• 한국농림기상학회지
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• 제12권2호
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• pp.132-142
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• 2010

우리나라에서 대표적 녹차재배 지역인 화개지역과 악양지역의 2009년 기상특성을 정리하면 화개지역과 악양지역의 연평균 기온은 각각 $14.5^{\circ}C$와 $14.2^{\circ}C$이며, 두 지역의 월평균기온을 보면 가장 더운 달은 8월로 각각 $25.4^{\circ}C$와 $24.9^{\circ}C$이고 가장 추운 달은 1월로 각각 $0.3^{\circ}C$와 $0.2^{\circ}C$ 이었으며, 일 최고기온은 각각 $28.4^{\circ}C$와 $27.9^{\circ}C$이고 일 최저기온은 $-5.0^{\circ}C$와 $-5.4^{\circ}C$이다. 연평균일교차는 화개지역이 $11.3^{\circ}C$이고 악양지역은 $11.1^{\circ}C$이다. 화개와 악양지역의 연평균습도는 각각 62.7%와 65.3% 이고, 연강수량은 1,387mm와 1,793mm로 2008년 대비 각각 605mm와 835mm가 더 내렸고, 5월부터 8월까지 화개 1,074mm, 악양 1,374mm로 집중적인 강수량을 보였다. 이것은 2009년 전체 강수량의 77.6%와 76.6%에 해당하는 수치로써 나머지 달에 비해 많은 강수량을 보임을 알 수 있다. 연평균 일조시간은 2,054.3시간으로 관측되었고 4, 5월에 각각 232.2시간과 235.1시간으로 가장 긴 일조시간을 보인 반면에 7, 8월에는 각각 102.5시간과 28.8시간으로 가장 짧은 일조시간을 보였다. 풍향은 가을과 겨울에 서북서, 서, 북서계열의 서풍이 불었고 봄, 여름철에는 남동, 북북동, 남동계열의 동풍이 불었으며, 연평균 풍속은 1.5m/s로 관측 되었으며 12월이 2.0m/s로 평균 풍속이 가장 높은 달이었고 2월이 1.1m/s로 평균풍속 이 가장 낮은 달이었다. 순간최대풍속은 3월 13일에 측정된 23.3m/s이었다. 2009년 조사된 기상관측정보를 토대로 매년 기상관측정보를 데이터화해서 녹차재배지역의 기상환경을 이해하고 생장환경 정보를 수집하며 최적의 녹차재배 환경의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 생태와환경
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• 제35권3호통권99호
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• pp.160-171
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• 2002

본 연구는 낙동강 하류에서 장마 기간의 강우가 수질 변화에 미치는 영향을 평가하였다. 1997년 하절기 장마기간 주요 집수역의 강우상황을 분석하고 낙동강 하류역 (물금)에서 $1{\sim}3$일 간격으로 수질항목(수소이온농도,　탁도, 투명도, 엽록소-a, 용존산소, 전기전도도, 수온)과　영양염류 등(총질소, 총인, 질산성 질소, 암모니아성 질소, 인산 인, 규산)을 측정하였다. 또한 갈수기 이후 큰 강에서 최초 집중강우가 수질 변화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 수질 자동측정장비(Hydrolab $Recorder^{TM}$)를　이용하여 장마 초기강우 전후에 1시간 간격으로 수질　및 수위변화를 모니터링하였다. 우리나라는 연간 강우의약 50%이상이 하절기 ($6{\sim}8$월)에 집중되며,　특히 장마는6월 하순경에 시작하여 7월 중순까지 약 한 달간 하천수환경에 크게 영향을 미친다. 1997년 장마기간동안 낙동강의 주요 집수역에서 50mm 이상의 강우가 내린 횟수는 총 5회였고,　여름기간 중 물금 지역에서 물리${\cdot}$화학적 환경요인에 급격한 변화가 일어난 시기는 장마 초기를 전후해서였다. 초기강우로 기초수질항목 중 수온, 수소이온농도, 전기전도도, 용존산소는 큰 폭으로 감소하였고 탁도, 영양염류 및 규산 등과 같은 항목은 증가하는 양상을 보였다. 하절기 엽록소-a 농도는 총인, 총질소의 높은 농도에도 불구하고 연중 최저치를 나타냈는데, 이는 장마 강우로 인한 탁도 증가와 수체의 체류시간감소 영향 등이 크게 작용한 것으로 사료된다. 장마 초기 강우 동안 영양염류의 농도는 크게 증가하는 양상을　보였으나 항목에 따라 그 패턴은 다소 상이했다. 장마는　몬순기후에 의해 발생하는 기상 현상으로,　연중 가장 두드러진 집중된 강우 및 급격한 유량변화를 유발함으로써 하천생태계에 큰 영향을 미치게 된다. 특히, 이 기간동안 강우의 빈도 및 강도는 하천의 육수학적 현상 변화와 패턴에 중요한 요소로서 작용하며, 이는 동아시아몬순기후대에 속하는 하천들에서 유사하게 발생하는 하천의 중요한 특성으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제9권1호
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• pp.33-38
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• 1976

