감자는 전 세계적으로 생산량이 쌀, 벼, 옥수수 다음으로 널리 재배되고 있는 식량 작물이며 생육 중에 수분스트레스를 받을 경우 수량에 크게 영향을 받는다. 기후변화에 의한 감자수량의 변화를 정확하게 예측하는 것은 식량안보를 위해 매우 중요하다. 기후변화 등에 의한 환경에 따른 작물생산량 예측을 위해 전세계적으로 많은 연구자들이 작물모형프로그램을 이용해서 다양한 작물에 대해 연구를 수행하고 있다. 미국에서 개발된 DSSAT 프로그램도 그 중 하나로 다양한 작물에 대한 여러 모델들을 하나의 프로그램으로 통합한 일종의 패키지이며 27종의 작물에 대해 연구할 수 있다. 이 연구에서는 RCP 8.5 기후조건에서 2050년대와 2090년대의 국내 5개 지역의 감자 생산량을 모의하였다. 국내에서 가장 흔하게 재배되고 있는 감자품종인 수미에 대한 품종모수가 DSSAT프로그램에 내재되어 있지 않기 때문에 2016-2017년 실제 생육조사를 통해 얻은 자료로 하부모듈인 GenClac 프로그램에서 수미품종의 품종모수를 추측하였으며, 총 5개 지역 39개의 지역적응시험 성적자료를 이용하여 추측된 품종모수를 검증하였다. 검증된 품종모수로 RCP 8.5기후 시나리오조건에서 수미품종의 생산량예측을 수행한 결과 2010년대와 비교하여 2050년대에는 5개 지역 총 생산량이 26% 증가한 반면 2090년대에는 17% 감소하였다. 그러므로 기후변화에 대비하여 안정적인 감자 생산을 위해서는 고온에서의 재배와 관수와 관련된 연구가 중요할 것으로 생각된다.
본 연구는 폐광산에서 배출되는 산성광산배수가 하천수 및 지하수에 유출되면서 발생되는 환경 오염들을 막기 위해 생물학적 자연정화 처리 방법인 연속적 알칼리도 생성 시스템의 효율을 증대 시키는 방안에 관한 연구이다. 연속적 알칼리도 생성 시스템를 이용한 산성광산배수의 처리는 대부분 황산염 환원 박테리아를 이용한 생물학적 처리 기술이며, 실제 현장 적용실험에서 그 효과가 증명되었고, 광산배수 정화 사업에 적용하도록 개발된 사례가 많다. 그러나 계절적인 온도 저하로 기온이 매우 낮은 겨울이나 초봄 동안에는 황산염 환원 박테리아가 생존은 가능하더라도 황산염을 환원시키는 활동이 거의 멈추게 되어 지속적인 산성광산배수 처리 효율에 문제점을 야기한다. 본 연구에서는 연속적 알칼리도 생성 시스템에 발광 다이오드를 접목하여 유기물 층의 황산염 환원 박테리아 활성을 증진시키고, 온도가 낮은 겨울철에도 발광 다이오드의 발열 효과를 이용하여 활성 온도를 유지 할 수 있는 방안을 제안한다. 더불어, 산성광산배수 처리 시설은 전력을 쉽게 공급할 수 없는 곳에 위치한 지리적인 특성을 고려하여, 발광 다이오드에 전원을 공급할 수 있는 전원 공급 장치로 태양 전지 모듈 사용을 제안한다. 본 방법을 통하여 추가적 연구들이 진행된다면, 태양광 에너지와 발광 다이오드를 융합한 친환경적인 방법을 이용하여 겨울철에도 산성광산배수 처리 기술의 효율을 극대화 할 수 있을 것이다.
