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프랜차이즈 기업의 지식경영 전략 : 파리바게뜨 사례를 중심으로 (Knowledge Management Strategy of a Franchise Business : The Case of a Paris Baguette Bakery)

  • 조준상;김보영
    • 유통과학연구
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    • 제10권6호
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    • pp.39-53
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    • 2012
  • 기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.

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최근 12년간 아까시나무 만개일의 변화와 과정기반모형을 활용한 지역별 만개일 예측 (Recent Changes in Bloom Dates of Robinia pseudoacacia and Bloom Date Predictions Using a Process-Based Model in South Korea)

  • 김수경;김태경;윤석희;장근창;임혜민;이위영;원명수;임종환;김현석
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권3호
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    • pp.322-340
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    • 2021
  • 최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.

식생기반 바이오필터의 미세먼지, 이산화탄소 개선효과와 실내쾌적지수 분석 (Particulate Matter and CO2 Improvement Effects by Vegetation-based Bio-filters and the Indoor Comfort Index Analysis)

  • 김태한;최부헌;최나현;장은숙
    • 한국환경농학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.268-276
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    • 2018
  • 본 연구는 일반인에게 안전한 실내공기질 개선수단으로 인식되는 공기정화식물의 효율적 적용을 위해 실내공조에 요구되는 총풍량 확보가 가능한 식생기반 바이오필터 시스템을 제안하고자 했다. 시스템의 정량적 성능평가는 강의실형태의 실험실 체적 $332.73m^3$ 내 16명의 재실자 조건에서 목업단위 시스템의 공조 성능, 실내공기질 및 쾌적지표 개선효과에 대한 시계열 분석으로 진행되었다. 우선, 시스템 구동을 통해 총 $1,411.22m^3/h$의 유출 총풍량을 확보하여, 4.24 ACH의 환기율을 제공할 수 있었다. 실내온도는 $1.6^{\circ}C$, 흑구온도는 $1.0^{\circ}C$ 감소가 확인되었으며, 상대습도는 24.4% 상승한 최대 82.0%까지 증가하였다. 상대습도 급증에 따른 쾌적도 감소현상은 송풍기 구동에 따라 발생되는 실내기류로 상쇄되는 것으로 판단된다. 또한, 시스템 가동에 따른 공기질 개선지표 중 $PM_{10}$은 39.5% 감소한 평균 $22.11{\mu}g/m^3$을 기록하였다. 반면, $CO_2$는 최대 1,329 ppm까지 지속적으로 농도가 상승했는데, 이는 광도조건이 광보상점을 만족하지 못해 적용 식물과 재실자에서 방출되는 $CO_2$가 처리되지 못한 것으로 해석된다. 실내쾌적지표의 경우 PMV는 평균 83.6 % 감소된 -0.082, PPD는 평균 47.0% 감소된 5.41%에 수렴하여 식생기반 바이오필터 구동에 의해 높은 쾌적범위의 실내공간조성이 가능한 것으로 판단되었다. 본 연구의 한계는 소수 참여인원과 단기간 실험으로 인하여 시스템의 성능 규명이 제한적인 부분이었으며, 보다 장기간의 실험을 통해 바이오필터에 도입된 식생의 생육상태에 따른 압력손실 변화, 미세먼지 저감에 대한 구체적인 메커니즘 규명 등의 후속연구가 진행되어야 할 것이다.

태권도 뉴스기사의 연도별 주제어 비교분석: 토픽모델링 적용 (Comparative Analysis of the Keywords in Taekwondo News Articles by Year: Applying Topic Modeling Method)

  • 전민수;임효성
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.575-583
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    • 2021
  • 이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.

