• 한국산림과학회지
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• 제76권4호
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• pp.338-347
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• 1987

죽간(竹稈)의 각종성장인자간(各種成長因子間)의 관계(關係)와 그의 배후구조(背後構造) 및 총합적특성(總合的特性) 등(等)의 성장생리(成長生理) 현상(現象)을 구명(究明)하고져, 전남담양지방(全南潭陽地方)의 왕죽림(王竹林)을 대상(對象)으로하여, 이에 다변량해석(多變量解析)을 실시(實施)하였는데, 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 상장성장인자군(上長成長因子群)과 비대성장인자군간(肥大成長因子群間)의 정준상관(定準相關)에 있어, 전자(前者)와 후자(後者)의 종합특성(綜合特性)은 각각(各各) 간고(稈高)($x_1$)와 최대절간직경(最大節間直徑)($x_7$)의 영향력(影響力)에 의(依)해서 형성(形成)되며, 양적성장인자군(量的成長因子群)과 질적성장인자군간(質的成長因子群間)의 정준상관(定準相關)에 있어, 양자(兩者)의 총합특성(總合特性)은 전자(前者)는 양면적(兩面的)($x_{10}$), 후자(後者)는 최대절간직경(最大節間直徑)($x_7$)의 결정적(決定的)인 영향력(影響力) 하(下)에서 형성(形成)됨을 알 수 있다. 2) 죽간(竹稈)에 대(對)한 10차원(次元)의 정보(情報)는 유효목표(有效目標) 90% 하(下)에서 2차원(次元)으로 간약화(簡約化)되며, 제(第) 1 주성분(主成分)($Z_1$)은 "크기의 인자"로서 면고절간장(眠高節間長)($x_5$)을 제외(除外)한 모든 성장인자(成長因子)와 매우 높은 상관(相關)이 있으며, 제 2 주성분(主成分)($Z_2$)은 "형상(形狀)의 인자(因子)"로서 $x_5$와 높은 상관(相關)을 가질 뿐 기타(其他)의 성장인자(成長因子)와는 거의 무관(無關)한 것으로 나타났다. 3) 죽간(竹稈) 및 그의 각종성장인자간(各種成長因子間)의 내재현상(內在現象)은 매우 높은 공통성(共通性)(94.16%)을 지닌 2개(個)의 공통인자(共通因子)에 의(依)해서 규정(規程)되며, 이에 의(依)해서 10개(個)의 성장인자(成長因子)는 분량(分量)과 형질계(形質系) 등(等)의 2가지 속성(屬性)의 인자(因子)들로 분류(分類)된다. 4) 공시죽(供試竹) 24본(本)은 대체적(大體的)으로 총합형(總合型), 체적형(體積型), 형질형(形質型), 열등형(劣等型), 중용형(中庸型) 등(等)의 5개유형(個類型)으로 분류(分類)될 수 있다.

• 대순사상논총
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• 제33집
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• pp.319-349
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• 2019

