중국-유럽 화물열차(中欧班列)의 복합운송 도입과 동북아의 지경학ㆍ지정학적 함의

양하은 ( Yang Ha-eun ),이성우 ( Lee Sung-woo ) 한국외국어대학교 국제지역연구센터 2021 국제지역연구 Vol.25 No.4

본 연구는 일대일로 구상의 주요 프로젝트로 추진되고 있는 ‘중국-유럽 화물열차’에 철도-해상 복합운송 방식이 도입되면서 대상국인 동북아시아에 어떤 의미를 시사할 수 있는지에 대한 지경학·지정학적 함의를 살펴보고자 하였다. 최근 중국은 대외무역을 확대하기 위한 서비스로 복합운송을 활용하는 정책을 발표하는 등 연해도시를 중심으로 철도-해상 복합운송의 중국-유럽 화물열차 시범운행을 확대하고 있다. 이러한 시도는 ‘21세기 해상 실크로드’가 국제사회에서 지정학적 전략으로 견제받으면서 답보상태에 머물러있는데 중국-유럽 화물열차라는 육로망에 해상운송을 보완함으로 일대일로 육해 무역로를 완성하는 성과로 확장될 수 있다. 이는 지정학적 요인으로 막혀있는 일대일로 구상에 지경학적인 국제무역로 확대라는 새로운 통로를 제공하는 것이다. 중국-유럽 화물열차에 복합운송을 확대하는 방안은 동북아를 대상으로 하는 중국의 지경학적인 전략의 실현 가능성을 높일 수 있다. 중국이 채택할 수 있는 동북아 지역에 대한 지경학적 전략은 ‘글로벌 공급망 재편’과 ‘동북아 경제권 강화’로 생각해볼 수 있다. 이와 같이 지리적으로 근접한 동북아 국가간의 지경학적 관계가 재구축 된다면, 미국이 중국의 국제사회에 대한 영향력을 견제하기 위해 채택한 아시아 균형(Rebalancing)에 역대응하는 ‘동북아 지역 재균형’의 형태로 중국의 지정학적 영향력이 확대될 가능성이 높아질 수 있다. 최근 G7 정상회의(2021.06.12.)에서 중국 일대일로 구상을 견제하는 방안으로 개발도상국의 인프라 구축 투자 지원을 발표했다. 세계 강대국이 중국의 일대일로 구상에 대한 직접적인 견제 입장을 표시하면서 앞으로 중국은 국제사회에서 더 많은 마찰을 겪을 것으로 예상된다. 이러한 상황에서 지정학적인 이해관계가 복잡하게 얽힌 동북아 국가는 지정학적 충돌을 역으로 활용할 수 있는 국가적 가치를 높이는 전략을 재구상해야 할 것이다. This study examines the geoeconomics and geopolitics of the introduction of multimodal transportation of China-Europe Railway Express (CRE), which is a major project of the Belt and Road Initiative(BRI), to Northeast Asia. China has announced a policy to utilize multimodal transportation along coastal cities as a service to expand foreign trade, expanding the pilot operation to CRE with rail-sea multimodal transportation. Such attempts, on the situation "21st Century Maritime Silk Road" remained stagnant with international community’s checks, could complete rail-sea trade routes by supplementing maritime transportation to the land network of CRE. This provides a new channel for expanding the BRI blocked by geopolitical factors. The plan to expand multimodal transportation to CRE could increase the feasibility of China's geological strategy targeting Northeast Asia. The geo-economic strategy for Northeast Asia that China can adopt can be considered as "reorganizing the global supply chain" and "strengthening the economy of Northeast Asian". Through taking those strategies, if geographic relations between Northeast Asian countries are rebuilt, China's geopolitical influence could increase in the form of a "northeast regional rebalancing" in response to America’s rebalancing. Recently, at the G7 summit (2021.06.12.), the U.S drew an agreement for a large-scale global infrastructure investment in developing countries as a way to check China's BRI. China is expected to face more friction in the international community in the future as world powers have expressed their direct checks on China's BRI. In this situation, Northeast Asian countries having complex geopolitical interests should re-build strategies that increase national value that can reversely utilize geopolitical conflicts.

