• 한국초지조사료학회지
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• 제34권4호
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• pp.227-233
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• 2014

이 연구는 남부지역 논에서 동계 사료맥류, 하계 조생종 벼, 추계 하파귀리 등 삼모작 재배기술을 확립하기 위해실시하였다. 월동 사료작물을 조생종 벼인 조평벼의 이앙시기에 맞춰 4월 30일 1차 수확한 처리구와 사료맥류의 수확기인 5월 30일에 수확한 처리구 모두 곡우호밀이 각각 생초수량 32.0톤/ha과 42.3톤/ha, 건물수량이 5.8톤/ha과 16.5톤/ha로 다른 작물에 비해 높은 수량을 보였다. 하계 조평벼는 5월 6일에 1차 이앙한 처리구보다 6월 4일에 2차 이앙한 처리구에서 등숙비율이 떨어지고 수량도 약 22% 감소하여 조기 이앙이 유리한 것으로 나타났다. 틈새작물로 재배한 하이스피드 귀리는 8월 28일에 1차 파종한 귀리는 10월 10일에 출수하였지만 9월 2일에 입모중으로 2차 파종한 귀리는 출수도 하지 못하였으며 1차 파종에 비해 건물수량과 TDN 수량 모두 50%를 못 미치는 결과를 나타내어 파종이 빠를수록 유리한 것을 알 수 있었다. 따라서 남부지역에서 삼모작을 하기 위해서는 호밀을 재배하여 4월 30일 전에 수확한 후 조평벼의 조기 이앙과 하이스피드 귀리의 적기 파종이 쌀 수량과 조사료 수량 확보에 유리한 것으로 사료되었다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.266-266
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• 2022

The outbreaks of blast, bacterial blight and viral diseases have been increasing in early maturing rice cultivating areas in the central northern regions, recently. As the occurrence of sudden insects pests and disasters increases due to global climate warming, it is urgent to develop a variety of disaster-tolerant, high-quality varieties in response. This study was carried out to elucidate the characteristics of early-maturing, high-quality and multiple disease resistant rice variety, Cheolweon109 that was adapted to cultivation in the mid-mountainous regions of the central northern regions. Cheolweon109 was derived from a cross between Suweon546, medium maturing variety, and Sangju44 which is early maturing and resistant to blast, bacterial blight and rice stripe virus. The heading date of Cheolweon109 was July 30, 3 days later than Odae. The culm length of Cheolweon109 was 79 cm, which was about 5 cm taller than Odae, and the ripening ratio was 85.1%, which was 10% higher than that of Odae. This variety had 5.54 MT/ha of milled rice productivity, which was 99% of the Odae. Although Cheolweon109 was tall, it was strong against lodging. It was strong against bacterial blight (K1, K2, K3 race), rice stripe virus, and the pre-harvest sprouting which rate was 2.4%. The appearance of the grains of rice was clean, the glossiness was 70.6, and the head rice ratio was 95.3% high. Because Cheolweon109 had superior disease resistance, disaster resistance, and high quality than Odae, it was expected that can be used to expand the diversity of early maturing and high-quality rice varieties in central northern regions.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.647-664
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.

• 한국작물학회지
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• 제60권4호
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• pp.458-463
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• 2015

사료용으로 개발된 청보리 품종들은 일반 곡실용 보리품종에 비해 조사료 생산량이 30%이상 증수하고 가축선호성이 우수한 품종이다. 이러한 사료용 전용품종을 이용하여 품종이 가지고 있는 생육특성별 단점을 보완한 품종간 혼파 재배기술의 개발을 통한 군락공간의 최대 활용 및 영양가치 등을 고려한 단위면적당 생산량을 최대화하는데 목적이 있다. 영양보리는 직립초형이고 다수성이며, 유연보리는 삼차망이면서 키가 크고, 다미보리는 무엽이 특성이 있고, 우호보리는 포복형이면서 키가 크고 매끈망을 지니고 있다. 소만보리는 숙기가 빠르고, 분얼이 많은 특성이 있다. 2조보리인 호품보리는 청보리에 비해 등숙이 빠르고 분얼이 많은 장점을 가지고 있다. 이러한 각기 다른 특성을 지닌 품종을 이용하여 청보리 최적 혼파 조합을 선발하고자 시험조사한 결과, 영양50+호품50 조합, 유연70+호품30 조합, 다미50+호품50 조합이 가장 좋았고, 이 중 가장 높은 생산성을 보인 조합은 유연70+호품30 조합이었다. 품질특성면에서는 조단백함량이 높고, NDF와 ADF 수치가 낮고, TDN 수치가 높을수록 좋은 품질로 인정받는데 품종간의 조합 중 유연보리와 호품보리, 다미보리와 호품보리 조합이 우수한 성적을 나타냈다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제49권2호
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• pp.129-136
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• 2011

