선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포 레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향 요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.

국내에는 독자적으로 연구가 수행되어 개인적으로 보관 중인 지질 연구 자료가 다량 존재하는데, 이 자료에 대한 접근성이 떨어지기 때문에 다른 연구자들과의 공유가 용이하지 않다. 이런 자료에 대한 메타데이터를 체계적으로 구축하고 총괄적으로 관리하여 이 자료를 필요로 하는 연구자들이 효과적으로 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공하는 것이 이 연구의 목적이다. 국내에서 연구된 약 1000여개의 지질 시료(900여개의 암석과 화석 시료, 100여개의 박편 시 료)를 수집하였고, 각 시료의 고화질 사진, 분류, 시료명, 보유기관, 산지, 좌표, 특징 등에 대한 메타데이터를 구축하였다. 암석과 화석 시료 100개에 대해 추가적으로 3D 모델링을 수행하였다. 이 연구를 통해 유실되거나 방치되는 중요한 지질 자료에 대한 연구자들의 접근성이 높아지고 자료의 공유가 가능해진다. 따라서 연구자들은 반복적인 연구 자료 수 집 작업으로 인한 시간과 비용의 낭비를 줄일 수 있고, 효율적인 연구를 수행하여 경쟁력을 갖춘 연구 결과를 획득할 수 있다. 또한 이미 확보된 시료에 대한 무분별한 반복 채집으로 인해 중요한, 그리고 피해에 취약한 자료가 훼손되는 것을 방지할 수 있다. 향후 전국의 대학과 연구기관에서 보관중인 다양한 암석과 박편 시료에 대한 메타데이터를 추가로 구축하면 자료의 식별 및 진전된 연구가 가능하고, 더불어 전문적인 광물학 및 암석학의 기초 지식에 대한 비교와 분석을 기대할 수 있다.

모기는 감염병을 매개하는 생물종으로서 인간생활에 불편을 야기하며, 교통 및 운송수단 등의 발달로 인해 새로운 질병 도입 및 질병 매개체의 확산에 대한 우려가 증가하고 있는 실정이다. 환경부 토지피복지도 분류체계와 연계하여 모기가 발생 가능한 서식지 유형을 파악하고, 각각의 서식지 유형 특성에 따라 출현 가능한 모기 종류를 함께 구분하였다. 또한 모기의 생태적 특성을 고려하여, 서식지 유형별로 최적의 방제 방법을 제시하였다. 도심지역은 위생 해충의 발생원이 다양한 서식지가 분포하는 지역으로, 최소 환경 조건만 갖춰진다면 모기가 대량 발생하기 적합한 환경일 것으로 보인다. 발생원이 광범위하기 때문에 유충과 성충 방제를 같이 수행하며, 시민들을 대상으로 방제 교육이나 홍보물을 배부하여 적극적인 방제의식을 함양시키는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 농업지역의 경우, 저수지나 늪지, 논 등의 정수역에서 모기 유충의 서식밀도가 높을 것으로 예상되어 천적생물을 이용한 생물학적 방제를 이용하면 개체수를 조절하는 데 유용할 것으로 보인다. 산림지역은 흰줄숲모기 (Aedes albopictus)의 주요 서식지로서 무분별한 산림벌채를 최소화하고 인근 거주민을 대상으로 물리적 방제를 실시해야 할 것으로 판단되며, 기타지역은 수생태계를 중심으로 발생 가능한 모기유충을 방제하기 위해 생물학적 방제와 Bti를 이용한 화학적 방제가 병행되어야 할 것으로 보인다. 본 연구는 서식지를 크게 4가지 (도심지역, 농업지역, 산림지역, 기타지역)로 분류하여 모기에게 적합한 서식지를 고찰하였으며, 모기 서식지별로 적합한 방제법을 제시하였다. 모기의 개체수를 보다 효율적으로 조절하고, 하절기 시민들의 불편과 피해를 감소시킬 수 있는 기초자료로 제공할 수 있을 것으로 전망한다.

