전 세계적으로 급격하게 성장하는 스마트농업의 중요 요소 중 하나인 자동 관개시스템은 토양수분 센서에서 계측한 데이터를 기반으로 관개시점과 관개량을 판단하기 때문에 토양수분 센서의 설치가 필수적이다. 하지만 국내의 경우 토양을 고려하지 않고 단순히 포장의 가운데에 센서를 설치하는 등 토양수분 센서의 설치 위치에 대한 기준이 마련되어 있지 않아 토양수분 계측 위치에 관한 기준 검토가 필요하다. 본 연구에서 통계학적 방법을 이용하여 토양수분의 대표 계측지점을 선정 연구를 수행하였다. 토양은 수직적 또는 수평적으로 불균일성을 갖기에 구명이 쉽지 않다. 따라서 포장 전체에 걸쳐 지속해서 편향이 발생하지만 특정 위치에서의 평균 토양수분이 시간에 따라 유지한다는 시간 안정성 개념을 기반으로, 평균 토양수분을 나타내는 대표지점 선정 연구를 수행하였다. 토양수분을 측정하기 위한 시스템을 제작하였고, TDR (Time Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 총 30개 지점을 측정하였다. 2023년 5월부터 8월까지 측정한 날짜·지점별 데이터를 이용하여, 지점의 편향을 정량화하여 식별할 수 있는 MRD (Mean Relative Difference, 평균상대차이)와 측정의 정밀도를 나타내는 RD (Relative Difference, 상대차이)의 SDRD (Standard Deviation of Relative Difference, 표준편차)를 산출하고, MRD와 SDRD를 통합한 지표로써 RMSE (Root Mean Square Error, 평균제곱근오차) 를 구하여, 시간 안정성이 가장 높은 지점인 RMSE의 수치가 최소인 지점을 대표지점으로 선정하였다. 토양수분 센서로 측정한 데이터를 사용하여 지점별 RMSE를 산출하고 비교하여, 평균적인 토양수분을 나타내는 대표지점을 선정할 수 있음을 확인하였다.

국내 중·저준위 방사성폐기물은 영구적 격리를 위해 처분장에 매립하고 있으며 그 위치는 경주에 있다. 이러한 방 사성폐기물의 영구적인 격리를 위한 처분시설은 공학적 방벽과 자연 방벽으로 구성되어 있으며 자연 방벽을 특성을 파악 하기 위하여 한국원자력환경공단에서는 2006년부터 부지특성조사를 수행하였고, 이후 부지감시 및 조사계획에 따른 감시 를 수행하여 부지특성의 변화를 지속적으로 확인하고 있다. 중저준위 방폐장의 수리지화학적 환경은 자연 방벽의 평가를 위해 중요한 요소로 손꼽히고 있으나 동해와 가까운 경주의 지역적 특성상 해수의 영향을 반드시 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 처분 부지의 지하수 관정 7개 및 관정의 심도별 수질 자료를 취합해 지하수 자료 총 30개를 해수 2개소와 비교 분석하여 수리지화학적 환경을 해석하였다. 분석 자료는 수질 10개 항목(온도, EC, HCO3, Na, K, Ca, Mg, Cl, SO4, SiO2)을 2017년 3분기부터 2022년 3분기까지 총 5년간 20회의 자료를 활용하였다. 특히, EC, HCO3, Na, Cl의 농도 변화 를 통해 연구 지역의 배경 농도 및 관정의 구간별 해수의 영향을 파악하였으며, 시계열 군집 분석을 통해 담수, 기수, 해 수의 분류를 시도하였다. 그 결과, 기존의 모니터링 방법으로는 확인하지 못한 부지내 수리지화학적 변화를 제시하였다.

Numerous studies have established a correlation between sociodemographic characteristics and water usage, identifying population as a primary independent variable in mid- to long-term demand forecasting. Recent dramatic sociodemographic changes, including urban concentration-rural depopulation, low birth rates-aging population, and the rise in single-person households, are expected to impact water demand and supply patterns. This underscores the necessity for operational and managerial changes in existing water supply systems. While sociodemographic characteristics are regularly surveyed, the conducted surveys use aggregate units that do not align with the actual system. Consequently, many water demand forecasts have been conducted at the administrative district level without adequately considering the water supply system. This study presents an upward water demand forecasting model that accurately reflects real water facilities and consumers. The model comprises three key steps. Firstly, Statistics Korea’s SGIS (Statistical Geological Information System) data was reorganized at the DMA level. Secondly, DMAs were classified using the SOM (Self-Organizing Map) algorithm to consider differences in water facilities and consumer characteristics. Lastly, water demand forecasting employed the PCR (Principal Component Regression) method to address multicollinearity and overfitting issues. The performance evaluation of this model was conducted for DMAs classified as rural areas due to the insufficient number of DMAs. The estimation results indicate that the correlation coefficients exceeded 0.9, and the MAPE remained within approximately 10% for the test dataset. This method is expected to be useful for reorganization plans, such as the expansion and contraction of existing facilities.

