최근 국내에서 외래 곤충인 (가칭)마른나무흰개미(Cryptotermes domesticus)가 서울에 위치한 주택에서 발견되었다. 이 종은 국내에 정착할 경우 잠재적으로 목재나 목조건물에 피해를 줄 수 있어 시급한 국내 발생 조사가 필요하다. 본 연구에서는 종 분포 모델 기법을 활용하여 마른나 무흰개미의 정착 가능성과 관련된 기후적합성을 추정하는 것을 목표로 하였다. 문헌 자료를 바탕으로 전세계 분포 정보를 수집하고, 생물기후변 수를 활용하여 4개의 모델링 알고리즘으로 기후적합성 예측 모델을 구동하였다. 개발한 모델들의 결과를 종합하여 최종적으로 마른나무흰개미 의 평균 발생 확률로 표현되는 앙상블 모델을 개발하였다. 그 결과 마른나무흰개미는 열대 지방에서에서 해양성 기후를 보이는 연안이나 도서지 역에서 기후적합성이 높을 것으로 예상되었다. 국내에서는 기후적합성이 전반적으로 낮을 것으로 추정되었다. 하지만, 마른나무흰개미의 정착 및 확산 가능성을 염두해두고, 최근 발생이 보고된 지점을 중심으로 정밀 역학 조사가 필요할 것으로 보인다.

마케팅과 R&D의 상대적 비중으로 측정되는 전략적 강조(strategic emphasis)가 기업 성과에 어떠한 영향을 미치는 지는 주로 미국 상장 기업들의 자료에 의존하여 연구 되어 왔다. 하지만 이 머징마켓의 중요성이 증대되고 국가간 경제의 상호의존성이 높아지고 있음을 고려할 때, 전략적 강 조가 기업 성과에 미치는 영향이 선진국 뿐만 아니라 이머징마켓에서도 나타나는지를 살펴보는 연 구는 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 중국 시장에 상장된 기업들의 자료를 분석하여 전 략적 강조가 중국 상장 기업들의 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고 더 나아가 그 영향이 선진국인 미국과 이머징 마켓인 중국에서 어떻게 다른지 비교하고 있다. 또한 상당수의 중국 기업 들이 국영기업들임을 감안할 때, 국영기업에서 전략적 강조의 효과가 감소 또는 증대되는지를 살펴 본다. 중국과 미국 기업들의 자료를 분석한 결과, 중국 시장에서 전략적 강조가 기업 성과에 긍정 적인 영향을 미치며, 그 영향은 미국에서 보다 중국에서 더 크게 나타났다. 또한, 전략적 강조의 기 업 성과에 대한 긍정적인 영향이 중국의 국영기업일수록 줄어드는 것으로 나타났다. 이와 같은 연 구 결과는 기업들이 한정된 자원을 가치 창출 활동과 가치 전유 활동에 어떻게 배분하는지에 따라 기업 성과가 달라지고, 또한 시장 환경에 따라 자원배분 효과가 달라진다는 점을 의미하여 다국적 기업의 글로벌전략 수립에 중요한 시사점들을 제시한다.

해바라기, 콩, 들깨, 참깨를 트랩식물로 이용하여 미국선녀벌레 약충에 대한 유인효과를 조사한 결과, 실내실험의 경우, 어린단계와 성숙단 계 모두에서 해바라기가 각각 평균 47.6%와 66.5%로 가장 높은 유인력을 보였고, 야외실험의 경우에도 어린단계와 성숙단계 모두에서 해바라기가 각각 평균 52.3%, 53.2%로 가장 높았다. 실내실험과 야외실험에서 어린단계의 콩은 시간이 지나면서 해바라기 다음으로 유인력이 높았으나 성숙단계의 콩은 들깨 보다도 낮은 유인력을 보였으며 실내실험과 야외실험간 비교에서 동일 트랩식물간 유의성은 없는 것으로 보아 미국선녀벌레 약충에 대하여 가장 유인력이 높은 식물은 해바라기였다.