중국의 유망한 성장산업으로 들 수 있는 것이 화장품산업이다. 중국 화장품산업과 관련한 국내외 연구를 요약 하면, 크게 두 가지 흐름으로 나눌 수 있다. 첫째는 중국 화장품산업의 진출전략 또는 수출전략에 관한 연구이다. 대부분의 국내 연구가 여기에 해당한다. 둘째는 중국화장품 산업의 전망을 분석하고, 경영전략의 차원에서 미래 성장전략을 제시하는 연구이다. 본 연구는 두 번째 연구흐름과 관련이 있다. 즉, 중국 화장품 산업에 속하는 주요 기업의 전략유형을 인지적 관점에서 파악하고자 한다. 본 연구의 목적을 구체적으로 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전략집단 분류의 동일성을 검증하는 것이다. 이는 기존 연구에서 중국의 화장품 기업을 대상으로 분류한 전략집단의 유형과 동일한 유형의 전략집단이 본 연구를 통해서도 분류되는지를 검증하는 것이다. 만약 기존 연구와 본 연구가 독립적으로 분류한 전략집단의 유형이 동 일하게 나온다면, 두 연구의 타당성은 높아질 것이다. 둘째, 전략집단 소속의 일관성을 검증하는 것이다. 이는 전 략집단 분류의 동일성이 달성될 경우, 각 전략집단에 소속되는 기업들도 일관되게 분류되는지를 검증하는 것이다. 본 연구는 이상의 두 가지 연구목적을 달성하기 위해, 중국 화장품 산업에 속하는 50개 기업을 대상으로 최고 경영층 인지적 특성을 설문조사를 통해 측정하였다. 이를 바탕으로 전략집단을 분류하고, 그 결과를 기존 연구 (량최정․방호열, 2019)와 비교함으로써 전략집단 분류의 동일성(첫 번째 연구목적)과 전략집단 소속의 일관성 (두 번째 연구목적)을 검증하였다. 실증분석 결과를 보면, 중국 화장품 기업의 전략유형에 있어서, 기존 연구와 본 연구가 분류한 유형이 유사하 게 나타났으며, 전략집단의 소속도 일관성을 보이는 것으로 나타났다. 결과적으로 전략집단 분류의 동일성과 전 략집단 소속의 일관성이 검증되었다. 이러한 연구결과는 중국의 화장품 산업을 이해하고 효과적인 전략을 수립하 는데 유용한 도움이 될 것이다. 또한 전략집단과 관련한 개념과 이론이 중국과 같은 신흥국 시장에도 적용가능하 다는 것을 알 수 있다.

아시아에서 가장 큰 칼데라 호수인 천지는 해발 약 2250 m의 백두산 정상에 위치한다. 천지는 높은 해발고도 및 바다와 인접한 환경으로 인해 1년 중 6개월 정도가 눈과 얼음으로 뒤덮여 있다. 천지의 수원은 대부분 지하수로부터 유입되기 때문에 수온과 백두산의 화산활동이 밀접한 관련이 있다. 하지만 2000년대에 들어서며 백두산에 많은 화산활동이 관측되고 있다. 본 연구에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 제공하는 Sentinel-1 위성 영상 자료를 활용하여 백두산의 겨울철 생성되는 얼음의 면적을 분석하였다. Sentinel-1 위성의 후방산란 영상에서 얼음의 면적을 산출하기 위해 질감 분석 기법을 활용하여 2개의 편파영상에서 20개의 Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM) 레이어를 생성했다. 면적 산출에 사용된 방법은 GLCM 레이어를 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘으로 분류하여 영상에서 얼음의 면적을 산출했다. 또한 산출된 면적은 삼지연 기상관측소에서 획득된 기온자료와 상관관계를 분석하였다. 본 연구는 본격적인 장기간의 시계열 분석에 앞서 얼음의 면적을 산출하는 새로운 방법에 대한 대안을 제시하는 근거로서 활용될 수 있을 것이다.

