• 한국지형학회지
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• 제19권2호
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• pp.161-172
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• 2012

태안해안국립공원은 파랑의 에너지가 큰 해안과 조차가 큰 해안이 공존하고 있어, 갯벌, 모래해빈, 해안사구, 해식애 등의 해안지형이 잘 나타나고 해안생태계의 다양성이 매우 높다. 그러나 무분별한 모래채취와 인공구조물의 설치 등으로 인해 해빈과 해안사구의 침식이 심각한 실정이다. 이러한 문제의 원인을 파악하기 위해서는 현황에 대한 정확한 이해가 선행되어야 하는데, 해안에서의 이러한 변화를 정확히 계측하기 위해, 본 연구에서는 VRS 방식의 RTK GPS를 이용해 학암포 해안과 안면(창정교) 해안을 대상으로 3차례의 주기적인 측량을 실시하였고 장기적인 해안지형변화 모니터링을 위한 VRS 측량의 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2016

만곡부, 합류부 등의 복잡한 지형을 갖는 자연하천에서의 오염물의 혼합 거동에 대한 이해는 수자원의 관리에 있어서 매우 중요하다. 특히 하폐수처리장과 같은 처리시설의 방류수와 같이 연속적으로 유입되는 오염물의 경우 하천 생태계에 지속적인 영향을 끼치며, 이러한 방류수는 대부분 지류를 통해 본류로 유입되게 된다. 이러한 오염물질이 지류로부터 본류로 합류되는 초기구간(near-field)의 경우, 횡방향 및 연직방향의 혼합 거동에 대한 상세한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 금호강과 진천천이 좌안으로부터 합류되는 낙동강 중류 구간에서의 초기 혼합 구간의 연구를 위하여 전기전도도(electrical conductivity: EC)를 이용한 농도 추적 실험을 수행하였다. 수온, 전기전도도, 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 농도 추적 실험은 인공추적자 물질을 이용한 실험을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실험 구간에서 합류되는 2개의 지류 모두 인근 하폐수처리장으로부터 방류수가 연속적으로 유입된다. 본류에서 정해진 측선을 따라 센서가 설치된 보트를 이용하여 실시간으로 농도, 수리량 데이터를 GPS 위치 데이터와 함께 취득하였다. 실험 수행 결과, 지류인 금호강과 진천천의 EC 농도가 합류 전 낙동강 본류의 EC 기저농도보다 더 높은 값을 나타내었다. 이후 지류가 합류된 직후의 측선에서 측정한 EC 농도분포를 분석한 결과, 연직방향의 편차가 크게 나타나는 것으로 나타났으며 특히 유량이 낮을수록 연직 방향 편차가 커지는 경향을 보였다. 전반적으로 수심이 깊은 구간의 저층부로 갈수록 전기전도도의 값이 증가하는 경향을 나타났으며 흐름방향으로 진행됨에 따라 연직 편차가 줄어드는 경향을 보였다. 횡방향 혼합의 경우 지류의 유입으로 인하여 본류 좌안 쪽에서 전기전도도의 값의 상승을 확인할 수 있었으며 하류로 이동할수록 불균등했던 전기전도도의 분포가 횡방향 혼합을 통하여 균등한 분포로 전환되는 것으로 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권2호
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• pp.144-152
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• 2010

제주도 화산암 두께변화를 연구하기 위하여, 단주기와 광대역 지진계를 각각 8개와 4개 조사지 지표에 설치하여 상시미동 자료를 30 ~ 60분 동안 100 Hz 샘플률로 기록하였다. 인공잡음은 주간자료의 1.8 Hz 이상에서 나타나는 반면, 자연잡음은 0.4 ~ 0.8 Hz 범위에서 주간 및 야간 기록자료 모두에 기록되어 나타난다. H/V 스펙트럼비를 이용하여 구한 우세주파수는 0.2 ~ 0.7 Hz 범위에 분포한다. 우세주파수는 한라산 중심부로 갈수록 점진적으로 작은 값을 보여, 기존의 중력 및 자력모델의 결과처럼 제주도의 기반암이 섬 중심부 아래로 휜 구조임을 반영한다. 기반암 상부 현무암의 평균 횡파속도를 1,800 m/s로 가정할 경우, 각 조사지의 기반암 깊이는 약 640 ~ 2,140 m 정도로 평가된다.

