• 수산해양기술연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.93-103
• /
• 1981

Si-Cr계 내열강 SUH3와 Cr-Ni계 stainless강 SUS 303 및 이들이 마찰용접재 SUH3-SUS303을 $1,060^{\circ}C$에서 용체화처리하고 다시 $700^{\circ}C$에서 10, 100시간 시효열처리한 각 시험편의 고온 피로강도에 대한 시효열처리의 효과를 알기 위하여 $700^{\circ}C$에서 고온 회전굽힘 피로시험을 하고 파약거동을 미시적으로 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) SUH3재와 SUS303재의 최적마찰용접조건은 회전수 2420rpm, 마찰가압력 $8kg/mm^2$, 전 upset량 7mm(마찰가압시간 3sec, upset시간 2sec)이었다. 2) $700^{\circ}C$ 고온에서 장시간 이루어지는 고온피로시험에 있어, 용체화처리재의 S-N 곡선 경사부의 기울기가 가장 급하게 나타났다. 3) SUH3-SUS303 마찰용접재는 $1,060^{\circ}C$에서 1시간용체화 처리하고, $700^{\circ}C$에서 시효처리하는 경우 최적시효시간은 10시간이었다. 4) 10시간 시료재의 고온피로한도는 모재보다 SUH3은 75.4%, SUS303은 28.5% 높았으며, 용접재 SUH3-SUS303은 44.2% 정도 높았다. 100시간 시효재는 모재보다 SUH3은 64.91% SUS303은 30.4% 높았으며, SUH3-SUS303은 30.4% 높았으며, SUH3-SUS303은 36.6% 높았다. 5) 마찰용접재의 상온 및 고온의 피로파단은 모두 SUS303의 모재측에 발생하였으며, 용접면에서의 파단은 전혀 없었다. 6) SUS303재와 마찰용접재 SUH3-SUS303재의 크랙은 입내파양형이었으나 SUH3은 입계크랙의 전파로 파양한다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제45권2호
• /
• pp.93-101
• /
• 2011

본 연구는 솔잎 토착미생물을 이용하여 제조된 발효사료 급여가 돼지의 성장, 혈액성상, 도체형질 및 경제성에 미치는 영향을 규명하고자 실시하였다. 평균 체중 75kg인 3원교잡종 (Landrance${\times}$Yorkshire${\times}$Duroc) 180두를 공시하여 돈방 당 15두씩 시험구당 3반복으로 실시하였다. 발효사료는 원료 사료와 미생물을 혼합 후 혐기적 상태로 10일간 발효시켰으며, 양돈용 사료에 0 (대조구, CON), 3 (T1), 5 (T2) 및 10% (T3)로 대체하여, 42일간 급여 후 도축하였다. 발효사료의 조단백질 함량은 발효 후가 발효 전보다 높았지만 (p<0.05), 조섬유 함량과 pH는 낮았다 (p<0.05). 돼지의 혈중 Hemoglobin 함량은 T3구가 대조구에 비해 높았고 (p<0.05), Hematocrit 함량은 대조구와 T1구가 T2구와 T3구에 비해 높았고 (p<0.05), Platelet 함량은 T1구가 T2구와 T3구에 비해 높았다 (p<0.05). 대조구의 혈중 total cholesterol, LDL-cholesterol 및 Triglycerides 함량은 발효사료를 대체한 모든 시험구에 비해 높았으나 (p<0.05), HDL-cholesterol 함량은 적었다 (p<0.05). 지육중량과 지육율은 T1구와 T3구가 대조구와 T2구에 비해 높았으며 (p<0.05), 등지방 두께는 T1구와 T2구가 T3구에서 비해 낮았다 (p<0.05). 육 등급은 발효사료를 대체한 모든 시험구가 대조구에 비해 개선되었으며 (p<0.05), kg 증체당 사료비는 발효사료를 급여했을 때 약 2-6% 적었다. 따라서 솔잎 토착미생물을 이용하여 제조한 발효사료의 급여는 돼지의 건강과 육 등급 개선 및 사료비 절감에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제44권6호
• /
• pp.91-99
• /
• 2010

한우 이력추적제에 적용되는 11개의 MS marker (TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA126, TGLA122, ETH3, ETH225, BM1824 and INRA23)와 성감별을 위한 2개의 sexing primer로 조합된 하나의 Multiplex PCR set를 이용하여 모근에서 추출한 genomic DNA를 이용해 3510두의 대량 시료를 분석한 결과 3.93%의 genotyping 실패율로 성공적인 분석결과를 얻었다. 무작위교배집단으로 가정 시 동일개체출현확률 (PI)은 $1.31{\times}10^{-23}$, 반형매교배집단으로 가정 시 동일개체출현확률 ($PI_{half-sibs}$)은 $2.52{\times}10^{-16}$ 그리고 전형매교배집단으로 가정 시 동일개체출현확률 ($PI_{sibs}$)은 $1.09{\times}10^{-6}$으로 나타나 현재 사용 중인 11종의 MS marker는 범용적으로 사용하여도 무방할 것으로 재확인 되었다. 또한 생산 및 사육단계의 생우의 경우 모근을 이용하여 DNA를 추출하는 것은 시료 채취 시 소에게 주어지는 스트레스를 최소화 시킬 수 있을 뿐만 아니라 대립유전자형 분석에 있어서 시간적, 경제적인 효율성을 높일 수 있었다. 또한 모근 채취 부위 중 등, 배, 꼬리상부와 꼬리하부를 이용하여 검정한 결과 꼬리하부의 모근을 이용하여 5~13가닥을 사용했을 때 최적의 분석결과를 보였다. 최종적으로 한우의 사육단계 대량 유전자형 분석에 적용 가능한 96 well 단위를 기본으로 하는 모근 DNA분리 체계를 확립하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.559-566
• /
• 2007