기후변화 적응과정에서 도입 작물의 국내 재배실태를 조사하고 대응과제를 도출코져본 연구를 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 도입 열대 아열대 채소 재배현황(2015년 기준)은 18작목으로 재배농가수는 920농가, 재배면적은 321 ha로 조사 추정되었고, 재배면적이 많았던 작물은 울금, 여주, 아스파라거스, 삼채, 허브류 순이었다. 도입 열대 아열대 과수류 재배 현황은 2015년 국내재배 농가수와 재배면적은 264농가 106.5 ha로 추정되며, 전년대비 각각 51.7%와 83.7% 증가하였다. 도입 특약용작물 재배현황(2015년 기준)은 10작물로 753농가에서 재배면적 276.3 ha로 조사 되었으며 재배면적이 많았던 작물은 강황, 감초, 마카, 모링가, 포포나무 순이었다. 도입 열대 아열대 작물의 국내 재배가 안정적으로 정착되기 위해서는 국내 재배적응성 검정에 의거 재배환경면에서의 안전성과 경제성이 있어야 하며, 생산물의 이용과 유통 및 판로의 확보 문제, 외국현지 수입산과의 경쟁력 등을 고려할 필요가 있고, 국가 간 이동에 따른 생물다양성협약 등 국제협약 및 국내 종자산업법에 의하여 도입되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 CVC(Corporate Venture Capital)가 투자했던 기술창업기업에게 공통으로 보이는 투자동기와 투자 결정요인을 찾고 이를 분석하는데 있다. 2015년 부터 2018년 상반기까지 3년 6개월 동안 기술창업기업에 투자했던 17개 CVC를 대상으로 조사하였다. 그 결과, 본 연구에서 활용할 수 있는 최종적인 9개 CVC를 확정하였고 피투자기업 188개를 대상으로 확인하였다. 본 연구는 CVC 투자동기와 투자 결정요인을 확인하기 위해 사례연구로 진행하였다. 연구 결과, CVC의 투자동기로 4가지가 확인되었는데, 첫째, CVC는 강화형 투자에 집중하였으며, 둘째, 피투자기업의 업력으로는 초기에는 평균 19개월의 기술창업기업에게 투자하다가 최근에는 36개월의 검증된 기술 창업기업에 투자하였으며, 셋째, 피투자기업의 업종으로는 ICT서비스가 주를 이루었고, 넷째, 피투자기업의 단계로는 Series A~B의 단계에 집중되었다. CVC의 투자 결정요인에서는 제품/서비스와 모기업 연관성이 큰 영향을 미친다는 사실이 관찰되었다. 피투자기업의 창업선행요인으로는 혁신성, 기술 기능적 역량, 사업계획 수립 역량 등의 요인들이 크게 영향을 미쳤음이 확인되었고, 이러한 요인들이 CVC 투자 결정에 중요함을 알 수 있었다. 본 연구에서 살펴본 CVC의 투자동기와 투자 결정요인의 이해는 피투자자 대상의 창업 및 경영 교육프로그램, CVC의 투자 프로세스 수립에 근거를 제시한다. 본 연구의 결과는 CVC의 창업기업 투자 시 우수기업 선별, 창업교육 프로그램, 멘토링, 코칭 가이드라인 개발, 기타 투자기관의 투자 프로세스 수립에 활용될 수 있다.
2007년1월1일부터 12월 31일까지 퇴원환자조사에서 제외되었던, 100병상미만 의료기관을 조사대상으로 선정하였다. 퇴원환자조사를 위해 조사 기반자료인 의무기록을 토대로 손상퇴원환자의 일반적 특성, 진료비지불방법, 질병 및 수술 양상과 의료이용 실태를 파악하였다. 2007년 한 해 동안 전국 100병상미만의 급성기 의료기관을 퇴원한 추정 환자 수는 총 4,697,095명으로 이는 전체 인구의 9.7%에 해당한다. 인구 10만 명당 퇴원 율은 9,693명이며 평균재원일수는 9.8일이었다. 퇴원후 귀가한 퇴원환자수는 전체 4,538,861명이었고 이중 남성은 1,784,041명, 여성은 2,754,821명이었다. 타병원으로 이송된 환자는 119,378명이었으며 의뢰병원으로 회송된 환자도 8,970명 이었다.