UN adopted the 2030 Agenda for Sustainable Development and the Sustainable Development Goals (SDGs) in 2015, a set of 17 objectives with 169 targets expected to guide actions over the next 15 years (2016-2030). One goal expressly focuses on the oceans, that is, SDG 14 'Conserve and sustainably use the oceans, seas and marine resources for sustainable development'. More than 30% of fish stocks worldwide were classified by FAO(2016) as overfished. Globally, world capture fisheries are near the ocean's productive capacity with catches on the order of 80 million metric tons. Aquaculture production is increasing rapidly and is expected to continue to increase, but aquaculture encounters some environmental challenges, including potential pollution, competition with wild fishery resources, potential contamination of gene pools, disease problems, and loss of habitat. Accordingly, there have been a variety of world organization and conferences stressing the importance of the implementation of the ecosystem-based fisheries management(EBFM) to overcome these problems. Annual catch of Korean fisheries have shown continuously declining patterns since late 1990s. Most fish stocks are currently known to be over-exploited, and some stocks are depleted due to the increase in fishing intensity and over-capitalization of fishing fleets. Other reasons for the depletion are land reclamations and coastal pollution, which destroy spawning and nursery grounds along the coastal regions. Aquaculture production is also increasing rapidly in Korea. However, several important issues such as gene pool and interaction with capture fisheries should be considered. The EBFM approach should use the best available information coupled with a reasonable application of the precautionary approach. The EBFM has global relevance, and so the real challenge will be to develop and use reliable, robust and cost-effective means of assessing and monitoring the status of ecosystems and their resources, and rapid means of detecting any undesirable and excessive impacts that threaten sustainable use. Future fisheries education should take into account UN's SDGs, which were adopted to achieve the global 2030 agenda. However, there are some difficulties in the current fisheries education system in Korea. First, the current education organizations are limited within the old frame of traditional fisheries sciences. Second, the fisheries education is currently lack of the future-oriented education system and of customized schools or departments. Third, the on-going fisheries education has been based upon few educational policies which are sufficiently relevant to holistic SDGs of the global standard. Accordingly, directions to modern fisheries education for achieving SDGs would be, first, the transition of fisheries education structure into the future-oriented and customized education system. Second, fisheries education needs to shift to the new paradigm, which combines traditional fisheries science education with related fields such as oceanography and environmental sciences to adopt the concept of EBFM. Lastly, fisheries education should accompany relevant policies for effectively achieving SDGs.
비록 미국에서는 1970년대 중반부터 최근까지 신규 원전프로젝트 건설이 없었지만, 여러 국가에서 주로 에너지 시큐리티와 전력에너지원 다변화 정책의 일환으로 원전의 신규건설이 지속되어 왔다. 금세기 초부터 여러 가지 이유로 원자력 산업은 재부흥이 일어나고 있는 양상이었고, 원전 프로젝트에 대한 투자에 있어서도 민간 금융부문로부터 긍정적인 관심을 불러 일으켰다. 하지만 2008년도의 세계적 금융위기와 이후 이어진 경제발전 둔화는 금융규제와 더불어 주요 파이낸싱의 원천인 상업은행들의 원전 프로젝트에 대한 의욕을 상실케 했다. 반면 원자력 발전의 경제성은 환경적 이득 측면과 비용측면에서 타 전원대비 유리하다는 것을 보여준다. 그리고 기술발전과 강화된 안전관련검사 및 모니터링은 원전의 안전성에 대한 의구심을 많이 완화시켰다. 따라서 원전 시장의 향후 확산에 대한 전망은 상이한 가정별로 비교적 큰 차이가 있지만 긍정적인 편이다. 2009년 12월 한국전력이 UAE원전을 수주하면서부터 원전시장에서의 경쟁은 큰 변화를 겪고 있다. 많은 경쟁자들이 정부의 지원을 등에 업고 새로운 원전 프로젝트를 수주하기 위해 공격적이고 새로운 파이낸싱 패키지를 가지고 시장에 진출하고 있다. 본 논문은 신규원전 시장의 전망, 원전의 상대적 경쟁력, 리스크 관리방안, 파이낸싱의 과제들을 분석하고 신규원전 수주 경쟁력 제고를 위한 대안들을 제시하고자 한다.
현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.
