본 연구는 유역에서 제공하는 다양한 생태서비스 가운데 네팔의 Bagmati 유역의 물생산량(Water yield)을 산정하였다. 물 공급, 관개 수력 등 다양한 시설에 사용되는 물생산량 지도는 계획 및 관리에 도움이 되며 생태서비스의 공급과 생산에 의도하지 않은 부정적 영향을 줄일 수 있다. 여러 문헌들은 네팔 Bagmati유역에 대한 탄소저장과 식수공급과 같은 생태서비스 제공 연구에 중점을 두었으나 토양피복별 혹은 소유역별 물 생산량에 대한 연구는 매우 미흡했다. 따라서 본 연구에서는 네팔 바그 마티 유역에서 소유역 규모와 함께 유역의 총 물생산량을 계산하고 유역의 토지피복 유형별로 물생산량을 산정하기 위해 시작되었다. 이를 위해, 생태서비스 평가를 위해 가장 많이 사용되는 Budyko 수문학적 방법에 바탕을 둔 ArcGIS기반 InVEST Water Yield 모형이 사용되었다. 본 연구로부터의 결과는 단위면적(ha)e당 물 생산량이 소유역 5 ($15216.32m^3/ha$)에서 가장 높았으며 소유역 6 ($10847.15m^3/ha$)에서 가장 낮았다. 토지피복별 물생산량은 도시화지역에서 가장 높게 산정되었으며, 초원과 농경지가 도시화지역 다음으로 높게 산정되었다. 본 연구에서 산정된 소유역별, 토지피복별 물생산량은 지역 규모의 상호 관련 서비스 개발을 위한 효율적인 시나리오를 제공하고 지속 가능한 토지 이용 정책 및 상호 관련된 물 관리 서비스를 촉진시킬 것으로 기대한다.
글로벌 광물에너지자원 분야 수요공급에서 중국의 자원조사탐사개발과 자원경제 정책이 한국의 산업 경쟁력과 밀접하므로, 중국의 자원관련 활동을 분석하는 것은 국내외 자원개발 전략수립에 매우 중요한 사항이라고 할 수 있다. 중국은 2020년에 광물자원관련 법제 개정과 표준을 정하면서 광물자원 탐사개발과 매장량 관리의 효율성을 기하고 있다. 중국 자연자원부는 국가광물자원계획(2021~2025년)의 수립을 통해 국가차원의 목표와 전략을 달성하고자 하며, 각 급 지방정부에서도 지역광물자원계획을 수립하여 시행하고 있다. 이를 통해, 지질광물탐사 활동 감독 및 관리가 강화되었고, 지질광물 탐사개발분야 산업의 생산 관리의 안전성이 강화되었다. 중국은 고품질의 지질탐사, 측량 및 지도 작성 지침개발을 통해, 중국의 지질광물탐사개발 수준을 향상시키고 광업 감독관리 체계 강화를 기하고 있다. 중국의 고체광물자원 매장량분류와 석유가스광물자원 매장량분류 등의 광물자원 표준 마련으로 중국내 새로운 매장량 관리 표준체계가 구축되어 과학적인 광물자원 자원량과 매장량의 파악 및 합리적 관리와 이용 등이 개선될 것으로 여겨진다.
This trial was conducted to evaluate the effect of overwrap, vacuum, and modified atmosphere packaging (MAP) on poultry breast fillets' microbiological, biochemical shelf life and sensory attributes. The fillets were divided into 4 groups, and each of the treatments was replicated 3 times with 60 breast fillets. The first group was a control group with overwrap packaging; the second group was vacuum packed (VP); the third and fourth groups were MAP-1: 0% O2, 40% CO2, 60% N2, and MAP-2: 20% O2, 40% CO2, 40% N2. The microbiological and biochemical analyses were performed for the total viable count, coliform count, Pseudomonas count, Salmonella count, total volatile basic nitrogen (TVB-N), pH, cooking loss, color, lipid oxidation, tenderness, and sensory analysis. The data were analysed through two-way ANOVA by Minitab (Minitab 17.3.1). Meat treated with understudy MAP compositions and vacuum packaging reduced total viable count, Pseudomonas count, and total coliform count than control (p<0.05). TVB-N remained below the recommended limit throughout storage except aerobic packaging (p<0.05). Cooking loss (%) was lowered and showed non-significant results (p>0.05) between vacuum packaging and both MAP concentrations. The meat stored in MAP-2 was characterised by higher (p<0.05) visual scores. Whilst MAP-1 showed higher (p<0.05) L* values and overall acceptability. Sample packaged under aerobic packaging showed significant (p<0.05) results for b* and thiobarbituric acid reactive substances (TBARS). Meat stored in aerobic packaging showed higher (p<0.05) shear force values. The outcome of this trial may help to promote the application of understudy MAP compositions and rapid detection of microbes by biochemical analysis under local conditions.
IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.
신재생에너지는 개발도상국의 농촌 지역의 지속가능한 개발을 위한 필수 요소이다. 나아가, 독립형 신재생에너지 발전 시스템을 의료 분야에 응용하여 삶의 질을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 개발도상국에서 백신을 안전하게 보관하고 보급하여, 콜드체인 영역을 확장하기 위해서 신재생에너지 기반 백신 공급 시스템을 구축하였다. 백신 공급 시스템은 신재생 에너지로 전기를 공급하는 보건소와 이를 연결하는 스마트 백신 캐리어로 구성되었다. 백신 캐리어는 펠티어 소자를 이용하여 냉각 시스템을 개선하였고, 위치 및 온도 모니터링 장비를 설치하였다. 또한, 네팔의 남부 마을에서 현장시험과 지형학적 분석으로 개발된 시스템의 성능 및 효과를 평가하였다. 신재생에너지 시스템은 보건소의 냉장고를 정상적으로 작동시켰으며, 백신 캐리어는 더욱 긴 냉장 시간과 안정적인 온도 조절 성능을 확보하였다. 지형학적 분석 결과, 본 시스템이 기존보다 넓은 지역으로 백신을 보급할 수 있을 것으로 추정하였다. 따라서, 신재생에너지와 스마트 기기의 도입이 콜드체인 영역을 확장하고 백신 공급율을 증가시켜, 결과적으로 개발도상국의 농촌 지역 의료 서비스를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 도시와 산업의 발달과 함께 하천, 호소 등 수환경에서의 수질 오염사고가 빈번하게 일어나고 있어 어류폐사, 취수중단, 친수활동 저해 등 심각한 수생태계 및 사회경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 대응책으로 수질모델링을 통한 오염물질의 이동 및 확산에 대한 사전 예측이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 하천흐름/수질해석 프로그램인 RAMS+의 현장 적용성 및 예측 정확도를 검증하기 위해 만곡하천인 섬강에서 현장실험을 수행하였다. 모의결과 흐름해석모형 HDM-2Di와 수질해석모형 CTM-2D-TX는 현장실험에서 관측된 2차원 흐름 특성과 오염물질의 거동 및 혼합 양상을 정확하게 재현하였다. 특히 하천의 양안과 만곡부에서 국부적으로 발생하는 저유속 흐름에 의해 오염물질의 거동이 지체되는 저장대 효과를 정확하게 모의하였다. 나아가서 하천 만곡부에서 이차류가 야기하는 오염물질 3차원적 혼합 양상을 2차원 분산계수를 통해 효과적으로 재현하였다. 오염물질의 위험농도 체류시간은 취수중단 기간을 결정하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 CTM-2D-TX 모의결과를 기반으로 오염물질 위험농도 체류시간을 계산하였고, 위험농도 체류시간의 공간적 분포가 하폭방향으로 큰 편차를 지니고 있음을 확인하였다. 이러한 오염물질의 2차원적 체류 특성은 1차원 수질모형을 통해서는 예측이 불가능하기 때문에 효율적이고 정확한 수질사고대응을 위해 2차원 수질모형의 활용이 필요함을 본 연구의 결과는 시사하고 있다.
높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.
하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R2에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.