차먼지응애(Polyphagostarsonemus latus)는 잎들깨에서 잎을 직접적으로 가해하여 농가 소득에 치명적인 피해를 야기하고 있지만 표본단위가 설정되어 있지 않아 적절한 표본 조사가 이루어지지 못하는 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 잎들깨의 주내분포 연구를 통하여 표본단위와 최적표본수를 제시하고자 수행하였다. 차먼지응애는 하나의 들깨잎에서 엽병 부위를 중심으로 개체가 형성되어 전체잎으로 퍼져나가는 특징을 보였으며, 이때 기간은 접종 후 25일이 소요되었다. 단위면적당 차먼지응애의 밀도를 조사한 결과, 접종 후 경과 기간에 관계없이 신초에서의 밀도가 중엽과 성엽보다 높아 대표성을 띠기 때문에 표본단위는 신초가 적합할 것으로 판단되었다. 주당 표본수는 1개의 신초에 있는 알과 약성충 모두를 조사할 경우 정밀도 0.25를 충족할 것으로 추정되었다. 따라서, 시설 잎들깨에서 차먼지응애의 표본조사는 주당 1개의 신초에서 알과 약성충을 조사 할 때 가장 정확도가 높고 경제적이었다.

스마트 온실은 주로 파프리카, 토마토, 딸기와 같은 과채류 작물을 대상으로 보급되었다. 스마트 온실의 보급량은 지속적으로 증가하고 있지만, 그 실태에 대한 조사는 부족하다. 그러므로, 이번 연구를 통해 한국의 스마트 온실의 시설 규모, 재배작물, 재배방법, 발생 병해충과 실사용자의 평가를 중심으로 한 현 실태를 파악하고자 하였다. 스마트 온실의 리스트는 각 권역별 현장지원센터로부터 제공받았으며, 모든 조사는 농가를 직접 방문하여 수행되었다. 조사된 스마트 온실 농가의 약 50%가 3,300 m2~6,600 m2사이의 규모로 운영하고 있었다. 조사된 농가 중 97.1% 가 화학적 방법을 이용해 병해충을 방제하고 있었다. 조사된 농가에서 응답한 주요 식물병은 흰가루병과 잿빛곰팡이병으로 각각 54.4%, 33.8% 비율로 주로 문제가 되는 식물병이라고 응답하였다. 모든 토마토 농가에서 가루이류가 가장 문제가 되는 해충이라고 응답하였다. 그러나, 파프리카 농가의 76.5%, 70.6%가 총채벌레류와 진딧물류를 가장 문제가 된다고 응답하였다. 스마트 온실에 대한 사용자의 만족도는 10점 만점에 평균 7.5점이었다. 이 결과는 한국의 현재 스마트 온실을 관리하고 미래 스마트 온실을 설계하는 계획을 세우는 데 도움이 될 것이라 생각된다.

미국선녀벌레(Metcalfa pruinosa)는 2009년 국내에 최초로 보고된 이후 남부지역 단감 과원을 중심으로 다양한 농작물에 경제적 피해를 야기한다. 미국선녀벌레는 기주 범위가 넓고 다양하여 농경지뿐 아니라 산림지역에도 존재하여 과수원 인근 산림에서 농경지로 유입되는 개체로 인하여 효율적인 방제를 위한 시간적, 공간적 범위를 결정하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 투명 점착트랩을 이용하여 단감원에서 미국선녀벌 레의 발생 양상과 유입 및 유출 경향을 조사하였고, SADIE(Spatial Analysis by Distance Indices)를 사용하여 공간분포를 조사하였다. 또한 조사 시점간 공간분포의 상관관계를 분석하여, 분포의 패턴의 변화하는 시점들을 확인하였다. 단감원에서 미국선녀벌레의 발생 최성기는 5월 중 순과 8월 중순으로 5월에는 약충이, 8월에는 성충이 발견되었다. 10월 이후에는 발견되지 않았다. 5월 중하순경 부화한 약충은 임의분포 하였으나 포장 외부로 분산한 후 집중 분포하는 패턴을 보였다. 성충은 다시 포장으로 유입된 후 임의분포하였다. 트랩 높이별 채집 정도는 약충기에는 상대적으로 아래쪽 트랩에서, 성충기에는 위쪽 트랩에서 많이 채집되었다. 이러한 경향성은 포장 내부와 주변부의 밀도 변화에서도 확인할 수 있 었고, 포장 내 단감에서의 미국선녀벌레 실제 밀도와도 매우 유사한 경향을 보였다.