근적외선 분광스펙트럼과 딥러닝 기술을 이용한 벼의 단백질 함량 예측

양하은 ( Ha-eun Yang ),김남욱 ( Nam-wook Kim ),이홍구 ( Hong-gu Lee ),상완규 ( Wan-gyu Sang ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

국내에서 재배면적이 가장 넓은 작물 중 하나인 벼는 규모화가 가능하며 고도화 및 지능화를 통한 디지털 농업기술의 선도적 적용에 유망한 작물이다. 벼의 단백질은 벼 고유의 구조적, 물성적, 영양적 특성을 나타내는 주요 성분으로, 벼의 수분 보유력, 조직감, 식미뿐만 아니라 벼의 상품성 결정에 영향을 미치는 핵심 요소이다. 벼 생육 관리와 수확 시상품성 향상을 위해 현장에서 벼의 단백질 함량을 비파괴적으로 신속하게 측정할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 근적외선 분광분석 기술을 이용하여 PLSR(Partial Least-Squares Regression) 및 딥러닝 알고리즘 기반 벼 단백질 함량 예측 모델을 개발하고자 한다. 시료로 2022년 경기도 화성시 독정 RPC에서 수확된 골든퀸 3호 품종이 사용되었으며, 수확적기의 벼를 120개의 구역별로 획득하여 스펙트럼 측정 및 단백질 함량 분석을 수행하였다. 근적외선 분광기(NIR Spectroscope, SM304, KSP, South Korea)를 사용하여 900nm-2,100nm 파장 범위에서 샘플별 10회 측정하였다. 왕겨의 유무에 따른 차이를 비교 분석하기 위해 왕겨를 제거한 후 추가 측정을 수행하였다. 모델의 예측 성능을 향상시키기 위해 스펙트럼 전처리를 적용한 후 PLSR 및 딥러닝 모델을 개발하여 최적의 벼 단백질 함량 예측 모델을 선발하였다. 벼 단백질 함량 예측 모델 개발 결과, 왕겨를 제거한 벼에서 딥러닝 모델의 평균 제곱근 오차(RMSE)가 0.056, 결정계수(R2)가 0.958로 가장 높은 성능을 보였다. 본 연구 결과는 근적외선 분광 기술에 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 접목함으로써 벼 수확물의 단백질 함량을 비파괴적으로 신속하게 측정할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 이는 실시간 수확 및 품질 판정 기술을 확립하기 위한 연구 및 개발 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

산물 벼의 단백질 함량 측정용 근적외선 분광 시스템 개발을 위한 최적 파장대역 선정에 관한 연구

양하은 ( Ha-eun Yang ),김남욱 ( Nam-wook Kim ),이홍구 ( Hong-gu Lee ),상완규 ( Wan-gyu Sang ),양창주 ( Changju Yang ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

벼에서 단백질 함량은 식미에 큰 영향을 끼치는 요인으로, 현행 양곡 표시제도에서는 단백질 함량을 통해 소비자에게 쌀의 품질 등급을 제공하고 있다. 각 쌀 브랜드에서는 벼의 단백질 함량 조절을 위해 재배관리 매뉴얼을 작성하여 농가에 보급하고 있으나, 토양 성질 및 기상 등에 의한 영향으로 농가별 품질이 서로 다를 수밖에 없는 실정이다. 또한 미곡종합처리장(RPC)에서는 농가로부터 산물 벼를 수매한 후 왕겨(벼의 겉껍질)를 벗겨 백미로 가공하고 나서야 비로소 화학분석을 통해 단백질 함량의 분석이 가능하다. 이에 따라 농업 현장에서도 손쉽게 미 도정 상태의 벼 단백질 함량을 비 파괴적으로 측정할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 근적외선 분광 기술은 벼의 단백질 함량을 비파괴적으로 신속하게 측정할 수 있는 기술로서, 이를 이용한 시스템 개발 시 우선으로 고려되어야 할 사항은 탑재시킬 센서의 측정가능 파장 대역이며, 해당 파장 대역이 벼 단백질 함량 검출에 유의미한 영역이어야 한다. 따라서 본 연구에서는 미도정산물 벼의 단백질 함량 예측을 위한 최적의 파장 구간을 구명하고자 한다. 시료는 경기 13호 품종으로, 2022년에 경기도 화성시에서 재배된 벼를 120개의 구역으로 나누어 수확하였다. 이 시료에 대하여 600 - 1,000 nm 파장 범위의 가시-근적외선 분광기(Vis-NIR Spectroscope, USB4000, Ocean Optics, USA) 및 900nm - 2,100nm 파장 범위의 근적외선 분광기(NIR Spectroscope, SM304, KSP, South Korea)를 이용하여 360개 샘플에 대해 샘플별 10회 스펙트럼을 측정하였다. 600 - 2,100nm의 파장 구간에서 5개의 구간을 선정하여 개발된 단백질 함량 예측 모델의 성능을 비교하였다. 이는 실시간 수확 및 품질 판정 기술을 확립하기 위한 연구 및 개발 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 해당 파장 대역의 센서를 탑재시킨 측정 시스템의 개발 및 검증을 진행할 예정이다.