Chironomid communities are indicators of water pollution because of their ability to thrive under freshwater conditions. However, it is difficult to distinguish between chironomid larvae based on morphology. DNA barcoding, based on nucleotide sequences of marker genes, can be used to identify chironomid larvae. Samples of chironomid larvae were collected from Gwangju Stream and Pungyeongjeong Stream, tributaries of the Yeongsan River in South Korea. We identified 3 subfamilies, 13 genera, 16 species, and 1 cryptic species. There were 7 genera and 10 species from the subfamily Chironominae, 5 genera and 5 species from subfamily Orthocladiinae, 1 genus and 1 species from subfamily Tanipodinae, and the cryptic chironomid species of the family Chironomidae. There were 21 individuals from, 7 species and 1 cryptic species from the Gwangju Stream and 24 individuals, belonging to 10 species from the Pungyeongjeong Stream. The only species detected in both streams was Cricotopus bicinctus. The relationship between water quality and the species detected was difficult to explain, but the number of species showed a tendency to increase at sites where water quality was poor. Additional investigations and studies are needed to understand the relationship between water quality and the chironomid species occurring in these two streams.

본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr−1 ) 시 오산에서 비양 된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg−1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여 (850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.

최근 딥러닝 기술 가운데 이미지데이타 분석에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱신경망 기술의 발전은 이미지 분석 영역에서 다양한 가능성을 제시하고 있다. 관광객이 게시한 사진을 딥러닝 기술을 이용하여 분류하기 위해서는 관광사진에 대한 분류와 목적에 맞는 딥러닝 모델의 훈련작업이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구에서는 관광객이 플리커에 게시한 사진을 효율적으로 분류하기 위해 관광목적으로 사진이 어떻게 분류되어야 하는지 관광목적 사진분류 체계를 개발하고자 하였다. 관광목적 사진 분류 카테고리 개발을 위해 문헌분석, 웹사이트 분석, 관광객이 게시한 약 38,000장 사진의 검토과정을 거쳐 사진 분류 카테고리를 개발하였으며, 약 8400장의 사진을 개발된 카테고리에 맞춰 분류해 봄으로써 개발된 카테고리의 검증과정을 거쳤다. 이 과정을 거쳐 최종으로 제안된 카테고리는 13개 대분류, 64개 중분류, 164개의 세분류 체계를 갖으며, 본 연구 결과는 향후 관광목적 사진을 딥러닝 모델을 이용하여 분류하고자 할 때 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

생물의 특징적인 서식공간을 나타내는 비오톱은 도시생 태계의 효율적 조성 및 지속가능한 관리를 위해 필수적으로 파악되어야 한다. 본 연구는 우리나라의 대표적 공업도시인 포항시 전역에 성립한 비오톱 유형과 그 속성을 분석 하여 이 도시를 생태적으로 관리하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 포항시에 성립한 비오톱 유형은 삼림 (침엽수림, 활엽수림 및 침·활 혼합림), 경작지 (논과 밭), 시설녹지 (조경수목식재지), 하천, 저수지, 나지, 주거지역, 공공시설, 상업지역, 공업지역, 도로 및 학교의 12개 유형 으로 구분되었다. 비오톱 유형에 따른 속성을 분석한 결과, 도시지역을 대표하는 공업지역, 주거지역 및 상업지역에는 제한된 공간에 주로 도입된 식생이 존재하였다. 더구나 그 식생은 지역과 지소의 특성을 반영하는 자생종 보다는 조경 및 원예용으로 개발된 식물들 중심으로 이루어져 있다. 생산녹지는 도심으로부터 거리에 따라 먼 곳에는 전형적인 농경지의 형태를 나타내었지만, 인접한 곳에서 는 시설농업의 형태를 나타내었다. 자연녹지는 하천을 따라 성립한 수변식생과 산림식생으로 구분되었다. 그 중 산 림식생은 이차림 (7개 군락)과 조림지 (3개 군락)로 이루어졌다. 포항시의 도시생태계는 공업지역이 차지하는 면적이 넓고, 그 중 열오염과 이산화탄소 발생량이 높은 철강산업이 주를 이루고 있다. 반면에 녹지는 양과 질 양면에서 모두 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 종합적으로 검토한 후 이 지역의 생태적 질을 높이기 위한 방안으로 녹지의 양과 질을 개선할 수 있는 식생 복원방안 및 기존 녹지와 복원 예정 녹지를 묶어내는 녹지축 네트워크화 방안을 제시하였다.