국내에서 다양한 농작물에 경제적 피해를 야기하는 미국선녀벌레는 나무 가지 틈에 산란하기 때문에 콩에서발생하는 피해는 포장 인근의 나무에서 포장내로 유입되어 발생한다. 이번 연구는 투명점착트랩을 3개 지역(연천,안성, 진천) 콩 포장 둘레에 설치 후 포획된 약충의 마릿수를 측정하여 진행되었으며, 그 결과를 이용하여 미국선녀벌레1령 약충이 월동처에서 콩 포장쪽으로 확산하는 모델을 개발하였다. 추가적으로 트랩 외부의 유입 개체와 트랩내부에 부착된 유출 개체수를 계산하여 포장 내 개체군의 밀도가 최대가 될 때까지의 발생 모델을 개발하였다.미국선녀벌레 1령 약충의 확산 모델과 포장내로의 유입 모델 모두 측정된 데이터를 잘 설명하였다(r2=0.99). 이번연구 결과들은 미국선녀벌레의 발생 동태를 예측하고 방제 전략을 구축하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

For heat exchanger applications, 2-ply clad materials were fabricated by rolling of aluminum (Al) and mild steel sheets. Effects of annealing temperature on interface properties, especially on inter-layer formation and softening of strain hardened mild-steel, for Al/mild steel clad materials, were investigated. To obtain optimum annealing conditions for the Al/mild steel clad materials, annealing temperature was varied from room temperature to 600˚C. At the annealing temperature about 450˚C, an inter-layer was formed in an island-shape at the interface of the Al/mild steel clad materials; this island expanded along the interface at higher temperature. By analyzing the X-ray diffraction (XRD) peaks and the energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX) results, it was determined that the exact chemical stoichiometry for the inter-layer was that of Fe2Al5. In some samples, an X-layer was formed between the Al and the inter-layer of Fe2Al5 at high annealing temperature of around 550˚C. The existence of an X-layer enhanced the growth of the inter-layer, which resulted in the delamination of the Al/mild-steel clad materials. Hardness tests were also performed to examine the influence of the annealing temperature on the cold deformability, which is a very important property for the deep drawing process of clad materials. The hardness value of mild steel gradually decreased with increasing annealing temperature. Especially, the value of hardness sharply decreased in the temperature range between 525˚C and 550˚C. From these results, we can conclude that the optimum annealing temperature is around 550˚C under condition of there being no X-layer creation.

본 연구에서는 연약지반을 개량하기 위해 제한성을 가지고 있으나 연약지반 침하예측에 사용되고 있는 미소 변형률기법과 보다 연약지반의 실제 압밀거동에 부합하는 것으로 알려진 유한 변형률기법을 이용하여 배수재가 타설된 연약지반의 압밀거동에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석은 지반조건, 하중재하조건 등 조건별로 연약지반의 압밀거동에 대하여 수행하였으며 그 결과를 비교 분석하여 수치해석 기법에 따른 영향을 파악하고자 하였다.

현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.

