매미나방(Lymantria dispar)은 나비목(Lepidoptera) 독나방과(Lymantriidae)에 속하는 해충으로 매미나방은 한국, 일본, 시베리아, 유럽, 북아메리카 등에 분포하며, 주로 배나무, 사과나무, 블루베리 등의 식물을 가해하는 광식성 해충이다. 매미나방은 수목해충으로 관리되어 왔으나 최근 산림 발생지 인접 농경지로 유입 빈도가 높아지면서 방제 대책이 수립되지 않은 농작물에 피해가 심하다. 본 연구는 매미나방(L. dispar)의 방제기술의 일환으로 매미나방 발육에 미치는 온도의 영향을 알아보기 위해 2021년 전라남도 장흥군 황금측백나무에서 채집한 알집을 이용해 18, 21, 24, 27, 30, 33℃ (14L:10D, 상대습도 60±5%) 항온조건에서 온도별, 발육단계별 발육기간을 조사하였다. 매미나방 유충의 발육속도는 온도가 높을수록 빨라졌으나, 매미나방 유충의 생존율이 33℃에서 가장 낮게 나타났다. 따라서 발육적온은 30℃였으며, 30℃에서 총 발육기간은 암컷 43.8일, 수컷 42.5일 소요되었다. 암컷과 수컷 발육영점온도는 각각 13.1℃, 12.5℃, 유효적산온도는 각각 641.1 DD, 657.8 DD였다.
본 연구는 경기도 소재 모 사격장의 주요 오염물질 여섯 가지에 대하여 홍수조절지가 건설된 이후 사격장 주변지역의 위해성을 예측하기 위하여 수행되었다. 해당 지역의 주요 오염물질 중 인체에 독성이 있는 화약물질 3종과 중금속 3종을 대상물질로 선정하였으며, 오염의 정도와 토지의 이용용도에 따라 네 지역으로 나누어 평가를 실시하였다. 위해성이 과대평가되는 것을 피하기 위하여 대상지역의 인문사회학적 특성 및 지반환경공학적 특성을 기반으로 노출경로모델(Conceptual Site Model)을 작성하였으며 각 노출경로에 따른 오염물질 이동모델 및 위해성 평가는 API's DSS(American Petroleum Institute's Decision Support System)를 이용하였다. 수용체나 지역의 특성을 하나의 값으로 대표할 수 없는 경우 위해성이 과소평가되는 것을 방지하기 위하여 가장 안전한 값을 사용하였다. 위해성 예측결과, 피탄지인 Ac 지역에서 TNT(Tri-Nitro-Toluene)와 카드뮴의 비발암위해도가 1을 조금 넘고, RDX(Royal Demolition Explosives)의 경우 50이 넘어, 대상지역 전체에 대한 총 비발암위해도는 62.828라는 매우 큰 값을 나타내었다. 한편, 발암위해도는 납이 약 $5\;{\times}\;10^{-4}$, 카드뮴이 약 $1\;{\times}\;10^{-3}$으로, 일반적으로 받아들여지는 발암위해도의 적정수준인 $10^{-4}{\sim}10^{-6}$에 비하여 $5{\sim}10$ 배 정도 크게 평가되었다. 이러한 위해성평가 결과를 통하여, 해당지역에 홍수조절지를 건설하기 전에 비발암물질과 발암물질 모두에 대한 즉각적인 복원사업이 진행되어야 하며, 홍수조절지 건설 후에도 사격장이 계속 운영될 경우 적절한 오염물질의 관리정책이 필요함을 알 수 있었다.