• 한국동물위생학회지
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• 제44권3호
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• pp.141-148
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• 2021

The objective of this research was to evaluate the immune response to Salmonella Gallinarum experimentally infected layers fed with Guanosine 5'-monophosphate-chelated calcium and iron feed additives. Hy-Line brown, 34 week-olds layers were assigned to 3 groups; Group 1: basal diet feed, Group 2 (CaFe-GMP): basal diet feed mixed with chelated calcium and iron, and Group 3 (Fe-OCHT): basal diet feed mixed with chitosan for 4 weeks. There were challenged with 1.0×10⁸ CFU/mL of the cultured Salmonella Gallinarum (SG) by oral administration on 28th feeding days. After SG challenge, Flow cytometric profiles showed that the CD4+/CD8+ T lymphocyte activation of Group 2 was much higher than Group 1 and Group 3 (P<0.05). In addition, the levels of interleukin-2 (13.37 mg/dl) and interferon-γ (2.35 mg/dl) in Group 2 were higher than Group 1 and Group 2. Populations of Lactic acid bacteria (3.5×10¹⁰ CFU/g) from cecum was highest observed in group 2. Re-isolation of SG from cecum in group 2 (8×10⁵ CFU/g) was lower than group 1 (1.83×10¹⁰ CFU/g). The result of this study demonstrated that CaFe-GMP feed additive may be one of the potential candidates to control salmonellosis and functional feeds in layers.

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.664-667
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• 2010

'Clara' 품종은 국립원예특작과학원에서 2005년도에 육성한 포인세티아 품종이다. 이 품종은 2002년에 진한 녹색 잎에 엽절이 있으며 선명한 적색인 'Red Velvet'을 모본으로, 단일반응이 빠르고 밝은 적색인 'Freedom Bright Red'를 부본으로 인공교배하여 양성된 실생계통 중 선발되었다. 2003년, 2004년 2차에 거쳐 특성검정을 하여 '원교 D5-12'를 육성하였고 2005년에 3차 특성검정과 품평회를 실시하여 최종선발 하였으며, 농작물 직무육성 신품종선정위원회를 거쳐 'Clara'로 명명하였다. 포엽의 형태는 난형이며 포엽의 엽맥 사이에 약한 주름이 있고 포엽의 색상은 적색이다. 잎몸은 난형이며 중간 녹색이고 엽절이 거의 없으며 엽병이 짧다. 줄기 색은 적색계이며 적심을 하지 않은 상태에서도 분지가 발생하고 줄기의 수는 중간이다. 초장은 작고 컴팩트한 수형을 이루며 단일처리 후 약 9주일이 경과하면 완전히 착색되어 출하가 가능하다.

• 한국육종학회지
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• 제43권6호
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• pp.568-571
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• 2011

'Green Dream' 품종은 국립원예특작과학원에서 2009년도에 육성한 포인세티아 품종이다. 이 품종은 2006년에 진한 녹색잎에 초장이 짧고 아담한 연황색의 'Lemon Snow'를 모본으로, 생육이 왕성하고 진한 분홍색인 'Freedom Rose'를 부본으로 인공 교배하여 양성된 실생계통이다. 2007년과 2008년 2차에 거쳐 특성검정을 하여 '원교 D5-64'를 육성하였고 2009년에 3차 특성검정과 품평회를 실시하여 최종선발 하였으며, 농작물 직무육성 신품종선정위원회를 거쳐 '그린드림 (Green Dream)'으로 명명하였다. 포엽의 형태는 난형이며 포엽의 엽맥 사이에 중간 정도의 주름이 있고 포엽의 색상은 밝고 연한 황록색이다. 잎몸은 난형이며 진한 녹색이고 엽절이 적으며 엽병이 길다. 줄기 색은 녹색계이며 적심을 하지 않은 상태에서도 분지가 발생하고 줄기의 수는 중간이다. 초장은 크며 단일처리 후 약 7주일이 경과하면 완전히 착색되어 출하가 가능하다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권1호
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• pp.16-27
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• 2019

