• Title/Summary/Keyword: land characteristics

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제과용 원료 감자의 계약생산과 계약지역 감자 농업의 산업화: 강원도 양구군 해안면을 중심으로 (Contract Farming of Potatoes for Confectionery Raw Materials and the Industrialization of Potato Farming in Contract Area: Focusing on Haean-myeon, Yanggu-gun, Gangwon-do)

  • 이현정;장영진
    • 한국경제지리학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.451-468
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    • 2022
  • 계약생산을 주도하는 기업은 농산물 생산에 통제력을 발휘하고 계약지역 농업 구조에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 국산 원료의 사용 비중이 높은 칩가공용 감자의 계약생산에 주목하고 제과업체 𐩒기업과 강원도 양구군 해안면 감자농가 간 계약생산을 대상으로 계약생산의 특징을 규명하고 계약생산이 지역농업에 미친 영향을 농업의 산업화 관점에서 설명했다. 연구 결과 계약기업은 감자의 품질 및 농작업의 수월성을 확보하고자 기계작업이 용이한 농지 보유 농가를 우선 선정하고 농기계를 공급하는 등 농업의 집약화를 촉진하고 있다. 또한 일정 규모 이상 계약이 가능한 농가를 선정하고 판로를 보장하여 농업의 집중화에 영향을 주었고 나아가 가공용 품종의 공급 및 재배 기술의 확산을 통해 계약지역 감자 농업의 전문화를 촉진한 것으로 나타났다. 이상과 같은 세 가지 차원에서 계약생산은 지역농업의 산업화를 촉진한 것으로 확인되었다.

경유지를 고려한 서울시 공공자전거 통행발생량 추정 모형 개발 (Estimating Travel Frequency of Public Bikes in Seoul Considering Intermediate Stops)

  • 박종한;고준호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.1-19
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    • 2023
  • 최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.

건설 기술 연구 개발을 위한 기술 기획 - 적시 시공을 위한 시공 현장 모니터링 기술 사례를 기반으로 - (Construction Technology Research and Development Planning - In the Case of Real-time Construction Project Monitoring System Development -)

  • 김창윤;김형관;김창완;김문겸
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권6D호
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    • pp.849-857
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    • 2008
  • 기술 로드맵은 신제품 개발과 연구 과제 도출을 위한 기획방법론 중 하나로 여러 연구 기관과 산업계에서 사용되고 있다. 제품 개발자나 연구 진행자들은 기술 로드맵을 사용함으로써 체계적인 프로젝트 진행과 효과적인 연구를 수행할 수 있으며, 연구 내용, 추진 전략, 소요 예산 등을 정확하게 설정할 수 있어 연구개발 가능성을 높일 수 있다. 현재 국토해양부에서는 건설 분야 기술력 증진 및 건설 산업 발전을 위하여 많은 연구개발 예산을 투입하고 있으며, 그 규모 또한 점차 늘어날 것으로 예상된다. 연구개발 예산이 증가함에 따라 5년 이상의 장기 연구개발 과제가 늘어나고 있고, 그 결과 체계적인 연구 수행과 높은 기술 개발 가능성을 위한 방법론의 필요성이 점차 커지고 있다. 건설 산업의 연구 개발은 타 산업의 연구 개발과는 달리 연구 개발 후 현장 적용을 기본 목표로 하고 있으며, 작업을 하는 공간 또한 외부에 노출되어 있어 개발된 기술의 적용이 용이하지 않은 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 건설 산업의 특성을 고려하여 다양한 문헌 분석, 설문 조사를 통한 시장 수요 조사, 사전 연구를 통한 기술의 적용 가능성 검토를 실시하였으며 이를 통하여 새로운 건설 기술 연구 개발을 위한 기술 로드맵 도출 과정을 제시하고, 사례 연구를 통하여 기술 로드맵 도출 과정에 대한 타당성 및 적용 가능성을 알아보고자 한다.

딥러닝 모델을 이용한 항공정사영상의 비닐하우스 탐지 (Detection of Plastic Greenhouses by Using Deep Learning Model for Aerial Orthoimages)

  • 윤병현;성선경;최재완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.183-192
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    • 2023
  • 위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

다차원 공간정보 기반의 충주댐 저수용량 비교분석 (The Comparative Analysis of Reservoir Capacity of Chungju Dam based on Multi Dimensional Spatial Information)

  • 이근상
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5D호
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    • pp.533-540
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    • 2010
  • 댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.

