• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.183-193
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• 2020

본 연구는 배추 주산지인 전남지방의 가을배추 생육 빅데이터를 활용하여 재배환경요소가 가을배추의 생육에 미치는 영향을 구명하기 위해 수행되었다. 전남지방의 2010~2019년 가을배추 생육데이터를 수집하여 기온, 일조시간, 강우량, 토성 등 재배환경데이터와의 연관성을 분석하였다. 상관행렬을 작성한 결과 초장과 엽수는 생육도일과 일조시간에서 높은 상관계수를 보였고 수량은 생육도일과 점토함량에서 음의 상관관계를 보였다. 상관계수 분석을 통해 선발된 지표들을 선형회귀분석 하였는데 초장과 생육도일, 초장과 합계 일조시간, 엽수와 생육도일, 엽수와 합계일조시간의 결정계수가 각각 0.79, 0.71, 0.7, 0.62이었으나 수량과 생육도일, 수량과 토성의 경우 결정계수가 낮았다. 수량과 생육도일 토성을 통계분석 한 결과 해남과 진도 지역의 수량이 높았고 생육도일과 토양내 점토 함량이 낮은 것으로 나타났다. 수량, 생육도일, 토성에 대한 연관성 검증을 위하여 계층적 군집분석을 수행한 결과, 통계적으로 유사 지역으로 분류된 해남과 진도가 같은 군집을 이루었고 그 외 지역이 다른 군집을 이루었다. 연도 및 지역에 따라 생육도일과 수량이 다르고 토성이 유사한 지역이 있음에도 불구하고 관측데이터가 지역별로 군집이 이루어진 것으로 보아 생육도일과 점토 함량은 수량과 연관성이 있는 것으로 판단된다. 연관성 분석 외에도 지역별 군집을 통하여 데이터 분석 및 영농정책 수립 등에 군집분석 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권3호
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• pp.17-52
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• 2018

본 논문에서는 K-Means 군집모형과 계층적 군집모형, 혼합모형으로, 아시아 38개 컨테이너항만 들의 2006년부터 2015년까지의 자료와 선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수를 투입물, 컨테이너화물처리량을 산출물로 하여 국내대표 컨테이너항만 들(부산, 인천, 광양항)이 클러스터링 해야만 하는 항만들을 적출해 내는 측정방법을 보여 주고 비교, 분석, 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 10년간의 자료를 이용한 분석에서 클러스터링 후의 효율성 증가폭이 큰 순서대로 살펴보면 평균연결법[average linkage(AL)]은 42.04% 상승, Mixed Ward는 35.01% 상승, 경험법칙[rule of thumb(RT)]&Elbow는 30.47% 상승, Ward는23.65% 상승, Mixed AL는 23.25% 상승의 순서였다. 둘째, RT와 Elbow모형에 의한 국내항만들의 클러스터링을 살펴보면 (1)부산항은 두바이, 홍콩, 광저우, 칭타오, 포트 클랑, 싱가포르, 림찬방 (2)인천항은 하이파, 포트슐탄 카부스, 담만, 크호르 파칸, 탄중프리옥, 탄중퍼락, 동경, 나고야, 오사카, 카라치, 오아심, 마닐라, 다바오, 콜롬보, 킬롱, 방콕, (3)광양항은 아카바, 크호르 파칸, 광정우, 닝보, 칭타오, 포트 클랑, 카오슝, 림찬방 항과 클러스터링 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 최적 군집 수를 살펴보면 AL(6개), Mixed Ward(5개), RT&ELBOW (4개), Ward(5개), Mixed AL(6개)가 최적 군집 수인 것으로 나타났다. 넷째, 전문가 그룹에 의해서 선호되는 항만들과 본 실증분석결과에 의해서 도출된 국내항만들의 클러스터링 되는 항만들과의 일치성 여부는 부산항은 80%, 인천항은 17%, 광양항은 50%수준에서 일치하는 것으로 검증되었다. 본 논문이 제안하고 있는 정책적인 측면의 의미는 첫째, 항만정책입안자, 항만운영관리자들이 본 연구에서 사용한 모형들을 항만의 클러스터링에 도입하여 벤치마킹항만들을 선정해야만 한다. 둘째, 실증분석의 결과로서 도출된, 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영방안 등에 대한 내용을 비교 분석하고 벤치마킹이 필요한 부분은 신속하게 도입하여 실시하는 것이 필요하다는 점이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.258-266
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• 2023

본 연구는 다년생 목본작물 바이오매스에 대한 해외 주요국가들의 산정 방법과 연구사례를 분석하였다. 주요국별 다년생 목본작물의 탄소축적 변화량 산정 방법을 살펴본 결과, 호주, 캐나다, 일본, 불가리아 등은 축적차이법을 적용하고 있는 것으로 확인되었으며, 독일, 오스트리아와 덴마크 등은 획득손실법을 기반으로 탄소축적 변화량을 산정하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 해외의 경우, 2단계 고도화연구를 통해 계수를 자체 개발하는 단계를 넘어 영상자료를 활용한 탄소축적 변화량 추정 연구를 진행하고 있는 반면, 국내의 경우 2단계 고도화연구를 시작하는 단계인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로, 국내에서 향후 필요한 연구 네 가지를 제안하고자 한다: 1) 배출·흡수량 통계의 완전성 제고를 위한 과수별 바이오매스 상대생장식 및 탄소전환계수와 이를 활용하여 산출된 단위면적(ha)당 탄소축적량 같은 국가고유계수에 대한 자체 개발, 2) 과수별 바이오매스 기준 성목 및 벌채 주기에 대한 정의와 고도화된 연령별 재배면적 산정방법론에 대한 정책연구, 3) 2025년 발사 예정인 농림위성을 기반으로 상대생장식 및 원격탐사기법을 활용하여 농경지 부문 다년생 목본작물의 고도화된 산정기법을 개발하는 연구, 그리고 농경지 부문 다년생 목본작물 재배지 매트릭스 구축 및 모니터링 체계를 확립하는 연구, 마지막으로, 4) 동적탄소순환모형을 구현하기 위해, 현재 전체 농경지들을 하나로 취급하여 산정하고 있는 토양의 탄소축적 변화량을 하위 토지분류별로 구분하여 산정하는 연구들이 반드시 필요할 것이다. 본 연구는 비교대상 국가가 8개국으로 한정되어 전세계 국가의 다년생 목본작물에 대한 정의 및 탄소축적 변화량 연구에 대한 일반화에 한계점이 존재한다. 그러나, 주요국별 다년생 목본작물 탄소축적 변화량 산정방법 비교·분석을 통해, 국내 다년생 목본작물의 관련 연구를 위해 필요한 단계별 접근방식과 탄소축적 변화량 산정방법을 제안하였다. 이는 2050 농식품부 탄소중립 추진전략, 농업분야 탄소중립 실현을 위한 기반 구축 및 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.