본 연구는 소방공무원의 안전보건에 관하여 대전지역의 특수성을 전국상황과 대비·파악하기 위하여, 최근 5년 동안의 소방공무원 순직·공상자 현황 및 소방공무원 특수건강검진 자료를 중심으로 대전과 전국을 비교하면서 분석하고 그 개선점을 알아보았다. 그 결과, 대전소방공무원들의 사고발생율은 전국 평균보다 높게 나타났으며, 특히 구급분야의 사고발생율이 압도적으로 높기 때문에 다른 업무보다도 우선적으로 개선해야 할 것으로 판단된다. 앞으로 개선해야 할 과제들은 앞선 연구자들이 제안한 것들과 많은 부분에서 공감하였다. 소방공무원의 안전보건 향상은 개인과 조직 전체의 사기진작을 가져오며, 소방 활동의 능률과 생산성 향상에도 크게 기여하기 때문에 소방방재청에서는 무엇보다도 중요한 과제로 인식하고 상황개선을 위해 최대의 노력을 기울여야 할 것이다.

본 연구에서는 화재조사데이터를 이용하여 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인들을 파악하고자 통계적인 방법을 이용하여 화재피해, 화재원인, 발화환경을 분석하였다. 통계적인 분석과정에서 고려한 변수들은 화재조사데이터 181개와 통계청 데이터 26개로서 총 207개 가운데 유의미한 것으로 판단되는 184개만을 대상변수들로 선정하였다. 대상지역은 수도권지역(서울, 경기, 인천)을 대상으로 하여 화재발생유형의 정확한 원인을 반영할 수 있는 변수들을 도출하는데 역점을 두었다. 연구결과, 화재로 인한 인명피해는 수도권 전체 평균 대비 3지역(서울, 경기, 인천)은 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 재산피해는 서울지역의 강북구, 서초구, 강남구, 종로구, 동대문구, 용산구, 금천구, 중구와 경기도 지역의 가평군, 이천시, 인천광역시의 옹진군 지역이 피해가 큰 것으로 나타났다. 화재원인 분석결과, 서울지역의 경우 화재유형, 발화요인, 동력원, 발화지점, 연소확대범위의 해당 변수에서는 지역구별 차이가 없는 것으로 나타났으며, 대부분 화재원인은 발화열원인 작동기기가 최빈값을 보였다. 또한, 최초착화물은 전기 및 전자, 발화기기에서는 주방기기, 연소확대물에서는 종이, 목재, 건초 등이 최빈값으로 나타났다. 경기도 지역의 경우는 발화층, 동력원, 화재유형 변수에서는 지역구별 차이가 없는 것으로 나타났으나, 화재원인으로 발화열원의 대부분은 작동기기가 최빈값을 보였으며 발화요인은 부주의가 많았고, 최초착화물은 쓰레기류와 위험물로 광명시와 시흥시가 각각 다르게 나타났다. 연소확대물로는 대부분 지역에서 종이, 목재, 건초 등이 최빈값으로 나타났다. 인천광역시의 경우는 발화층, 화재유형, 발화열원, 발화요인, 동력원, 연소확대범위의 해당 변수에서는 지역구별 차이가 없었으며, 최초착화물로는 종이, 목재, 건초, 전기, 전자가 최빈값으로 나타났다. 발화환경 분석결과로는 서울지역은 화재발생 시, 건물층수지상, 온도, 습도 변수들은 최빈값의 분포가 산만하여 지역별 특성을 나타내지 못하는 것으로 판단되었으며, 풍향은 대부분 지역이 북서풍이 최빈값으로 나타났다. 또한, 인천지역의 화재발생 시기는 남구지역을 제외한 그 외 지역은 1～3월에 화재가 많이 발생하였으며, 서구, 연수구를 제외한 나머지 지역의 최빈값은 주거지역인 것으로 나타났다.

본 연구에서는 산불위험도 등급화를 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림연료의 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불발생위험등급화 지도와 산불확산위험등급화 지도를 작성하고, 이로부터 총괄위험을 등급화 하였다. 총괄위험도 등급화에는 착화위험변수(착화특성)와 확산위험변수(발열량 및 화염지속기간, 발연량특성)가 이용되었다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1∼5등급으로 분류하였으며, 위험성이 높은 등급을 1등급으로 정하였다. 산불발생위험등급은 1등급과 5등급, 산불확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급, 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되었다. 총괄위험도 등급에서 위험도 등급이 높은 1등급 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다.