식량 작물의 확보 및 생산량 예측은 국가 발전에 있어 필수적이며, 국가 경제뿐만 아니라 전 세계 식량 안보에 기여 한다. 최근 환경오염으로 인한 이상기후는 식량 작물 생산량에 직ㆍ간접적으로 부정적 영향을 끼치고 있어, 작물 수확량 예측 불확실성이 높아지고 있다. 특히, 노지 작물의 경우 생산량 감소와 품질 저하 문제가 화두 되고 있다. 이러한 문제는 농가들뿐만 아니라 소비자들에게도 큰 피해를 안겨주고 있다. 이러한 생산량 예측 이슈를 해결하기 위해 최근에는 인공지능 기술이 농업 분야에도 활발히 적용되고 있다. 작물 수확량의 정확한 예측을 위한 머신러닝 기반 연구가 집중적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 인공지능 기반의 노지 작물 수확량 예측 기술(머신러닝, 딥러닝, 하이브리드 모델 등) 현황 및 작물 수확량에 가장 영향을 많이 끼치는 모델 파라미터 등을 조사하였다.

본 연구에서는 칠발도, 거문도, 동해에서 20년 이상 관측된 파랑자료를 16 방위별 극치확률분석을 통해 재현빈도별 심해설 계파를 산정하였고, 이 값을 방향을 고려하지 않은 전방향파의 심해설계파와 비교하였다. Weibull 분포함수를 확률분포함수로 사용하였 으며, 최소자승법을 사용해서 매개변수를 결정하였다. 추정된 분포함수는 Kolmogorov-Smirnov 방법을 사용하여 적합도를 검증하였다. 그 결과 방향별로 구한 심해설계파가 전방향파의 심해설계파보다 모든 방향에서 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 파향별로 구한 50년 빈도 설계파고는 칠발도, 거문도, 동해에서 각각 7.46 m(NNE), 12.05 m(S), 9.69 m(SSW)가 최대값이지만, 전방향파로 구한 설계파고는 각각 7.91 m, 13.82 m, 10.38 m이었다. 이는 현재 해양 및 연안 구조물 설계에 사용하고 있는 16 방위별 심해설계파고가 과소산정되었을 가능 성이 있음을 보여준다.

어촌뉴딜 300사업은 300개의 어촌과 어항을 대상으로 하는 복합개발사업으로 낙후된 시설 개선 및 지역특화 자원활용 등 전문 프로그램을 제공하는 사업이다. 본 연구에서는 어촌뉴딜 300사업의 선정평가 항목 별 가중치 결정을 위해 다기준 평가방법인 AHP로 전문 가 설문조사를 통한 분석을 수행하였다. 평가결과, 상위계층 평가항목은 개발여건 및 기본구상, 사업효과, 사업계획, 사업 시행 및 관리 순으로 중요도가 높게 나타났다. 사업효과 항목은 가이드라인에서 6점으로 낮은 배점이었지만, AHP 결과 15.57점의 배점이 도출되었다. 본 연구에서 도출된 항목별 가중치는 향후 어촌어항 개발사업 평가항목 배점 선정에 참조할 수 있을 것이다.

무삼투압차 역삼투압(Δπ= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특 허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO 에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

본 연구에서는 기존 비내진설계 콘크리트 기둥의 내진성능 개선을 위해 기둥 면적의 80% 영역을 12K 능직 카본 섬 유(CFRP sheet)와 카본용 에폭시 수지를 사용하여 보강한 후 보강량에 따른 내진성능을 실험적으로 평가하였다. 실험을 위해 실 험실 단위에서의 준실대형 기둥을 제작하였으며, 유압 풀링잭을 이용하여 약 10%만큼의 일정한 축력을 가력한 다음 변위제어를 통해 최대 10%의 변위비만큼 각 변위 사이클당 2회씩 반복 재하하여 가력을 수행하였다. 실험 결과 2겹의 12K CFRP sheet 보 강의 경우 누적에너지소산이 6.6배 증가하였으며, 4겹의 경우 9.6배 증가하였다.