본 논문에서는 세계만물과 생명 그리고 인간에 대해 단계적으로 언급함과 동시에 리·기·신에 대한 개념을 통해 대순사상에서의 생명관과 인생관을 정립하고자 하였다. 이에 기존에 연구된 대순사상의 생명관, 죽음관, 인생관을 대순사상의 원전과 검토하여 기존 연구의 한계점을 살펴보는 한편, 성리학의 본체론 및 발생론과 비교하여 대순사상에서의 특질을 밝히고자 한다. 전개에 있어 II장에서는 만물과 생명의 본원으로서 대순, 태극의 주재로서 상제, 만물의 구성을 논하였고, III장에서는 생명의 발생과 신과의 관계, 생명을 구성하는 생리와 생기, 생명의 목적을 언급하였으며, IV장에서는 생명의 한 범주인 인간과 이러한 인간이 삼계에서 가지는 존재론적 위상과 인생의 목적에 대하여 서술하였다. 생명에 관한 논의에 앞서, 태극과 상제를 대순의 개념으로 아울러 상정하고 이를 생명의 근원인 본체가 됨을 언급하였다. 개개 생물은 리·기·신을 통해 그 구조를 설명하였다. 또한 생리와 생기를 통해 그 생명의 속성과, 상제지심인 인을 구현하는 것으로 생명의 목적을 말하였다. 특히, 본 논문에서 기존의 생명에 대한 담론과 가장 차이나는 부분은 기존에 신을 생명 그 자체로 여겨 생명유무의 범주로 귀속시킨 것에 반하여, 기능과 작용적 측면의 본체로서 신을 상정하여, 존재를 그 존재로서 지속시키는 작용의 본체로 보았다는 점이다. 이러한 논의는 대순사상이 비록 성리학의 본체론과 발생론에 있어 유사성이 있지만, 신의 개념에 있어서 태극을 주재하는 인격적 상제를 상정하고 개개사물에 있어 리를 구현하는 신명들의 존재를 부각시킨다는 점에서 사상적 독창성을 언급한 것이다. 인간도 생물과 마찬가지로 생리와 생기를 갖추어 태어나며, 인간안의 내재신은 기를 주관하는 주체로서 작용한다. 인간은 세계를 구성하는 삼계의 한축을 담당하며 세계에 있어 중요한 존재로 인식되고 있다. 그러한 대순사상에서 인간의 존귀성이 잘 드러나는 것은 하늘과 땅에 이어서 인간에 신이 봉해진다는 '신봉어인(神封於人)'의 개념이다. 이는 진멸지경의 인간을 천지가 요구하는 인간으로 고쳐 쓰기 위함으로, 궁극적으로 신인조화를 통해 신봉어인의 시대를 구축하기 위함이다. 인간에 있어 이러한 가능성은 마음에 신대를 가지고 있음으로 가능한 것이다. 수도에 있어 인간과 외재신과의 소통과 조화(調化)는 인간의 체질과 성격의 변화를 유도함이라고 볼 수 있지만 종국에는 그 인간의 기국에 알맞은 신명을 봉하기 위함이다. 상제의 명과 선령신의 공 그리고 천지의 기를 통해 인간은 태어났다. 인존시대와 천운구인시대를 맞이한 현 시대의 인간은 천지에 쓰임에 기여하기 위함을 인생의 목적으로 가진다고 볼 수 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여 인간에게 가장 요구되는 것은 하늘로부터 부여받은 자신의 성리를 온전히 실현하는 것이다. 자신의 성리를 실현함은 사회적으로 볼 때 남에게 덕을 베푸는 것으로 이는 상제의 천명인 생생지리를 구현함이다. 나와 타물, 나와 타인 그리고 인간과 신명사이의 상생은 해원상생과 보은상생으로 완성되며, 이렇게 자신의 본성을 지극히 하여 온전히 드러낼 때 심령에 통하게 되고, 인존의 경지에 오르게 되는 것으로 볼 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권1호
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• pp.64-79
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• 2017

이 연구에서는 국내 석회동굴 내부에서 형성되고 있는 종유관에 대한 기재학적 연구를 통해 처음으로 종유관의 특징을 기술하고 그 원인에 대해 논의하였다. 백룡동굴의 주요 굴로부터 북동방향으로 분기하는 가지 굴인 B굴에서 성장하는 종유관 156개를 대상으로 조사한 결과, 종유관의 평균 길이는 3.05 cm (표준편차 ${\pm}1.7cm$), 평균 직경이 약 6.0 mm이다. 이러한 결과는 종유관의 직경이 기존 문헌에 기록된 것보다 약 20% 넓다는 것을 의미한다. 종유관의 끝부분(tip)으로부터 떨어지는 동굴수의 낙수율(drip rate)은 85.3%의 종유관에서 낙수 1회 당 10분 이상으로 측정되어 매우 느린 동굴수 공급이 이루어지고 있음을 나타내고 있으나, 전체적으로 종유관에서도 낙수가 발생된다는 것을 보여준다. 이번 연구를 통해 국내에서는 처음으로 보고되는 종유관의 성장선은 조사된 종유관 중 85.3%에서 관찰되었다. 따라서 해당 구역의 종유관의 경우, 성장선 형성이 매우 일반적인 종유관의 특징임을 보여준다. 또한, 각 종유관 별로 성장선 형성 부위 및 조직이 매우 다양하다는 점도 확인되었다. 종유관 내부에 형성되는 2차 침전물(secondary precipitation)의 경우 68.6%의 종유관에서 관찰되었다. 성장선과 2차 침전물의 형성 유무 사이에서는 강한 역의 상관관계(전체 종유관 중 70.5%)가 관찰되는데, 이는 동굴수 공급의 계절적 불연속성 또는 2차 침전물에 의한 불투명도 증가에 의한 결과로 해석된다. 각각의 특징을 바탕으로 개별 종유관은 일반적인 종유관 유형과 기형 종유관 유형으로 분류가 가능하며, 이번 백룡동굴 종유관에 대한 조사결과는 향후 다른 동굴의 종유관 기재를 위한 기초자료 및 종유관의 고기후학적 활용을 위한 선행 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.1-29
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• 2019

기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제31권2호
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• pp.43-57
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• 2013

