實務適應力 向上을 위한 會計敎育 改善

강신곤 충남대학교 1995 국내석사

사료작물 수량예측모델의 기후정밀도향상을 위한 일평균기온 추정방법연구

강신곤 강원대학교 일반대학원 2018 국내석사

본 연구는 사료작물 수량예측모델의 기후정밀도 향상을 목적으로 기존의 종관기상대와 방재기상대의 기후자료를 활용하여 어느 특정지점의 일평균기온에 추정방법을 검토하였다. 이를 위해 종관기상관측지점과 방재기상관측지점의 연평균기온 및 월평균기온의 기술통계량과 히스토그램을 분석하였으며, 위치정보(경도, 위도 및 해발고도)와의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 경도, 위도 및 해발고도와 기온은 서로 밀접한 영향을 미쳐 위치정보를 이용한 일평균기온의 추정이 가능할 것으로 판단하여 위치정보를 이용한 일평균기온 추정방법을 개발하였다. 위치정보를 이용한 일평균기온의 추정방법은 좌표와 거리를 이용하는 삼각측량법, 전국 기상관측지점의 다중회귀방정식 등을 적용하는 등의 시행착오를 통하여 개발하였으며 추정방법의 흐름도는 다음과 같다 위치정보를 이용한 일평균기온 추정은 어떤 지점 주변의 종관기상대의 위치정보와 일평균기온을 회귀분석하여 도출한 관계식을 이용하는 방법이다. 추정방법의 순서는 첫째는 어떤 지점의 위치정보(경도, 위도 및 해발고도) 확보하는 단계, 둘째는 주변기상대를 골고루 선정하기 위해 4분면으로 나누어 각 분면에서 각각 가장 가까운 기상대를 선정하는 단계, 셋째는 선정된 주변기상대의 위치정보인 위도, 경도, 해발고도를 수집하는 단계, 넷째는 선정된 주변 기상대의 일평균기온을 수집하는 단계, 다섯째는 수집된 주변 기상대의 위치정보와 일평균기온을 다중회귀분석하여 위치정보와 일평균기온의 관계방정식을 도출하는 단계 및 여섯째는 도출된 관계방정식에 어떤 지점의 위치정보를 대입하여 일평균기온을 추정하는 단계였다. 위치정보를 이용한 일평균기온 추정방법의 적용성 검토를 위해 위치정보와 일평균기온 정보를 확보할 수 있는 방재기상관측지점(18개소, 5년)의 정보를 적용하여 추정값과 실제 측정값을 비교 분석한 결과, 결정계수(R2)가 0.89∼0.99로 매우 높은 적합도를 나타냈다. 즉 본 연구의 일평균기온 추정방법은 통계적으로 높은 신뢰도를 나타내어 우수한 것으로 판단하였다. 따라서 이 추정방법을 이용하면 기상대 관측자료(종관 기상대 자료, 방재기상대 자료)가 없는 어떤 지역의 일평균온도를 정확하게 추정할 수 있다고 결론지었다. This study was conducted to develop the daily mean temperature estimation method for a specific location based on the climatic data collected from the nearby Automated Synoptic Observing System (ASOS) and Automated Weather System (AWS) to improve the accuracy of the climate data in forage crop yield prediction models. To perform this study, the descriptive statistics of the daily and annual mean temperature data collected from the ASOS and AWS were analyzed, and histograms were generated. In addition, the correlation and multiple regression analysis were applied to the location information (longitude, latitude, and altitude) and the temperature data from weather observation stations. The results showed that the longitude, latitude, and altitude all had a significant effect on temperature. Thereafter, it was considered to be possible to estimate the daily mean temperature based on location information. Based on the location information, daily mean temperature estimation method was developed through multiple regression equations of the nationwide meteorological sites and the triangulation method which uses the coordinate and distance. The first step of the estimation method was to obtain the longitude, latitude, and altitude data of a specific location. In the second step, to select the nearby meteorological stations, all the nearby meteorological stations were divided into 4 split and the nearest stations in each split will be selected. In the third step, the location information including longitude, latitude, and altitude were collected. In the fourth step, the daily mean temperature data from the selected meteorological stations were collected. In the fifth step, the equation for the relationship between the daily mean temperature and the location information was derived through multiple regression. Finally, through inserting longitude, latitude, and altitude information of a specific location into the derived equation, the daily mean temperature was estimated. To evaluate the applicability of the equation developed to estimate daily mean temperature based on location information, the comparative analysis between the predicted daily mean temperature using this method and the observed daily mean temperature of the AWS (18 stations, 5 years) from which the location information and daily mean temperature data could be obtained was performed. The results showed that the coefficient of determination (R2) ranged from 0.89~0.99, which indicate that the estimation equation fitted well to the data. In addition, it could be considered that the daily mean temperature estimation method developed in this research had a statistically high reliability. Therefore, it could be concluded that this method could be used to estimate the daily mean temperature data of a specific location where there is no meteorological station.

동맹의 진화요인 분석 : 한미동맹의 발전과정을 중심으로

강신곤 韓國外國語大學校 政治行政言論大學院 2013 국내석사

본 논문의 연구 목적은 급변하고 있는 위험한 한반도 안보환경 하에 한미동맹을 토대로 한국의 안보를 확보해 가는 과정을 분석하는 것이다. 특히 본 논문은 미국이 발표한 ‘신 국방전략지침’ 에 따라 한미동맹의 방향과 한국의 생존전략을 고찰하고 있다. 본 논문은 일방적이고 수직적인 한미동맹 추구가 아니고 한국이 한국의 안보를 증진하기 위해 한미동맹이 필요하다는 것을 강조하고 있다. 이와 함께 본 논문은 한국의 바람직한 안보정책 발전을 위해 북한과의 긴장완화가 포함된 주변국들과의 경제중심의 교류 확대, 독립된 나라로서의 군사주권 행사, 즉 군 지휘구조의 행사 능력과 무기 체계 자체 개발 등 안보리 재진출에 따른 외교 역량강화를 위한 글로벌 국방외교 확대가 필요하다는 것을 설명하고 있다.