본 연구에서는 고설 딸기 관부(크라운부) 난방시스템을 전기 온수 보일러, 축열조, 순환 펌프, 관부난방 배관(백색 연질 PE관, 관경 16mm) 및 온도 제어반으로 구성하였다. 관부(크라운부) 난방의 경우 난방 배관을 딸기 관부에 최대한 밀착될 수 있도록 설치하고 배관 위치를 원예용 고정핀으로 고정하였다. 또한 관부 난방시스템의 에너지 효율을 증진하기 위해 축열조 온수 온도를 $20{\sim}23^{\circ}C$, 관부 온도를 $13{\sim}15^{\circ}C$로 관리하였다. 관부난방은 전기 온수보일러를 이용하여 $20{\sim}23^{\circ}C$의 온수를 축열조에 저장하고 순환펌프를 제어하기 위한 온도 센서를 딸기의 관부에 최대한 근접하여 설치하고 온도를 감지함으로써 관부(크라운부)를 집중적으로 난방하는 방식이다. 시험 온실의 난방 처리는 공간 난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1), 공간 난방 $8^{\circ}C$ (대조구), 공간 난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)로 처리하였다. 각 난방처리는 온실 1동에 딸기를 980주를 심었으며, 재배방법은 표준재배법에 준해서 재배하였다. 난방 에너지 소비에 대한 비교시험은 2017년 11월 8일부터 2018년 3월 30일까지 수행되었다. 소비된 누적 전력량은 등유 사용량으로 환산하였고, 등유 소비량은 공간난방 $8^{\circ}C$(대조구)의 경우 1,320L(100%), 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 928L(70.3%), 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 1,161L (88%)로 계측되었다. 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1) 및 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)은 $8^{\circ}C$ 공간난방(대조구)에 비해 생육 저하, 수확시기의 지연 등이 없이 비슷하게 딸기 수확이 가능하였으며, 29.7% 및 12%의 난방 에너지가 절감되는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 자돈(6.3 kg) 비육 출하시(110 kg)까지 식이유황의 급여가 돈육 품질특성에 미치는 영향을 조사하였다. 3원교잡종$(Landrace{\times}Yorkshire{\times}Duroc)$ 135두를 각 처리구 마다 45두씩(돈방당 15두)배치하여 158일간 사양시험을 실시하였다. 대조구는 식이유황 무첨가, 처리구 1은 300ppm, 처리구 2는 500ppm 첨가하여 급여하였다. 급여기간이 끝난 후 일괄적으로 함양도축장에서 도축하여 돈육의 등심부위를 wrap으로 함기포장하여 냉장온도$(4^{\circ}C)$에서 8일간 저장하면서 품질특성과 관련된 각 실험항목을 조사하였다. 지방산화는 저장기간 동안 대조구에 비하여 유황 급여 처리구가 낮은 지방산화를 보였으며, 저장기간에 따른 비교에서는 모든 처리구가 저장기간이 경과함에 따라 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 관능적 특성 중 근내지방 함량과 전체적인 기호성은 유황 500ppm급여 처리구가 대조구와 유황 300ppm급여 처리구에 비하여 유의적으로 높은 값을 보였다. 저장기간의 경과에 따른 변화에서는 모든 처리구가 유의적인 차이가 없었다. 무기물 중 Na, Mg 및 Ca함량은 대조구에 비하여 유황 급여 수준이 증가할수록 함량이 유의적으로 감소하는 결과를 보였다(p<0.05). Fe, Cu 및 Zn 함량은 대조구에 비하여 유황 급여 처리구가 유의적으로 높은 함량을 보였다(p<0.05). S 함량은 대조구에 비하여 유황 급여수준이 증가할수록 유의적으로 증가하였다(p<0.05). 아미노산 함량은 대조구와 유황 급여 처리구간에 뚜렷한 경향이 없는 것으로 나타났다. 지방산 조성 중 palmitic, stearic과 oleic acid 함량은 대조구에 비하여 유황 급여 처리구가 유의적으로 높은 함량을 보였으며(p<0.05), 반면에 linoleic와 linolenic acid 함량은 유황 급여수준이 증가할수록 유의적으로 감소하였다(p<0.05). 포화지방산 함량은 유황 급여수준이 증가할수록 유의적으로 증가하였으며(p<0.05), 반면에 불포화지방산 함량은 유의적으로 감소하였다(p<0.05). 이상의 결과를 요약하면 식이유황 급여는 돈육 등심의 품질특성에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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