본 연구는 소쇄원 48영의 잠재적 의미경관 구성에 있어서 인간의 본성과 우주적 보편적 질서를 연결하는 사유체계라 할 수 있는 음양오행론(陰陽五行論)적 의미를 추출하는데 목적이 있다. 지금까지의 논의를 정리하면 다음과 같다. 1. 소쇄원 48영에 대한 음양(陰陽)적 경관구성 중 자연과 행위의 관계를 형상화 한 시문은 작중 화자가 산수를 유유자적하게 완상하거나 답사하는 동적인 모습을 그렸다. 주로 양(陽)의 배속을 통해 동 남쪽에서 창작된 경우가 많았다. 반면 정적인 음(陰)의 경관구성이라 할 수 있는 자연과 경물을 형상화 한 시문은 북 서쪽 부근에서 창작된 경우가 많았다. 자연과 인공 경물을 작품으로 형상화 한 시문은 김인후 자신이 경물을 두고 의미경관을 표출하고자 한 경우와 있는 그대로의 사실적 정원의 이미지를 묘사한 경우로 구분 지을 수 있다. 시문은 행위의 표현보다는 경물을 형상화하는데 치중했음을 보여준다. 또한 제1영과 마지막 작품인 '장원제영'의 시문이 모두 같은 구역 안에 있다는 것은 음과 양, 자연의 순환원리가 내재된 종시(終始)적 공간으로 파악했다는 것을 알 수 있었다. 2. 소쇄원 48영에 대한 오행론(五行論)적 경관해석 중 발산(發散)에 의해 결합된 세계로서 목(木), 화(火)기(氣)를 들 수 있다. 먼저 목의 성정을 나타내는 시문은 경물을 형상화 한 시문이 많았으며, 정내의 전체구도에서 동향인 오곡문 구역에 배치되어 있었다. 시문의 내용은 유연하고 소박함 속에서 발생과 곡직(曲直)을 나타내고 있다. 화의 성정을 나타내는 시문은 행위를 형상화 한 시문이 많았으며, 정내에서는 낮에 해가 위치하는 남향인 애양단 구역에서 창작되었다. 모두 양의 속성인 발산과 상승을 특징으로 하는 변(變)의 운동에 오른 상태라 할 수 있다. 3. 소쇄원 48영에 대한 오행론적 경관해석 중 수렴(收斂)에 의해 결합된 세계로서 금(金), 수(水)기를 들 수 있다. 먼저 금의 성정을 나타내는 시문들은 모두 경물을 형상화 한 시문이었고, 정내의 전체구도에서는 서향인 대나무 숲 구역에 배치되어 있음을 알 수 있었다. 사계절 중 가을의 경치를 나타내며, 선비의 단호함과 의로움의 정결을 나타내고 있다. 수의 성정을 표현한 시문은 정원의 가장 상단이라 할 수 있는 북향의 제월당 부근에서 창작되었으며, 시간적으로 저녁 늦은 밤 달맞이를 하는 행위를 형상화 한 시문과 설경의 자연경물을 형상화 한 시문이었다. 모두 수렴에 의한 음으로 화(化)하는 기운을 표현한 시문이라 할 수 있다. 4. 소쇄원 48영에 대한 오행론적 경관해석 중 수렴과 발산의 복합체라 할 수 있는 토(土)의 성정을 나타내는 시문은 내원의 경관 중 중앙에 위치한 광풍각 계류주변이며, 자연현상과 인공경물을 통해 작가의 행위를 매개하고 있다.

• 대순사상논총
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• 제35집
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• pp.331-358
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• 2020

이 논문은 매월당(梅月堂) 김시습(金時習)의 광자 성향에 관해 연구한 것이다. 광기의 속성에 대해 구분할 때 크게 마음에 품고 있는 광기를 드러내는 경우인 심광(心狂)과 행동거지의 광방함으로 표현되는 광기 차원의 형광(形狂)이 있다. 본고는 조선조 역사에서 보기 드문 형광과 심광의 모습을 동시에 드러낸 김시습의 광기를 '장왕불반(長往不返)'과 '색은행괴(索隱行怪)'라는 두 가지 관점에서 분석한 것이다. 김시습은 어렸을 때는 신동이라고 일컬어질 정도로 촉망받는 인재였다. 하지만 세조가 단종의 왕위를 빼앗자 '책을 모두 불태우고' 그 길로 집을 떠나 승려가 되어 속세에서 자취를 감추었다. 과거는 더 이상 미련을 두지 않고, '미친 척[양광(佯狂)]'하고 숨어 살면서 괴팍하고 기이한 행적으로 괴상하다는 소리를 들어도 후회하지 않았다. 결연히 오랫동안 속세를 벗어나 돌아오지 않는 장왕불반의 삶을 지향하면서 유명한 산천을 두루 다니고, 아무런 욕심이 없이 '세상 밖[방외(方外)]'을 노닐었다. 때론 「대언(大言)」과 「방언(放言)」 같은 시를 통해 자신의 자유로운 영혼과 광기를 진솔하게 표출하였다. 이런 삶은 유가의 온유돈후(溫柔敦厚)함을 추구하는 중화미학에서 멀리 벗어나 있는 삶이다. 때론 '청광(淸狂)'이라고도 일컬어진 김시습은 '양광', 괴이한 행동, 방외적 삶, 속세와 관계를 끊어버리는 장왕불반의 삶 등을 통해 자신의 광기를 표출하였다. 김시습의 이 같은 광기어린 삶은 단순히 미친 것이 아니라 당시 조선조 사회의 부조리한 현실을 비판하고자 한 깊은 뜻이 있었는데, 이런 김시습에 대해 이황은 색은행괴한 인물이라고 비판한다. 이황과 달리 선조의 명으로 「김시습전」을 쓴 이이는 김시습을 '심유적불(心儒迹佛)'이라 보면서 제한적으로는 긍정적으로 평가한다. 그런데 이 두사람이 김시습을 평가하는 내용은 달랐지만 김시습이 광자 성향을 가진 인물로 본 것은 동일하다. 이처럼 심광이면서 형광의 삶을 살았던 김시습은 주자학이 강력한 영향력을 발휘한 조선조 유학사에서 볼 때 특이한 경우에 속한다고 할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권3호
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• pp.320-329
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• 2017

