study about Industrial Structure Feature between TL Carriers and LTL Carriers)

  • 민승기
    • 대한교통학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.101-114
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    • 2001
  • 운송업체는 일정한 질적 수준의 운행을 지속해야 하므로 수요변화에 대응하여 단시간내에 공급을 변화시키는 데에 어려움이 있다. 일단 운송업체가 어떤 지역을 운행하기로 했다면, 비록 운송수요가 감소하여 채산성이 맞지 않는다 하더라도 다른 상품처럼 공급을 임의대로 감소시키거나 단절시킬 수 없다. 특히 이와같은 성격은 화물자동차운송업에 있어서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에서 훨씬 더 강하게 나타나고 있다. 그러므로 구역화물운송업은 노선화물운송업에 비해 운송수요의 변동에 즉각적으로 대응하는 측면을 지니고 있다. 이와같은 구역화물운송업과 노선화물운송업에 있어서 노선화물운송업은 도로, 화물터미널 모두 구역화물운송업에 비해 부족한 것으로 나타났는데 도로보다는 화물터미널이 더 부족하다. 도로의 부족상태는 1990년에 가장 컷다가 그후 작아진 반면, 화물터미널의 부족상태는 계속 커지고 있다. 그러므로 화물터미널은 도로와는 달리 확충의 필요성이 더 크며, 투자조건에 있어서도 도로보다 더 유리하다. 이에 따라 화물터미널을 확충할 경우 노선화물 운송업체에서는 도로의 확충을 필요로 하지만. 구역화물운송업에 있어서는 도로확충의 필요성을 줄이게 된다. 이와 같은 화물터미널은 운송수입의 측면에서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에 더 크게 기여하는 것으로 분석되었다. 그러나 화물터미널을 비롯하여 도로를 적정수준으로 조정할 경우 구역화물운송업에서는 규모의 불경제가 더 커지고, 노선화물운송업에서는 규모의 경제가 더 커지므로 구역화물운송업은 소규모 운송업체 및 개별화물을 활성화해야 하며, 노선화물운송업은 비수익노선의 존재, 임대 영업소의 과다, 화물터미널 불충분, 운전기사의 부족, 사고화물 피해보상제도 미비 등과 같은 제반 문제점을 개선하여, 규모의 경제를 최대로 활용할 수 있는 기반을 구축해야 할 것이다.vironment), Scene manager(manage 3D geographic world), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)/Tiling, Public access security problem, 3-tier architecture extension, Surface handling strategy for VRML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent

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IF 대역 신호처리 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.70㎟ 45nm CMOS ADC (A 13b 100MS/s 0.70㎟ 45nm CMOS ADC for IF-Domain Signal Processing Systems)

  • 박준상;안태지;안길초;이문교;고민호;이승훈
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권3호
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    • pp.46-55
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    • 2016
  • 본 논문에서는 IF 대역의 고속 신호처리 시스템 응용을 위해 높은 동적성능을 가지는 13비트 100MS/s ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 45nm CMOS 공정에서 동작 사양을 최적화하기 위해 4단 파이프라인 구조를 기반으로 하며, 광대역 고속 샘플링 입력단을 가진 SHA 회로는 샘플링 주파수를 상회하는 높은 주파수의 입력신호를 적절히 처리한다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 넓은 신호범위를 얻기 위해 이득-부스팅 회로 기반의 2단 증폭기 구조를 가지며, 바이어스 회로 및 증폭기에 사용되는 소자는 부정합을 최소화하기 위해 동일한 크기의 단위 소자를 반복적으로 사용하여 설계하였다. 한편, 온-칩 기준전류 및 전압회로에는 배치설계 상에서 별도의 아날로그 전원전압을 사용하여 고속 동작 시 인접 회로 블록에서 발생하는 잡음 및 간섭에 의한 성능저하를 줄였다. 또한, 미세공정상의 잠재적인 불완전성에 의한 성능저하를 완화하기 위해 다양한 아날로그 배치설계 기법을 적용하였으며, 전체 ADC 칩은 $0.70mm^2$의 면적을 차지한다. 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.77LSB, 1.57LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s 동작 속도에서 각각 최대 64.2dB의 SNDR과 78.4dB의 SFDR을 보여준다. 본 시제품 ADC는 $2.0V_{PP}$의 넓은 입력신호범위를 처리하는 동시에 IF 대역에서 높은 동적성능을 확보하기 위해 사용공정상의 최소 채널 길이가 아닌 긴 채널 기반의 소자를 사용하며, 2.5V의 아날로그 전압, 2.5V 및 1.1V 두 종류의 디지털 전원전압을 사용하는 조건에서 총 425.0mW의 전력을 소모한다.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.1-19
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    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

이미지 감성분류를 위한 CNN과 K-means RGB Cluster 이-단계 학습 방안 (A Two-Stage Learning Method of CNN and K-means RGB Cluster for Sentiment Classification of Images)

  • 김정태;박은비;한기웅;이정현;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.139-156
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    • 2021
  • 이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

중국 전통서원의 수체계와 수경관의 구성적 특성 (A Study on the Compositional Characteristics of Water Systems and Landscapes in Traditional Chinese Seowons)

