• 한국유기농업학회지
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• 제25권1호
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• pp.135-148
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• 2017

본 연구를 통해 논, 시설재배 밭 토양, 쓰레기장, 하천 및 호수의 퇴적 토양 등 22개소에서 분리한 총 6종의 광합성세균 중 호기 암 배양이 가능한 Rhodobacter sphaeroides PS-24를 분리하였다. 형태학적 특징으로는 그람음성의 막대모양으로, 운동성이 있었다. 분리균주의 16S rRNA 염기서열을 분석한 결과 Rhodobacter sphaeroides ATH2.4.1과 99%의 상동성을 나타내었으며, 본 연구에서 Rhodobacter spharoides PS-24로 명명하여 연구를 수행하였다. 선별균주를 modifed Van niel's yeast 배지에서 배양 후 생성된 carotenoid를 추출한 결과 $12.03{\pm}0.15mg/L$의 함량이 측정되었으며, 반응표면분석법 중 Plackett burman 분석방법과 Box-Behnken 분석방법을 통해 carotenoid 생산에 영향을 미치는 요인을 분석하고 농도를 최적화하였다. 분석결과 각각의 독립변수 yeast extract -0.4144 (1.23 g/L), $Na_2CO_3$ 0.8541 (3.71 g/L)와 $MgSO_4$ 1.00 (1.00 g/L)의 농도를 선정하였으며, 이를 바탕으로 배지 조성을 최적화한 결과 yeast extract 1.23 g, sodium acetate 1 g, $NH_4Cl$ 1.75 g, NaCl 2.5 g, $K_2HPO_4$ 2 g, $MgSO_4$ 1.0 g, mono-sodium glutamate 7.5 g, $Na_2CO_3$ 3.71 g, $NH_4Cl$ 3.5 g, $CaCl_2$ 0.01 g/ liter로 선정하였다. 최적배지를 대상으로 5 L, 50 L, 500 L scale-up을 진행한 결과 최종 carotenoid는 각각 17.98 mg/L, 18.03 mg/L, 18.11 mg/L로 조사되었다. 최적배지의 경우 modified Van niel's yeast 배지보다 약 1.5배 많은 carotenoid를 생산하였으며, 대량배양을 통한 scale-up 과정 시 carotenoid의 생산량은 크게 변화하지 않는 것으로 조사되었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 산업적으로 다양하게 사용되고 있는 carotenoid를 생산하는 광합성세균 Rhodobacter spharoides PS-24를 개발하였으며, 본 연구를 바탕으로 유기농축산에 사용이 가능한 기능성 미생물제제를 개발하고자 한다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제32권4호
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• pp.225-230
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• 2014

사과는 주요 수출대상국인 대만의 검역 강화에 따라 수출시장에서의 입지가 많이 위축되어 있으며, 수출 대상국 다변화를 위해 노력하고 있는 중이다. 현재 식물방역법상 중국으로 사과수출은 불가능한 상황이지만, 한 중 FTA가 실질적으로 타결되고 한 중 일 FTA가 추진되는 등 한국 제1의 교역 대상국인 중국으로의 한국 사과 수출가능성을 타진해 볼 필요성이 제기된다. 또한, 중국인들의 소득 수준이 향상됨에 따라 과일 소비량은 일정 부분 증가할 것으로 예상되며, 소득 수준향상에 따른 고품질, 고가품 등을 선호하는 중국인들의 특성상 고급시장을 형성하고 있는 고소득층도 다수 존재하고 있는 것으로 판단된다. 