• 한국초지조사료학회지
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• 제38권4호
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• pp.253-259
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• 2018

'미한'은 추위 및 도복에 강한 다수성이면서 총체적성이 우수한 청보리 품종육성을 목표로 2001년 추위 및 도복에 강하며 초형이 양호한 'SB00T2064'를 모본으로, 양질다수성으로 총체적성이 우수한 '수원385호(IT215831)'를 부본으로 인공교배하였다.'익산487호'로서 전국 6개소에서 2014년부터 2016년까지 지역적응시험을 거쳐 2016년에 육성되었다. '미한'은 기존 육성된 '영양'의 거친 망의 단점을 개선하여, 까락의 거치가 적은 반매끈망의 특성을 지니고 있다. 미한'은 직립 초형으로 파성은 IV정도로 영양보다는 추파성이 강하였다. 미한의 잎은 녹색이며, 엽폭은 중간정도이며, 엽이의 안토시아닌색은 없으며, 초장은 96cm, $m^2$당 경수는 665개로 표준품종인 '영양'보다 적었으나, 엽신 비율이 17.9%, 이삭비율은 52.2%로 높다. 답리작(전주 등 5개 지역 평균)에서 출수기는 4월 23일로 '영양'보다 3일 늦었으나, 황숙기는 5월 23일로 '영양'보다 1일 늦었다. '미한'은 내한성에 대해서는 '영양'보다 강하며, 흰가루병에는 약하며, 보리호위축병에 저항성을 나타냈다. 건물수량은 전작에서 13.9톤/ha으로 '영양'과 보다 5% 감수하였지만, 답리작에서 10.9톤/ha으로 '영양'과 같았다. 조사료 품질은 조단백질 함량이 10.3%로 '영양'에 비해 높았으며, ADF는 26.1%, NDF는 46.9%로 '영양'보다 높았으며 TDN이 68.2% '영양'보다 다소 낮았으나, 사일리지 품질등급은 I 등급으로 '영양'보다 우수하였다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.311-330
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• 2023

CO₂ 배출량 증가로 인한 지구온난화 심화에 대한 주요 대책으로 CO₂를 포집하여 지중에 저장하는 이산화탄소 포집·저장(Carbon capture storage, CCS) 기술이 주목받고 있다. 최근 현무암의 거대한 체적, 높은 반응성, 풍부한 양이온 함량 등의 특성이 CO₂ 포획 및 저장 기작에 유리하게 작용한다는 사실이 부각되면서, 현무암층을 대상으로 하는 CO₂ 지중저장이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 CO₂ 지중저장 기작, 현무암의 특성과 더불어 국외 연구 사례들을 조사 및 분석하여, 현무암 CO₂ 지중저장에 대한 타당성을 검토하였다. 조사한 사례들은 수행 방법을 기준으로 실험, 모델링, 현장 실증 연구로 분류하였다. 연구 사례별 실험 조건의 경우 온도는 20 ~ 250 ℃, 압력은 0.1 ~ 30 MPa, 암석-유체 간 반응 시간은 수 시간에서 4년까지 넓은 범위에서 진행되었다. 모델링 연구에서는 현무암 CO₂ 지중저장 후보지와 유사한 모델을 구축하여 CO₂-유체 주입 전∙후 유체역학적 및 지화학적 요인들에 대한 변화를 살펴본 사례가 다수였다. 검토 결과, 현무암은 잠재 CO₂ 저장용량이 크고, CO₂ 광물화 반응이 빠르기 때문에 현무암 CO₂ 지중저장시 온도와 압력 및 지질구조와 같은 환경적인 제약이 적다. 현장 실증 사례인 CarbFix project, Wallula project가 성공적으로 수행되어 실증 수행가능성 또한 높게 평가되고 있다. 그러나 현무암 대상 CO₂ 지중저장에서 신중히 고려해야 할 점도 존재한다. 광물화 기작이 현무암의 조성, 주입 지역의 특성 등 여러 요인에 따라 결과가 상이하게 나타나고, 탄산염과 규산염 광물 등의 침전으로 인해 관정 주입성(injectivity) 저하가 발생할 수 있다. CO₂ 주입 시 저장층 내 압력 증가가 발생할 수 있으며 암석-CO₂-유체 반응 과정에서 지중환경 오염의 위험성도 존재한다. 유체에 CO₂를 용해시켜 주입하기 때문에 기존 방식과 다른 지중 모니터링 기술 또한 요구된다. 따라서, 현무암에서의 CO₂ 지중저장을 안정적이고 효율적으로 수행하기 위해서는 적합한 대상 지역을 선별하고, 해당 지역에 대한 여러 자료를 구축하여 이를 기반으로 한 다양한 실험, 모델링, 현장 실증 등의 체계적인 연구 수행이 필요하다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.1-19
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• 2017

본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.