대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
본 연구는 예비유니콘 선정기업을 대상으로 선정시점에 대한 이익조정을 분석하였다. 경영자는 예비 유니콘기업에 선정되면 최대 200억원에 달하는 금융지원을 받을 수 있어 이익조정의 유인이 생긴다. 경영자에게 이익조정의 동기에는 자본시장과 관련된 동기가 있는데 회계정보는 투자자와 재무분석가에게 이용이 되고 기업의 이익은 기업가치에 영향을 주고 있다. 따라서 회계 이익을 상향으로 조정하면 기업가치가 상향되어 투자조건이 유리하게 된다. 본 연구에서는 이익의 질은 대체적인 발생액 예측모형을 이용하여 추정된 재량적 발생액 중에서 Dechow et al.(1995)에 의한 수정 Jones모형 및 Kothari et al.(2005)에 의한 성과대응모형으로 측정하였다. 선정기업과 동일시장에서 경쟁할 것을 예상되는 유사한 대응기업을 구성하여 재량적발생액을 상호 비교하여 연구가설을 검증하고 선정기업만을 대상으로 심사년도와 심사년도 이후를 분석하였다. 분석 결과 예비유니콘 선정기업이 대응기업과 비교하여 이익조정이 높은 것으로 나타나서 회계 이익의 질에 부정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 그리고 선행연구에서와 다르게 선정후에도 이익의 질이 낮은 것으로 나타나서 예비유니콘 선정기업은 선정 후에도 경영자의 이익조정의 유인이 계속 지속되는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 예비유니콘 선정기업은 기업의 내부 성장보다는 기업의 외형 성장을 통해 시장에서의 가치를 인정받아서 외부 투자자로부터 유리한 조건의 투자를 유치하기 위한 경영자에게 이익조정의 유인이 지속되고 있는 것으로 분석되었으며 향후 예비유니콘 선정평가에서 회계 이익의 질에 대한 검토가 필요한 것을 제시할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 경영자의 이익조정 유인이 결국 투자자나 채권자로 하여금 회계정보의 신뢰성을 판단하는데 저해가 되고 있어 이러한 경영자의 이익조정에 대한 것을 감안하여 예비유니콘기업 선정평가에 있어서 회계정보의 투명성과 신뢰성을 높이는 K-유니콘 프로젝트의 정책대안으로 재량적발생액을 통한 이익의 질에 대한 평가를 반영하여 이익조정을 예방할 것을 시사하고 있다.
본 연구는 연안의 수질개선과 오염제어의 관점에서 효율적인 수질관리의 원리와 기법, 연안오염총량관리제 및 선진사례를 검토하였고, 현재 오염총량 산정시 나타나는 문제점 및 개선사항을 지적하였다. 또한, 오염총량제와 환경용량과의 관계, 해양환경 예측 모델로 활용되고 있는 생태계모델의 연구접근에서 중점적으로 검토해야 하는 사항을 토의하고, 나아가서 연안수질 관련 제도와 정책에서 반영하고 흡수해야 할 수질관리 내용과 개선방안을 제시하였다. 연안오염총량제의 대상이 되는 연안에서는 환경영향평가와 사전환경성검토에서 해당하는 개발사업이나 계획 중 신규 오염원에 대해서는 오염부하삭감량과 할당량을 산정해서 평가서에 구체적으로 제시할 필요가 있고, 연안관리지역계획에서는 환경관리계획에 좀 더 중심을 옮겨 기본적으로 관할 해역으로 유입하는 오염원과 오염부하량 자료를 구축할 필요가 있다. 특별관리해역 등 향후 연안오염총량제 적용대상이 되는 지자체에서는 하수도관리계획 등 도시계획을 수립할 때 이러할 점을 고려해서 장기적이고 일관성있는 하수도정책이 수립되어야 할 것이다. 연안오염총량제도는 다른 환경관리해역으로 점진적으로 확대 시행되어야 할 것이로, 그 외의 지역은 지자체장이 주부장관과의 협의를 통해 자발적으로 시행하고 인센티브를 주는 것도 검토해야 할 것이다. 해역의 수질개선을 위해서는 생태계모델링에 의한 환경용량(수질적 차원의 총허용오염부하량) 산정이 필수적이며, 이와 관련한 적용모델의 신뢰성과 과학적 타당성 확보는 환경영향평가 관련 협의시 매우 중요한 검토항목으로 고려되고 있다 연안 육역에 존재하는 오염원에 대해서는 연안환경을 관리하는 주무부처가 주도적으로 감시 감독하고 관리체제에 환한 법적 거를 마련하거나 관련 법률을 정비해서 통합 운영해야 할 것으로 사료되었다.