딥러닝을 이용한 YouTube 콘텐츠 신뢰도 분석 방안 연구

박정하(Jeong-Ha Park),양하은(Ha-Eun Yang),장지민(Ji-Min Jang),정승도(Seungdo Jeong) 대한전기학회 2023 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2023 No.7

근적외선 분광분석법 이용한 출수기 후 벼의 함수율 예측 딥러닝 모델 개발

김남욱 ( Nam-wook Kim ),이홍구 ( Hong-gu Lee ),양하은 ( Ha-eun Yang ),김상은 ( Sang-eun Kim ),상완규 ( Wan-gyu Sang ),백재경 ( Jae-kyeong Baek ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

국내 주요 작물로서 많은 양이 생산 및 소비되는 벼는 디지털 농업 기술의 선도적 적용을 통한 고도화가 유망한 작물 중 하나이다. 벼의 수분함량은 생산, 수확, 수확후 과정에서 식미, 품질 변화, 도정 효율 등 벼의 상품성 및 생산성에 큰 영향을 미치는 중요한 요소이다. 이를 향상시키기 위해 종자에 손상을 가하지 않음과 동시에 신속하고 정확한 수분함량 측정을 통한 적절한 농업 의사결정 및 수확 후 관리가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 근적외선 분광분석법을 이용하여 도정 전 벼 함수율을 비파괴적으로 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하였다. 시료로 2022년 국립식량과학원에서 추수된 도정 전 상태의 신동진 벼가 사용되었으며, 출수기 후 14일, 21일, 28일, 35일, 42일이 지난 벼 종자를 획득하여 사용하였다. 각각의 그룹을 직경 50mm, 높이 15mm의 시료 용기에 담아 75개씩 샘플을 제작하여 샘플별 10회 분광 측정하였으며, 스펙트럼 측정 후 자연 건조를 통해 함수율 변화에 따른 스펙트럼을 추가적으로 측정하였다. 측정된 데이터들은 스펙트럼 전처리를 적용하여 학습 및 검증 데이터로 사용하였으며, 이후 인공신경망 네트워크를 개발하고 학습시켜 출수기 이후 벼 내부의 함수율 예측하는 딥러닝 모델을 개발하였다. 그 결과 근적외선 분광 기술과 딥러닝 알고리즘을 접목함으로서 벼의 함수율 측정이 가능함을 보였다. 또한 수확 벼의 물성 데이터 획득부터 함수율 예측까지의 과정을 비파괴적으로 신속하고 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 추후 벼 품질 결정 중요 인자들에 관한 연구들과 함께 활용되어 콤바인 기반 실시간 데이터 취득 및 품질 판정 시스템 연구 및 개발에 대한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.

근적외선 분광기술 이용 과일의 당도 측정 성능 향상을 위한 과일 크기 별 광원과 센서의 최적 거리 구명

송두진 ( Doo-jin Song ),천승우 ( Seung-woo Chun ),박수환 ( Soo-hwan Park ),김민지 ( Min-jee Kim ),양하은 ( Ha-eun Yang ),안치국 ( Chi-kook Ahn ),김영태 ( Young Tae Kim ),모창연 ( Changyeun Mo ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

