• 자원환경지질
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• 제52권3호
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• pp.223-230
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• 2019

$SO_2$ 가스 반응제로 사용되는 석회석의 대체 가능 물질로서 가능성을 보기 위하여 굴 패각의 소성 작용이 많이 연구되고 있다. 그러나 실제 소성 시 순수한 패각만을 사용할 수 없기 때문에 일부 불순물들이 포함되며 이로 인한 소성물의 특성 변화가 예상된다. 본 연구에서는 불순물로 패각의 표면에 묻어 있는 퇴적물과 바닷물로부터 유래될 수 있는 NaCl의 함량에 따른 소성물의 표면 특성을 광물학적으로 연구하여 보았다. 패각에 묻어 있는 해양 퇴적물들은 주로 석영, 알바이트 사장석, 방해석과 더불어 소량의 각섬석과 일라이트, 녹니석, 스멕타이트 등의 점토광물로 구성되어 있었다. 이 퇴적물들을 굴패각에 0.2-4.0 wt%를 섞어서 $900^{\circ}C$에서 2시간 소성 시킨 결과 각 광물들이 이 보다 낮은 온도에서 탈수작용, 탈수산화작용 및 상변화를 겪음에도 불구하고 실제 소성물의 표면적에 미치는 영향은 거의 없었다. 그러나 NaCl의 경우 0.1 - 2.0 wt%의 양을 섞어서 같은 조건에서 소성 시켰을 때 전체적으로 소성 전의시료에 비하여 비표면적은 증가하였으나 NaCl의 양을 증가시킴에 따라 비표면적은 증가하였다가 다시 감소하는 경향을 보였다. 이는 표면의 형태변화와 밀접한 관계가 있는데 전자현미경 관찰 결과 NaCl의 양이 증가하면서 패각 표면의 모양은 겔과 비슷한 모양을 보이다 약간의 각진 더 작은 입자로 변하고 다시 겔과 같은 모습을 보인다. 결과적으로 NaCl의 경우 일부 굴패각의 용융 등 형태 변화에 영향을 주어 소성이 영향을 줄 수 있으나 그 함량에 따라서 그 영향이 다를 수 있음을 보여준다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-220
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• 2019

본 연구에서는 낙엽 현상을 정량화하는 모델을 적용하여 광릉숲 천연활엽수림에서 수종에 따른 낙엽의 시기와 속도를 추정하고, 이에 따른 상층 수종의 양분이용특성을 검토하였다. 낙엽은 2015년과 2016년의 가을에 36개의 낙엽수거망을 이용해 주기적으로 수집하였으며, 5개 수종으로 분류하여 측정한 건중량을 딕슨의 모델에 적용했다. 또한 수집시기마다 낙엽의 질소농도를 분석하여 재전류율을 산출하였다. 광릉숲의 낙엽은 10월 초에 시작하여 11월 중순까지 떨어졌는데, 수종에 따라 두 해에 다른 경향을 보였다. 평균적으로 낙엽이 절정인 시기는 상층의 서어나무가 먼저, 졸참나무가 가장 늦게 나타났고, 낙엽의 속도는 팥배나무가 최소 18.6일 동안 빠르게, 까치박달이 최대 40.8일 동안 천천히 나타났다. 한편 낙엽이 절정일 때 상층 수종의 질소 재전류율은 졸참나무 평균 0.45%, 서어나무 평균 0.48%로 나타났으며, 졸참나무의 재전류율은 강수량이 적었던 2015년에 높게 나타났다. 잎은 달려있던 기간의 기온, 강수량, 광주기, $CO_2$ 등의 환경변화에 영향을 받아 탈락되므로 낙엽 현상과 재전류율은 수종에 따라 연간 다른 경향의 차이를 보였다. 향후 낙엽수들의 계절현상을 정량화하고 여러 조건에 따라 비교 분석 한다면 기후변화에 의한 낙엽 시기와 속도의 조절이 수목의 생육 기간을 연장 혹은 단축할 지를 예측하고, 이것이 양분이용특성에 어떠한 영향을 미치는지를 구명할 수 있을 것이다.