일본 대지진의 여파 및 중국 내 식품안전 사고가 발생함에 따라 현지 소비자들의 식품안전성에 대한 규제 강화 요구 및 중국 내 유기인증제도도 활성화되고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 국내산 사과의 무역개방에 따른 수출가능성이 잠재되어 있는 중국을 조사 대상국가로 설정하고 중국 소비자들의 식품안전성에 대한 요구 및 선호도 조사를 위해 국가별 유기인증을 활용하였다. 유기인증의 효과를 분석하기 위해 중국 소비자의 한국, 중국, 일본 3개국의 사과 원산지별 유기인증 에 따른 국가별 선호를 분석하였다. 분석방법으로는 선택형 실험을 이용하였고, 298명의 북경소비자들을 대상으로 조사를 실시하였으며, 다항로짓모형을 추정하였다. 모형에 대한 분석결과는 다음과 같이 요약된다. 한국산 가격, 일본산 가격, 한국산 등급, 일본산 등급, 한국인증, 한국+중국인증, 일본인증, 일본+중국인증, 성별, 연령, 월 평균 가계소득에 대한 계수의 추정치가 5% 유의수준에서 통계적 유의성을 가진다. 일본산 사과의 가격이 높을수록, 한국산 사과의 등급이 높을수록 일본산에 비해 한국산 사과를 선택할 확률이 올라가며, 한국산 사과가 한국인증을 받거나 한국+중국인증 받을 때 일본산에 비해 한국산을 선택할 확률이 증가한다. 또한 연령이 높을수록, 월 평균 가계소득이 높을수록 일본산과 비교해 보았을 때 한국산 사과를 더 선호하는 것으로 나타난다. 한편, 한국산 사과의 가격이 높을수록, 일본산 사과의 등급이 높을수록, 일본산 사과가 일본인증을 받거나 일본+중국인증을 받았을 경우, 여성인 경우에 일본산 사과에 비해 한국산 사과를 선택할 확률은 감소한다. 한국산 가격, 중국산 가격, 한국산 등급, 중국산 등급, 중국인증, 한국인증, 한국+중국인증에 대한 계수의 추정치가 5% 유의수준에서 통계적으로 유의하다. 중국산 사과의 가격이 높을수록, 한국산 등급이 높을수록, 한국인증 및 한국+중국인증을 받았을 경우 중국산에 비해 한국산 사과를 선택할 확률이 증가한다. 반대로 한국산 사과의 가격이 높을수록, 중국산 사과의 등급이 높을수록, 중국인증을 받았을 경우 중국산 사과에 비해 한국산 사과를 선택할 확률은 감소하는 것으로 나타난다. 국가별 유기인증 결합이 각 원산지 국가별 점유율에 미치는 한계효과는 한국산이 한국 유기인증을 받을 경우 한국산 사과의 점유율을 11.9% 증가시키고 일본산의 점유율은 7.2% 감소시킨다. 또한 한국산이 한국과 중국에서 모두 유기인증을 받을 경우 한국산 사과의 점유율은 15.9% 증가하며, 일본산의 점유율은 14.1% 감소시킨다. 한국에서만 유기인증을 받을 경우보다 한국과 중국에서 유기인증을 받을 경우 점유율이 4.0% 더 증가한다. 이는 한국 유기인증뿐 아니라 중국의 유기인증을 동시에 받을 경우 사과수출에 효과가 있다는 것을 의미한다. 본 연구의 분석결과에 따른 정책적 함의는 다음과 같이 나타난다. 첫째, 한국과 중국의 유기인증이 효과가 있다는 것을 실증적으로 보여주고 있으므로, 중국 유기인증 획득의 필요성이 제기된다. 그러므로 정부는 대중 수출농가들에게 한국과 중국의 유기인증 제도에 대해 홍보할 필요성이 있다. 둘째, 일본산 유기인증뿐 아니라 일본산 사과의 일본+중국 유기인증 획득 시 시장점유율의 증가 폭은 한국산에 비해 높다는 것을 알 수 있다. 이는 중국인들이 일본 농식품의 안전성을 더 높이 평가하고 있음을 유추할 수 있다. 따라서 한국의 국가 이미지를 제고할 필요성이 제기되며, 한류를 홍보 수단으로 적극 활용해 한국 농식품에 대한 이미지를 제고해야 할 것이다. 셋째, 한국산 친환경식품 중에서 구매의향이 있는 품목은 과일류, 채소류, 전통가공식품 등의 순으로 나타나, 향후 한국산 사과가 중국 시장에 수출되었을 경우, 잠재적 수요계층이 존재한다는 것을 반영한다. 하지만 한국산 사과의 경우 중국산과의 가격경쟁력 및 일본사 사과와는 품질경쟁력에서 뒤쳐지는 것이 사실이다. 따라서 품질 향상을 위한 기술적 지원 및 유기인증 시스템의 국제적 기준을 고려한 정책 도입이 필요한 것으로 판단된다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제14권4호
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• pp.23-32
