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양파·마늘 생산성 예측 모델 개발을 위한 텍스트마이닝 기법 활용 생육 및 수량 관련 문헌 분석 (Analysis of Literatures Related to Crop Growth and Yield of Onion and Garlic Using Text-mining Approaches for Develop Productivity Prediction Models)

  • 김진희;김대준;서보훈;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.374-390
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    • 2021
  • 농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

서울 송현동(松峴洞) 일원 역사문화경관의 통시적 연구 (A Diachronic Study on Historical and Cultural Landscape of Songhyeon-dong, Seoul)

  • 강재웅;소현수
    • 한국전통조경학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.85-98
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    • 2021
  • 본 연구는 경복궁 옆 송현동 일원에 문화공원을 조성하기로 계획된 사실을 배경으로 '송현(松峴)'이라는 장소가 인식되었던 조선 초기부터 현재까지의 관련 문헌과 도면자료를 분석하여 주요 시기의 역사문화경관을 파악하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 송현동 일원의 경관을 통시적으로 고찰하기 위하여 주요 필지의 소유주를 파악하고 토지이용과 경관구성요소를 추출하였다. 1392년 조선의 건국 이래 송현은 풍수지리사상에 의하여 '경복궁의 내청룡(內靑龍)'으로 이해됨에 따라 국가에 의해 '소나무숲'이 관리되었다. 1410년 태종이 실시한 전제 개혁과 도시계획의 영향으로 국가 창고 '분감(分監)'이 세워지고 영세한 과일가게 '우전(隅廛)'이 조성되었다. 19세기 이후에는 상류층 가옥으로서 '가성각(嘉聲閣)', '창녕위궁(昌寧尉宮)', '벽수거사정(碧樹居士亭)'이 존재하였다. 1919년 조선식산은행이 부지를 매입하면서 대규모 관사단지인 '식은사택(殖銀舍宅)'이 조성되었으며, 이는 1948년 미국으로 이양되어 '미국대사관 직원숙소'로 사용되었다. 둘째, 도출한 시기별 경관구성요소의 존속기간과 함께 위치를 비정하여 물리적 실체를 파악함으로써 시대별 사회상과 결부된 입지관(立地觀)의 변천을 확인하였다. 풍수지리적 세계관 속에서 궁궐의 왼편을 비보(裨補)하는 '내청룡'으로 인식된 소나무숲은 부지 서쪽 고지대에 있었다. 동시기 동쪽의 평탄한 구역은 각종 정부시설과 시장에 인접한 길목에 다양한 계층이 모여드는 '여항(閭巷)'으로 여겨졌다. 19세기 이후 소나무숲에는 경화세족(京華世族)의 원림이 들어서 '성시산림(城市山林)'으로 이해되었다. 오랫동안 도심 속 대형 필지로 존재하였던 송현동 일원은 20세기 일제에 의해 '이상적 건강지(理想的 健康地)'라는 관념 아래 개발되었다. 이로써 조선시대 전통적 복거관(卜居觀)을 고수해 온 송현동 일원의 장소성이 단절된 것이다.

국가지정 목조건축문화재의 흰개미(R. speratus kyushuensis) 피해 현황 분석 (An Analysis of Termite(R. speratus kyushuensis) Damage to Nationally Designated Wooden Architectural Heritage in Korea)

