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KOMPSAT-3/3A 영상 기반 하천의 탁도 산출 연구 (A Study on the Retrieval of River Turbidity Based on KOMPSAT-3/3A Images)

  • 김다희;원유준;한상명;한향선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1285-1300
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    • 2022
  • 탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1723-1735
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    • 2022
  • 산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

참외 시설 재배 시 고온에서의 환기 처리에 의한 상대습도 상승과 흰가루병, 담배가루이, 응애 방제 및 개화 억제 (Ventilation at Supra-Optimal Temperature Leading High Relative Humidity Controls Powdery Mildew, Silverleaf Whitefly, Mite and Inhibits the Flowering of Korean Melon in a Greenhouse Cultivation)

  • 서태철;김진현;김승유;조명환;최만권;류희룡;신현호;이충근
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.43-51
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    • 2022
  • 본 연구는 참외 재배 지에서 흰가루병, 담배가루이 및 두점박이응애가 동시에 발생하였을 때 45, 40, 35℃(대조구)의 온도에서 측창으로 환기 처리 시, 온실 내 온·습도의 변화, 병충해 발생과 잎말림, 그리고 개화조절에 미치는 효과를 검토하였다. 3월 3일 '히든파워' 대목에 접붙여진 '알찬꿀' 참외를 40cm 간격으로 격리상에 심었고, 위에 언급한 병해충이 모든 처리구에서 발생한 6월 18일부터 7월 13일까지 처리하였다. 온실의 온도는 맑은 날에는 설정 온도 지점까지 증가되었고, 45℃ 환기 처리에서 고온 고습이 약 9시간 동안 유지되었다. 주간 최고 기온과 최저 상대습도 차이는 45℃ 환기 처리에서 가장 높았다. 환기 처리 11일 후에는 흰가루병과 두점박이응애 피해가 45℃ 환기 처리에서 거의 회복되었지만 40℃와 35℃에서는 그렇지 않았다. 처리 14일 후, 담배가루이와 두점박이 응애 밀도는 45℃에서 유의하게 감소하였으나 흰가루병 증상은 유의하게 감소하지는 않았다. 잎말림은 고온에서 유발되었으나 45℃에서도 심하지 않았다. 처리 26일 후, 새로 나온 줄기의 15 마디의 개화수를 조사한 결과, 45℃에서 암꽃이 전혀 나오지 않았고 수꽃은 1.2개로 나타났다. 이상의 결과는, 고온기에 45℃의 고온에서 2-3주간 환기 처리는 온실 내부의 고온 고습을 유도하여 흰가루병, 담배가루이, 두점박이응애를 통제하고, 개화를 억제하여 참외의 영양 생장을 회복할 수 있는 방법으로 사료되었다.

「중소기업연구」 40년 동안의 창업생태계 연구 동향 고찰 및 측정모형 개발을 위한 탐색적 연구 (Exploring A Research Trend on Entrepreneurial Ecosystem in the 40 Years of the Asia Pacific Journal of Small Business for the Development of Ecosystem Measurement Framework)

  • 서리빈;최경철;변영조
    • 중소기업연구
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    • 제42권4호
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    • pp.69-102
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    • 2020
  • 본 논문은 한국중소기업학회 40년의 역사적 흐름 속에서 창업생태계 연구 동향을 조명하고, 생산적 창업생태계 조성에 필요한 생태투입·산출요인에 관한 측정지표 개발 방향을 고찰하기 위해 수행되었다. '중소기업연구'의 창업생태계 연구 동향을 살펴본 결과, 선행연구는 생산적 창업생태계 조성과 다양한 생태투입요인에 대한 관리적 중요성을 강조하고 있다. 그러나 생태투입요인과 기업가정신으로 대변되는 생태산출요인 간 인과성을 검증하려는 실증연구에 필요한 측정모형 및 변수개발을 다루는 탐색적 연구는 실무·정책적 요구를 충족하지 못하고 있었다. 경험적 사실에 근거하여 창업생태계 성공요건을 규명하는 사례연구의 불균형적 발전은 연구 결과의 일반화와 효과적 실무·정책적 대안을 제안하는 데 한계가 있다. 국가·지역 경제성장을 견인하는 혁신동력으로써 생산적 창업생태계의 조성과 효율적 운영이 중요한 오늘날, 향후 실증연구에서 활용 가능한 생태요인 측정모형의 개발이 절실하다. 이에 본 연구는 기존의 [투입→산출→결과→성과] 프로세스를 적용하여, 생태투입·산출요인을 중심으로 창업생태계 측정 모형을 개념화하였다. 우선, 선행연구를 기반으로 생태투입요인(재정적·지식·제도적·사회적 자본)을 체계화하고, 생태산출요인은 설립, 혁신 및 성과기준 기업가정신으로 개념화하여 측정 가능한 변수로 도출하였다. 또한, 향후 실증연구에서 생태투입·산출요인 측정 시 활용 가능한 데이터베이스를 제안하고, 각 데이터의 특성을 검토하였다. 본 연구가 제안한 창업생태계 측정지표는 생태요인 간 인과성을 검증하려는 후속 연구에서 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.

