북한 서북부 지역 적용을 위하여 인접한 중국 단동 지역시험포장에서 2021-2022 2년간 5월 6일과 5월 16일에 이앙하여 벼 품종의 출수기를 조사하고, 단동 지역의 벼 재배기간에 적응하는 출수생태 특성을 검정한 결과는 다음과 같다. 1. 벼 재배기간에 단동 지역의 평균기온은 북한의 신의주보다 약간 낮게, 수풍보다는 약간 높게 경과하였으며, 이들 세 지역의 일장 변화는 거의 동일하였다. 2. 시험 연도와 이앙시기에서 공통적으로 단동 지역의 안전출수한계기와 현지 품종 중 가장 늦은 출수기까지 출수한 국내 품종은 조생종 8개(진부올, 백일미, 조운, 진옥, 조평, 진부, 산호미, 오대)였으며, 북한 품종은 5개(올벼2, 선봉9, 온포1, 길주1, 평도15)였다. 3. 국내 13품종과 북한 7품종의 기본영양생장성은 12~43일, 감광성은 3~56일, 감온성은 15~33일 범위였는데, 국내 중생 및 중만생 3품종(선품, 신보, 소비)과 북한 평양 21은 감광성이 33~56일로 컸고, 다른 3품종(아세미, 진미, 평도5)은 기본영양생장성이 40~43일로 큰 특징을 보였다. 4. 단동 시험포장에서 나타난 벼 품종의 출수기는 감광성과 고도로 유의한 정의 상관을 나타내었으며, 감광성이 컸던 중생과 중만생 3품종을 제외하면 기본영양생장성과 유의한 정의 상관관계가 인정되었다. 5. 단동 지역의 벼 재배기간에 적응하는 품종은 기본영양생장성 35일 이하와 감광성 25일 이하를 모두 충족하는 출수생태 특성을 보였다.
전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.
일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
국유림은 사유림에 비해 높은 수준의 자본과 기술, 노동력을 투입할 수 있고 상대적으로 집약적인 관리가 가능하다. 따라서 국유림은 장기적인 목재 수요에 대비한 산림자원의 비축기지로서의 역할뿐만 아니라, 사회가 필요로 하는 산림의 다양한 기능을 안정적으로 발휘할 수 있어야 한다. 하지만 현재 국유림은 4영급 이상인 임분이 대부분으로, 영급이 불균형한 상태에서 목재수확기에 도달하고 있다. 따라서 체계적인 경영계획에 의한 목재수확이 이루어지지 않으면 국유림의 다양한 기능의 지속성을 보장하기 어렵다. 본 연구는 국유림의 영급구조를 개선하면서도 경제적·공익적 기능을 지속가능하게 유지하기 위한 국유림의 적정 목재생산량을 추정하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 국유림 내에서 목재생산에 적합한 지역을 분석하고, 다목적 선형기법을 적용하여 경제적 기능과 공익적 기능을 동시에 고려할 수 있는 산림경영계획모델을 개발하였다. 분석 결과, 국유림 내 목재생산 적합 지역의 면적은 약 488천ha로, 이를 중심으로 목재수확을 적절하게 관리하면 영급분포가 개선되고 공익적 기능도 지속가능하게 유지되는 것으로 나타났다. 향후 100년 동안 국유림에서 생산 가능한 목재량은 연평균 약 200만m3으로, 이는 연간 국산목재 공급량의 44% 수준을 차지하는 것으로 나타났다.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구는 스마트팩토리 도입의도에 영향을 미치는 요인을 실증 분석을 통해 확인하였다. 4차산업혁명의 핵심분야인 스마트팩토리 도입에 있어서 어떤 요인이 중요하게 영향을 미치는가에 대한 연구이며, 아직까지 스마트팩토리 분야에서 기술 수용에 관한 연구가 부족한 상황에서 학술적 실무적 의의가 있다고 믿는다. 정보기술의 수용요인 연구에 설명력이 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 기반으로 연구를 진행하였으며, UTAUT 이론의 4가지 독립변수인 성과기대, 노력기대, 사회적영향, 촉진조건에 추가로 스마트팩토리의 특성상 중요한 요인으로 예상되는 정부지원기대(Government Assistance Expectancy)를 독립변수에 추가하였다. 