신제품개발시 소요투자비 흐름의 기업특성별 연구 (Study for Investments Flow Patterns in New-Product Development)

  • 오낙교;박원구
    • 중소기업연구
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    • 제40권3호
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    • pp.1-24
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    • 2018
  • 본 연구는 신설기업의 신제품개발에 따른 투자비소요액 흐름이 시간에 따라 비슷한 패턴을 보인다는 것을 기업의 재무데이터로 검증하는 것을 목표로 하였다. 이전 논문에서 저자가 투자비소요액 흐름을 신제품투자비곡선(NPIC; New Product Investment Curve)이라 제안한 바 있으며, 이번 연구에서는 이를 다양한 기업 형태별로 연구하였다. 사용된 표본은 2015년 외부감사 대상인 5,873개 한국 기업에서 선별한 462개 기업 재무데이터이다. 분석 결과, 추가투자비 필요 기간은 상장된 기업은 3년간, 비상장기업은 6년이었으며, 투자비회수기간은 상장기업 6년, 비상장기업 17년이었다. 대기업군에 속한 '온실기업'의 투자비회수기간은 14~15년, 순수한 벤처기업은 17년이었다. 연구개발비와 변동비의 과다에 따른 4개 그룹으로 구분 시, 고 R&D, 고 변동비 그룹(자동차조립업)이 NPIC의 설명력이 가장 높았다. 투자비소요액 추정을 위해 제안한 8개 투자비 추정식 중에서는 'cash 1'((영업현금흐름+토지, 건물을 제외한 고정자산 변동+무형자산, 이연자산 변동)/연말총자산)'의 설명력이 가장 높았다. 결론은 모든 기업을 합하여 추정하면 NPIC 설명력은 다소 떨어지나 상장, 비상장, 온실, 벤처기업 등 특성 별로 나누어 추정할 경우, 투자비소요액 곡선의 패턴이 특성 별로 잘 나타나 제안한 NPIC의 유효함이 검증되었다.

기상청 기후예측시스템(GloSea)의 앙상블 확대를 통해 살펴본 신호대잡음의 역설적 특징(Signal-to-Noise Paradox)과 예측 스킬의 한계 (Characteristics of Signal-to-Noise Paradox and Limits of Potential Predictive Skill in the KMA's Climate Prediction System (GloSea) through Ensemble Expansion)

  • 현유경;박연희;이조한;지희숙;부경온
    • 대기
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    • 제34권1호
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    • pp.55-67
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    • 2024
  • This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.

LCZ 유형이 미세먼지에 미치는 영향에 관한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on the Effect of LCZ Type on Particulate Matter)

  • 김연주;문한솔;정주철
    • 환경영향평가
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    • 제32권5호
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    • pp.338-352
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    • 2023
  • 2019년 기준 우리나라는 OECD 38개 국가들 중에서 미세먼지가 가장 심각한 수준이며 같은 해 「재난 및 안전관리 기본법」을 개정하여 미세먼지를 사회재난으로 규정하였다. 현재 정부는 총 5대 분야, 42개 과제, 177개 세부과제로 구성된 미세먼지 관리 종합계획(2022년~2023년)을 마련하여 배출량 저감 목표를 달성하기 위해 노력하고 있다. 하지만 단순히 배출원으로만 저감대책을 세우는 것이 아니라, 도시의 다양한 공간 특성을 고려하여 대책을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 도시의 건축물유형과 토지피복유형별 17개의 형태로 분류된 LCZ(Local Climate Zone)분류체계를 활용하여 도시의 형태를 분류하였고, IDW기법을 활용하여 연평균 PM10, PM2.5 농도를 매핑하였다. 또한, LCZ분류체계를 정량화하기 위해 Fragstats와 Moving window를 활용하였다. 마지막으로 상관분석과 회귀분석을 실시하여 LCZ분류체계와 PM10, PM2.5 간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 건축물의 높이가 낮은 유형과 나무가 있는 녹지 유형은 PM10, PM2.5 농도에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 효율적인 공간계획에 기반한 미세먼지 저감 정책 수립을 위해 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계 연구 (Research on Security System for Safe Communication in Maritime Environment)

  • 홍승표;이훈재;이영실
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.21-27
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    • 2023
  • 선박이 안전한 항해를 하기 위해 도움을 주는 수단으로서 해상환경에서 운용 중인 항로표지는 주기적인 관리가 필요하며 환경 특성상 정확한 상태를 육안으로 확인하기는 어려움이 존재한다. 이에 따라 항로 안전 및 운항 효율성을 향상시키는 스마트 항로표지 시스템은 일반적인 항로표지와 다르게 센서, 통신 및 정보 기술을 포함한 전문적인 기술을 활용한다. 선박 안전과 선박을 운항하는 항해자들의 안전을 지키는 것이 목적인 스마트 항로표지 시스템의 통신 환경은 해상환경에 맞게 무선 통신 네트워크를 사용하게 된다. 선박은 육상에서 해상환경에 필요한 정보들을 수집하며 운항을 하게 되는데 이 과정에서 무선 통신 보안 지침에 대한 부분도 고려해야할 필요가 존재한다. 기본적으로 데이터 교환을 용이하게 하기 위한 표준 IHO S-100과 안전한 통신을 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 SECOM을 기반으로 본 논문에서는 해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계를 연구하였다. 문서에 기반한 기본적인 보안 체계를 제시하였으며 해상환경의 무선 통신 특성상 데이터 교환에 대한 취약점도 다소 존재하였으며 비인가된 사용자가 서비스에 접근할 수 있는 취약점을 고려하여 사용자 인증에 대한 부분을 추가하였다.

딥러닝을 이용하여 생성한 초해상화 드론 영상의 정량적 평가 (Quantitative Evaluation of Super-resolution Drone Images Generated Using Deep Learning)

  • 서홍덕;소형윤;김의명
    • 지적과 국토정보
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    • 제53권2호
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    • pp.5-18
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    • 2023
  • 드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.