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• 2009

본 연구에서는 pH(3 ~ 11)에 따른 카올리나이트(kaolinite)와 유로퓸(Eu(III)의 흡착에 있어서 휴믹산(HA)이 미치는 영향을 회분식 실험(V/m = 250 : 1 mL/g, $C_{Eu(III)}\;=\;1\;{\times}\;10^{-5}\;mol/L$, $C_{HA}\;=\;5{\sim}50\;mg/L$, $P_{CO2}=10^{-3.5}\;atm$)을 통해 조사하였다. 반응 상등액 중 HA 농도는 254 nm에서의 UV 흡광도(즉, $UV_{254}$) 분석을 통해 결정하였고, Eu(III) 농도는 마이크로웨이브(microwave)를 통한 전처리 후 ICP-MS를 이용하여 측정하였다. 실험결과, 카올리나이트에 대한 HA의 흡착은 전형적인 Langmuir 흡착 특성(pH 3 제외)을 보였으며, pH가 증가할수록 감소하였다. pH 4 ~ 11에서의 최대 흡착량($q_{max}$)은 4.73 ~ 0.47 mg/g의 범위이었다. 카올리나이트에 대한 Eu(III) 흡착은 pH 3 ~ 5에서 급격히 증가한 이 후 pH 6이상에서 흡착포화(adsorption edge)에 도달하는 전형적인 Eu-광물질 흡착곡선을 보였다. 그러나 HA가 존재하는 경우 pH에 따른 흡착특성에 변화를 보였다. 즉, pH가 낮은 산성영역(pH 3 ~ 4)에서는 카올리나이트에 흡착된 HA에 의한 Eu의 추가 흡착으로 인해 Eu의 흡착율이 상승하나, 중성 및 알칼리 영역(pH > 6)에서는 용존성 EuHA 착물 형성으로 인해 Eu 흡착율이 크게 감소하였다. 이러한 카올리나이트-Eu-HA 삼성분계에서의 흡착실험 결과는 카올리나이트-HA, 카올리나이트-Eu 등의 결과와 비교 해석하였고, pH에 따른 흡착 기작의 차이점을 고찰하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권2호
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• pp.114-120
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• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 조사료품질 검사의 현장 이용성을 확대하기 위하여 기존 사일리지 중심의 근적외선 DB에 저 수분 함량의 근적외선 DB를 추가하여 저 수분 조사료의 품질평가 가능성을 검토하고 통합된 동계사료작물 단일의 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 동계사료작물 조사료 2454점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 동계사료작물 초종별로 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 초종별 동계사료작물의 수분함량 예측에 대한 검량식 작성 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)와 상호검증표준오차(SECV)는 이탈리안 라이그라스가 각각 1.16%($R^2=0.99$)와 1.27%($R^2=0.99$)로 가장 우수한 예측능력을 보였으며 통합된 동계사료작물은 1.53%($R^2=0.99$)와 1.59%($R^2=0.99$)로 매우 양호한 예측능력을 나타냈다. ADF와 NDF함량 평가를 위해 개발된 검량식의 초종별 상호검증(SECV) 결과는 청보리가 각각 1.47%($R^2=0.75$)와 2.07%($R^2=0.52$)로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 청보리(SECV=0.64%, $R^2=0.61$)를 제외하고는 모든 초종에서 양호한 예측능력을 보였으며 특히 통합된 동계사료작물(SECV=0.61%, $R^2=0.93$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다. 조회분 함량 평가에 대한 검량식 검증결과는 청보리(SECV=0.75%, $R^2=0.61$)와 호밀(SECV=0.81%, $R^2=0.68$)이 다소 낮은 예측 정확성을 나타냈으며 통합된 동계사료작물(SECV=0.45%, $R^2=0.90$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.239-249
