벼를 보통기에 동일하게 이앙하여 추앙후 20일, 유전형성기, 감수분열기 및 출수기의 생육시기별로 포장상태에서 3일간씩 관수처리한 경우와 품종, 이앙기 및 재배조건이 다양한 농가포장에서 태풍 'Thelma 호'('87년 7월 16~18일)에 의해 3일간 관수된 경우에 생육단계별 피해상태와 피해주의 고립분얼이삭의 발생에 의한 수량 보상력을 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 보통기 이앙된 벼의 생육시기별 관수처리에서는 생육이 진전될수록 관수된 수온이 높아져 피해가 컸으나 고온기에 여러 생육단계를 갖는 농가포장이 일시에 관수되면 어린 생육단계일수록 피해가 컸다. 2. 생식생장 관수 피해수의 수량보상은 고립절분얼이삭에 의존하였고 고립절분얼이삭이 9월 15일 출수되어 등숙적산온도가 69$0^{\circ}C$, 등숙일조시간이 210시간이 확보되었을 때 쌀 230kg/10a을 보상하였다.0a을 보상하였다.
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
본 연구는 방위각에 따른 태양전지의 전압실험으로서 태양광원을 수평방향으로 추적하는 시스템의 도입 타당성에 대한 연구이다. 고도각을 $30^{\circ}$로 고정하여 방위각이 다른 3개의 태양전지를 설치하고, 일조시간 동안에 각 전압을 측정하여 방위각별 전압의 차이여부를 통계적으로 검정하였다. 실험결과, 어느 한 방위의 태양전지에서 발생한 전압이 다른 방위 태양전지의 전압에 비해 우세한 시간대에서 그 평균 전압은 높았다. 또한 이에 대한 상대효율을 비교하면 $1.6{\sim}11.5%$의 높은 효율을 보였다. 따라서 항로표지용 태양광 발전에서 고정식 태양전지 시스템보다 수평방향의 추적식 태양전지의 시스템을 도입하는 것이 효율적임을 확인하였다.
농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.
정보통신기술의 발전이 일의 형태와 의미 자체를 질적으로 바꿔놓고 있다. 이러한 변화는 산업경제의 사업장 노동자를 전형으로 구축되었던 기존의 사회보장제도에 대한 재조정을 촉구한다. 하지만 디지털 플랫폼 내에서의 경제활동이 산업노동과 어떤 차이가 있으며, 이에 따라 어떤 사회문제가 발생할 수 있는지, 이를 어떻게 대처해야 할지에 대한 논의는 아직 부족한 편이다. 이에 본 연구는 대표적인 플랫폼 경제활동자에 속하는 크리에이터, 공유경제 자원제공자, 앱노동자의 실태를 개괄하고, 이들의 경제활동이 산업노동과 다른 측면을 시간적 차원(유연성), 공간적 차원(가상성), 속성적 차원(연결성)으로 나누어 분석했다. 나아가 이 3가지 특성이 파생시키는 사회적 위험과 이에 대비한 사회적 안전망을 정책선례들을 들어 서술했다. 본 연구가 시론적이나마 미래의 노동방식에 적합한 사회보장제도의 방향을 모색하는 데 일조하길 바란다.
매년 수많은 기업이 폐업하고 있으며 그 숫자만큼 폐업 기업의 대표가 실패하고 있다. 중소기업연구원의 재기성공요인 분석을 통한 중소 벤처기업의 재도전 활성화 연구(백필규,2011)에 의하면 폐업이나 부도의 형태로 실패하는 기업이 급격하게 증가한 시점은 외환위기가 발생했던 1997년과 1998년의 사이로 보고 있다. 부도 기업의 숫자가 외환위기때는 약 4만사, 1999년부터 2010년까지도 평균 4만 7천여사가 발생하였고 폐업기업수는 부도기업보다 훨씬 많아 매년 80~90만개 전후의 기업이 실패하고 있다. 최근 IBK경제연구소의 실패기업인의 재창업 지원제도 설문조사 결과(김나라,2017)에 의하면 최근 5년간 창업기업은 연평균 77만개사, 폐업기업은 69만개사로 조사되었으며 창업기업의 5년 생존율은 27.3%로 OECD 주요회원국 17개국중 최하위를 차지했다. 오랜시간 대한민국 사회는 사업실패는 곧 패가망신이라는 인식이 깊게 자리잡고 있다. 연대보증이나 재기가 어려운 구조로 인하여 폐업기업의 대표가 실패하면 가족들도 모두 힘들어지고 본인은 경제적, 심리적 어려움에 직면하고 있는 현실이다. 정부와 민간 기관들이 실패기업인들의 재기를 지원하기 위하여 다양한 제도를 운영하고 있지만 아직 시행 초기 단계라 보다 재기를 원하는 기업인들에게 맞춤형으로 도움을 줄 수 있는 실질적이고 효과적인 시스템이 구축되었다 할 수 없다. 창업강국인 미국과 중국의 기업가들은 평균 2.8회의 실패 경험을 가지고 있으나 한국의 기업가는 1.3회의 실패 경험을 보유 한다.(중기청, 2014) 폐업기업 대표의 재무적 손실의 규모와 관계없이 불안과 우울이 낮고 회복탄력성이 높은 기업가가 본인과 가족의 삶의 질과 재창업의지에 긍정적인 효과가 있음으로 나타났다. 연구 대상은 재기중소기업개발원의 재기 기업인과 정부 재창업 지원 프로그램에 지원한 재기 기업인을 대상으로 조사 하였으며 본 연구를 통해 폐업기업 대표에게 필요한 사회적 안전장치와 국가의 창업지원이 고용창출, 매출증가로 이어질 수 있는 선순환 구조의 재기 창업 생태계를 만드는 데 일조하고자 한다.
일체형 등명기는 운항 중인 선박의 항로 선위를 결정하기 위한 등화장치이다. 현재 태양광을 기반으로 하는 일체형 등명기는 태양광의 일조시간에 따른 제약에 따라 전력 공급의 부족으로 항로 표시 가능한 능력이 제한적이다. 본 논문에서는 해상의 풍부한 전력원인 태양광과 풍력을 동시에 사용하는 신재생에너지 일체형 9해리 LED 등명기를 구축하고 원격 스마트 모니터링 시스템을 구현하였다. 또한 LED 등명기 장치와 모니터링 시스템을 IoT화 함으로서 등명기의 원격제어 가능한 스마트 제어시스템을 마련하였다. 본 원격 스마트 모니터링 시스템을 적용하여 실시간 상태 모니터링 및 원격제어가 가능하게 하여 선박이 안전한 항해를 할 수 있고 등명기 기능의 정확성 및 영속성을 유지하여 해양사고 예방과 사회적 비용을 절감할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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