  • 김시현;정용재
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제55권2호
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    • pp.102-111
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    • 2022
  • 흰개미는 사회성 곤충의 일종으로 목조건축문화재의 주요 손상 원인 중 하나이다. 흰개미 피해는 문화재의 원형 가치와 구조적 안정성을 저해하므로 흰개미 피해가 발생하기 전 예방하는 것이 중요하다. 본 연구는 목조건축문화재 흰개미 피해 예방을 위한 기초 연구로, 전국에 분포한 국가지정 목조건축문화재의 흰개미 피해 현황을 파악하고자 하였다. 국가지정 목조건축문화재 362건(국보 25건, 보물 157건, 국가민속문화재 180건), 1,104동을 대상으로 국립문화재연구원이 2016~2019년 실시한 '목조문화재 가해 생물종 조사' 결과를 통해 각 문화재별 흰개미 피해 현황을 정성적·정량적으로 확인하고 지역별로 비교 분석하였다. 그 결과 362건 중 317건(87.6%)의 문화재에서 흰개미 탐지견의 반응이 확인되었으며, 185건(51.1%)에서 육안으로 확인 가능한 흰개미 피해가 나타났고 두 방법(탐지견, 육안 조사) 중 하나라도 피해가 확인된 대상은 324건(89.5%)에 달했다. 1,104동의 건물 중 668동(60.5%)에서 흰개미 탐지견의 반응이 확인되었으며, 339동(30.7%)에서 육안으로 확인 가능한 흰개미 피해가 나타났고 두 방법 중 하나라도 피해가 확인된 대상은 702동(63.6%)에 달했다. 전국을 9개 지역(수도권·강원·충북·충남권·전북·전남·경북권·경남권·제주)으로 구분하여 흰개미 피해율과 각 문화재의 피해 정도를 확인하였다. 그 결과 모든 지역에서 70% 이상의 문화재들이 흰개미 탐지견 반응이 나타났으며 육안 피해는 수도권(32.1%)과 강원(21.4%)이 적고 충남권(65.6%), 전남(67.3%), 경남권(68.2%)이 높은 피해율을 보였다. 총 부재 중 흰개미 피해가 발생한 부재의 비율로 각 문화재의 흰개미 피해 정도를 정량화한 결과 전국 문화재의 평균 흰개미 피해 정도는 9.2%로 나타났으며, 각 지역별 분산분석 결과 전북.전남의 문화재들은 수도권·충북·경북권의 문화재들에 비해 통계적으로 유의미하게 높은 흰개미 피해 정도가 나타났다. 본 논문을 통해 전국의 국가지정 목조건축문화재 흰개미 피해 현황을 세부적으로 파악하였으며, 이 결과는 향후 문화재 보존관리 정책 수립에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙 분석 (1) (Text Mining and Association Rules Analysis to a Self-Introduction Letter of Freshman at Korea National College of Agricultural and Fisheries (1))

  • 주진수;이소영;김종숙;신용광;박노복
    • 현장농수산연구지
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    • 제22권1호
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    • pp.113-129
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    • 2020
  • 본 연구는 2020년 한농대 입학생의 비정형 텍스트인 자소서에서 의미 있는 정보 혹은 규칙을 추출하기 위하여 고교 재학 중 '학업 및 학습경험'과 '교내 활동'을 기술한 두 개 문항에 대하여 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 모집 전형을 구분하지 않은 텍스트 마이닝 분석 결과에서 '학업 및 학습 경험' 항목과 관련된 주요 키워드는 '공부', '생각', '노력', '문제', '친구' 등의 순으로 많이 나타났으며, '교내 활동' 항목과 관련된 주요 키워드는 '활동', '생각', '친구', '동아리', '학교' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 그러나 도시 인재 전형과 농수산 인재 전형 신입생들의 키워드 빈도 순위는 두 항목 모두 전형 특성에 따른 약간의 차이를 나타냈다. 빈도 분석에 결과는 빈도수 상위 50위까지의 키워드를 워드 클라우드로 시각화하여 키워드를 알기 쉽게 표현하였다. 연관 분석은 apriori() 함수를 사용하였으며 적정한 계산을 위하여 support(지지도)와 confidence(신뢰도)의 기준값을 항목별로 설정하였다. 먼저 '학업' 항목에 대한 연관 규칙은 46개를 추출하였으며, 그 가운데 {공부} => {생각}, {성적} => {공부} 및 {과목} => {공부} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었다. 이 규칙을 바탕으로 매개체 역할의 키워드를 평가하는 관계 중심성 평가와 노드에 연결된 edge의 수에 따라 중요도를 파악하는 연결 중심성 평가에서는 '생각', '공부', '노력', '시간' 등의 키워드가 중심적인 역할을 하는 정보를 획득하였다. 다음으로 '교내 활동' 항목에서는 45개의 연관 규칙을 생성하여 {활동} => {생각}, {동아리} => {활동} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었으며, 관계 중심성 평가와 연결 중심성 평가에서는 '생각', '활동', '학교', '시간', '친구' 등의 키워드가 중심 키워드라는 결과를 얻었다. 다음 연구에서는 자소서의 나머지 두 개의 문항 '배려·나눔·협력·갈등관리' 항목과 한농대 '지원동기와 향후 진로계획' 항목을 분석한다. 분석에는 '키워드의 빈도'에 '문서 빈도의 역수'를 곱하여 주로 다량의 문서에서 핵심어를 추출하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 추가한다.