백두대간 중점보전종인 댕강나무의 식생 군집 및 환경인자 특성 (Characteristics of Environmental Factors and Vegetation Community of Zabelia tyaihyonii (Nakai) Hisauti & H.Hara among the Target Plant Species for Conservation in Baekdudaegan)

  • 김지동;이혜정;이동혁;변준기;박병주;허태임
    • 한국산림과학회지
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    • 제111권2호
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    • pp.201-223
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    • 2022
  • 오늘날 급격한 기후 변화와 지속적인 인간의 개발 압력으로 멸종의 우려에 대한 심각성이 커지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 커다란 생태축인 백두대간 일대에서 출현하는 식물 가운데 중점적으로 보전해야할 식물 300종을 우선적으로 선정하였다. 그중 석회암 지대에 출현하는 댕강나무를 최우선 보전종으로 인식하고 이들의 식생 군집과 환경인자 특성을 구명하고자 하였다. 단양군, 영월군, 제천시 등 댕강나무 서식지 36개소를 조사지로 설정하고, 조사지 내 출현식물, 식생, 토양과 물리적 환경을 분석하였다. 조사지에서 특기할 만한 식물로 꽃꿩의다리, 덕우기름나물, 나도국수나무 등이 출현하였다. 산림식생 군락유형은 4개의 식생유형과 7개의 종군유형으로 구분되었다. 식생군집과 환경인자의 CCA 분석결과, 종합설명력 75.2%였으며 댕강나무 서식지의 환경적 특징이 세 그룹으로 구분되었다. 이 중에서 관계성이 있었던 환경인자는 해발고도, 경사, 유기물, 암석 비율, pH, 칼륨, 그리고 나트륨이었다. 조사지 내에서 꽃꿩의다리를 비롯하여 다수의 희귀식물과 특산식물이 확인되어 이들 집단을 서식지 수준에서 보전할 필요가 있다고 판단하였다. 출현 식물을 토대로 분석된 식생 유형 분류와 CCA 분석에서 댕강나무 서식지의 식생 집단의 고유성과 특이성이 재차 인정되었다. 본 연구의 결과가 댕강나무 자생지의 실증적 보전을 위한 과학적 근거자료로 활용되길 기대한다.

딥러닝 기법을 이용한 제주도 중제주수역 지하수위 예측 모델개발 (Development of Deep-Learning-Based Models for Predicting Groundwater Levels in the Middle-Jeju Watershed, Jeju Island)

  • 박재성;정지호;정진아;김기홍;신재현;이동엽;정새봄
    • 지질공학
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    • 제32권4호
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    • pp.697-723
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    • 2022
  • 본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

연동온실 내 위치별 일사량에 따른 토마토의 생육 및 수량 비교 (Comparison of Tomato Growth and Yield according to Solar Radiation by Location in Multi-span Greenhouses)

  • 신현호;최만권;류희룡;조명환;김진현;서태철;유인호;김승유;이충근
    • 생물환경조절학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.504-512
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    • 2022
  • 본 연구에서는 연동온실의 골조로 인한 내부 광 분포를 검토하기 위하여 위치별(중앙부 및 측면부) 일사량을 실측하고, 오전(08:30-12:30)과 오후(12:35-16:30)로 시간대를 구분하여 일사량, 광 투과율 및 일 적산일사량을 분석하였다. 또한 토마토의 생육 및 수확량을 위치별로 비교하였다. 오전일 때 중앙부와 측면부의 일사량은 각각 275.2W·m-2, 314.9W·m-2이고, 오후일 때는 각각 278.1W·m-2, 313.9W·m-2로 측면부보다 중앙부가 오전은 12.6%, 오후는 11.4% 낮았고, 광 투과율과 일 적산일사량도 중앙부가 낮게 나타났다. 생육 특성에 있어서는 첫번째 조사의 엽장과 엽폭을 제외하고는 조사 종료일까지 유의미한 차이가 없었다. 토마토의 최종 주당 평균 수확량은 재배 위치에 따라 중앙부 4,828g, 측면부 4,851g으로 유의미한 차이는 없었고, 중앙부가 0.5% 적게 나타났다. 토마토의 광보상점은 60W·m-2이고 광포화점은 281W·m-2로 중앙부의 시간대별 일사량은 광보상점보다는 높고, 광포화점보다는 낮으나 그 차이가 크지 않아 온실 내 위치에 따른 생육 및 수확량의 차이가 미미한 것으로 판단하였다. 향후 이 검토 결과를 포함하여 온실을 설계할 때 광 환경을 고려한 설계를 위해 온실의 설치 방향, 위치 및 지붕 경사도 등에 따른 온실 내 광 분포 분석이 필요하다.