또한 스마트팩토리 기술수용의 기술적인 요인을 확인하고자 과업기술적합도(Task Technology Fit)변수 추가하여 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향관계를 실증 분석하였다. 또한 과업기술적합도의 선행변수인 과업특성(Task Characteristics)과 기술특성(Technology Characteristics)이 과업기술적합도에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 분석도 진행하였다. 새로운 기술에 대한 신뢰(Trust)의 정도가 기술의 수용에 있어 매우 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되어 신뢰를 매개변수로 추가하였다. 마지막으로 새로운 정보기술에 의한 혁신이 사용자에게 불가피하게 거부감을 야기할 수 있다는 선행연구들을 토대로 혁신저항(Innovation Resistance)을 조절역할을 하는 연구변수에 추가하여 실증적 검증을 진행하였다. 연구 결과 성과기대, 사회적 영향, 정부지원기대, 과업기술적합도는 스마트팩토리 도입의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 영향력의 크기는 정부지원기대(β=.487) > 과업기술적합도(β=.218) > 성과기대(β=.205) > 사회적영향(β=.204) 순으로 나타났다. 과업특성과 기술특성은 모두 과업기술적합도에 정(+)의 영향이 확인되었으며, 과업특성(β=.559)이 기술특성(β=.328)보다 과업기술적합도에 더 영향이 큰 것으로 나타났다. 신뢰에 대한 매개 효과 검정에서 6개 독립변수 각각과 스마트팩토리 도입의도 간에 신뢰의 통계적으로 유의미한 매개역할은 확인되지 않았다. 혁신저항의 조절효과 검정을 통해, 혁신저항이 정부지원기대와 스마트팩토리 도입의도 간 정(+)의 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 즉 혁신저항이 크면 클수록 정부지원기대가 스마트팩토리 도입의도에 미치는 영향력이 혁신저항이 적은 경우보다 커지는 것으로 나타났다.
사회·국가적으로 창업의 중요성이 강조되고 있다. 하지만 국내 신생 기업의 생존율은 상대적으로 낮은 편이다. 따라서 초기 창업기업의 창업 만족도를 재고하여 생존율을 높일 방안 마련이 절실하다. 본 연구에서는 초기 창업기업의 창업 동기, 창업역량, 창업지원 정책이 창업 만족도에 미치는 영향과 사회적지지의 조절효과에 대해 알아보았다. 창업동기는 세부적으로 경제적 동기와 자아실현 동기로 구분하였다. 창업역량은 세부적으로 경험역량과 마케팅역량으로 구분하였다. 창업지원 정책은 세부적으로 창업자금지원과 창업컨설팅 지원으로 구분하였다. 온오프라인으로 창업 7년 이내 초기 창업기업의 경영자 250명으로부터 설문을 받아 실증분석을 진행하였다. 그 결과 경제적 동기, 자아실현 동기, 경험역량, 마케팅역량, 창업자금지원은 창업 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 그러나 창업컨설팅 지원은 유의한 영향을 미치지 못하였다. 또한 창업 만족도에 미치는 영향력의 크기는 자아실현 동기, 경험역량, 마케팅역량, 창업자금지원, 경제적 동기 순으로 나타났다. 사회적지지의 조절 효과는 경제적 동기, 자아실현 동기, 경험역량에서 나타났다. 그러나 마케팅역량, 창업자금지원, 창업컨설팅 지원은 조절 효과가 검증되지 않았다. 연구 결과를 통해 자아실현 동기와 경험역량이 창업 만족도 제고에 핵심적인 요인이라는 학술적 시사점을 제시하였다. 또한 초기 창업가의 자아실현과 경험역량을 극대화할 창업 교육 프로그램과 창업컨설팅 지원 제도의 실효성 제고 노력 등이 필요하다는 실무적 시사점을 제시하였다.