본 연구는 미강 추출 식이섬유 혼합물을 첨가한 떡갈비의 미생물학적 안전성 확보와 유통기한 산출을 위하여 예측미생물학을 이용하였다. 이를 위해 미강 추출 식이섬유 혼합물을 0, 1, 2, 3%의 비율로 첨가하였으며 냉장($4{\pm}1^{\circ}C$) 조건에서 15일간 저장하며 일반세균수, 혐기성균, 저온균, 내열성균, 대장균군의 미생물학적 변화를 관찰하였다. 일반세균수의 초기 균수(저장 0일)의 경우 3.23-3.85 log CFU/g을 나타내었으며 혐기성균, 저온균의 경우 비슷한 초기균수를 나타내었다. 일반세균수와 혐기성균의 경우 저장 3-5일차에서 균수의 급격한 증가를 나타내었다. 저장기간 동안 측정된 균수를 Baranyi function을 바탕으로 성장예측곡선과 생육 지표를 예측하였으며, 성장예측곡선의 적합성을 검증한 결과 일반세균수, 혐기성균, 저온균의 경우 처리구간 모두 0.923 이상의 높은 $R^2$값을 나타내었으며 $B_f$, $A_f$의 경우 역시 이상적인 값인 1에 가까운 값은 나타내었다. RSME 값 역시 모두 0.65 이하를 나타내어 실측치와 예측치 간의 높은 정확성을 나타내었다. Baranyi function 식 (1), (2)을 이용하여 계산된 균수가 5 log CFU/g이 되는 시점인 predicted shelf-life의 경우 control, T1, T2, T3의 경우 각각 2.5, 3.5, 3.5, 3.6일로 예측되었으며 안전계수(1/1.5)를 고려한 estimated shelf-life의 경우 1.7, 2.3, 2.3, 2.4일로 측정되었다 미강 식이섬유 혼합물이 첨가된 처리구가 control보다 약 0.6-0.7일 긴 유통기한을 가지는 것으로 측정되었고 식이섬유가 3% 함유된 떡갈비가 2.4일로 가장 긴 유통기한을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 미강 추출 식이섬유 혼합물이 첨가된 떡갈비의 유통기한을 예측미생물학을 적용하여 측정할 수 있었으며, 식품산업에 있어서 이러한 예측미생물학은 식품의 제조 가공 판매 등을 결정할 때 미생물의 정량적 위험성을 판단하는 도구로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 오염된 양상치를 알카리전해수로 세척한 처리구와 비처리구에 오염된 E. coli O157 : H7균이 다양한 온도 (4, 10, 15, 20, 25, 30, $35^{\circ}C$)에 저장할 경우 이균의 specific growth rate (SCR) 과 lag time (LT) 생육변수에 미치는 영향을 조사하기 위한 모델을 개발하기 위하여 수행되었다. E. coli O157 : H7의 specific growth rate (SGR) 과 lag time (LT)를 결정하기 위해 생육도를 Gompertz 식을 사용하여 fitting한 결과, $R^2$값이 0.994로 나타났다. 실험값으로부터 얻은 SGR과 LT는 저장온도에 의존하는 것으로 나타났으며 $4^{\circ}C$에서 $35^{\circ}C$까지 온도가 증가할수록 성장 속도가 증가하는 것으로 나타났다. AIEW 처리구 또는 비처리구의 양상치 에서 E. coli O157 : H7의 성장 kinetics에 대한 저장 온도의 효과를 평가하기 위해 SRG에 대한 두개의 모델을 개발하였다. 유도된 2개의 모델 검증은 $R^2$, $R^2_{Adj}$ (adjusted determination coefficient) 및 MSE (mean square error)를 적용하였으며, 그 결과 $R^2$, $R^2_{Adj}$가 1 (>0.93)에 근접하였으며, 알카리 전해수 처리구 및 비처리구 양상치 모델의 MSE는 각각 0.031, 0.025로 나타났다. 따라서, 본연구에서 개발된 모델의 생육변수는 실험 치에서 얻은 E. coli O157 : H7의 생육변수 결과와 매우 유사한 것으로 나타났다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
축육${\cdot}$어육 혼합 가공품의 실제 열처리 온도범위에서 적용가능한 열확산도 추정식을 제시하고자, 식염 $1.5\%$, 중합인산염 $0.2\%$, lard 및 대두단백질을 임의의 농도로 혼합한 돼지고기와 말쥐치육의 혼합육을 사용하여 열전달실험을 행하고 열확산도 추정식을 구하였다. 수분함량 $49.01{\sim}77.55\%$, 가열온도 $80.76{\sim}121.03^{\circ}C$의 범위에서 열확산도는 동일 온도에서는 수분함량의 증가에 따라, 동일 수분함량에서는 가열온도가 높아짐에 따라 커졌으며, 각 온도에서의 실측 열확산도는 다음의 식들로 나타낼 수 있었다. $${\alpha}_{p,(80.76{\pm}0.3^{\circ}C)}=0.0870{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0689{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$$${\alpha}_{p,(98.57{\pm}0.3^{\circ}C)}=0.0862{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0845{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$$${\alpha}_{p,(121.03{\pm}0.5^{\circ}C)}=0.0932{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w+0.0939{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$ 이들 식들을 정리하여 구한 임의의 열처리 온도에서의 열확산도 추정식은 다음과 같았으며, 실측치를 기준으로 한 추정치의 최대 오차는 ${\pm}0.8\%$였다. $${\alpha}_p=(3.045+0.59{\cdot}X_w){\cdot}{\alpha}_w+0.0098{\cdot}10^{-6}{\cdot}X_w-0.4287{\cdot}10^{-6},(m^2{\cdot}s^{-1})$$
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.