• The Science & Technology
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• s.476
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• pp.46-49
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• 2008

• Korean Architects
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• no.10 s.450
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• pp.86-86
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• 2006

• Water for future
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• v.52 no.9
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• pp.50-57
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• 2019

• Water for future
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• v.51 no.12
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• pp.23-27
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• 2018

• Water for future
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• v.55 no.2
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• pp.18-29
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• 2022

• Water for future
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• v.57 no.2
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• pp.100-105
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• 2024

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.48-48
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• 2021

2020년은 급격한 인구감소, 고령화, 대도시 인구집중 등 우리나라의 인구구조변화가 급격하게 진행되는 것을 보여주는 해였다. 2020년 주민등록인구수가 처음으로 감소하였으며, 2020년을 기점으로 수도권 인구가 비수도권 인구를 추월할 것으로 전망되었다(통계청, 2020.6). 인구감소, 도시인구 집중화 외에도 1-2인의 소규모 가구 증가 등의 인구구조변화도 진행되고 있다. 이러한 인구구조 변화는 우리나라의 잠재적 경제성장률 등 국가경제뿐만 아니라, 지역별 물이용 변화 등 다양한 공공서비스 수요패턴 및 관련 재정 등에도 영향을 미친다. 이는 공공서비스 공급 및 관련 인프라 유지·관리에도 영향을 미치게 된다. 특히 중소지역의 공공서비스 사업의 경우, 인구감소로 인한 공공서비스 수요 및 관련 재정수입의 감소로 사업의 지속가능성이 크게 약화 될 수 있다. 따라서 인구구조변화가 공공서비스 수요에 미치는 영향을 분석하여, 관련 인프라시설의 유지·관리에 미칠 영향을 진단해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 인구구조 변화가 공공서비스 중 물관리에 어떠한 영향을 미치는지 정량적으로 분석해보고자 하였다. 이를 위해 160개 지방자치단체의 2006~2018년까지의 패널 자료를 구성하여 인구구조 변화 특성 중 인구 규모 변화, 소규모 가구 수의 변화, 인구 연령대 변화(고령화)가 물이용 변화에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 중점적으로 분석해보았다. 본 연구의 인구구조 변화에 따른 공공서비스 이용변화에 대한 정량적 분석결과는 공공서비스 운영·관리 시 참고할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.10a
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• pp.34-34
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• 2018

천연물 산업은 과학적 기술력이 요구되는 고부가가치 산업으로 건강기능식품 등의 원료 산업으로 각광받고 있다. 최근 친환경, 지속가능성에 대한 관심 증가로 천연물 제품에 대한 수요가 증가되고 있으며 고령화 사회 진입과 건강에 대한 의식 수준 상승으로 전세계 건강기능 식품 시장 확대 추세에 있다. 생물자원의 70%이상을 수입에 의존하고 있는 우리나라는 천연물 산업의 경쟁력 확보와 고부가가치화 실현을 위해 천연물 산업 육성 촉진이 필요하다. 또한 지역 균형발전 측면에서 신성장동력 마련 및 국가 차원의 형평성을 고려한 전략적 투자가 필요한 시점에서 천연물 관련 산업의 신성장동력화를 통해 지역의 한계점 등을 개선하고, 새로운 먹거리 발굴과 함께 지역 전략산업으로 육성이 필요하다. 제천의 특화산업업인 한방천연물산업의 고도화와 활성화를 위해 영세한 스타트업 및 중소기업의 연구 및 제품개발을 지원하기 위한 인프라와 산업 클러스터 조성이 요구되고 있다. 제천은 풍부한 한약재 생산지를 보유하고 있어 전체 면적의 50% 이상이 석회암 지대로 알칼리성 토양이 넓게 분포되어 있고, 토양의 양분이 풍부하며 해발고도 250m 이상의 준산간 지역에서 주로 재배가 이루어지고 있어, 배수가 양호하고 병충해가 적어 한약재의 친환경 재배 및 다년생 한약재 재배가 가능한 지역이다. 이러한 천연물 산업을 육성하기 위하여 산업통상자원부, 충청북도, 제천시, (재)충북테크노파크는 180억원의 사업비로 '글로벌 천연물 원료제조거점시설'을 구축하여 규격화된 천연물 원료공급 시스템을 갖추었으며 150억원을 투자하여 '천연물 조직배양 상용화 시설'을 건립 중에 있다. 또한 향후에는 천연물 클러스터 가치 사슬의 완성형으로 160억 상당의 '천연물 제제개발 생산시설' 사업을 기획하고 있어 장차 대한민국의 천연물 산업을 앞장서 견인할 것으로 예상 된다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.42 no.2
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• pp.65-76
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• 2014

Green Infrastructure(GI) is suggested to recover urban water circulation system as a newly conceptual alternative methodology by Korean landscape field in recent years. In this context, the study considers the essential meaning of GI. The methodology of this study is literature review with 47 published papers which were peer-reviewed in international journals in the recent 5 years. These papers were collected from online database and academic archives. The main analysis targets are definition sentences about GI. The each sentences were interpreted by semantic structure between verbs and objects in the definition sentences. As the results, it figured out 5 aims('Provide', 'Improve', 'Produce', 'Conserve', 'Reduce'), 4 objects('Humanistic', 'Environmental', 'Ecological', 'Hydrological') and 3 spaces('Object space', 'Technically available spaces', 'Object or technically available spaces'). The '5 aims' connected with the elements of '4 objects' based on the '3 spaces'. The elements was connected to the '5 aims' via single form or 2~3 forms of the essential meaning networks of GI. The study provides 83 meaning networks to use landscape architecture planning and urban planning.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1083-1093
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• 2021

It is an essential to predict water usage for establishing an optimal supply operation plan and reducing power consumption. However, the water usage by consumer has a non-linear characteristics due to various factors such as user type, usage pattern, and weather condition. Therefore, in order to predict the water consumption, we proposed the methodology linking various techniques that can consider non-linear characteristics of water use and we called it as KWD framework. Say, K-means (K) cluster analysis was performed to classify similar patterns according to usage of each individual consumer; then Wavelet (W) transform was applied to derive main periodic pattern of the usage by removing noise components; also, Deep (D) learning algorithm was used for trying to do learning of non-linear characteristics of water usage. The performance of a proposed framework or model was analyzed by comparing with the ARMA model, which is a linear time series model. As a result, the proposed model showed the correlation of 92% and ARMA model showed about 39%. Therefore, we had known that the performance of the proposed model was better than a linear time series model and KWD framework could be used for other nonlinear time series which has similar pattern with water usage. Therefore, if the KWD framework is used, it will be possible to accurately predict water usage and establish an optimal supply plan every the various event.