• 전기화학회지
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• 제22권3호
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• pp.128-137
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• 2019

리튬은 가장 가벼운 금속일 뿐만 아니라 낮은 환원전위(-3.04 V vs. SHE)와 큰 이론용량($3860mAh\;g^{-1}$)을 가지고 있어 차세대 음극 소재로 연구되고 있다. 리튬 금속을 전극으로 사용하는 리튬이차전지의 경우 전지의 효율과 에너지 밀도 극대화를 위해 얇은 두께의 리튬 전극이 필요하지만 기존의 리튬 박을 제조하는 물리적인 압연 방법으로는 일정수준 이하의 두께를 가지는 리튬 박을 제조하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 물리적인 방법 대신 전해도금법으로 박막의 리튬을 전착하여 전해도금 시 사용되는 전해액의 종류와 전착 조건이 전착 특성 및 전착된 리튬의 전기화학 특성에 주는 영향을 확인하였다. 전착 전해액의 농도가 높을 수록 리튬 덴드라이트(dendrite) 형성 억제에 유리한 크고 둥근 형태의 리튬 입자를 형성하였으며 우수한 stripping 효율 (92.68%, 3M LiFSI in DME) 을 나타냈다. 전착 속도(전류 밀도)의 경우 속도 증가에 따라 리튬이 길이 방향으로 성장하여 길고 끝이 뾰족한 형태를 가지는 경향을 보였으며, 이로 인한 비표면적 증가로 전착된 리튬 전극의 stripping 효율이 감소(90.41%, 3M LiFSI in DME, $0.8mA\;cm^{-2}$)하는 경향을 확인하였다. 두 종류의 염과 용매를 조합하여 얻은 1.5M LiFSI + 1.5M LiTFSI in DME : DOL (1 : 1 vol%) (Du-Co) 전해액에서 전착된 리튬 전극이 가장 우수한 stripping 효율 (97.26%) 및 안정적인 가역성을 보였으며, 이는 염의 분해물로 구성된 전극 표면 피막의 Li-F 성분이 주는 안정성 향상과 피막의 유연성을 부여하는 DOL 효과에 기인한 것으로 추정된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 경영과정보연구
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• 제38권2호
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• pp.139-163
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• 2019

본 연구는 NCS 기업활용 컨설팅에 참여한 조직구성원이 인식하고 있는 고성과 작업시스템이 조직유효성에 미치는 영향과 이들 간 인사관리 효율성의 조절역할과 조직유효성과 조직성과 간에 대한 영향관계를 확인하고자 하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 적용한 설문결과는 통계적으로 최종 활용 가능한 145부에 대하여 SPSS 24.0의 통계프로그램을 활용하여 회귀분석을 실시하여 연구가설을 검증을 다음과 같이 하였다. 첫째, 가설 1인 고성과 적업시스템의 특성요인(선발시스템, 평가 보상, 교육훈련 경력기회, 구성원참여제도, 직무안정성)은 조직유효성에 정(+)의 영향관계에 대한 분석결과는 정(+)의 유의한 영향관계를 나타내어 채택이 되었다. 둘째, 가설 2인 조직유효성이 조직성과에 긍정적인 영향관계를 나타낼 것이라는 가설을 검증한 결과 정(+)의 영향을 나타내어 가설 2는 채택이 되었다. 셋째, 가설 3인 인사관리 효과성이 고성과 작업시스템(선발시스템, 평가 보상, 교육훈련 경력기회, 구성원 참여제도, 직무안정성)과 조직유효성 간의 조절역할을 확인하고자 조절회귀분석을 실시하였다. 이에 가설 3을 검증한 결과 선발시스템(H3-1), 평가 보상(H3-2), 교육훈련 경력기회(H3-3), 구성원 참여제도(H3-4), 직무안정성(H3-5)은 조직유효성 간에 인사관리 효과성은 조절역할을 나타내었다. 본 연구를 통해 나타낸 주요 시사점은 조직구성원들이 인식하고 있는 고성과 작업시스템은 조직유효성과 조직성과에 정(+)의 유의한 영향관계와 조직유효성이 조직성과에 긍정적인 영향을 나타냄에 따라 조직성과 향상을 통한 지속가능경영체계의 고도화를 위한 고성과 작업시스템과 조직유효성 향상 위한 인사 교육훈련 체계구축은 조직구성원의 공감대를 형성할 수 있도록 체계적이며 지속적인 실행방안이 요구되었다. 둘째, 인사관리 효과성에 대한 조절효과를 확인한 결과 고성과 작업시스템과 조직유효성 간 긍정적인 요인으로 조절역할을 실증적으로 검증하였다. 따라서 본 연구는 고성과 작업시스템을 통한 조직유효성과 이들 간 인사관리 효과성의 조절역할 및 조직유효성과 조직성과 간의 영향관계를 함께 검증한 부분이 선행연구와 가장 큰 차이점이라 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제46권3호
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• pp.236-245
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• 2019

