저탄소농축산물 인증 2020년 현황 분석

최민혁(Min-hyuk Choi),최은정(Eun-jung Choi),이선일(Sun-il Lee),권효숙(Hyo-suk Gwon),이형석(Hyeong-seok Lee),이종문(Jong-mun Lee),이유경(Yu-kyung Lee),이종식(Jong-sik Lee),강성수(Seong-soo Kang) 한국토양비료학회 2021 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2021 No.11

저탄소농축산물인증제는 친환경(유기농, 무농약)·GAP 인증을 받은 농산물을 대상으로 저탄소 농업기술을 적용하여 생산 전 과정에서 온실가스 배출을 줄인 우리 농산물에 부여하는 국가 인증제도이다. 여기서는 2020년도 인증현황을 분석하고 개선점과 전망을 고찰하고자 한다. 동 사업은 2012년도부터 3년간 시범사업으로 추진하였고 2015년부터의 본사업을 추진하여 현재 51개의 농산물에 대하여 인증을 하고 있으며, 인증건수, 농가수, 인증면적 모두 꾸준히 증가되어 오고 있다. 2020년 12. 31. 기준 인증이 유효한 건수는 706건, 농가수 4,700농가, 면적 5,656.7ha이다. 사업을 통해 감축한 온실가스 양은 2020년 77.8천tCO₂ yr<SUP>-1</SUP>이며, 2012년부터 2020년까지 총 277천tCO₂ yr<SUP>-1</SUP>의 온실가스를 감축하였다. 품목군별 인증면적은 식량작물이 1,321 ha로 23%, 채소류가 612 ha로 11%, 과수류가 3,791 ha로 66%, 특용작물이 12ha로 0.2%를 차지하였다. 품목별로는 사과(29.8%) > 벼(22.1%) > 배(10.6%) > 포도(6.9%) > 복숭아(6.1%) > 단감(5.8%) > 참외(4.1%) > 만감(2.2%) > 밀감(1.8%) > 자두(1.5) 순으로 벼와 과수류가 대부분을 차지하였다. 지역별로 보면 경북 2,091 ha(37%), 전남 1,113(19.7), 충남 524(9.3), 전북 508(9.0), 경남 423(7.5), 경기도 387(6.8), 충북 330(5.8), 제주 215(3.8), 강원 41(0.7)를 차지하였다. 2020년에 적용된 저탄소 농업기술로는 풋거름 작물재배 > 자가제조 농자재 사용 농법 > 다겹보온커튼 및 보온터널 자동개폐장치 > 빗물 재활용 기술 > 생물적 자원을 이용한 제초 및 방제 > 수막재배 시스템 > 지열히트펌프시스템 등이 적용되었다. 개선점으로 감축품목이 주로 벼와 과수에 편중되어 있어 다른 작물들로 확산이 필요하며, 다양한 감축기술들을 적용하여 온실가스 감축효과를 높일 필요가 있다. 탄소중립위원회에서 2030년 국가온실가스감축목표(NDC)를 상향하여 농축수산부문 온실가스 감축목표는 ’30년 감축 후 배출량이 18.0 백만톤 CO₂eq.이며 ’30년 배출전망치의 670만톤 감축이 필요하다. 향후 매년 감축목표 이행 달성에 대한 점검이 이루어질 것으로 예상되며, 농업분야 감축목표 달성을 위해서는 저탄소농축산물 인증제의 확대가 필요할 필요할 것으로 사료된다.