PURPOSES : The purpose of this study is to statistically analyze the meteorological factors that contribute to the formation of road surface icing based on actual cases of icing accidents and provide directions for improving icing evaluation criteria. METHODS : In this study, we collected cases of domestic road icing accidents by searching news articles with the keyword ‘icing collision accidents’. Subsequently, we determined the latitude, longitude, and altitude of accident locations using satellite map service. We applied the Inverse Distance Weighting (IDW) method and temperature lapse rate to estimate meteorological data at each location. Finally, statistical analysis was conducted for temperature, humidity, and precipitation occurrence using probability density functions. RESULTS : As a result, road icing accident data points with identifiable location coordinates were collected. Among these, temperature, humidity, and precipitation occurrence from Automated Weather Stations (AWS) data were selected for analysis. During the process of correcting meteorological factors using the Inverse Distance Weighting (IDW) method, the optimal Weighting Exponent (p) that minimizes the error was determined and applied. The results showed that accidents occurring in the morning indicated the highest accident occurrence rate. The average temperature at the time of the accidents was -1.4°C, with a humidity level of 85.1%. Precipitation was observed at the time of the accident in 19 cases. CONCLUSIONS : Icing on pavement can occur not only under extreme weather conditions but also under typical meteorological conditions. Typically, icing can occur when the relative humidity is above 70%. Accordingly, for future improvements in the evaluation criteria for icing-prone areas by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, it is possible to incorporate the temperature and humidity ranges that generally lead to icing, taking into account climate characteristics.

In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.

This study aims to analyze the variations in online clothing purchasing patterns based on demographic attributes and purchasing behavior. The survey subjects comprised individuals in their 10s to 50s who had prior experience with online shopping. The survey was conducted in Gyungnam from May to June 2022. A total of 397 questionnaires were analyzed using the χ2-test statistical method. The analysis of clothing purchase type based on demographic characteristics revealed differences in terms of gender, marital status, age, monthly income, and occupation. Notably, when analyzed by demographic characteristics and clothing purchase types, monthly online purchase frequency displayed significant differences in marital status, age, and occupation. Similarly, monthly purchase amounts through online platforms exhibited significant variations based on marital status, age, monthly income, and occupation. The online fashion platforms, when examined in relation to demographic characteristics and purchase types, showed significant differences across all variables. Clothing purchases by consumers seeking individuality and differentiation exhibited significant differences in age, occupation, and purchase types. Furthermore, the reasons for choosing online platforms for clothing purchases varied significantly based on age and occupation. These findings indicate diverse purchasing behaviors on online platforms influenced by demographic characteristics. These findings can be valuable for effectively segmenting the online fashion market.

프로바이오틱스 제품에 대한 수요가 지속적으로 증가하 고 있으며, Lactobacillus 균주가 가장 대중적인 프로바이 오틱스로 널리 사용되고 있다. 프로바이오틱스는 기준에 적합한 균수의 확보가 중요하며 제조원가나 시간 등을 낮 추기 위해 배양법의 개발이 필요하므로 Lactobacillus 생 산을 위한 배양 조건이 최적화되었다. 반응표면방법론에 의한 통계적 최적화에서 반응 변수에 영향을 미치는 독립 변수의 최적 조건은 Lactobacillus acidophilus의 경우 22.55 시간(배양시간), 25oC(배양온도), 3.41%(프리바이오틱스 농 도); Lactiplantibacillus plantarum의 경우 24시간, 30.86oC, 2.00%; Lacticaseibacillus rhamnosus의 경우 66.67시간, 35oC, 3.41%이었다. Lactobacillus의 최적 배양조건은 예측 한 결과와 실제 결과가 밀접하게 일치하는 것을 확인하였 다. 이러한 데이터는 수율 높은 Lactobacillus를 생산하는 데 중요한 포인트를 제공할 것이다.

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해 수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자 이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하 여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하 였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개 선할 수 있었다.