사일리지용 옥수수와 호밀의 data 기반 수량예측모델 정밀도 향상을 위한 시비요인 및 일평균기온 추정방법 적용에 관한 연구

강신곤 강원대학교 대학원 2023 국내박사

농업 및 축산(풀사료)분야에서는 농업 생산성 향상을 위해 기후요인, 토양요인, 및 재배기술요인 기반의 Big data 활용이 활발히 진행되고 있으며 기후자료의 정확한 정보제공으로 풀사료재배농가의 의사결정(품종선택, 파종 및 수확시기, 시비량 등)에 기여하고 있다. 본 연구실에서는 기후·토양 및 재배기술 요인의 Big data 기반 풀사료 수량예측모델 연구를 다년간 수행하고 있다. 그러나, 재배지점 자료 확보의 한계, 재배기술의 미적용 등으로 인해 일부 사료작물의 수량예측모델은 정확도가 낮은 한계를 보였다. 그러므로 본 연구는 사료작물 수량예측모델의 정확도 향상을 위해 다음과 같이 연구를 수행하였다. 제2장에서는 종관기상 및 방재기상관측자료의 자료를 적용한 일평균기온 추정값과 실측값을 비교하여 일평균기온 추정식의 정밀도를 향상시키기 위해 수행하였다. 종관기상관측지점이 방재기상관측지점 보다 지점수는 적지만, 종관기상관측지점이 정상 자료율이 방재기상관측지점 보다 높아 안정적인 자료 제공이 가능하여 종관 기상관측자료가 유리한 것으로 나타났다. 제3장과 제4장에서는 사일리지용 옥수수(Whole crop maize, WCM)와 사료용 호밀(Forage Rye, FR) 수량예측모델에서 적용되는 기후요인에 이용하는 기상자료의 오차를 감소시키기 위해 수행하였다. WCM은 성주, 성환, 수원 등 3개 지역 중 2개 지역에서 재배지점의 기상자료를 활용하는 것이 좋은 결과로 나타났다. FR는 성환, 성주 등 3개 지역 중 2개 지역에서 종관기상관측지점 기상자료를 활용하는 것이 다소 높은 결과를 보였으나 차이는 없다고 판단되었다. 이는 하계 사료작물과 동계 사료작물의 차이, 수집된 자료의 부족, 각 사료작물 수량예측모델의 결정계수(R2) 등이 영향을 미쳤을 것으로 추정된다. 제5장에서는 기후요인 기반 WCM의 수량예측모델에 재배기술요인 중 인산(P)와 칼리(K)에 대한 시비 요인을 분석하여 P와 K를 적용할 수 있는지를 검토하였다. 그 결과 기후기반 수량예측모델인 "(기후 DMY 예측식) + (시비식)" 형태로 적용 가능함을 확인하였다. 그러나 지역별, 시비량별로 충분한 건물수량(Dry Matter Yield; DMY) 자료가 확보되지 않아 정밀도를 확인할 수 없었다. 시비식 적용을 위해서는 지역과 품종에 맞는 시비식 개발이 필요할 것으로 사료된다. In this laboratory, lots of research data conducted for decades were collected to use big data for agriculture in the forage. Based on this, a yield prediction model of forage was constructed, which was based on climate, and some forages also constructed models that considered soil factors. However, due to the need for more and the non-application of cultivation techniques, the yield prediction model of some forages showed low accuracy. In this study, the following research was conducted to improve the accuracy of the forage yield prediction model. First, the types of weather observation data used in the daily mean temperature estimation formulation used to collect data at cultivation places were reviewed. Second, Whole crop maize (WCM) and Forage rye (FR) were applied to examine how the use of cultivation place data affects the accuracy of climate data. Third, among the factors of WCM cultivation techniques, it was reviewed whether the P and K combination formula could be applied to the WCM yield prediction model. Chapter 2, the result of reviewing the weather observation data used in the daily mean temperature estimation formulation, it was found that the Automated synoptic observing system (ASOS) data was advantageous. Although the ASOS places are smaller than the Automatic weather system (AWS) places, the normal data rate of the ASOS was high, allowing stable data to be provided. Chapters 3 and 4, as a result of applying climate data from cultivation places and weather data from ASOS to the WCM yield prediction model, it was found to be good to use climate data from cultivation places in two of the three regions, Seongju, Seonghwan, and Suwon, and so on. The results of applying the FR yield prediction model also showed somewhat high results in using climate data from ASOS in two of the three regions, including Seonghwan and Seongju, but there was no difference. This is estimated to have been affected by the difference between summer and winter forages, the lack of collected data, and the determination coefficient (R2) of each forage yield prediction model. Chapter 5, as a result of reviewing the applicability of P and K to the WCM yield prediction model, it was confirmed that it could be applied in the form of "(climate DMY) + (fertilization)" a climate-based yield prediction model. However, the precision could not be confirmed because sufficient DMY data were not secured by region and fertilizer level. To apply fertilization in the model, it is necessary to develop a yield prediction model about fertilization suitable for the region and cultivar.

Effects of grain size and orientation on the mechanical deformation behavior of Fe-18Mn-0.6C-1.5Al twinning-induced plasticity steel

강신곤 Graduate School, Yonsei University 2013 국내박사