2007년 3월부터 2008년 2월까지 낙동강하구에서 관찰된 천연기념물 조류는 검은머리물떼새(Haematopus ostralegus; 제326호), 원앙(Aix galericulata; 제327호), 고니(Cygnus columbianus; 제201-1호), 큰고니(Cygnus cygnus; 제201-2호), 저어새(Platalea minor; 제205-1호), 노랑부리저어새(Platalea leucorodia; 제205-2호), 참수리(Haliaeetus pelagicus; 제243-3호), 흰꼬리수리(Haliaeetus albicilla; 제243-4호), 잿빛개구리매(Circus cyaneus; 제323-6호), 황조롱이(Falco tinnunculus; 제323-8호), 개리(Anser cygnoides; 제325-1호) 등 총 11종 2,209개체였다. 특히, 국내 철새도래지 중 2,000개체 이상의 큰고니(Cygnus cygnus)가 월동하는 곳은 낙동강하구가 유일하다. 을숙도와 명지 갯벌 및 사구주변의 간석지(명금머리, 백합등, 도요등, 장자도 등)는 노랑부리저어새, 큰고니, 개리 등 천연기념물 조류의 주요 서식지이며, 세모고랭이(Scirpus triqueter), 갈대(Phragmites communis) 등의 수생식물군락은 큰고니를 비롯한 오리류의 채식 및 휴식처로서 중요한 역할을 하고 있다. 낙동강하구의 서식지 및 천연기념물 조류의 보호와 관리 방안으로 수질오염의 최소화, 수생식물의 서식지 조성 및 관리, 사구 및 갯벌의 보호, 안정적인 서식지 확보, 지속적인 모니터링이 필요하다고 생각된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1666-1689
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2021
The red line of Permanent Basic Farmland is the most important part in the "three-line" demarcation of China's national territorial development plan. The scientific and reasonable delineation of the red line is a major strategic measure being taken by China to improve its ability to safeguard the practical interests of farmers and guarantee national food security. The delineation of Permanent Basic Farmland zoning (DPBFZ) is essentially a multi-objective optimization problem. However, the traditional method of demarcation does not take into account the synergistic development goals of conservation of cultivated land utilization, ecological conservation, or urban expansion. Therefore, this research introduces the idea of artificial immune optimization and proposes a multi-objective model of DPBFZ red line delineation based on a clone selection algorithm. This research proposes an objective functional system consisting of these three sub-objectives: optimal quality of cropland, spatially concentrated distribution, and stability of cropland. It also takes into consideration constraints such as the red line of ecological protection, topography, and space for major development projects. The mathematical formal expressions for the objectives and constraints are given in the paper, and a multi-objective optimal decision model with multiple constraints for the DPBFZ problem is constructed based on the clone selection algorithm. An antibody coding scheme was designed according to the spatial pattern of DPBFZ zoning. In addition, the antibody-antigen affinity function, the clone mechanism, and mutation strategy were constructed and improved to solve the DPBFZ problem with a spatial optimization feature. Finally, Tongxu County in Henan province was selected as the study area, and a controlled experiment was set up according to different target preferences. The results show that the model proposed in this paper is operational in the work of delineating DPBFZ. It not only avoids the adverse effects of subjective factors in the delineation process but also provides multiple scenarios DPBFZ layouts for decision makers by adjusting the weighting of the objective function.
본 연구에서는 랜덤포레스트를 이용하여 8개 보 지점별 남조류 발생 주요 영향인자를 도출하고, 조류경보제 기반의 범주형 예측모델을 개발하였다. 8개 보 지점의 랜덤포레스트의 변수 중요도를 살펴본 결과, 상류의 보 지점들은 남조류 발생에 있어 보 운영에 따른 영향을 직접적으로 받는 것으로 나타났다. 이는 효율적인 보 운영을 통한 남조류 관리가 가능할 수 있다는 것을 의미한다. 중류 구간은 DO와 E.C가 주요 영향인자로 도출되었다. 공간적으로 구미와 김천에 대규모 산업공단들이 밀집되어 있으며, 환경기초시설의 배출량이 큰 영향을 끼치는 구간이다. 따라서 폭염 및 가뭄 시기에 중류 유역에서 배출되는 환경기초시설의 방류는 본류의 E.C를 증가하게 하고 남조류 발생을 촉진 시키는 것으로 나타났다. 중·하류에 위치한 보 지점들은 폭염 및 가뭄의 영향을 가장 많이 받는 지역으로 여름철 가뭄에 따른 남조류 대발생에 대비하여 선제적인 관리가 필요한 지점으로 나타났다. 본 연구를 통해 지점별 남조류 발생 영향인자를 도출하였으며, 맞춤형 조류관리를 위한 정책적 의사결정의 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
건물에서 재난이 발생할경우, 건물 내 인원을 신속히 구조하여 사상자를 최소화하는 것은 단연 최우선순위가 된다. 이러한 구조활동을 위해서는 건물내 어디에 몇 명이 있는지를 알아야 하는데, 실시간으로 알기가 어렵다보니 주로 건물주나 경비원 등 관계자의 진술이나 층별 면적, 수용 인원과 같은 기초자료에 의존하는 실정이다. 따라서 빠르고 정확하게 재실인원 정보를 파악하여 현장에 대한 불확실성을 낮추고 골든타임내 효율적인 구조활동을 지원하는 것이 반드시 필요하다. 본 연구는 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용하여 이미 건물에 설치되어 있는 여러대의 CCTV 가 촬영한 이미지 로부터 건물 위치별 재실인원을 계수하는 방법론을 제시한다. 계수 방법론은 (1)카메라별 관심선(LOI) 설정을 통한 다중카메라 네트워크 환경구축, (2)딥러닝을 활용한 모니터링 구역내 사람 탐지 및 추적, (3)다중 카메라 네트워크 환경을 고려한 인원 합산 세단계로 구성된다. 제안된 방법론은 5층 건물을 대상으로 세 개의 시간대 별로 수행된 현장 실험을 통해 검증되었다. 최종 결과는 89.9%의 정확도로 재실자를 인식하는 것으로 나타났으며, 층별, 구역별 합산결과도 93.1%, 93.3%의 정확도로 우수했다. 층별 평균MAE와 RMSE는 각각 0.178과 0.339이었다. 이 처럼 실시간으로 제공하는 건물내 재실자 정보는 초기 재난 대응단계에 신속하고 정확한 구조활동을 지원 할 수있다.
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.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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