  • 마서효;노재현
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제55권3호
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    • pp.74-100
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    • 2022
  • 본 연구는 중국 서원의 특성을 구명하고 이를 바탕으로 한국 서원 고유의 수경관 특성을 준거할 수 있는 자료 확보를 목적으로 시도되었다. 문헌조사와 현장 관찰조사를 바탕으로 악록서원을 비롯한 중국의 대표적인 전통 서원 10개소의 입지와 내·외부의 수체계 그리고 수경관의 연출 특성을 조사 분석한 연구의 결론은 다음과 같다. 중국 서원의 수체계는 내부와 외부 수체계로 이원화되며 보편적으로 외부에 2개, 최다 3개의 수체가 중첩된 양상을 보였다. 외부 수체계에 입각한 서원의 입지유형은 양면환수형 4개소, 환산면수형 3개소 그리고 삼면환수형, 사면환수형, 의산방수형이 각각 1개소 등 총 5개 유형으로 분류됨에 따라, 배산면수형(일명 배산임수형)의 전형을 보이는 한국 서원과 비교할 때, 매우 적극적인 친수성을 보였다. 외부 수체계의 수형(水形)은 곡류형(46.0%), 계류형(36.0%), 광형(廣形)과 부정형(각 9.0%)으로 구분되었으며 수태(水態)는 계(溪, 31.8%), 강(江, 27.3%), 샘과 우물(泉·井, 13.6%), 폭(瀑, 9.1%), 호(湖, 4.5%) 그리고 지(池, 4.5%) 등의 순으로 나타났다. 서원 내부 수체계 상의 수경관은 악록서원에서 7개소, 만송서원에서 4개소 순으로 상대적 수경관의 수가 많았다. 조사대상 10개 서원에서는 확인된 총 27곳의 세부 수경관은 지당(池塘)과 반지(伴池)를 포함하여 총 6개 유형으로 분류됨으로써 한국 서원보다 다양성이 매우 높았다. 주목할 만한 것은 중국 전통 서원의 내부 수경관에는 최소한 반지나 방당(方塘)이 1개소 이상 연출되는 예제적 질서가 잘 드러났다. 특히 한국 서원에서는 보기 어려운 반지는 42.8%를 차지하여 중국 서원의 대표적인 수경관 요소임이 확인되었다. 주희의 「관서유감」 시에 근거한 남계서원의 방당 또한 방형의 반지로 취급한다면 수경관에서 차지하는 반지의 비중은 거의 50%에 육박한다. 지당의 형태는 방형(28%), 자유곡선형과 원형(각 24%), 반월형(20%), 계류형(3.8%)로 구성되었는 바, 이는 방형 일색의 한국 서원과는 매우 다른 특성으로 보인다. 한편 중국 서원의 내부 수경관 관련 조형물은 정(亭)과 교(橋) 11개소(26.8%), 방(坊) 5개소(16.5%), 문(門)과 누(樓) 4개소(1.4%), 재(齋)가 2개소(6.2%) 그리고 헌(軒)·사(祠)·대(臺)·각(閣)이 각 1개소(3.1%) 등 총 10개 유형으로 확인되었으며 서원 내부의 정자는 경관정(景觀亭 27.2%), 비정(碑亭, 18.2%), 연집정(宴集亭, 54.5%) 등 3가지로 유형화되었다. 전반적으로 정자, 반교를 갖는 반지 그리고 패방은 중국 서원 내부 수경관을 지배하는 연계성 높은 주요 구성요소임이 확인되었다.

전기저항식 워터마크센서기반 소형 관수장치의 토양 수분퍼텐셜 자동제어 효용성 평가 (Feasibility Test on Automatic Control of Soil Water Potential Using a Portable Irrigation Controller with an Electrical Resistance-based Watermark Sensor)

  • 김학진;노미영;이동훈;전상호;허승오;최진용;정선옥;이중용
    • 생물환경조절학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.93-100
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    • 2011
  • 본 연구에서는 국내의 시설 내 작물재배에 적합한 자동관수 기술을 개발하기 위한 첫 단계로 전기저항의 변화원리를 이용하는 워터마크 센서를 장착한 소형 컨트롤러를 작물재배에 활용하여 자동관수기술의 효용성을 구명하고자 하였다. 이를 위해 비닐하우스 내에 다른 토성을 갖는 토양을 격리베드에 인공적으로 조성한 후 토마토를 정식하여 수분퍼텐셜을 -20kPa 수준으로 자동으로 조절하면서 재배하였다. 점적관수에 따른 토양 내 깊이별 수분변화는 Sentek 축전형 수분센서를 이용하여 측정하였다. 워터마크센서를 이용한 수분퍼텐셜 제어성능은 (-)20kPa 수준부근에서 유지되지 않고 반복적으로 0~(-)20kPa 대역에서 높은 변화 값을 나타내어 안정적이지 못한 것으로 나타났다. 특히, 물 공급은 관수시마다 약 50~60분 비교적 긴 시간동안 진행되어 수분공급이 과잉되는 문제가 나타났으며 건조시에도 수분퍼텐셜의 변화가 계단응답 반응의 형태로 변하는 불량한 측정해상도를 나타내었다. 이러한 문제는 워터마크센서의 토양과 전극 접촉형태가 다공컵식 수분장력계에 비해 수분값에 연속적으로 반응할 수 없는 구조이기 때문인 것으로 판단하였다. 자동관수에 따른 토양종류별 수분변화는 그 기울기가 토성별로 서로 달랐으며 양질사토의 경우 수분함량의 변화정도가 가장 높았다. 수분함량의 변화속도는 낮과 밤의 경우 시간에 따른 변화율이 달라서 변곡선의 형태를 나타내었다. 이러한 이유는 낮과 밤의 일교차와 태양광 유무에 의하여 수분증발량 차이가 발생하였기 때문인 것으로 판단하였다. 직물에서 20cm 떨어진 지점의 깊이별 수분함량은 작물에 인접한 위치와 비교하였을 때 세가지 토양 모두 관수에 의한 변화정도는 미미하여 직물에 인접한 곳만 수분공급이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다. 추후 연구에서 양질사토 베드에서 관찰된 토마토 생육 불량 문제 개선과 관수멈춤 시간을 적용하여 물공급의 과잉 문제를 해결하는 보완실험이 요구되었다.