새만금호는 우리나라 최대의 인공호수로 호수의 수질은 갈수록 악화되어 가고 있어 호수의 특성에 맞는 새로운 수질관리 대 책이 필요하다. 이에 새만금호의 국가수질측정망 자료를 이용하여 통계분석 기법에 의한 새만금호의 시공간적 수질특성을 분석하였다. 수질항목간의 상관성에서 수온과 TP는 상관성이 있고, 염분과 TN, 그리고 pH와 COD가 상관성이 높았다. 그 외 항목들 간에는 낮은 상관 성을 나타내어 관련성이 낮았다. 주성분 분석을 이용한 새만금호의 공간적 수질특성을 보면, 크게 4개의 그룹으로 구분되었는데, 담수 영 향구역과 해수 영향구역, 해수와 담수가 혼합되는 중간 수역이 2개 그룹으로 구분되어 각각 다른 수질특성을 나타내었다. 주성분분석을 이용한 시간적 수질특성은 계절적으로 4가지 그룹으로 구분되었다. 그룹Ⅰ은 늦봄과 초여름에 해당되는 5, 6월이고, 그룹 Ⅱ는 계절적으 로 초봄(3, 4월)과 늦가을(11, 12월)에 해당되는 시기로 나타났으며, 그룹 Ⅲ은 낮은 수온에 의한 용존산소의 증가가 나타나는 계절인 겨울 철(1, 2월)의 수질 특성을 보였고, 그룹 Ⅳ는 하계(7, 8, 9, 10월) 성층의 발달로 저층 퇴적물의 높은 인농도와 하계 고수온의 상관성을 가지 는 그룹으로 구분되었다. 이는 새만금호가 인위적으로 조성된 호수로써 상류 만경강과 동진강의 유입 영향을 받는 것과 동시에 새만금 방조제에 설치된 가력과 신시갑문을 통한 외해수 유입의 영향을 받음으로써 수질의 변동요소가 달라진 것으로 평가된다. 새만금호의 목 표수질을 달성하기 위해서는 상류 유역의 오염원 관리 대책과 함께 새만금호의 수질관리 대책을 수립할 필요가 있다.

독일에서는 사회보장수급권의 법원을 통한 소송적 실현이 매우 활성화 되어 있다. 2021년 독일의 1심 사회법원에 새로 접수된 소송사건 수는 2 80,953건이었다. 2021년 접수된 독일 법원의 전체 소송 중 9.6%가 사회 법원을 통하여 처리되는 사회보장소송이었다. 주요분쟁유형을 살펴보면 구직자를 위한 기초보장 사건 82,000건, 건강보험 사건 76,000건, 연금 보험 46,000건, 장애확정 절차 41,000건, 실업보험급여 등의 연방노동청 사건 17,000건, 법정 재해보험 16,000건, 사회부조 사건 12,000건 등의 순이었다. 가구제 절차도 매우 활발히 활용된다. 본안소송 사건 5건이 제 기될 때 1건의 가구제 신청이 이루어질 정도이다. 2021년에 처리된 1심 소송 사건 313,448건 중 원고나 신청인을 소송대리인이 대리한 건수는 2 33,546건(74.5%)으로 높은 비율을 차지한다. 소송구조 제도도 매우 활발 히 활용되고 있다. 2021년에만 50,353건의 소송구조 결정이 내려졌다. 사회정책에 관한 시민들의 이해를 대변하는 단체인 Vdk나 독일 노동조합 총연맹 산하에 노동법, 사회법, 행정법에 관한 법률자문 및 법정 절차의 대리를 위하여 별도로 설립된 권리보호 협회(DGB Rechtsschutz Gmb H)도 사회보장소송 절차에서 수급자를 활발하게 지원하고 있다. 반면 한 국은 사회보장소송에 대한 별도의 통계가 없다. 행정소송에 관한 여러 통 계에 의하면 전체 소송 사건 중 사회보장소송이 차지하는 비율은 0.2∼0. 3% 정도로 추정된다. 적은 수의 사회보장소송은 실질적인 소가가 상대적 으로 높은 산업재해, 국가유공자 등의 사건에 몰려 있다. 국민기초생활보 장 등 공공부조 사건처럼 실질적 소가가 낮은 사건은 그 수가 극히 적다. 한국에서 법원을 통한 사회보장수급권 구제절차를 활성화하기 위해서는 법률상담, 소송비용, 소송구조 등의 측면에서 수급자의 소의 제기를 용이 하게 해줄 사회보장소송절차에 관한 특칙이 마련될 필요가 있다. 사회보 장법 분야에서의 지나친 하위 행정입법에의 위임을 줄이고 법률에 구체적 인 수급요건 등을 규정하여 법관이 사회보장법에 관한 법해석론을 발전시 킬 기회를 가질 수 있도록 하여야 한다. 무엇보다도 사회보장소송에 대한 체계적인 통계를 작성하여 공간할 필요가 있다. 사회보장 분쟁에 대한 이 의신청 등 행정적 구제절차에서의 결정례의 정기적 공간도 필요하다.