벤처투자 촉진에 관한 법률의 검토와 향후 과제

최민혁(Choi, Min Hyuk),김민철(Kim, Min Chul) 숭실대학교 법학연구소 2018 法學論叢 Vol.42 No.-

중소벤처기업부는 창업지원법, 벤처기업법을 통합하여 일원화함으로써 두 법률 사이의 규제차익을 해소하고, 그간의 불합리한 규제를 개선하고자 벤처투자촉진법의 제정을 추진하고 있다. 본 연구에서는 입법예고된 벤처투자촉진법을 중심으로 우리 벤처투자법제의 발전방향을 모색해 보았다. 그 결과, 첫째, 벤처투자촉진법은 벤처투자조합의 법적 성격을 합자조합으로 재정립할 필요가 있다. 둘째, 창업투자의무는 벤처투자조합의 정체성을 잃지 않도록 그 부과방식을 개선하고, 펀드 규모에 따른 창업투자의무 부과비율 차등적용은 재고할 필요가 있다. 셋째, 투자방식의 법정화는 ‘원칙허용-예외금지’의 네거티브 규제시스템으로 과감하게 수정할 필요가 있으며, 투자금지대상은 현행의 창업지원법, 벤처기업법도 네거티브 방식의 규정이었으므로 그 기조를 유지하되 그 대상을 명확히 하여 수범자의 예측가능성을 높여야 한다. 넷째, 그간 벤처투자 허용여부가 불명확했던 SPAC 투자가 명문으로 허용됨에 따라 창투사, 벤처투자조합의 SPAC 투자가 활발해질 것으로 기대된다. 다섯째, 액셀러레이터 등 주요 용어를 한글화 하는 등 체계적인 명칭정비 노력이 지속되어야 한다고 판단된다. 또한 벤처투자촉진법의 제정으로 벤처투자의 활성화 효과를 보기 위해서는 무엇보다 수범자의 예측가능성을 높임으로써 규제 준수비용을 줄이는 노력이 수반되어야 하는데, 이를 위해서는 기존 규제체계와의 정합성을 고려하면서 불필요한 규제의 제거 노력을 계속하여야 할 것이다. 그런 측면에서 창업지원법과 벤처기업법이 유기적 결합이 아닌 물리적 결합에만 그쳤고, 「여신전문금융업법」의 신기사, 신기조합까지의 통합은 이루지 못함으로써 여전히 벤처투자 규율체계의 복잡성이 잔존하는 점은 입법예고된 벤처투자촉진법에서 아쉬운 지점이다. 벤처투자촉진법의 시행과 안정화를 거쳐 장래에는 「여신전문금융업법」의 신기사, 신기조합 등을 아우르는 벤처투자의 진정한 통합법이 마련되길 기대해본다. Ministry of SMEs and Startups is pushing for the enactment of 「Act on the Promotion of Venture Investment」 in order to eliminate regulatory differences between the two laws by integrating the 「Support For Small And Medium Enterprise Establishment Act」 and 「Act On Special Measures For The Promotion Of Venture Businesses」. In this study, we explored the development direction of the Korea Venture Investment Act, focusing on the 「Act on the Promotion of Venture Investment」. As a result, the Venture Investment Promotion Act needs to re-establish the legal nature of Korea Venture Fund(KVF) as a Limited Partnership. Second, the qualified investment obligation needs to be improved so that the Korea Venture Fund(KVF) does not lose its identity, and the differential application of the qualified investment obligation ratio based on the size of the fund needs to be reconsidered. Third, the legalization of investment methods needs to be modified with the regulation of the negative method drastically. Since the current law is also a negative regulation for the object of investment prohibition, it is necessary to maintain the current policy. But clarifying the object will increase the predictability. Fourth, it is expected that the SPAC investment by Korea Venture Fund(KVF) will be active as SPAC investment which has not been allowed until now, is accepted. Fifth, Korean naming efforts such as accelerator should be continued. In addition, efforts to reduce compliance costs by enhancing the predictability of criminals in order for venture investment activation by enacting 「Act on the Promotion of Venture Investment」. And eliminating unnecessary regulations is important maintaining consistency with existing regulations. In this Act, two laws are just combined physically. and the integration of new technology business financier or partnership on 「Specialized Credit Finance Business Act」 was not achieved perfectly. We hope that a real integrated law will be prepared for venture investment, which encompasses new technology business financier or partnership after implementing and stabilizing the 「Act on the Promotion of Venture Investment」.

딥러닝을 이용한 구조적 인지 기반 CT영상 화질 평가

최민혁(Min-Hyuk Choi),강세룡(Se-Ryong Kang),유지용(Ji-Yong Yoo),양수(Su Yang),천소영(So-Young Chun),김진(Jin Kim),김다엘(Da-El Kim),김지호(Ji-Ho Kim),노시연(Si-Yeon Noh),김세훈(Se-Hun Kim),이원진(Wonjin Yi) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.4

증강현실 수술 내비게이션 시스템을 위한 단일 카메라 깊이 추정 기반 마커리스 정합

최민혁(Min-Hyuk Choi),최시은(Si-Eun Choi),강세룡(Se-Ryong Kang),유지용(Ji-Yong Yoo),양수(Su Yang),김조은(Jo-Eun Kim),허경회(Kyung-Hoe Huh),이삼선(Sam-Sun Lee),허민석(Min-Suk Heo),이원진(Won-Jin Yi) 대한전기학회 2021 전기학회논문지 Vol.70 No.12

In augmented reality(AR) surgical navigation system, the depth estimation using RGBD camera has limitation in obtaining the dense depth necessary to increase the registration accuracy. Recently, deep learning based monocular depth estimation has showed remarkable performance. In this study, we developed a markerless registration method using the monocular depth estimation, and applied it to AR surgical navigation system. The accuracy of our method of monocular depth estimation was 2.47 ± 1.15mm, while that of the method of the RGBD camera was 2.33 ± 1.24mm. There was no significant difference by paired T-test. Furthermore, the monocular depth estimation was able to acquire denser depth than the RGBD camera.