PURPOSES : In a previous study, an error was detected in data pertaining to the direction and velocity of a roller. Hence, in this study, the correlation between these two variables and acceleration data is analyzed. Relevant algorithms are developed by adding variables to existing algorithms. METHODS : A tachometer and GPS are used to acquire the velocity, compaction direction of rollers, and number of compactions. Subsequently, data input to an accelerometer are compared and analyzed. RESULTS : Based on FFT analysis, it is discovered that the data are inaccurate when a forward reverse is performed. Using the GPS, the velocity of the roller is differentiated based on the number of pledges, and then added as a variable to the algorithm. Subsequently, it is evaluated and analyzed only with data during forward movement based on changes in the latitude and longitude. CONCLUSIONS : It is discovered that the acceleration data values from both the left and right rollers differ owing to their weight difference, as indicated by the asphalt gradient. Data changes based on asphalt gradients are analyzed using gyro sensors. If the correlation between the two sets of data is high, then the algorithm is advanced by introducing a cross spectrum after calibrating the acceleration value based on the gradient.

PURPOSES : The driver's ability to make a commitment has resulted in excessive force and a lack of commitment. To solve this problem, we are developing an algorithm that analyzes resolution in real-time by introducing IoT and informs drivers of the completion of compaction. METHODS : Real-time compaction was analyzed by installing accelerometers on the rollers. To evaluate the algorithms, we conducted an apparent density test. RESULTS : The algorithm data and apparent density test data showed similar trends. This means that the proposed algorithms are sufficiently reliable. However, a lack of data samples and the fact that only data prior to completion of the commitment were analyzed may indicate a lack of reliability. CONCLUSIONS : In subsequent studies, the number of samples will be increased and the data after completion of the commitment analyzed to increase reliability. Introducing a tachometer will prevent the TVL from falling sharply when the direction of the rollers' progress changes. In addition, it is also planned to upgrade the algorithms by researching cases in which the algorithms did not produce satisfactory results owing to problems such as temperature and speed.

본 연구는 남해에 위치한 광양만 해역의 해양수질환경 및 해저퇴적물 환경을 파악하여 기초자료로 제공하고자 한다. 광양만 인근 해역의 12개 정점을 선정하여 2020년 5월 춘계, 2020년 8월 하계에 걸쳐 조사를 실시하였다. 표층 해수는 고무 용질의 소형바스켓, 저층은 Van Dorn 채수기를 이용하여 채수하였고, 퇴적물은 Van Veen grab sampler로 채취하였다. 분석항목은 수온, 염분, DO, COD, 영양염 류 등 13개의 항목이며, ‘해양환경공정시험기준(해양수산부, 2019)’에 준하여 분석을 실시하였다. 수온은 평균 16.11 ~ 25.66 ℃, 염분은 평 균 5.24 ~ 32.23 psu, 수소이온농도는 평균 7.87 ~ 8.19, 투명도는 0.83 ~ 1.76 m, 부유물질 농도는 평균 8.12 ~ 18.74 mg/L, COD의 경우에는 평균 0.74 ~ 1.81 mg/L, Chl-a는 평균 0.26 ~ 1.61 μg/L, 용존 무기질소는 평균 2.57 ~ 22.31 uM, 인산은 평균 0.18 ~ 0.71 uM, 규산 규소는 평 균 26.35 ~ 122.35 uM, 총 질소는 평균 0.121 ~ 1.008 mg/L, 총 인의 경우, 평균 0.025 ~ 0.082 mg/L 의 범위를 나타내었다. 퇴적물 COD의 경우 일본수산용수기준치인 20mg/g-dry(일본수산자원보호협회편, 2000)을 적용한 결과 춘계에는 넘지 않았으나 하계에는 다소 넘는 것을 나타내었다. 또한 주성분 분석을 실시하여 해역의 특성을 파악하였다.