전국(全國)에 널리 분포(分布)한 유휴사지(遊休沙地)를 활용(活用)하여 식량증산(食糧增産)을 도모하고 사질계농지(沙質系農地)의 생산성(生産性)을 제고(提高)할 기초적연구(基礎的硏究)로서 수도(水稻)의 사지재배시험(沙地栽培試驗)을 다음과 같이 실시(實施)하였다. 1. 불모사토(不毛沙土)에 수도(水稻)(품종(品種) IR667)를 재배(栽培)하였고 재배법(栽培法)은 사토(沙土)의 양수분보축역(養水分保蓄力)을 보완(補完)하기 위하여 저농도(低濃度)의 양액(養液)을 연속(連續) 자동공급(自動供給)하고 삼투량(渗透量) 및 증발량(蒸發量)을 최소(最少)로 하는 방법(方法)(관비농법(灌肥農法))을 사용(使用)하였다. 2. 물 못자리묘(苗)를 사용(使用)하였기 때문에 활착(活着)에 시간(時間)이 걸리었으나 활착후(活着後)의 생육(生育)은 왕성(旺盛)하고 출수후(出穗後) 소엽(小葉), 후엽(厚葉), 다엽(多葉), 직립(直立), 총생(叢生)의 전형적(典型的) 다수(多收) 모형(草型)을 나타냈다. 3. 사지적응성(沙地適應性)은 품종간(品種間)의 차이(差異)가 있고 재래종(在來種) 보다 IR계통(系統)이 큰 것으로 보인다. 4. 사지재배(沙地栽培) 수도(水稻)는 출수후(出穗後) 하엽고사(下葉枯死)가 거의 전무(全無)하고 세근(細根)이 많은 왕성(旺盛)한 근계(根系)를 형성(形成)하고 있다. 채용(採用)한 재배법(栽培法)(관비농법(灌肥農法))은 작물(作物)뿌리에 의한 흡수량(吸收量)과 평형(平衡)을 이룬 양액공급량(養液供給量)으로써 삼투손실량(渗透損失量) 등을 최소(最少)로 함을 목표로 하기 때문에 수도전체요수량(水稻全體要水量) 내지 용수량(用水量)을 적지할 수 있을 뿐 아니라, 토양유기물(土壤有機物)을 필요(必要)로 하지 않기 때문에 이와 경합(競合)되는 산소공급능(酸素供給能) 내지 양수분이동성(養水分易動性)을 최대(最大)로 할 수 있어 활력(活力)이 큰 왕성(旺盛) 근계(根系)와 생육후기(生育後期)에도 고사(枯死)가 없는 하엽(下葉)을 이루게 한 것으로 보인다. 5. 질소, 인산, 칼리만을 관비(灌肥)로써 공급한 것 보다 칼슘과 마그네슘을 미리 공급한 것이(규산석회 및 용성인비) 포기당줄기수, 줄기당알수 및 10a당 수량(收量)이 월등하다. 6. 일반(一般)재배보다 1개월 늦게 이앙(移秧)하여 완전임실(完全稔實)까지는 이루지 못하였으나 9월 중순(中旬) 수량조사(收量調査)로 10a당, 최고 510kg 까지의 결과(結果)를 거두었다. 7. 수도(水稻)의 사토재배(沙土栽培)를 기하며 채용(採用)한 재배법(栽培法)은 관비자동공급(灌肥自動供給)을 위한 시설상각비(施設償却費)가 일반재배(一般栽培)에 비하여 부가되지만 경운(耕耘), 중운(中耕), 제초(除草), 시비(施肥)등 노력(勞力)에 있어 절감(節減)되기 때문에 경제성(經濟性)에 대하여 유리(有利)한 전망(展望)을 내릴 수 있으나 앞으로 검토할 문제이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1027-1034
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• 2011