언어네트워크분석을 활용한 한국농수산대학 신입생 자기소개서 분석 - TF-IDF 분석을 기초로 - (Analyzing Self-Introduction Letter of Freshmen at Korea National College of Agricultural and Fisheries by Using Semantic Network Analysis : Based on TF-IDF Analysis)

  • 주진수;이소영;김종숙;김승희;박노복
    • 현장농수산연구지
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    • 제23권1호
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    • pp.89-104
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    • 2021
  • 비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.

조사로봇의 재난현장 활용을 위한 다중센서모듈 개발 및 성능평가에 관한 연구 (Development and Performance Evaluation of Multi-sensor Module for Use in Disaster Sites of Mobile Robot)

  • 정용한;홍준우;한수희;신동윤;임언택;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1827-1836
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    • 2022
  • 재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

댐 방류 의사결정지원을 위한 딥러닝 기법의 적용성 평가 (Application of deep learning method for decision making support of dam release operation)

  • 정성호;레수안히엔;김연수;최현구;이기하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1095-1105
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    • 2021
  • 기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Sentinel-1 SAR 영상과 AI 기법을 이용한 국내 중소규모 농업저수지의 수표면적 산출 (An Artificial Intelligence Approach to Waterbody Detection of the Agricultural Reservoirs in South Korea Using Sentinel-1 SAR Images)

  • 최소연;윤유정;강종구;박강현;김근아;이슬찬;최민하;정하규;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.925-938
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    • 2022
  • 농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

제네릭 의약품 약가 조정 고시에 대한 비판적 고찰 (Critical Essay on the Notice of the Price Adjustment of Generic Drugs)