최근 소비자의 과일 품질 요구사항은 외부 품질보다 내부 품질에 초점이 맞춰지고 있다. 농산물산지유통센터(APC)에서는 내부 품질의 규격화를 위해 투과식 분광 분석법을 활용한 비파괴 선별시스템이 운용되고 있다. 하지만, 투과식 방법은 과일 크기에 따라 투과광의 양이 달라지게 된다. 이는 내부 품질 측정에 오차를 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 과일 품질 측정 고도화를 위해 과일의 크기 별 광원과 센서의 최적 거리를 구명하고자 한다. 본 연구에서는 후지 품종의 사과(충주 APC 산) 354개를 사용하였고 사과의 무게에 따라 5수준(Level Ⅰ~Ⅴ)으로 구분하였다. 근적외선 분광분석기(USB4000, ocean optics Inc., USA)를 이용하여 470~1150 nm 파장 범위의 투과 스펙트럼을 획득하였다. 광원은 100W 텅스텐-할로겐 광원을 사용하였다. 광원과 센서의 거리는 사전 실험을 통해 도출한 사과 크기에 영향이 적은 최적의 거리 3수준(광원 125 mm와 센서 75 mm, 광원 135 mm와 센서 75 mm, 광원 135 mm와 센서 80 mm)으로 설정했다. 3수준의 각 거리마다 과일의 투과 스펙트럼과 당도를 측정한 후 분석 프로그램(Unscrambler® X)을 사용하여 PLSR 예측모델을 개발하였다. 훈련 세트와 검증 세트는 7:3의 비율로 구분하였고 R2와 RMSE를 이용하여 당도 예측 성능을 비교 분석하였다. 본 연구 결과, Level Ⅰ, Ⅱ는 광원 135 mm와 센서 75 mm, Level Ⅲ, Ⅳ, Ⅴ은 광원 125 mm와 센서 75 mm에서 높은 당도 예측 성능을 나타냈다. 이는 사과 크기에 따라 분광 센싱거리를 다르게 조절함으로써 당도 예측성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.

가시 근적외선 분광법을 이용한 참외 숙도 판별 모델 개발

이혜인 ( Hye-in Lee ),김민지 ( Min-jee Kim ),이보영 ( Bo-young Lee ),이정은 ( Jeong-eun Lee ),이홍구 ( Hong-gu Lee ),박수환 ( Soo-hwan Park ),양하은 ( Ha-eun Yang ),유우형 ( Woo-hyeong Yu ),이아영 ( Ah-yeong Lee ),모창연 ( Changye 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2

참외는 한국의 여름철 대표 과일 중 하나로 후숙하지 않는 과일이다. 최근에는 수확에서 출고까지의 회전이 빨라 저장고를 거치지 않고 수확 즉시 유통하고 있다. 그러므로 참외의 수확 시기와 수확 직후의 상태는 참외 품질에 중요한 영향을 미친다. 특히 참외의 숙도는 상품성과 직결되는 당도에 가장 큰 영향을 주는 인자로써 미숙과일수록 당도가 낮아진다. 현재 참외를 재배하는 농가에서는 참외의 숙도를 외관 색깔만으로 판단하고 있다. 참외가 미숙에서 적숙으로 넘어가기 직전 시기에는 적숙과와 같은 노란색을 띠기 때문에 작업자는 수확 적기를 구분하기 어려워진다. 따라서 수확 후 품질 균일화를 위해서는 작업자의 주관적인 육안 판별보다 객관적인 품질 판정 기술이 필요하다. 본 연구에서는 참외의 숙도 판별을 위하여 가시 근적외선(VNIR) 분광 기법의 적용 가능성을 평가하고자 한다. 본 연구의 목적은 참외의 당도, 숙도 간의 상관관계와 VNIR 분광 스펙트럼 특성을 구명하고 참외 숙도 판별모델을 개발하는 것이다. 시료는 성주에서 수확한 참외로 미숙과 100개, 적숙과 132개를 이용하였다. 이는 착과 시기와 색도에 따라 미숙과-초록(stage 1), 미숙과-노랑(stage 2), 적숙과(stage 3)의 3단계로 분류하였다. 색도를 기준으로 더 익은 면을 앞면으로 설정하여 장축을 2부분으로 나누었으며, 단축은 꼭지부, 중앙부, 배꼽부 3부분으로 나누어 한 개체당 총 6 부위의 스펙트럼을 획득하였다. 분광 스펙트럼은 100W의 할로겐 광원과 USB4000 분광기(Ocean Optics, USA)를 이용하여 투과식으로 측정하였다. 참외 숙도 판별을 위하여 부분최소제곱 판별분석(Partial Least Squares-Discriminant Analysis, PLS-DA)모델을 개발하였으며, 분석에는 472~1,100nm의 파장 대역을 사용하였다. 그 결과, 판별 정확도 0.80의 우수한 성능을 보였다. 따라서 VNIR 분광 스펙트럼을 이용한 참외의 숙도 판별이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 향후 참외의 수확 후 품질 균일화 및 품질 정보 제공 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.