레이더 위성간섭기법은 지형의 고도 및 변위를 정밀하게 측정하는데 널리 사용되고 있는 기술이다. 이 중 L 밴드의 경우, C또는 X 밴드의 영상보다 시간간격의 영향이 적기 때문에 긴 기선거리를 가진 간섭쌍도 DEM생성을 위한 충분한 긴밀도를 유지하게 된다. 따라서 L 밴드를 사용할 경우, DEM 정밀도에 영향을 주는 고도 민감도가 높아지게 되므로 연안 지역과 같은 평탄한 지형의 DEM 제작에 매우 효과적이다. 국내 서해안의 경우, 얕은 수심과 큰 조차로 인해 넓은 갯벌이 존재하며 국토 확장의 목적으로 시작된 대규모의 간척 사업에 행해졌다. 따라서 연안지역의 지속적인 관리와 보전을 위하여 정밀한 DEM이 필요하다. 본 연구의 목적은 L밴드 ALOS PALSAR 자료의 위상간섭기법을 통한 서해안 연안지역의 지형고도 정보 획득 및 연안지역 DEM 생성의 가능성을 살펴보는 것이다. 한반도 서해안 시화, 화옹간척지 및 강화 남부 갯벌에서 46일의 기간간격을 지닌 2007/05/22 과 2007/08/22의 간섭쌍과 2007/08/22 과 2007/10/22의 간섭쌍을 이용하여 DEM을 제작하였다. 각 각의 고도민감도는 2007/05/22 과 2007/08/22 간섭쌍의 경우 73m 이며, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍은 185m의 값을 갖는다. 그러나, 2007/05/22 과 2007/08/22간섭쌍의 경우 두 자료간의 긴밀도 값이 낮으며(강화도 남쪽 갯벌: 0.5-0.6, 화옹, 시화 간척지: 0.6-0.7), 연구 지역의 조위차로 인하여 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도가 측정되지 않았다. 반면, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍의 경우 2007/05/22 과 9007/08/22 간섭쌍에 비하여 높은 긴밀도값 (강화도 남쪽 갯벌 및 화옹, 시화 간척:0.9-1)을 가지며, 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도 또한 측정 할 수 있었다. 그러나 간섭쌍간의 짧은 기선거리로 인한 낮은 고도민감도로 인하여 정밀한 DEM을 획득하지 못하였다. 따라서, 향후 획득한 ALOS PALSAR 자료간의 시간간격 및 기선거리가 충분히 유지된다면 획득 간섭쌍간의 높은 긴밀도와 고도 민감도를 가진 자료를 통하여 한반도 서해안지역의 정밀한 DEM 제작이 가능할 것으로 보인다.

• 설비공학논문집
• /
• 제20권6호
• /
• pp.427-446
• /
• 2008

A review on the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2006 has been accomplished. Focus has been put on current status of research in the aspect of heating, cooling, ventilation, sanitation and building environments. The conclusions are as follows. (1) The research trends of fluid engineering have been surveyed as groups of general fluid flow, fluid machinery and piping, etc. New research topics include micro heat exchanger and siphon cooling device using nano-fluid. Traditional CFD and flow visualization methods were still popular and widely used in research and development. Studies about diffusers and compressors were performed in fluid machinery. Characteristics of flow and heat transfer and piping optimization were studied in piping systems. (2) The papers on heat transfer have been categorized into heat transfer characteristics, heat exchangers, heat pipes, and two-phase heat transfer. The topics on heat transfer characteristics in general include thermal transport in a cryo-chamber, a LCD panel, a dryer, and heat generating electronics. Heat exchangers investigated include pin-tube type, plate type, ventilation air-to-air type, and heat transfer enhancing tubes. The research on a reversible loop heat pipe, the influence of NCG charging mass on heat transport capacity, and the chilling start-up characteristics in a heat pipe were reported. In two-phase heat transfer area, the studies on frost growth, ice slurry formation and liquid spray cooling were presented. The studies on the boiling of R-290 and the application of carbon nanotubes to enhance boiling were noticeable in this research area. (3) Many studies on refrigeration and air conditioning systems were presented on the practical issues of the performance and reliability enhancement. The air conditioning system with multi indoor units caught attention in several research works. The issues on the refrigerant charge and the control algorithm were treated. The systems with alternative refrigerants were also studied. Carbon dioxide, hydrocarbons and their mixtures were considered and the heat transfer correlations were proposed. (4) Due to high oil prices, energy consumption have been attentioned in mechanical building systems. Research works have been reviewed in this field by grouping into the research on heat and cold sources, air conditioning and cleaning research, ventilation and fire research including tunnel ventilation, and piping system research. The papers involve the promotion of efficient or effective use of energy, which helps to save energy and results in reduced environmental pollution and operating cost. (5) Studies on indoor air quality took a great portion in the field of building environments. Various other subjects such as indoor thermal comfort were also investigated through computer simulation, case study, and field experiment. Studies on energy include not only optimization study and economic analysis of building equipments but also usability of renewable energy in geothermal and solar systems.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제44권5호
• /
• pp.717-721
• /
• 2011