  • 박정연
    • 의료법학
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    • 제22권1호
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    • pp.91-124
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    • 2021
  • 2019년 5월 식약처는 원료의약품 등록 및 자체 생동성 시험 요건 충족 여부에 따라 제네릭 의약품의 가격을 차등 산정하는 것을 내용으로 하는 「약제의 결정 및 조정 기준」 고시를 개정하였다. 이는 기허가 제네릭 의약품에 대해서조차 자체 생동성 시험을 시행하지 않는 경우 기존 약가를 인하하는 것으로서 과연 그 입법목적과 수단에 관한 충분한 공법적 고려 하에 도입된 것인가 하는 의문이 든다. 이 글은 실질적으로는 위탁·공동 생동 시험을 제한하고자 자체 생동성 여부를 기준으로 제네릭 의약품의 약가를 결정·조정하는 개정 고시의 배경을 소개한 후 입법목적의 정당성 및 비례원칙의 관점에서 이를 비판적으로 검토하였다. 첫째, 목적의 정당성 측면에서 제네릭 의약품 난립 방지라는 목적이 과연 그 입법목적으로서 정당한 것인지에 대한 검토가 부족하였다는 점을 지적하였다. 둘째, '자체 생동 요건 미충족시 약가 인하'라는 내용의 개정 고시가 적합성 원칙에 부합하려면 위탁·공동 생동으로는 안전성·유효성을 인정하기 어렵다거나 적어도 위탁·공동 생동이 자체 생동에 비해 안전성·유효성 검증에 있어서 불충분하다는 전제가 성립해야 한다. 그럼에도 이에 대한 검토가 이루어지지 않은 것으로 보이는바, 안전성·유효성 확보라는 목적 달성을 위해서는 자체 생동이냐 위탁·공동 생동이냐보다 '생동성 인정 기준 및 생동성 시험자체의 관리 강화'에 초점이 맞추어져야 한다. 셋째, 필요성 및 상당성 판단에 있어서 품목허가 후 상당한 기간이 지나 충분히 안전성·유효성에 대한 검증이 이루어졌다고 볼 수 있는 제품에 대해서까지 일률적으로 개정된 고시 기준을 적용하는 것은 필요성 및 상당성 원칙에 반할 소지가 있다고 판단하였다. 개정 고시와 같은 행정입법은 많은 경우 법리적 검토나 공감대 형성이 부족한 상태에서 제·개정이 이루어지는 반면, 그에 따른 규제 효과는 피규제자에게 상당히 직접적이고 구체적이다. 이러한 점에서 행정입법 과정에 대해서도 규제목적과 수단에 대한 실질적인 검토가 요구되면, 사전통제로서 이해관계인 등의 절차참여제도가 보완되어야 함을 강조하였다.

영주댐 유사조절지 상류의 용존유기물 (Dissolved Organic Matter) 특성과 물리·화학 및 생물학적 환경 요인과의 연관성 연구 (A Study on the Dynamics of Dissolved Organic Matter Associated with Ambient Biophysicochemical Factors in the Sediment Control Dam (Lake Youngju))

  • 오혜지;김도균;최지수;채연지;오종민;신경훈;최광순;김동균;장광현
    • 생태와환경
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    • 제54권4호
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    • pp.346-362
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    • 2021
  • 유사조절지는 하천 하류로 이동하는 모래 등을 조절하기 위해 설치된 인공 횡단구조물로, 하천의 유황을 변화시켜 수체 내 용존유기물질 변화에 영향을 줄 수 있다. 내성천 상류의 영주댐 유사조절지를 대상으로 3차원 형광 EEM (Excitation-Emission Matrix) 및 PARAFAC 분석(Parallel Factor Analysis) 기법을 통해 수중 용존유기물의 주요 성분을 분석한 결과, 4개의 휴믹 유사계열 성분(C1-C3, C5)과 3개의 단백질-트립토판 유사계열 성분(C2, C6-C7)이 검출되었으며 이 중 내·외부로부터 기원된 휴믹계물질(C1-C3)이 주를 이루는 것으로 나타났다. 유기물 성분의 총량과 성분별 조성비는 유광층 내 광량에 따른 수심별 차이를 보이지 않았다. 영주댐 유사조절지에서는 유입된 외부 유기물이 지속적으로 분해되어 내부 유기물로 전환되며 이로 인해 유기물 지수는 조사기간 중 내부 기원 유기물의 우점을 나타냈다. 수체 내 내부 기원 유기물의 증가는 식물플랑크톤 현존량, 특히 남조류의 상대풍부도 및 박테리아와 윤충류 현존량의 증가와 연동되는 경향을 보여 수체 내 부영양화로 인한 녹조 발생은 미생물 먹이망 활성화와 밀접한 관계를 가지는 것으로 나타났다. 수중 유기물 특성에 대한 연구는 물리·화학적 측면에서의 수질 관리뿐만 아니라 생물학적 환경 요인과의 관계 분석을 통해 동·식물플랑크톤을 포함한 미생물 먹이망을 통한 물질 순환 이해에도 중요한 것으로 사료된다.