열매가 성숙하는 과정은 유전학적으로 프로그램화 되어 있는 과정으로 다른 여러 유전자 발현과 효소의 작용에 의한 생화학적, 생리적 조절의 결과물이다. 이런 일련의 과정에서 과실과 채소에 화학적 조성과 활성 물질에 변화가 나타나는 것을 당연한 결과일 것이다. 해당화의 열매가 성숙하는 과정에서 이들 활성 물질의 변화를 측정하기 위해 우리는 성숙단계 별로 채집 된 열매 시료 추출물에서의 항산화 활성의 차이, 항 elastase 활성 및 polyphenol 화합물의 함량을 분석하였다. 결과적으로 미성숙 단계의 열매 추출물에서 높은 phenolic 화합물과 플라보노이드 함량이 검출되었으며, 그에 따라 높은 radical 소거능, 환원력 및 ORAC 활성을 나타냈다. 또한 elastase 저해 활성에서도 다른 성숙 단계의 추출물에 비해 미성숙 단계의 열매 추출물에서 높은 활성을 나타내는 것으로 조사되었다. 더불어 성숙과정에서 플라보노이드 생합성 과정에 관련된 유전자의 발현이 감소하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 플라보노이드의 함량이 감소하는 것을 설명할 수 있었다. HPLC분석을 통해 다른 성숙 단계의 추출물과 비교하여 미성숙 열매 추출물에서 높은 함량의 myricetin, caffeic acid, chlorogenic acid, syringic acid, р-coumaric acid 등이 검출되었다. 구조 기반의 molecular doking을 사용하며 이들 화합물과 elastase의 결합부위와 패턴을 분석하였으며 이를 통해 chlorogenic acid와 elastase가 강하게 결합하는 것을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해서 해당화 열매의 성숙 정도가 이 식물의 약리학적 가치에 영향을 미치는 것을 규명하였고, 미성숙한 해당화 열매는 향후 활성산소 생성에 의해 유발되는 피부 노화 억제 효과뿐 아니라 피부의 탄력성 강화를 위한 기능성 천연소재로서의 가능성을 입증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.21-36
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• 2019

본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.347-358
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• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.88-96
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• 2019

본 연구는 신문 사설의 분석을 통해 산불에 대한 사회적 인식을 형성하는 조건, 산불에 대한 사회적 인식의 내용, 인식과 산불관리 정책의 연관성을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 연구대상은 1988년 1월 1일부터 2017년 5월 15일까지 5개 중앙지에 보도된 총 44건의 산불 관련 사설을 대상으로 하였다. 산불에 대한 사회적 인식을 형성하는 조건은 산불 관련 사설 수와 산불현상의 특징의 증감을 비교하여 분석하였다. 산불에 대한 사회적 인식은 산불 관련 사설의 범주와 주요 주제어, '산불관리주체'와 '산불방지대책'에 관한 사회적 인식의 내용 및 산불관리정책과의 연관성으로 나누어 Nvivo11을 통해 데이터 범주화, 단어별 사용빈도 분석을 실시하고 사용빈도가 높은 단어를 중심으로 사설주제에 대한 맥락분석을 실시하였다. 연구결과 산불이 사회적 인식을 형성하는 조건은 산불피해면적과 가장 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 산불 관련 신문사설에서 출현 빈도가 높은 주요 주제어를 기간 및 범주별로 분석한 결과 제1분석기에는 산불관리를 총체적 산림관리의 일환으로 여기며, 산불관리 주체로서 국민에게 산불에 대한 책임과 의무를 강조하는 인식이 높은 강도로 나타났다. 제2분석기에는 산불 예방과 진화를 위한 관리 뿐 아니라 환경 생태적 시각에서 관리하려는 인식이 등장했다. 제3분석기에는 산불이 사회재난의 일종으로 관리되면서 국가가 국민을 산불로부터 보호하고, 철저하게 사회재난관리를 해야 한다고 요구하는 사회적 인식이 점차 강화되었다. 이 같은 변화는 3차 산림기본계획에서 국민 계도를 통한 산불 예방을 목표로 한 산불관리 계획이 수립되고 4차 산림기본계획에서는 산림자원의 보호와 자연생태계 보전을 목표로 한 산불관리 계획이 추진되었으며, 5차 산림기본계획에는 인명피해 예방에 관한 산불관리계획이 수립된 것과 유사한 흐름을 보였다. 산불관련 신문사설 분석을 통하여 산불에 대해 형성된 사회적 인식을 분석하고 산불정책과 비교해 본 결과 산불에 대한 사회적 인식과 산불관리 정책은 상호 연관성을 갖고 변화해왔다는 것을 알 수 있었다.