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• 2020

본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.376-383
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• 2022

이번 연구는 토마토잎곰팡이병 및 점무늬병에 대한 방제력을 개발하고, 온도와 잎의 결로시간에 따른 발생정도를 평가하기 위해 수행되었습니다. 첫 번째 병발생 예측 실험에서는 토마토묘에 Fulvia fulva, Stemphylium lycopersici 분생포자를 각각 1 × 10⁴ conidia·mL^-1로 접종시키고 10-25℃(F. fulva) 및 10-30℃(S. lycopersici)에서 0-18시간 동안 이슬생육상에 두었다. 살균제를 이용한 방제 연구에서는 잎곰팡이병 방제를 위하여 트리미다졸, 폴리옥신 B, 이미녹타딘 트리스(Belkut)를 처리하였으며 점무늬병 방제를 위하여서는 에트리디아졸 + 티오파네이트(가지란)과 삼염기 황산구리(세빈나)를 처리하였다. 엽결로시간이 9시간 이상에서 잎곰팡이와 점무니병이 발생하였으며 결로시간이 길어질수록 병발생률이 높았다. 잎곰팡이병의 발생률은 20℃와 15℃에서 더 높았고, 점무늬병은 25℃와 20℃에서 발병률이 증가하였다. 포자 접종 14일 후에 잎곰팡이병 및 점무늬병이 발생하였으며 잠복기는 14-15일로 추정되었다. 잎곰팡이 및 점무늬병 포자가 처리된 식물체에 접종 후 0시간부터 240시까지 살균제 처리를 한 결과 살균제 종류와 상관없이 일찍 약제를 처리한 식물체에서 방제가가 높았으며 150시간이 지난 처리에서는 방제가가 급격히 떨어졌다. 이번연구에서 개발된 병예측모델과 방제력은 토마토의 잎곰팡이병과 점무늬병을 적기에 방제하고 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.451-468
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• 2021

터널 굴진면 전방 위험 지반 예측은 TBM (Tunnel Boring Machine) 굴진 성능 및 안정성 확보에 필수적이다. 국내·외에서 굴진면 전방 예측을 위한 전기비저항 탐사법에 대한 연구가 다수 이루어졌으나, TBM 터널 굴진을 고려한 전기비저항 탐사의 실내 실험 모사가 어렵기에 이와 관련된 실험 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 전기비저항 탐사법의 터널 전방 위험 지반 예측 적용성을 분석하기 위한 TBM 굴진을 모사한 실내 축소 모형 실험을 수행하였다. 터널 굴진면 전방의 단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간을 축소 모사하여, 굴진 중 전기비저항의 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 실제 시공 조건을 재현하기 위해 화강암 블록을 사용하여 모형 지반을 모사하였다. 실험 결과, 터널이 굴진하면서 단층 파쇄대에 근접할수록 전기비저항이 감소하였으며, 해수 침수대도 동일한 경향을 보였으나, 단층 파쇄대와 비교하여 측정된 전기비저항이 크게 감소하였다. 토사-암반 변화구간의 경우, 전기비저항이 상대적으로 높은 암반에 터널 굴진면이 다가갈수록 전기비저항이 증가하는 양상을 보였다. 이와 반대로 암반-토사 변화구간의 경우, 전기비저항이 낮은 토사 지반에 굴진면이 근접할수록 전기비저항이 감소하였다. 실험 결과를 통해 전기비저항 탐사 굴진면 전방 위험 지반(단층 파쇄대, 해수 침수대, 토사-암반 변화구간, 암반-토사 변화구간)의 예측이 가능하다고 판단된다.