증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하 고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산 량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀 (MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구 축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770－0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min－ 1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU 는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능 을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.

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.

본 연구는 2020년 이후 한류에 대한 소비자의 인식을 살피고자 중국 내 한류에 대 한 인식과 한국 내 한류 인식을 파악하여 양국의 현황을 분석하는 것을 목적으로 한 다. 이를 위해 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 2020년∼2023년 동안의 주요 포털사이 트 및 SNS에서 ‘한류’와 관련된 빅데이터를 수집하였다. 단어빈도분석, 감성분석, 네 트워크 시각화, 구조적 등위성 분석을 수행하여 유의한 정보를 추출하였다. 연구결과 팬데믹 이후 양국의 영상콘텐츠에 대한 높아진 관심은 공통적인 현상이었으나, 한류 에 대한 긍‧부정 감성, 담론에 있어서는 새롭고 유의미한 차이점이 도출되어 이를 기반으로 학문적, 실무적 시사점을 제시하였다. 본 연구가 신(新)한류 시기에 K-콘텐 츠의 한·중 인식파악을 위한 유용한 자료로 활용될 수 있길 바란다.