본 연구는 주요국 정책을 토대로 중소 제조기업의 디지털 전환 현황과 문제점을 진단하고, 이에 대응하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다. 디지털 전환은 비대면 경제 및 디지털 기술에 대한 요구가 부상하면서 산업 패러다임이 변화하였다. 이에 주요국들은 디지털 전환 관련 정책을 추진중에 있으며, 우리나라도 한국형 뉴딜 정책을 시행중에 있다. 다만, 한편, 우리나라는 주요국의 디지털 전환 정책 전략을 그대로 차용하고 있어 우리의 강점 활용 및 단점 보완을 할 수 있는 한국형 모델이 결핍되어 있다. 따라서 한국의 독자적인 표준화 작업이 시급히 진행되어야 한다. 또한 기존에는 스마트공장 보급 및 확산, 즉 양적 정책에 초점이 맞춰서 진행되었다면, 앞으로는 데이터의 활용 및 성과창출을 지향할 수 있는 질적 정책으로의 전환이 필요하다. 즉, 스마트공장 지원정책의 고도화 정책을 통하여 질적 수준을 제고시킬 수 있는 정책적 보완이 필요하다. 이에 사업의 유기적인 연계와 효율적 지원을 위하여 기관별로 추진하고 있는 정책을 공유할 필요가 있다. 따라서 사업의 유기적인 연계와 효율적 지원을 위하여 기관별로 추진 중인 정책을 공유할 필요가 있다. 중소기업의 디지털 전환에 대한 인식 수준을 제고하고 중장기적으로 기술 및 솔루션 개발을 지원해야 한다. 따라서 향후 중소 제조기업의 디지털 전환 정책은 중소기업의 질적 수준시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다는 것을 제시함 점에서 실무적인 의의가 있다.
콩 역병(Phytophthora root rot, PRR)은 난균(oomycete)인 Phytophthora sojae에 의해 발생하는 콩의 주요 병 중 하나로, 배수가 잘 안 되는 밭이나 습한 토양에서 심하게 발생한다. 역병의 피해를 효과적으로 줄일 수 있는 방법은 주로 역병 저항성 품종을 재배하는 것으로, 이는 저항성 유전자 Rps (resistance to P. sojae)에 대한 연구를 중심으로 이루어진다. 본 연구는 대풍 과 천알(계통명 SS0404-T5-76)을 교배하여 구축한 RIL (recombinant inbred line) 집단을 이용하여 콩 역병 균주40468과 연관된 저항성 유전자좌를 탐색하기 위해 수행되었다. 역병 균주40468에 대한 저항성 평가는 하배축 접종(hypocotyl inoculation) 방법으로 이루어졌다. 저항성 검정 결과, 천알은 저항성,대풍은 감수성을 보였고 집단 내에서는 계통들의 표현형이 분리되는 양상을 보였다. 집단 내에서 표현형 분포는 1:1 (R:S) (χ2 = 0.57, p = 0.75) 분리비와 일치하였으며, 이는 저항성 반응이 단일 유전자에 의해 조절됨을 나타낸다. 대풍, 천알과 각 RIL 계통들은 고밀도 SNP 유전자형 분석을 통해 데이터를 얻었고, 이를 바탕으로 유전자 지도를 작성하였다. 일원분산 분석(Single-marker ANOVA) 및 linkage analysis 결과, 18번 염색체의 55.9~56.4 Mbp에서 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이 지역의 표현형 분산은 ~98%로 나타났다. 탐색된 영역은 다수의 선행연구에서 Rps의 위치로 보고된 지역과 겹치며, 콩 표준 유전체 정보를 기반으로 0.5 Mbp 범위 내에서 leucine-rich repeat (LRR) 또는 serine/threonine kinase(STK)을 합성하는 유전자 9개를 포함하고 있다. 천알은 역병 균주40468에 대한 저항성 유전자좌가 밝혀진 첫 국내 콩 품종으로, 본 연구에서 밝힌 천알의 저항성 유전자좌는 향후 역병 저항성 육종 및 연구에서 유용한 재료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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