페이스북에서 브랜드 애착과 매체 몰입도에 따른 이용자의 태도변화 연구

최민혁(Min Hyuk Choi),이은선(Eun Sun Lee) 한국광고홍보학회 2013 광고연구 Vol.0 No.97

매년 이용률이 증가하고 있는 소셜네트워킹 서비스(Social Networking Service: 이하 SNS)는 이용자들간 빠른 정보 전달력이라는 특성으로 인하여 최근 많은 기업들이 특화된 마케팅 커뮤니케이션을 위하여 적극 활용하고 있는 뉴미디어다. 본 연구의 목적은 페이스북에서 ‘기업의 브랜드 팬 페이지를 통한 정보 전달이 얼마나 효과적인가?’에 대한 질문에 답을 구하는 것이다. 그를 위하여 페이스북에서 발생하는 커뮤니케이션에 참여하는 핵심 주체들(이용자, 브랜드, 기업의 페이스북 팬 페이지) 사이의 관계를 하이더 (Heider)의 균형이론을 적용하여 관계들 간의 태도에 영향을 줄 수 있는 변인들(브랜드 애착도, 매체 몰입도)을 분석하였다. 실험물 제작을 위한 사전 조사 결과, 바나나맛 우유와 핫식스가 선정되었고 두 브랜드의 페이스북 팬 페이지를 참고하여 실험물을 제작하였다. 실험은 페이스북이 익숙한 268명의 학생들을 대상으로 각 브랜드의 팬 페이지 노출 전후 태도를 1차와 2차로 나뉘어 측정하여 그 변화 정도를 분석 하였다. 연구 결과, 심리적 불균형 상태의 피험자들은 페이스북 팬 페이지에 노출되었을 때 심리적 불안감을 감소시키고자 팬 페이지 혹은 브랜드 태도를 유의미하게 변화시키는 것으로 나타났다. 이때 페이스북 팬 페이지에 대한 매체 몰입도와 브랜드에 대한 애착은 소비자와 브랜드 간, 소비자와 팬 페이지 간의 긍정적인 태도변화에 유의미한 영향을 주는 변수로 나타났다. 이 결과에 대한 학문적·실무적 시사점들이 논의될 것이다. This research seeks to the answer about ``how effective is the information share via company`s Brand Fan Page on Facebook?`` The previous domestic research mostly focused on the information process depending on message types. On the other hand, the previous foreign studies analyze the relationship among participants (users, companies) to communication on SNS. This current research analyzes major factors (brand attachment and media engagement) to affect participants` (user, brand, fan page) attitudes with Heider`s Balance theory. This current study was conducted with 268 students. Prior to the main study, the first pretest was conducted to select proper brands which currently have Facebook Fan Page and are familiar to student sample. As a result, two brands, Banana Taste Milk and Hot Six, were chosen. In order to develop Facebook Wall as stimuli, the two brands` actual posts which have published within three months were collected. Six possible stimuli were created, and two finally chosen for the main study via the second pretest. The main study was conducted twice to test attitude changes before and after exposure of Banana Taste Milk`s and Hot Six`s Fan Pages. The result shows that although Facebook users who report to dislike brand and like Fan Page maintain positive attitude toward Fan Page, they significantly change their brand attitude to achieve psychological balance. It is found that media engagement significantly affects on their attitude change toward brand. Likewise, that although Facebook users who report to like brand and dislike Fan Page maintain positive attitude toward brand, they significantly change their attitude toward Fan Page to achieve psychological balance. It is found that brand attachment significantly affects on their attitude change toward Fan Page.

단조공정 트리밍작업 자동화를 위한 병진관절을 갖는 7축 다관절 로봇의 최적 작업경로제어에 관한 연구

김민성(Min-Seong Kim),최민혁(Min-Hyuk Choi),배호영(Ho-Young Bae),임오득(Oh-Deuk Im),강정석(Jung-Suk Kang),한성현(Sung-Hyun Han) 한국산업융합학회 2018 한국산업융합학회 논문집 Vol.21 No.2

This study propose a new approach to control the optimal working path of vertical type articulated robot with translation joint for trimming working process automation in forging manufacturing process. The basic structure of the proposed robotic joints controller consists of a Proportional-Intergral controller and a Proportional-Derivative controller in parallel. The proposed control scheme takes advantage of the properties of the fuzzy PID controllers. The proposed method is suitable to control of the trajectory and path control in cartesian space for vertical type articulated robot manipulator. The results illustrates that the proposed fuzzy computed torque controller is more stable and robust than the conventional computed torque controller. The reliability is varified by simulation test for vertical type s articulated robot with seven joints including one trqanslation joint.

