• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.363-373
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• 2010

수문 수자원 분야에서의 활용도를 제고하기 위하여 HSG 1995와 HSG 2006 두가지 분류법에 의한 우리나라 수문학적 토양유형의 분포에 대한 정보를 제공하고 이를 각각 충북 괴산군 소수면의 소유역의 수치세부정밀토양도 (1:5,000)에 적용하여 SCS-CN법을 이용한 유효 우량 산정과 유출곡선을 작성한 결과는 다음과 같다. 산악지에서 주로 침투능이 크고 하성 또는 해안평탄지로 가면서 낮아지는 경향을 보였다. HSG 1995 토양 유형 중 A군은 전체의 42.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났고, B군 29.4%, C군 18.5%, D군 9.9% 순으로 나타났다. HSG 2006 토양유형은 A군 35.1%, B군 15.7%, C군 5.5%, D군 43.7%로 D군이 가장 넓게 분포하는 특징을 가진다. HSG 1995에서 A, B, C군으로 분류되었다가 HSG 2006에서 D군으로 분류된 토양 유형의 비율이 약 34.1%로 나타나 국립농업과학원에 의해 분류된 토양유형 중 D군의 면적이 크게 늘어난 것을 알 수 있었다. 충북 괴산군 소수면 소유역의 수치세부정밀토양도에 기반한 수문학적 토양유형 분포특성을 나타낸 것으로 산림과 밭으로 이용되는 토양의 유형이 A로 분류되는 것은 일치하는 경향을 보였다. HSG 2006의 토양유형은 유역에서 C 유형이 거의 없거나 적게 분포하고 HSG 1995에 비해 D 유형이 많게 나타난다. 미계측 유역에 대한 직접유출량 산정에 가장 많이 사용되는 SCS-CN법을 이용하여, 충북 괴산군 소수면 소유역에서 직접유출에 기여하는 유효우량을 산정하고 SCS 삼각단위도를 사용하여 첨두유량과 첨두시간을 계산한 결과는 다음과 같다. HSG 1995와 HSG 2006 수문학적 토양유형과 토지 이용별 CN값을 적용하여 유역의 CN값 (AMC II)을 구한 결과는 각각 54와 62로 나타났다. 이 때, 우량계가 설치된 지점의 강우자료를 평균하여 2004년~2005년 강우사상별로 정리하여 초기손실량 (I)이 총강우량 (P)보다 큰 경우를 제외한 강우사상을 선택하였고, 8월 16일에서 강우사상 전까지 내린 강수에 따라 선행수분조건 III으로 조정하여 유효우량 산출을 위한 CN값을 각각 73과 79로 하여 사용하였다. 강우사상에 대한 HSG 2006 기준의 유효우량이 56.67 mm로 HSG 1995 기준의 44.87 mm 보다 약 25% 많게 나타났다. 두 가지 수문학적 토양 유형 분류 기준에 따라 계산된 각 유효 우량에 대하여 수문곡선을 합성하여 실제 관측치와 비교한 결과 두 개 기준 모두 관측치와 유사한 변화 패턴을 보이고 있으나 실측치보다 감수부에서 급격하게 감소되는 특징을 나타냈다. 첨두유량은 HSG 1995 보다는 HSG 2006 기준을 사용할 때 관측치와 더 가까운 값을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권5호
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• pp.689-694
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• 2003

출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.