SSP 시나리오 상세화 자료 기반 생태기후지수를 활용한 고로쇠나무 분포 예측 (Prediction of Acer pictum subsp. mono Distribution using Bioclimatic Predictor Based on SSP Scenario Detailed Data)

  • 김휘문;김채영;조재필;허지나;송원경
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권3호
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    • pp.163-173
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    • 2022
  • 기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

고압나트륨등 보광 온실의 열적 거동 및 엽온 분석 (Thermal Behavior and Leaf Temperature in a High Pressure Sodium Lamp Supplemented Greenhouse)

  • 윤승리;김진현;신민주;김동필;방지웅;정호정;안태인
    • 생물환경조절학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.48-56
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    • 2023
  • 고압나트륨등(high-pressure sodium, HPS 램프)은 작물 생육 발달에 필요한 충분한 양의 광합성유효방사를 제공하는 동시에 복사열을 통해 온실 난방 부하를 절감할 수 있어 겨울철 시설원예 보광 조명으로 널리 이용되고 있다. 그러나 겨울철에 생육 중기를 맞이하는 시설 과채류의 경우, 작물의 정단부가 복사열에 영향을 많이 받고, 캐노피 위치에 따라 엽온 차이가 증가될 수 있다. 또한 온실 기온 역시 보광등에서 발생한 열이 상부로 상승 및 정체되면서 불필요한 에너지 낭비 및 온도 불균일성 역시 심화될 수 있다. 따라서 본 연구의 목표는 CFD 열전달 해석을 통해 HPS 램프에 의한 열적 특성 및 생육 단계별 수평적 엽온 변화를 분석하고, 온실 내 수직적 기온 및 작물의 캐노피별 엽온을 측정하여, 온실 내 환경 균일성 제고 및 효과적 에너지 활용 방안을 모색하는 것이었다. 생육 초기, 중기, 및 후기를 대변하는 초장(1.0, 1.6, 2.2m)에서의 정단부 수평적 엽온을 CFD 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 또한 HPS 램프 작동 이후 수직적 기온과 캐노피 높이별 엽온을 측정하였다. 실험 결과, 보광 시 엽온과 기온 간의 차이가 커지고, 수직적 기온 역시 불균일해짐을 알 수 있었다. 생육 단계가 진전될수록, 고온의 복사열이 중심부에 집중되며, 상단부 수평적 엽온 편차가 커지고, 균일성 역시 떨어지는 것을 알 수 있었다. 열획득 모델을 통한 수치해석 결과, 보광등이 2022년12월 기간 난방부하에 약 50.1% 기여하는 것을 알 수 있었다. 평균절대오차 및 평균제곱근 오차는 생육 초기 및 생육 중기 모두0.5 이하로, 실측값과 예측값에 높은 일치도를 보였다. 수직적 기온 및 엽온 분포와 생육 단계별 수평적 엽온 분포에 관한 본 연구의 결과는 효율적 에너지 관리 및 작물 생육 발달에 관한 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

반도체 다이싱 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 재활용한 실리카 나노입자의 제조 및 전기감응형 유체로의 응용 (Preparation of Silica Nanoparticles via Recycling of Silicon Sludge from Semiconductor Dicing Process and Electro-responsive Smart Fluid Application)

  • 추연룡;제갈석;김지원;김하영;김찬교;사민기;심형섭;윤창민
    • 유기물자원화
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    • 제31권3호
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    • pp.15-25
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    • 2023
  • 본 연구에서는 반도체 패키지 다이싱 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 재활용하여 실리카 나노입자를 제조하였으며 이를 전기감응형 스마트유체의 분산 물질로 적용하였다. 상세히는, 실리콘 슬러지에 산처리를 통해 금속불순물을 제거한 고순도의 실리콘 분말을 얻고, 수열합성법을 통해 실리카 나노입자를 합성하였다. 실리카 나노입자의 크기를 조절하기 위해 수열합성법의 반응시간을 8, 15, 20, 30시간으로 진행하였으며, 반응시간이 증가할수록 실리카 나노입자의 크기가 증가하였다. 수열합성의 반응시간이 길어질수록 실리콘의 가수화 및 탈수 반응이 증가하며 입자의 크기를 증가시킨다. 실리콘 슬러지에서 제조한 실리카 나노입자를 실리콘 오일에 분산하여 전기감응형 스마트유체로 응용하였다. 그 결과, 30시간의 수열합성으로 제조된 실리카 나노입자가 동일한 전기장 하에서 21.4Pa의 가장 높은 전단응력을 나타내었다. 이는 큰 실리카 나노입자의 사이에 작은 입자들이 배치되는 보강효과 효과를 통해 단단한 사슬구조의 형성 때문이다. 본 연구를 통해 반도체 다이싱 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 성공적으로 재활용하여 실리카 나노입자를 제조하였고, 이를 전기감응형 스마트유체에 적용함으로써 산업현장에서 친환경성을 강조하는 ESG 경영의 일환으로 적용될 수 있음을 확인하였다.