시설재배지는 주로 논토양에 설치되는데 밭작물을 재배하기 때문에 재배적지를 잘 선정하는 것이 무엇보다 중요하다. 시설재배지를 연작할 경우 염농도 (EC)의 상승, 양분불균형, 병충해 증가로 농산물의 품질이나 수량이 떨어지기 때문에 종합적인 토양관리를 해야 할 필요성이 있다. 이러한 재배지에서 오이의 수량 확보와 고품질 농산물을 생산하기 위해서는 종합적인 토양개량이 필요하다. 고품질 오이생산기술을 개발하기 위하여 적지선정, 토양비옥도, 환경관리, 병충해경감, 비료흡수의 경시적 변화 등을 검토하였고, 오이의 뿌리조사 및 수량과 경제성 분석을 수행하여 얻은 결과는 다음과 같다. 시설오이재배적지는 하성평탄지 및 곡간지이고, 배수는 약간양호 내지 약간불량이며, 토성은 사양질, 유효토심은 100 cm내외, 침수로 부터는 안전한 지대이어야 하고, 햇빛이 잘 들고 지하수가 풍부한 지역이 좋다. 시설 내 환경관리 중 온도는 3단계로 조절하는데 주간은 $22{\sim}28^{\circ}C$, 밤 12시까지는 $14{\sim}15^{\circ}C$, 밤 12시부터 해뜨기 직전 $10{\sim}12^{\circ}C$로 유지하며, 수분관리는 영양생장기에는 0~15%로 낮게 유지하고, 생식생장기에는 15~20%로 조절하여야 다수확과 고품질의 오이를 생산할 수 있다. 시설 연작장해지의 염농도 저감은 옥수수와 같은 청예작물을 재배하고, 뿌리혹선충방제는 토양열소독으로 방제하면 고품질의 오이를 재배할 수 있다. 시설오이수량 및 경제적분석결과 종합개량처리구는 158.0 Mg이고 연작장해지는 $140.3kg\;Mg^{-1}$ 이었다. 소득은 종합개량구가 215,676 천원, 연작장해지는 131,649 천원 $ha^{-1}$으로 소득율이 각각 51.8, 38.4% 이었다.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.195-209
• /
• 2021

서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.424-431
• /
• 2018

강우유출수 내 포함된 입자상 물질, 유기물, 영양물질, 중금속 등의 오염물질은 수계에 악영향을 미친다. 이러한 강우유출수 내 포함된 오염물질 감소와 처리를 위해 최적관리기법(BMP)을 도입하고 있으며, 비용효율적인 방법으로 평가되고 있다. 하지만, 잘못된 설계와 유지관리 부족은 시설의 성능을 저하시켜 원활한 기능을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 지속적인 유지관리가 진행된 침투도랑(IT)의 시설에 대한 평가를 수행하였다. 2009년부터 2016년까지 총 41회의 모니터링을 수행하였으며 침투도랑(IT)의 오염물질 저감효율 평가를 수행하였다. 수질 및 수문학적 분석결과, 시설에 유입되는 유입수는 단위 오염 부하량에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 계절의 변화는 오염물질 저감능력에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철 강수량 및 강우강도의 증가로 인해 Overflow 및 유량의 증가가 발생되었으며, 이로 인해 저감효율이 감소하였다. 또한, 겨울철 낮은 온도로 인해 여재 및 화학적 메카니즘의 효과 감소로 오염물질 저감 효율이 감소되는 것으로 분석되었다. 침투도랑(IT)의 유지관리는 시설의 효율에 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 시설 설치 이후 2년 동안 유지관리 부족으로 오염물질 저감효율이 낮은 것으로 나타났으며, 일부 모니터링에서 지오텍스타일 내 제거 되지 않은 퇴적물로 인해 오염물질 저감효율의 감소를 보였다. 본 연구를 통하여, 시설의 유지관리는 오염물질 저감효과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, BMP 시설의 최적 유지관리 기간 및 방법 등은 향후 유용한 자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.139-161
• /
• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.23-31
• /
• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.