지역민요의 발굴과 확산: 메밀도리깨질소리 사례 (Study on the Discovery and Spread of Local Folk Songs: In the Case of Memil-dorikkaejil-sori)

  • 이창식
    • 공연문화연구
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    • 제40호
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    • pp.193-222
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    • 2020
  • 이 논문은 봉평메밀도리깨질소리 밭농사요유산의 가치전승을 위하여 전통 콘텐츠 개발을 천착한 것이다. 농사요(農事謠)유산의 정체성을 진단하고 역사맥락화 가치와 전승공동체적 가치를 문화재적 가치로 부각시키고 전통문화산업론의 차원에서 논의까지 확장하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 내재적 예술성과 교육체험적 가치수월성, 농사요의 소멸 극복 요소, 메밀 스토리텔링 추진방향 등을 제시하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 형식화, 박제화를 벗어나 현대적 맥락에서 농업유산 상징-화전과 부데기 유전자-의 생활화, 확산화에 역점을 둔 것이다. 인식 방법론이나 역사성, 창의성의 측면에서 봉평메밀도리깨질소리, 메밀노래의 문제의식을 통해 생태적 생업민요의 대안론을 제시하였다. 무형문화재 지정의 현장맥락화를 재론하면서 전승 활력에 조언하였으며, 향후 메밀농업유산의 상징적 등재론까지 거론하였다. 평창, 강원을 대표할 수 있는 농업문화유산을 발굴하여 브랜드화가 필요하다. 마당 '마뎅이소리 전통음악'에서 고유한 것이 무엇인지 찾아내어 세계인들이 공감하고 활용할 수 있는 포인트-지역 브랜드화-를 적용하는 것이 중요하다. 농사요로서 봉평메밀도리깨질소리의 재발견을 통해 다목적 문화콘텐츠로 지속적인 위상을 만들고 전통민요 활성화를 위한 전문가들의 네트워크를 마련하여 양적인 성장보다 질적인 내실과 확산의 기회를 마련하고 농사요 발전의 중심에 각 지역별 축제-특히 평창지역축제-의 활용 스토리텔링을 적극 개발해야 한다.

신제품개발 과정의 복잡성에 대한 주요 연구과제 (Strategic Issues in Managing Complexity in NPD Projects)

  • 김종배
    • Asia Marketing Journal
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    • 제7권3호
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    • pp.53-76
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    • 2005
  • 복잡성(complexity)은 신제품개발 과정에서 프로젝트 팀이 빈번하게 당면하는 개발과제의 주요 속성으로 이에 대한 적절한 대처 여부는 신제품개발의 성과에 적지 않은 영향을 미친다. 복잡성이란 속성이 신제품개발의 관리에서 주목 받게 된 배경으로는, 우선 제품개발과정에서 당면하는 복잡성이 증가 추세에 있다는 점을 들 수 있다. 새로운 기술과 공법 그리고 소재의 등장, 복합 제품의 개발(예: 디지털 컨버전스), 또한 기업간 제휴를 통한 개발은 신제품개발의 복잡성 증대와 관련이 된다. 한편 신제품개발의 복잡성에 대한 미흡한 대처는 개발과정의 지연, 개발비용의 예산 초과, 제품개발의 포기 등과 같은 부정적 결과를 초래한다. 이와 같이 복잡성의 증대 추세 및 복잡성으로 인한 적지 않은 영향력을 고려해볼 때, 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 연구의 필요성은 증대된다. 그러나 아직까지 복잡성에 대한 연구는 현실적 필요성에 비해 상대적으로 적은 관심만이 기울여져 왔다. 본 고에서는 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 주요 연구과제들을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선, 주요 영역별로 나누어 그간의 복잡성에 대한 연구성과를 정리한 다음, 이를 토대로 향후 중요시되는 연구과제들을 도출하고자 한다. 신제품개발 과정의 복잡성에 대한 주요연구과제에 대한 이러한 고찰은, 향후 이 분야에 대한 연구 전개에 있어서 하나의 발판이 될 것으로 기대된다.