대관령 농업지역의 연 평균기온은 $6.4^{\circ}C$, 1월 평균 기온은 $-7.6^{\circ}C$, 7월 평균 온도는 $19.1^{\circ}C$이었으며 강수량은 1717.2 mm, 안개 현상일수는 133일, 서리 현상일수는 59일 이었고, 특히 6월 8월 사이에 100 mm 이상의 집중 강우가 많았으며, 잦은 안개와 일조시간의 부족으로 병해충의 발생 및 작물생육이 불량한 것으로 관찰되었다. 수질모니터링 결과 작물재배시기에 T-N, T-P 등 영양물질의 수질오염도가 높았으며, 7월~8월의 강우에 의한 토양유실로 영양물질의 오염도가 높게 관찰되었다. 배추재배지에서 T-N 농도는 평균 $9.4mg\;L^{-1}$ (7.4~11.3)로 감자재배지의 평균 $4.4mg\;L^{-1}$ (3.1~7.2)의 2배 정도 높았고, T-P의 경우도 배추재배지에서 평균 $0.084mg\;L^{-1}$ ($0.061{\sim}0.10^1$)로 감자재배지 평균 0.036 (0.019~0.056) mg $L^{-1}$의 농도보다 약 2배 정도 더 높았다. 부유물질 경우는 배추재배지가 평균 $18.3mg\;L^{-1}$ (3.0~53.0)로 감자재배지 평균 $1.9mg\;L^{-1}$ (0.5~3.0)로 무려 9배나 높았다. 이처럼, 배추재배지가 감자 재배지보다 수질 오염도가 높은것은 대관령 지역에서 배추는 감자보다 생육기간이 짧고 또한 피복율도 작기 때문에 토양유실이나 양분유실이 많았던 것으로 판단된다. 경작중에 고랭지 작물재배지 토양을 분석한 결과, 작물별로 토양화학성의 차이는 작았으며, pH는 5.6~6.8사이, EC는 $0.67{\sim}1.13dS\;m^{-1}$, 유기물은 $18.0{\sim}42.4g\;kg^{-1}$, 유효인산은 $316{\sim}658mg\;kg^{-1}$, 치환성 칼륨은 $0.41{\sim}0.88cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 칼슘은 $3.7{\sim}7.1cmol_c\;kg^{-1}$, 치환성 마그네슘은 $1.2{\sim}1.9cmol_c\;kg^{-1}$ 범위였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.55-71
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• 2022

최근 국내 백화점 산업은 소비패턴의 변화에 의해 고급화와 차별화된 복합쇼핑문화공간으로 성장하고 있으며, 5개 대규모 회사를 중심으로 70개소가 운영되며 경쟁이 가속화되고 있다. 본 연구는 빅데이터 개념의 차량 자동입출차 시스템(pos)를 활용하여 백화점의 방문수요 결정요인을 분석하고, 백화점 산업의 경쟁력 강화를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 분석방법은 2021년 신규개점으로 인하여 연간 매출액이 완전치 않은 지점 3곳을 제외한 67개의 지점을 대상으로 어떠한 사건이나 방문에 대한 빈도를 예측할 때 사용되는 음이항 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 백화점 방문수요에 양(+)의 영향을 미치는 변수들은 공항·터미널·기차역 여부, 대지면적, 주차대수, VIP라운지수, 명품매장비율, F&B매장 수, 경기·인천지역인 것으로 나타났으며, 비상업지역 여부, 호텔은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 국내 백화점의 경쟁력 강화방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 백화점 소비자들은 명품 브랜드에 대한 선호가 높다. 따라서 백화점은 자체적으로 해외 바이어팀을 구성하여 새로운 명품 브랜드를 발굴하여 유치하고, 고객들의 수요가 높은 명품 브랜드를 유치하는 전략이 필요하다. 또한, 구매력과 충성도 높은 소비자들을 유치하기 위해서는 기존 보다 더 차별화된 VIP 고객들을 위한 상품과 서비스를 제공할 필요성이 높다. 둘째, 신규 백화점 입점은 경기·인천 지역의 기차역, 공항, 터미널과 같은 교통거점 지역을 중심으로 추진하는 것이 바람직하다. 셋째, 백화점은 고급화된 쇼핑센터라는 측면에서 핵심임차인이 중요하므로 소비자의 수준과 선호에 부합하는 테넌트의 유치 전략이 필수적이다. 마지막으로 최고급 쇼핑센터인 백화점은 2021년 개점한 '더 현대'와 같이 차별화된 쇼핑, 문화, 외식과 여가서비스가 함께 제공되는 공간으로 개발되어야 향후 성장가능성이 담보될 수 있다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-12
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• 2022

수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.28-41
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• 2023

본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.