본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로 연구하여 설문지를 작성하였으며, 설문 대상은 경남 사천시에 있는 농가 10곳, 진주시에 있는 농가 62곳 등, 총 72곳의 농가이다. 농작업으로는 벼농사, 보리농사, 밭농사 등이 있으며, 작업내용으로는 쟁기, 로터리, 비료살포, 베토, 모내기작업 등이 있다. 다중 회귀분석을 통해 연료 소비량 예측에 영향을 미치는 변수(마력, 기계사용연수, 경작면적, 작업 시간)를 추출하였고. 머신러닝 회귀 학습기 모형으로 학습하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 연료 소비량을 예측하는 모델의 성능은 결정 계수(R), RMSE (제곱 평균 제곱근 오차), MSE (평균 제곱 오차) 및 MAE (평균 절대 오차)를 포함한 4가지 통계적 품질 매개변수를 사용하여 결정되었다. 연구 결과 4가지 모델(다중회귀, 랜덤포레스트, 아다부스트, K-최근접 이웃) 중 K-최근접 이웃의 성능이 제일 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구의 결과는 실제 농가의 연료 소비량을 예측하여 면세유 유통의 투명성을 확보하고 추후 개발 모델의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this research is to investigate the statistical behavior of fatigue crack propagation(FCP) in magnesium alloy AZ31. FCP tests have been performed on compact specimens of AZ31 at load ratio conditions and maximum fatigue load conditions to obtain statistical data of FCP. It was found that the variability of fatigue crack propagation rate was significantly large at initial stage of FCP and gradually became smaller as the fatigue crack propagated. The finding of the study showed that increasing the load ratio could increase the variability of fatigue crack propagation rate at initial FCP stage. The samller the load ratio, the higher the fatigue crack propagation rate at initial stage. It was also found that the load ratio is a factor affecting the fatigue crack propagation rate in magnesium alloy.

We investigated the records of astronomical phenomena in the Hyeonjong-Donggung-Ilgi written by the educational office for a crown prince, Sigang-won, during the time of a crown prince of the king Hyeonjong (i.e., from 1649 to 1659). Of the total of 3,625 days, 3,044 astronomical accounts were compiled from astronomical records of 2,003 days. We classified these astronomical accounts into 16 items, grouped into five categories, and statistically analyzed each group. In our analysis, the accounts for atmospheric optical phenomena equates to 57.9% of the total, and for celestial phenomena visible during the daytime the percentage is 17.3%. The records related to the approach between two objects such as planets, moon, and stars account for 3.3%, and solar or lunar eclipses take up 0.6%. The ratio of accounts regarding meteor, comet, and fire light (火光) stand at 13.8%, 0.30%, and 6.8%, respectively. Sunny days account for 71.1% of all days per year during this period. We determined that the distribution of the fire light by month is similar to that of the solar halo. We also found that the astronomical records from the Annals of the Joseon Dynasty correspond to only 30% of those of the Hyeonjong-Donggung-Ilgi for the same period. In particular, the phenomena of celestial objects occurring outside the atmosphere are transmitted to the Annals of the Joseon Dynasty in a higher proportion than the phenomena inside the air. It is therefore necessary to use a historical diary like a Donggung-Ilgi to interpret the phenomena in the air such as atmospheric optical events, meteor, and fire light.

As the uncertainty of technology development and market needs increases due to changes in the global business environment, the interest and demand for R&D activities of individual companies are increasing. To respond to these environmental changes, technology commercialization players are paying great attention to enhancing the qualitative competitiveness of R&D. In particular, R&D companies in the marine and fishery sector face many difficulties compared to other industries. For example, the R&D environment is barren, it is challenging to secure R&D human resources, and it is facing a somewhat more difficult environment compared to other sectors, such as the difficulty in maintaining R&D continuity due to the turnover rate of researchers. In this study, based on the empirical data and patent status of private companies closely related to the R&D technology status, big data analysis, and simulation analysis methods were used to identify the relative position of individual companies' R&D capabilities and industrial perspectives. In this study, based on industrial evidence and patent applications closely related to the R&D technology status, the R&D capabilities of individual companies were evaluated using extensive data analysis and simulation analysis methods, and a statistical test was performed to analyze if there were differences in capabilities from an industrial point of view. At this time, the industries to be analyzed were based on all sectors, the maritime industry, the fisheries industry, and the maritime industry integration sector. In conclusion, it was analyzed that there was a certain level of difference in the R&D capabilities of individual companies in each industry sector, Therefore when developing a future R&D capability system, it was confirmed that it was necessary to separate the population for each industry and establish a strategy.