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벤처캐피탈의 투자경험과 직무적합도가 펀드결성과 투자수익률에 미치는 영향력에 관한 연구 (A Study on the Impact of Venture Capital Investment Experience and Job Fit on Fund Formation and Investment Rate of Return)

  • 김대희;하규수
    • 벤처창업연구
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    • 제18권4호
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    • pp.37-50
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    • 2023
  • 벤처캐피탈은 유망한 기술력과 우수인력을 갖춘 창업 초기 단계부터 성장단계의 유망 중소벤처기업에 필요한 자본을 투자하고 경영 및 기술 등을 지원하여 성장 이후 다양한 수단을 통해 투자금을 회수하여 이익을 실현하는 벤처생태계의 핵심주체로서의 역할을 하고 있다. 벤처캐피탈의 업무는 다양한 출자자(LP)를 모집하여 벤처투자조합(펀드)을 결성을 통해 성장성이 있는 중소벤처기업에 투자하고 기업이 성장함에 따라 투자금을 회수하여 출자자들에게 배분과 재투자를 하는 것이다. 벤처투자에 있어 가장 중요한 역할을 담당하고 있는 벤처캐피탈리스트의 주요 업무는 유망기업발굴, 기업분석 및 평가, 투자심사, 사후관리, 투자회수 등이며 특히 임원급 이상의 경우 펀드레이징(펀드결성)이 중요한 업무이다. 벤처캐피탈의 성공지표는 펀드결성과 투자수익률에 있으며 벤처캐피탈리스트는 투자와 회수 및 펀드결성등의 업무성과로 연봉, 성과급, 승진 등 보상이 이루어지고 있다. 최근 급격히 성장하는 벤처투자시장에 비해 투자인력은 부족하며 이에 투자성과 제고를 위해 인력양성과 장기근속을 위한 인프라와 시스템을 갖추기 위해 벤처캐피탈은 많은 노력을 하고 있으나 다른 산업에 비해 벤처캐피탈 산업의 연구 자체가 부족할 뿐만 아니라 주로 계량적인 관점에서 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구는 벤처캐피탈의 투자 경험, 권한위임, 직무적합성, 동료 관계 등이 펀드결성과 투자수익률에 미치는 영향력을 연구하고 실증적인 분석하였으며, 투자 경험이 많을수록, 권한위임이 클수록, 직무적합성이 높을수록 동료 관계가 좋을수록 투자성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이러한 실증연구 결과는 향후 벤처캐피탈은 직무적합성이 높고 투자 경험이 많은 벤처캐피탈리스트가 장기근속을 할 수 있도록 직무환경 조성과 인력운영 전략이 필요하다는 시사점을 제시하였다.

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스타트업의 온라인 아웃소싱 활용이 구성원 조직몰입과 직무만족에 미치는 영향에 관한 연구 (The Impact of Utilizing Online Outsourcing in Startups on Member Organizational Commitment and Job Satisfaction)

  • 김준학;박재환
    • 벤처창업연구
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    • 제19권3호
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    • pp.139-153
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    • 2024
  • 세계적으로 기업의 지속성장과 원가절감의 중요성이 높아지며 기업의 아웃소싱 이용이 확대되었다. 또한 플랫폼 경제의 확산은 일하는 방식의 변화를 가져왔으며 플랫폼으로 과업이 중개되는 온라인 아웃소싱 시장이 성장하고 있다. 학문적으로는 일반 아웃소싱에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으나 온라인 아웃소싱에 관한 연구는 실제 활용에 비해 미비한 수준이다. 본 연구에서는 스타트업을 대상으로 온라인 아웃소싱의 이용요인과 성과요인을 분석하여 온라인 아웃소싱 활용의 효과와 우려사항을 다각도로 규명하고, 온라인 아웃소싱의 효과적 활용과 해당 산업 발전을 위한 이해관계자별 역할을 제안하고자 한다. 본 연구를 위하여 온라인 아웃소싱 이용경험을 보유한 스타트업 재직자 281명을 대상으로 실증연구를 진행하였으며 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 아웃소싱 이용을 통한 효율성 및 수익성, 혁신성 강화는 스타트업 구성원의 조직몰입과 직무만족에 긍정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 특히 온라인 아웃소싱 이용에 따른 효율성 개선은 직무만족 향상에 큰 효과를 나타났다. 둘째. 온라인 아웃소싱 이용요금부담이나 불확실한 결과물에 대한 우려가 조직몰입과 직무만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 직급별로 온라인 아웃소싱 활용 동기와 성과에 관한 인식 차이가 확인되었다. 실무자는 온라인 아웃소싱 활용으로 자신들의 조직몰입도가 높아진다는 인식이 높았으며, 관리자는 아웃소싱 과업 결과의 불확실성이나 정보보안에 대한 우려가 상대적으로 높았다. 본 연구를 통해 스타트업의 인적자원 부족 및 직원관리 문제가 온라인 아웃소싱으로 개선될 수 있다는 가능성을 확인하였다. 다양한 온라인 아웃소싱 이용요인별 영향력을 검증함으로써 온라인 아웃소싱 중개플랫폼 기업의 사업전략 수립 및 정부를 비롯한 스타트업 지원기관의 스타트업 지원정책 수립에 활용할 수 있는 시사점을 제공한 것도 의미가 있다고 할 수 있다.

