• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.558-569
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• 2020

본 연구는 국내 육계농가의 사육규모 대형화에 따라 정밀축산(PLF)의 관점에서 ICT기반 영상분석기법을 활용하여 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)에 대해 평가하고, 일령별 육계의 정상적인 행동패턴을 이해하고자 수행하였다. 경기도 소재 육계농장 내 설치된 시험계사(3.3×2.7 m)에서 Ross308 육계를 공시축으로 이용하였다. 사육 밀도는 각각 9.5 수/㎡ (n=85), 19 수/㎡ (n=170)로 하였으며, 탑뷰(top view) 카메라를 이용해 급이·급수 및 휴식공간 영역별 머무는 빈도(%)를 모니터링 하였다. 사육밀도에 따라 개체 식별된 육계 3수에 대해 일령별(12, 16, 22, 27, 및 29일)로 6시간씩 영상이미지 데이터를 획득하였다. 수집된 영상데이터는 물체 추적(object tracking) 기법으로 초당 30프레임으로 약 64만장의 프레임을 연결하여 누적 이동경로를 기록하여 영역별 머무는 빈도(%)를 수치화하였다. 각 사육밀도에서 영역별 머무는 빈도(%)는 휴식공간, 급이영역, 급수영역 순으로 유의적인 차이를 나타내었다(p<0.001). 사육밀도(9.5 수/㎡)에서는 57.9, 24.2, 17.9%으로 나타났으며, 사육밀도(19 수/㎡)에서는 73.2, 16.8, 10.0%로 나타났다. 결과적으로 ICT기반 영상분석기법을 활용해 육계의 스트레스를 최소화하는 방법으로 사육밀도에 따른 육계의 영역별 머무는 빈도(%)를 평가할 수 있으며, 향후 본 연구결과는 실시간 모니터링을 통한 ICT기반 사양관리 시스템을 개발하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1173-1183
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• 2023

한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가금학회지
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• 제45권3호
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• pp.219-228
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• 2018

본 연구는 국내 소비자의 계란 구매 형태와 산란계 동물복지에 대한 인지도를 조사하기 위하여 살충제 계란 파동 사태 전후 2차례에 걸쳐 수행되었다. 조사대상은 가정 내 계란 구입 주 결정권자 및 취식자인 전국 만 25~59세 여성과 만 25~35세의 1인 가구 남성을 대상으로 하였다. 조사방법은 웹조사(Computer Assisted Web Interview; CAWI) 방법과 Gang survey 방법으로 수행되었다. 계란 구매 시 주요 고려 요인에 대하여 '가격'을 고려한다는 응답이 모두 가장 높았으며, 2차 조사에서 '포장일자/제조일자'를 고려한다는 응답률이 증가하였다. 계란 10개의 적정 가격으로 '2,000~3,000원 미만' 응답 비율이 1와 2차 조사에서 각각 53.8%과 42.9%로 가장 높았으며, 적정 가격 평균은 각각 2,482원과 2,132원이었다. 국내 계란 소비자의 구매 장소에 대해 '대형마트'에서 구입한다는 응답 비율이 가장 높고, 다음으로 '중대형 슈퍼마켓', '체인 슈퍼마켓'의 순이었다. 동물복지 관련 인지도를 보면 2차 조사의 결과에서 인지 비율(73.5%)이 높아졌다. 동물복지 용어 인지 시기는 살충제 계란 파동 사태 이전 59.0%, 이후 41.0%였다. 동물복지 인증마크와 동물복지 축산농장 인증마크를 본 적이 있는지에 대해서는 처음 본다는 응답이 59.6%이며, 동물복지 인증마크를 알고 있다는 응답비율이 37.6%였다. 동물복지 사육시스템에 대하여 가장 현실적으로 적합한 동물복지형 계사로는 '방사형' 응답율이 85.8%로 가장 높았다. 동물복지 사육시스템 정보 제시 후 '방사형' 적합 응답은 34.2%p 감소한 반면, '평사형'과 '유럽형' 적합 응답은 각각 13.2%p와 24.1%p 증가하였다. 국내 소비자의 동물복지 인증 계란에 대한 인지 및 취식경험에 대하여 '본 적이 없다'는 감소한 반면, '본 적이 있다'와 '먹어 본 경험이 있다'는 응답은 모두 증가하였다. 백화점, 유기농 관련 협동조합, 인터넷 쇼핑몰에서 동물복지 인증 계란을 구입했다는 응답이 일반 계란을 구입했다는 응답비율보다 높았다. 가격 제시 전 기준으로 전체 응답자 중 동물복지 계란을 구입할 의향은 92.0%이었으나, 동물복지 계란 가격을 제시후 구입 의향은 62.7%로 가격 제시 전 대비 약 30%p 감소하였다. 동물복지 인증 계란 구입 의향 이유로는 '식품 안전성이 높을 것 같아서' 응답이 71.0%로 가장 높고, 구입 의향이 없는 이유로는 '가격이 비쌀 것 같아서'가 38.1%로 가장 높았다. 동물복지 계란 관능평가 조사에서 일반 계란의 난각색과 껍질 촉감이 동물복지인증계란보다 유의하게 더 높은 것으로 나타났으며(P<0.05), 삶은 계란은 동물복지인증계란의 흰자 색이 일반계란보다 더 밝은 것으로 인식되었다(P<0.05). 결과적으로, 본 연구결과는 동물복지 인증 농가들에게 소비자 인식에 대한 기초자료를 제공함으로써 산란계 동물복지 인증제도의 활성화에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.