SMB 공정은 주로 4개의 구역으로 나뉘어지는 다수의 크로마토그래피 컬럼으로 구성된다. 이러한 특성은 회분식 크로마토그래피 공정보다 우수한 이성분계 물질의 연속적인 분리를 구현한다. SMB는 회분식 크로마토그래피에 비해 연속성 및 높은 생산성과 순도로 목적물질을 분리해 낼 수 있는 장점을 갖는다. 경제적이며 효율적인 공정의 운용을 위해 반응과 회수를 결합시키는 연구가 보고되고 있으며, 이와 같은 연구 중 SMBR은 연속분리공정인 SMB와 반응기가 결합된 공정이다. 다양한 반응을 적용한 SMBR에 대해 많은 연구가 진행되고 있으며, 촉매반응, 효소반응, 이온 교환 수지를 통한 화학반응이 주를 이루고 있다. 초기의 SMBR은 촉매를 사용한 고정층의 형태이며, 유동성 효소를 사용하는 SMBR, 고정화 효소를 사용하는 SMBR, 반응구역과 흡착구역이 분리되어 있는 SMBR순으로 발전하였다. 공정 설계에 있어서 필수적인 모델링 및 최적화를 위하여 대류현상만을 고려한 간단한 기법이 있지만, 실제 물질거동을 설명하기 위해서는 축 방향 분산이나 물질전달 저항을 고려한 복잡한 해석을 필요로 한다. SMBR같이 반응과 분리가 결합된 공정의 경우 설비의 간소화를 통한 시설비용의 축소뿐 아니라 가역반응평형의 극복을 통해 물질의 순도와 수율을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.375-387
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• 2019

드론 기반의 초분광 영상은 원격탐사 활용에 고해상도의 많은 장점을 제공한다. 본 연구의 목적은 배추의 단수 추정의 최적밴드를 선정하는 것이다. 초분광 영상은 드론에 탑재한 초분광 이미지 센서를 활용하여 403.36~995.19 nm 파장 범위를 대상으로 3.97 nm 간격으로 150개의 밴드를 수집하였으며, 배추 생체중 데이터는 2,031개의 배추를 대상으로 현장에서 직접 조사하였다. 적색, 적색경계 및 근적외 밴드를 조합하여 계산된 정규화 식생지수와 객체별 배추 생체중과의 관계를 정량적으로 비교한 결과, 697.29 nm(적색 밴드), 717.15 nm(적색경계 밴드) 및 808.51 nm(근적외 밴드)를 조합하여 산출한 식생지수가 배추의 생체중을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 배추 생산성을 평가하는데 가시광 및 근적외 파장대에서 3개의 최적밴드를 선정하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제10권5호
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• pp.45-54
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• 2010

오늘날 건설 프로젝트는 초고층화, 복잡화, 인텔리전트화 되면서 그에 따른 관리 및 생산성 향상을 위해 린 건설과 같은 업무의 통합 관리 시스템이 요구된다. 특히 건설 정보 통신기술 (Information Technology) 분야에서는 건축물의 전 생애주기 동안에 필요한 데이터를 생산하고 관리하는 프로세스인 건축정보모델링 (Building Information Modeling) 에 대한 관심이 높아지고 있고, 기술적 측면에서는 프로젝트의 목적인 비용-공기-품질을 최적화하기 위해 시공지식과 경험의 통합을 달성하기 위한 시스템인 시공성분석(Constructability)에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 현재 진행되는 시공성분석 업무는 기존의 2D 도면이나 문서로 수행되어 각 분야 전문가들이 업무에 활용되는 정보의 일관성과 정확성이 부족하고, 분석된 업무내용을 공유하기 어려우며, 생산된 정보의 활용이 효율적이지 못하다. 본 연구에서는 건설 프로젝트 단계 가장 긴 공기를 차지하는 건축공사의 골조공사단계로 연구범위를 한정하여 골조공사 단계에서 설계와 시공의 협업을 통한 BIM 기반 시공성분석 업무를 실 프로젝트 중심으로 분석하여 업무개선 방법 및 효과를 제시하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.90-103
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• 2018

본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99 이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.

• 한국버섯학회지
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• 제17권3호
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• pp.132-135
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• 2019

본 연구에서 생력화가 가능하면서 친환경적인 재배법을 개발하고자 병, 상자를 이용하여 표고 의 배양특성 및 버섯 생산성을 확인하기 위해 수행되었다. 병과 봉지는 각각 1.2 kg의 혼합배지를, 상자는 7 kg의 혼합배지를 넣어 표고 종균을 접종하여 배양한 결과, $20{\pm}1^{\circ}C$의 배양실에서 모든 처리구의 배지온도는 배양 14일째 최대치에 도달하다 그 이후 낮아지며 유지되는 경향이었다. 재배용기별 배양기간은 봉지와 병이 30일, 상자는 39일로 나타났고, 갈변기간은 상자가 42일로 병과 봉지가 각각 51일, 60일 보다 짧았다. 1주기 재배기간은 병이 89일, 상자가 90-97일, 봉지가 99일로 나타났다. 재배용기별 버섯 발이수는 상자 27개, 봉지 7.7개, 병 2.3개 순으로 생산성에도 영향을 끼쳐 상자가 1,253kg, 봉지 199.7, 병 144.0g으로 나타났다. 건조 배지중량 대비 신선버섯 발생비율은 상자가 39.4%, 봉지 35.8%, 병 26.4% 순으로 상자의 생물학적 효율이 가장 우수하였다. 따라서 상자재배는 갈변기간의 단축과 버섯 수량성에서 봉지재배에 비해 유리한 장점이 있어 친환경 생력화 재배법 개발 가능성을 보여주었다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.