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순환잔골재를 활용한 친환경 콘크리트 벽돌의 물성 및 배합설계 연구 (A Study on the Properties and Mix Design of Eco-friendly Concrete Bricks Using Recycled Fine Aggregates)

  • 최형국;양성철;손재호;이승현
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.32-40
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    • 2024
  • 건설업계에서 순환 골재의 품질에 대한 신뢰성 부족, 유해 물질 문제, 소비자의 부정적 인식 등은 순환 골재의 활용 확대를 제한하고 있다. 이런 측면에서 기존 연구들은 주로 내구성을 고려하여 콘크리트에 굵은 순환 골재를 사용하는 데 중점을 두고 있다. 반면 순환 잔골재의 경우 주요 구조물에 적용된 사례가 부족할 뿐만 아니라, 인식 부족 등으로 활용 범위가 매우 제한적인 상황이다. 이에 본 연구의 주요 목적은 순환 잔골재와 시멘트량의 다양한 배합 비율에 따른 조적용 콘크리트 벽돌의 물리적 특성 실험을 통하여 내력벽과 비내력벽 구조물에서 그들의 활용 가능성을 제시하는 것이다. 이를 위해 순환 잔골재와 부순 잔골재의 혼합비율 및 시멘트량을 중심으로 콘크리트 벽돌의 압축강도와 흡수율을 측정하였다. 그 결과 내력벽용 콘크리트 벽돌의 품질 요구 기준 중 하나인 13MPa의 강도를 달성하기 위해서는 시멘트량 200kg/m3에 순환 잔골재를 100% 사용하거나, 부순 잔골재를 25% 사용하고 순환 잔골재를 75% 혼합하여 사용하는 것이 가능함을 확인하였다. 또한 비내력벽의 품질 요구 기준 중 하나인 8 MPa의 강도를 충족시키기 위해서는 시멘트량 100kg/m3에 순환 잔골재를 100% 사용하는 것만으로 충분하다는 결과가 나왔다. 벽돌의 공극에 의한 흡수율은 13% 이하로 요구 성능 기준을 충족하는 것으로 확인되었다. 이는 콘크리트 벽돌 제조 시 순환 잔골재를 사용해도 KS F 4004(콘크리트 벽돌)에서 요구하는 품질 기준을 충분히 만족시킬 수 있음을 의미한다.

라이시미터 데이터로 학습한 수학적 및 심층 신경망 모델을 통한 온실 토마토 증산량 추정 (Estimation of Greenhouse Tomato Transpiration through Mathematical and Deep Neural Network Models Learned from Lysimeter Data)

  • 메안 P 안데스;노미영;임미영;최경이;정정수;김동필
    • 생물환경조절학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.384-395
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    • 2023
  • 증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.