이상과 같은 결과는 특정 손상에 대한 고위험군을 파악하고 중재가 필요한 곳을 확인하여 손상을 예방함으로써 공중보건비용을 줄이는 사업계획에 활용할 수 있으며, 지속적으로 수집되는 손상감시자료는 손상예방프로그램의 효율성을 감시 하고 평가하는데도 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 간호사를 대상으로 한 경력개발 관련 국내 연구의 최신 동향을 탐색하여 향후 간호 보건 분야에서 경력관련 논문의 이론적 접근과 실천적 방향성을 제시하고자 시행하였다. 연구 대상은 2008년부터 2017년까지 10년간 국내 학술지에 실린 간호사 경력개발 관련 연구였다. 검색 데이터베이스 RISS 및 KISS등을 통해 검색어를 '간호', '간호사', '경력', '경력개발', '경력개발 프로그램', '경력관리'로 하여 검색된 논문 중 최종 29편의 논문을 분석대상으로 선정하였다. 분석은 전체적인 동향분석을 위해 연도별, 출처별, 연구설계 및 대상자 별로 살펴보았고, 주제 별 경향성을 파악하기 위해서는 내용분석방법을 채택하였다. 내용분석 결과 상위 범주로 경력개발과 경력개발결과로 나뉘었고, 경력개발의 하위범주로 조직 경력관리, 개인경력관리 경력개발결과의 하위범주로 경력성과로 나뉘었다. 하위범주인 개인경력관리는 경력탐색, 경력계획, 경력정체, 경력단절로 구성되어 있었고, 조직경력관리는 CLS개발 및 적용, CLS 인식도 조사, 경력개발 모형구축으로 구성되어 있었다. 경력성과는 경력몰입, 조직몰입, 이직의도, CLS 적용 후 변화, 경력만족, 경력변경의도 순으로 구성되어 있었다. 그리고 가장 많이 다룬 주제는 경력성과 중 경력몰입으로 나타났다. 따라서 앞으로 경력개발 관련 간호연구의 방향성은 개인 차원과 조직차원의 욕구를 부합시킨 통합적인 연구가 필요하며, 또한 대상자, 연구설계와 연구주제에 있어서의 다양성이 요구된다.
본 연구는 평생교육 교수자에게 요구되는 교수 역량의 중요도 및 현재 수준의 차이를 분석하고 교수 역량 개발을 위한 교육 요구도 우선순위를 도출하여 평생교육 교수자의 교수 역량 개발에 필요한 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 평생교육 교수자의 교수 역량을 기획 역량, 실행 역량, 관리 역량, 지원 역량으로 구분하고 35개의 하위항목에 대한 중요도 및 현재 수준의 차이를 t검정을 통해 분석하였다. 평생교육 교수자의 교수역량에 대한 교육 요구 우선순위는 Borich 공식과 The Locus for Focus 모델을 동시 적용하여 살펴보았다. 연구 결과에 따르면 평생교육 교수자의 교수 역량에 대한 중요도와 현재 수준의 차이는 35개의 항목에서 모두 유의미한 차이가 나타났으며 중요도와 현재 수준의 차이가 가장 큰 항목은 '사회관계망 관리 역량'으로 확인되었다. 평생교육 교수자의 교육 요구 최우선순위 항목은 The Locus for Focus 모델의 1사분면에 위치하고 Borich 요구도 우선순위에 따라 '프로그램 평가 역량'으로 나타났다. 차순위 항목은 '학습 자원 및 정보 수집 역량', '교수매체 개발 역량', '교수매체 활용 역량', '프레젠테이션 역량', '행 재정 이해 역량', '집중력 개발 역량', '공정한 학생 평가 역량', '팀워크 구축 역량' 등이 도출되었다. 따라서 이러한 역량들은 평생교육 교수자에게 요구되는 우선순위 개발 역량으로 판단되며 개인차원과 조직 차원에서 개발되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 '대학 핵심역량'과 관련된 주제를 다룬 최근 10년간(2011~2020년) 언론사 보도기사의 추이와 학술지 논문들의 연구동향을 빅데이터 분석방법으로 확인해 보고자 한다. 본 연구의 주요 연구방법론은 빅카인즈 분석 시스템과 언어네트워크 분석 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 대학 핵심역량 관련 언론사 기사수는 2014년 12월, 2020년 후반기에 급증하는 키워드 트렌드를 보였다. 관련 연관어는 교육과정, 특성화, 사업단, 교육부, ACE, 경쟁력 등으로 나타났다. 둘째, 관련 연구논문 키워드 간의 언어네트워크 값은 연결정도 554개, 평균연결 18,467개, 밀도 0.637을 보였다. 