콩과 같은 밭작물은 주로 토양으로부터 수분을 공급받으며 토양 수분 조건에 따라 생육 반응이 민감하게 반응한다. 작물의 생육과 재배 지역의 토양 조건, 기상 등에 따라 적정 토양 수분을 유지하는 것은 작물 생산량의 증가를 위해 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 토양 수분 함량 예측 모델을 개발하였다. 깊이에 따른 토양 수분과 외기, 강수량 등 기상 변수와의 상관 관계를 구명하고, 깊이별 토양 수분예측을 위한 부분최소제곱회귀(PLSR) 모델을 알고리즘을 개발하였다. 콩 재배포장의 10cm, 20cm, 30cm 깊이의 토양수분은 FDR 방식의 센서로 측정하였 고, 콩 작물 주변 환경인자(재배환경의 기온, 상대습도, 풍속, 일사량, 일조시간)는 주변의 기상관측소에서 측정된 데이터를 이용하였다. 이를 이용하여 깊이별 미래의 토양수분함량 예측 모델을 개발한 결과, 10cm와 20cm깊이에서 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온이었으며, 30cm 깊이에서의 주요 인자는 현재 토양수분함량과 기온, 풍속으로 나타났다. 토양 깊이가 깊어짐에 따라 토양수분함량 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 표면에 가까울수록 토양수분함량이 변화가 크기 때문으로 예상된다. 또한 미래의 토양 수분함량예측시 1시간 후 예측 정확도가 가장 우수하였으며, 이때의 Rv 2와 RMSEV가 10cm 깊이에서 0.993와 1.069%, 20cm 깊이에서 0.994와 0.821% 였으며, 30cm 깊이에서 0.999와 0.149% 였다. 본 연구 결과는 콩 생육환경 진단을 위해 재배 포장의 토양수분함량을 토양층별로 미래의 토양수분함량도 예측이 가능함을 보여준다.

The conventional multi-scale modelling approach that predicts carbon nanotube (CNT) growth region in heterogeneous flame environment is computationally exhaustive. Thus, the present study is the first attempt to develop a zero-dimensional model based on existing multi-scale model where mixture fraction z and the stoichiometric mixture fraction zst are employed to correlate burner operating conditions and CNT growth region for diffusion flames. Baseline flame models for inverse and normal diffusion flames are first established with satisfactory validation of the flame temperature and growth region prediction at various operating conditions. Prior to developing the correlation, investigation on the effects of zst on CNT growth region is carried out for 17 flame conditions with zst of 0.05 to 0.31. The developed correlation indicates linear ( zlb=1.54zst +0.11) and quadratic ( zhb=zst(7-13zst )) models for the zlb and zhb corresponding to the low and high boundaries of mixture fraction, respectively, where both parameters dictate the range of CNT growth rate (GR) in the mixture fraction space. Based on the developed correlations, the CNT growth in mixture fraction space is optimum in the flame with medium-range zst conditions between 0.15 and 0.25. The stronger relationship between growth-region mixture-fraction (GRMF) and zst at the near field region close to the flame sheet compared to that of the far field region away from the flame sheet is due to the higher temperature gradient at the former region compared to that of the latter region. The developed models also reveal three distinct regions that are early expansion, optimum, and reduction of GRMF at varying zst.

목적 : 본 연구의 목적은 Coronavirys Disease(COVID-19) 팬데믹을 거친 고령자의 사회적 건강의 수준의 변화궤적에 대한 잠재계층을 분류하고 잠재 계층별 특성을 분석함에 있다. 또한 이러한 사회적 건강에 영향을 미치는 예측요인을 파악하여 고령자의 사회적 건강을 증진을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 연구방법 : 국내 고령자의 사회적 친밀도에 따른 사회적 건강 유형을 파악하기 위해서 한국복지패널의 3 년차 종단자료를 토대로 분석하였으며, 연구대상자는 세 시점 모두를 응답한 2845명의 고령자를 대상으 로 하였다. 대상자중심접근인 성장혼합모형(Growth Mixture Model; GMM)을 적용하여 변화궤적에 따 른 잠재계층을 분석 하였고, 도출된 각 잠재유형별 특성을 파악하기 위해 χ2 분석, 분산분석을 실시하 였으며, 계층 간 차이를 유발하는 요인을 파악하기 위해 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 : GMM 적용결과, 사회적 건강의 변화궤적에 대한 잠재계층은 최종 4개의 집단으로 저수준 감소-증 가 집단, 중수준 유지-증가 집단, 고수준-감소 집단, 고수준 유지’집단으로 분류되었다. 또한 사회적 건강 수준에 따라 여가만족도에서 차이가 나타나는 것으로 드러났으며, 그 외에도 연령 차이가 존재하였 다. 잠재계층분류에 영향을 미치는 영향변인을 검증한 결과, 특히 여성일수록, 종교를 가지고 있을수록, 여가만족도와 전반적 만족도가 모두 높을수록 고수준 유지 집단에 속할 확률이 높은 것으로 나타났다. 결론 : 국내 고령자의 사회적 건강은 시간이 지남에 따라 감소하는 궤적을 보이는 것으로 나타났다. 변화 궤적에 따라 4개의 집단으로 구분 지을 수 있으며, 각 잠재 유형별 연령과 여가 만족도 부분에서 집단별 차이가 드러났다.

The purpose of this study is to develop the growth prediction model that can predict growth and development information influencing on the production of citrus fruits. The growth model was developed to predict the floralleaf ratio, number of fruit sets, fruit width, and overweight fruits depending on the main period of growth and development by considering the weather factors because the fruit production is influenced by weather depending on the growth and development period. To predict the outdoor-grown citrus fruit production, the investigation result for the standard farms is used as the basic data; in this study, we also understood that the influence of weather factors on the citrus fruit production based on the data from 2004 to 2013 of the outdoor-grown citrus fruit observation report in which the standard farms were targeted by the Agricultural Research Service and suggested the growth and development information prediction model with the weather information as an independent variable to build the observation model. The growth and development model for outdoor-grown citrus fruits was assumed by using the Ordinary Least Square method (OLS), and the developed growth prediction model can make a prediction in advance with the weather factors prior to the observation investigation for the citrus fruit production. To predict the growth and development information of the production of citrus fruits having a great ripple effect as a representative crop in Jeju agriculture, the prediction result regarding the production applying the weather factors depending on growth and development period could be applied usefully.