습지의존종이면서 습지생태계의 질적 변화를 파악할 수 있는 지표종인 잠자리목의 조사 시기를 제안하고자 산청군내 7개소의 인공습지를 대상으로 2015년 5월부터 2016년 10월까지 2주 간격으로 총 29회에 걸쳐 잠자리 종과 개체수를 조사하였다. 1~3월과 11월, 12월에는 잠자리목이 관찰되지 않아 조사 시기에서 제외하였다. 군집을 분류한 결과, 4~6월, 6~8월, 9~10월이 각각 다른 군으로 분류되었으나 4월, 6월, 10월의 경우 강우, 기온 등의 영향으로 연도별 변화가 예상되어 조사 시기를 대표할 수 없었다. 따라서 온대 지역의 잠자리 조사 시기에는 5월, 7~8월, 9월이 필수적으로 포함되어야 할 것으로 판단되었다. 종의 변화는 봄철에는 참실잠자리, 등검은실잠자리가, 여름철에는 고추잠자리, 등검은실잠자리, 먹줄왕잠자리, 배치레잠자리, 큰밀잠자리 등이, 가을에는 큰청실잠자리, 흰얼굴좀잠자리 등의 출현빈도가 높아지는 경향을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.381-387
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• 2019

의학계에 다양하게 인공지능을 적용하는데 있어 한계는 우선적으로 해석자의 병증 이미지를 해석하는데 주관적 견해와 광범위한 해석자, 육체적 피로감 등이다. 그리고 병증마다 주석 달린 데이터 셋을 수집하는데 기간이 오래 걸린다는 것과 개발된 딥러닝 학습 알고리즘의 성능 저하가 없으면서도 충분한 훈련 데이터를 얻을지에 대한 의문이 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 여드름 데이터 셋을 기준으로 기본 이미지를 수집할 때 선정 기준과 수집 절차에 대해 연구하고, Sequential 구조로 딥 러닝 기법을 적용하여 적은 손실률(5.46%)과 높은 정확도(96.26%)로 데이터를 분류하는 모델을 제안한다. Keras에서 기본 제공하는 모델과 비교실험을 통해 제안 모델의 성능을 비교 검증한다. 향후 본 논문에서 제안하는 여드름 분류 모델에 유사 현상들 적용하여 의학 및 피부 관리 분야에도 적용 가능할 것으로 예상된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.513-519
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• 2022

우리는 4차 산업혁명이라는 편리한 시대에 살고 있으며, 새로운 기술의 발전으로 인해 풍요로운 생활을 하고 있다. 4차 산업혁명은 로봇기술, 생명과학, 인공지능이 주도하는 차세대 산업혁명으로, 스포츠도 융복합 연구의 필요성이 제기되면서 스포츠의 학문적 기초를 위한 노력들이 계속되고 있다. 최근에는 코로나19로 인한 홈트레이닝이 주목받고 있는데, 그 중 필라테스는 인기가 높으며 그와 동시에 관련 용품들의 수요도 급증했다. 이는 코로나19가 스포츠산업 생태계에 영향력을 주었음을 단적으로 보여주고 있다. 따라서 본 연구에서는 필라테스의 정확한 특허 정보를 통해 현재의 동향을 파악하고 향후 스포츠 융복합 산업과 스포츠 지식재산 관련 연구의 기초자료로 사용하는데 그 목적이 있다. 연구 방법은 특허청 특허정보 검색서비스인 키프리스(KIPRIS, www.kipris.or.kr)에서 제공하는 자료를 활용하여 2010년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 자료를 통해 특허 상태분석, 국제특허분류(IPC) 특허분석, 분류별 세부 특허분석을 실시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.125-135
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• 2022

본 연구는 데이터, 네트워크, 인공지능을 기반으로 산업 생태계 조성을 위해 구축된 정부통계지표가 약국 매출액에 영향을 미치는지 머신러닝을 이용하여 변인을 탐색하고 약국 매출액 예측에 적합한 분석 기법을 제공하고자 한다. 이에, 본 연구는 28개 정부통계지표와 소매업종인 약국을 대상으로 2016년 1월부터 2021년 12월까지의 분석 데이터를 활용하여 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, CatBoost을 통해 예측 변인 및 성능을 탐색하였다. 분석결과 경기관련 지표인 경제심리지수, 경기동행지수순환변동치, 소비자심리지수는 약국 매출액에 영향을 미치는 중요한 변인으로 나타났고, 회귀성능은 지표 MAE, MSE, RMSE를 살펴본 결과 랜덤 포레스트가 XGBoost, LightGBM, CatBoost 보다 성능이 가장 우수하게 나타났다. 이에, 본 연구는 머신러닝 결과를 토대로 약국 매출액에 영향을 미치는 변인과 최적의 머신러닝 기법을 제시하였으며, 여러 시사점과 후속연구를 제안하였다.