연결정도 중심성은 대학(1606), 역량(1481), 핵심(1349), 핵심역량(1301) 등의 순으로 분석되었다. 매개 중심성 높은 키워드는 핵심역량(13.101), 대학생(13.101), 대학(13.101), 역량(13.101)으로 분석되었다. 본 연구결과는 고등교육기관 구성원, 교육정책 관련 전문가, 교육학자 등에게 향후 연구 및 정책 입안, 교육 프로그램 기획 및 운영 등에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인해 우리나라는 이상기후 현상의 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이로 인한 재난재해 피해가 급증하고 있다. 취약성 평가는 환경적, 사회적, 경제적 요인에 취약한 지표를 분석하고, 기후변화로 인한 피해를 방지하고, 적응대책을 수립하기 위해 계속적으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 가중치 산정 방법인 회귀분석을 활용한 취약성 평가를 실시하였다. 평가는 전국을 대상으로 홍수에 의한 농경지 침식/침하 취약성, 폭염에 의한 건강 취약성, 가뭄에 의한 산불 취약성 평가를 실시하였다. 이를 위해 각 부문별로 규준 별 지표를 선정한 뒤, GIS 프로그램을 통해 지표를 공간자료 형태로 구축하였다. 그 결과, 폭염에 의한 건강 취약성 평가에서는 기후적인 요인의 영향이 큰 것으로 나타났으며, 산불 취약성과 농경지 침식/침하 취약성 평가에서는 인위적인 요인의 영향이 큰 것으로 나타났다. 이후 가중치를 적용하지 않은 취약성 평가와 비교를 통하여 회귀분석의 효율성을 분석하였다. 본 연구는 회귀분석 방법이 현실적으로 기후변화 적응 대책을 수립하는데 효율성이 있다고 제시하며, 향후 취약성 평가에 활용될 가능성이 있을 것으로 기대된다.
작물 수확량의 정확하고 시기 적절한 추정은 세계적인 식량 안보 계획 및 농업 정책 개발을 포함하여 다양한 목적을 위해 중요하다. 원격 감지 기술은 특히 vegetation indices (VIs)를 활용한 작물 상태 모니터링과 예측에서 유망성을 보여주고 있다. 그러나 normalized difference vegetation index (NDVI) 와 enhanced vegetation index (EVI) 와 같은 전통적인 Vis는 식물광합성의 빠른 변화를 포착하는 데 제한이 있으며 작물 생산성을 정확하게 대표하지 못할 수 있다. 대체적인 Vis인 near-infrared reflectance of vegetation (NIRv)는 gross primary productivity (GPP)과 강한 상관관계를 가지며 빛이 반사할 때의 혼동을 해결하는 능력으로 인해 작물 생산량을 예측하는 더 나은 지표로 제안되었다. 연구 결과는 옥수수와 콩 모두에 대해 NIRv의 최댓값과 작물 수확량/면적 간에 유의한 상관관계가 있음을 입증했다. 이 상관관계는 콩에 대해 약간 더 강한 경향을 보였다. 게다가 대부분의 주요한 주에서는 NIRv의 최댓값과 생산량 간에 주목할 만한 관계가 있으며, 다양한 주에서 일관된 경사도를 보였다. 또한, 연간 데이터에서는 대부분의 값이 서로 밀접하게 군집되는 독특한 패턴을 관찰했다. 그러나 2012년은 다양한 주에서 독특한 작물 조건을 시사하는 이상값으로 나타났다. NIRv의 최댓값과 생산량 간의 확립된 관계를 기반으로, 우리는 2022년의 작물 수확량 데이터를 예측하고, 예측의 정확도를 Root Mean Square Percentage Error (RMSPE)를 사용하여 평가했다. 우리의 연구 결과는 지역별 작물 수확량 추정에 NIRv의 최댓값과 잠재력을 나타내며, 다양한 지역에서 정확도는 달라질 수 있다는 것을 보여줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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