NO 1
주저자 이기송 사업년도 2015
공동저자 최영찬 박성희, 게재일자 2015.10.01
논문명
Measuring Environmental Performances: A Meta-Analysis of the Structural Variables for Comparing Organic and Conventional Farming
게재 학술지명 Journal of Environmental Management Vol(No.) 162 Journal
Imapact factor 2.72 기여율 100
논문 내용 요약
본 연구는 기존의 농업에 비해 유기 농업이 환경에 미치는 영향에 대한 구조적 변수를 조사함. 1977년부터 2012년까지 유기 및 기존의 농업에 대한 에너지 효 율 (EE)과 온실 가스 배출량 (GHGE)을 비교하기 위해 107의 연구와 360 결과 를 기반으로 메타 분석함 메타 분석을 통해 이전의 연구 결과를 비교 분석하고. , 환경에 미치는 유기 농업과 기존 농업의 차이에 기여하는 구조적 변수를 식별하 기 위해 로지스틱 회귀 분석을 이용하였음 통계적 증거를 바탕으로 논란이 되고 . 있는 유기 및 기존 농업의 환경 효과의 차이를 나타내는 특성을 발견함 결과로. , 데이터 소스와 샘플 사이즈 그리고 제품 유형은 유의미하게 EE에 영향을 주었 움 반면에 제품 유형과. , , cropping pattern 그리고 measurement unit 은 기존 농업에 비해 유기 농업의 GHGE에 큰 영향을 주었다 환경에 미치는 유기 농업. 의 우수한 효과는 더 큰 샘플과, secondary data 보다는 primary data에
보다는 에 과일과 야채보다 작물에 나타남 multicropping monocropping ,
< A framework for the structural factors influencing environmental outcomes for organic farming >
논문의 우수성
본 연구의 차별성은 107의 연구와 360 결과를 바탕으로 기존의 문헌연구에서 유 기 농업이 환경에 미치는 영향을 나타낸 상충되는 구조 변수를 조사하기 위해 메 타 분석을 실시하여 어떠한 구조적 특징이 환경 성과와 영향이 있는지를 밝혔다.
NO 2
주저자 Taehong Kim 사업년도 2015
공동저자 Seog Chung Seo, Daeyoung Kim 게재일자 2015 논문명
Distributed Formation of Degree Constrained Minimum Routing Cost Tree in Wireless Ad-hoc Networks
게재 학술지명 Journal of Parallel and Distributed Computing Vol(No.) Volume 83 Journal
Imapact factor 1.179 기여율 33
논문 내용 요약
< DC-MRCT formation algorithm >
논문의 우수성
NO 3
주저자 이명훈 사업년도 2015
공동저자 여현 게재일자 2015.03.27
논문명
Analysis of Environmental Stress Factors Using an Artificial Growth System and Plant Fitness Optimization
게재 학술지명 BioMed Research International, Hindawi
Publishing Corporation Vol(No.) Volume 2015 Journal
Imapact factor 1.579 기여율 100
논문 내용 요약
환경은 진화를 촉진한다 진화 과정은 긴 시간에 이루어지는 생명의 환경 적응 . 현상으로 상대적으로 짧은 인류의 한 세대에서 식물 유전체 진화를 유도하는 것 은 불가능하다.
극한 환경 조건은 유전체의 진화 속도를 가속화 시킬 수 있으나 대부분의 이런 조건들은 스트레스로 인한 생명 현상 중단을 초래한다. 이를 위해 Artificial 식물공장 에서는 식물체의 외부 환경 조건 변화를 통해 유전체의 Growth System( )
변이를 유도하고 선발하여 진화를 가속화 시킬 수 있도록 한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터를 사용하여 외부환경에 대한 정보 수 집 수집된 정보에 대한 다양한 차원의 분석 평가 예측을 통해 환경 스트레스 , , , 요인을 분석한다.
환경 스트레스를 지표화 함으로서 식물의 생육 환경을 정밀하게 조절하고 작물, 의 생산량뿐만 아니라 품질 향상을 위한 기술로도 발전시킨다.
< Plant fitness optimization in cloud computing >
논문의 우수성
인공 생육 시스템 식물공장 은 인위적 환경 조절을 통해서 작물의 계획 생산이 ( ) 가능하며 작물의 수량과 품질을 조절할 수 있다, .
식물은 다양하게 변하는 환경조건에 적절하게 생존하지만 외부의 생물적 비생물, · 적 스트레스에 노출되면 식물의 활성산소의 수준은 증가하고 이로 인해 식물 세 포는 해를 입게 된다 이에 대한 방어기작의 한 가지로 식물은 항산화성을 띄는 . 기능성 물질을 생산하게 된다 환경을 완전히 제어할 수 있는 인공 생육 시스템. 에서는 환경 스트레스를 단기간 사용하여 작물의 기능성 물질 중심의 품질향상을 도모할 수 있다.