효율적인 쇼핑 경험을 위한 자동화된 쇼핑 카트 시스템

백재순(Jai Soon Baek),이강민(Kang Min Lee),강미소(Mi So Kang),신태현(Tae Hyun Shin),이수빈(Soo Bin Lee),최민혁(Min Hyuk Choi),김성진(Sung Jin Kim) 한국컴퓨터정보학회 2023 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2

클라우드 기반의 악교정 수술계획과 시뮬레이션

우상윤(Sang-Yoon Woo),이상정(Sang-Jeong Lee),유지용(Ji-Yong Yoo),최민혁(Min-Hyuk Choi),이원진(Won-Jin Yi) 대한전기학회 2019 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.7

딥러닝을 이용한 방사선학적 골 손실과 치주염 단계 분류의 자동적 진단 방법

이상정(Sang-Jeong Lee),강세룡(Se-Ryong Kang),양수(Su Yang),최민혁(Min-Hyuk Choi),김조은(Jo-Eun Kim),허경회(Kyung-Hoe Huh),이삼선(Sam-Sun Lee),허민석(Min-Suk Heo),이원진(Won-Jin Yi) 대한전기학회 2021 전기학회논문지 Vol.70 No.12

In this study, a deep learning hybrid framework was developed to automatically stage periodontitis in dental panoramic radiographs. The framework was proposed to automatically quantify the periodontal bone loss and classify periodontitis for each individual tooth into four stages according to the criteria that was proposed at the 2017 World Workshop. Radiographic bone level (or CEJ level) was detected using deep learning with a simple structure of the entire jaw in panoramic radiographs. Next, the percent ratio analysis of the radiographic bone loss combined the tooth long-axis with periodontal bone and CEJ levels. The percentage ratios can be used to automatically classify periodontal bone loss. Additionally, the number of missing teeth was quantified by detecting the position of the missing teeth in the panoramic radiographs. A multi-device study was also performed to verify the generality of the developed method. The mean absolute difference (MAD) between periodontitis stages by the automatic method and by the radiologists was 0.31 overall for all the teeth in the whole jaw. The MADs for the images from the multiple devices were 0.25, 0.34, and 0.35 for devices 1, 2, and 3, respectively. The developed method had a high accuracy, reliability, and generality when automatically diagnosing periodontal bone loss and the staging of periodontitis by the multi-device study.

금속 음영이 포함된 CBCT 영상에서 딥러닝을 이용한 해부학적 구조물의 다중 클래스 분할 방법

양수(Su Yang),천소영(Soyoung Chun),김다엘(Dael Kim),전보성(Bo Soung Jeoun),유지용(Jiyong Yoo),강세룡(Se-Ryong Kang),최민혁(Min-Hyuk Choi),김조은(Jo-Eun Kim),허경회(Kyung-Hoe Huh),이삼선(Sam-Sun Lee),허민석(Min-Suk Heo),이원진(Won-Jin Y 대한전기학회 2022 전기학회논문지 Vol.71 No.1

In order to perform preoperative surgical planning, accurate segmentation of anatomical structures in cone-beam computed tomography (CBCT) images is required. However, this image segmentation is often impeded by metal artifacts, and it takes a lot of time due to morphological variability in patients. In this paper, we proposed a deep learning based automatic multi-class segmentation method for anatomical structures in CBCT images containing metal artifacts. Four U-Net based deep learning models were used for anatomical structure segmentation. Each deep learning model was constructed by changing the encoder of U-Net architecture to the backbones (DenseNet121, VGGNet16, ResNet101, and EfficienNetB4). For training and testing our method, we used 20744 CBCT images containing metal artifacts from 30 patient datasets. Experimental results show that the segmentation performances of the mandible, midfacial bone, mandibular canal, and maxillary sinus were achieved F1 scores of 0.912±0.070, 0.880±0.080, 0.687±0.265, and 0.954±0.063 using DenseNet121 with Tversky loss, respectively. Furthermore, our method was able to perform robust and accurate segmentation of anatomical structures in CBCT images containing metal artifacts.