본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터($F_{md}$), mean 패러미터($F_{mn}$) 및 IA의 median 패러미터($I_{md}$), mean 패러미터($I_{mn}$)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 $F_{md}$, $F_{mn}$, $I_{mn}$에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, $I_{mn}$은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 수준 및 $F_{md}{\ast}F_{mn}$ 상호작용 수준 그리고 $I_{mn}$의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 '$9{\ast}3$' 조합이 가장 정확도가 높았으며, '$1{\ast}1$' 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. $I_{mn}$의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 '3'과 '1'이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합이 수준 '$9{\ast}3$', $I_{mn}$은 수준 '3' 혹은 '1'인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제8권4호
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• pp.392-400
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• 2003

남해 중부해역 반폐쇄성 만과 유기오염 유입원이 다수 존재하는 7개 연안에서 2003년 5월 13일부터 17일에 걸쳐 산소 미세전극을 이용 공극수내 산소의 수직분포를 측정하였다. 관측된 산소투과깊이 범위는 1.30∼3.80 mm로 매우 작았다. 극히 얕은 산화층 존재는 초기속성 작용 연구 중 산화$.$환원 반응연구를 최소한 mm 단위로 연구할 필요성을 제시한다. 공극수 수직분포에 1차 확산-반응 모델을 적용하여 추정된 퇴적물/해수 계면에서 산소소모율 범위 는 10.8∼27.6 mmol $O_2$ m$^{-2}$ day$^{-1}$(평균 19.1 mmol $O_2$ m$^{-2}$ day$^{-1}$)였고 퇴적물 유기탄소 농도와 양의 상관관계를 보였다. 또한 플럭스에 산소 대 탄소 비 (170/110)를 적용하여 추정한 유기탄소 산화율은 89.5∼228.1 mg C m$^{-2}$ day$^{-1}$(평균: 158.0 mg C m$^{-2}$ day$^{-1}$)였다. 이들 결과는 남해중부 해역중 유기물 유입이 많은 지역을 대상으로 한 결과로 남해 평균 값 중 최대값으로 생각되며 연안환경의 부영양화 및 빈산소 수괴 형성 기작을 밝히기 위해서는 이러한 연구가 보다 많은 지역에서 계절적으로 수행되어져야 할 것으로 생각한다.

• 한국수산과학회지
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• 제32권4호
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• pp.488-494
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• 1999

멸치 액젓의 고유한 풍미를 유지하면서 신속한 발효를 진행시키기 위해 멸치, 오징어간 및 내장에서 추출한 조효소에 의한 멸치 actomyosin의 가수분해 특성과 생성된 펩티드의 분자량 분포를 조사하였다. 아울러 멸치를 마쇄하여 제조한 액젓, 멸치에 오징어간 및 내장에서 추출한 조효소와 상용효소인 Protamex를 첨가하여 제조한 멸치 액젓을 70일 숙성시킨 후 가수분해에 의해 생성된 펩티드의 성상을 gel chromatography 및 아미노산 분석을 통해 비교하였다 멸치, 오징어 간 및 내장에서 추출한 조효소의 최적 활성온도는 각각 $55^{\circ}C$, $40\~45^{\circ}C$ 및 $45\~60^{\circ}C$였으며, 오징어 간 및 내장에서 추출한 조효소의 멸치 actomyosin에 대한 비활성은 멸치에서 추출한 조효소에 비하여 약한 것으로 나타났으나, 오징어 간 조효소는 멸치 조효소에 비하여 NaCl에 의한 영향을 덜 받는 것으로 나타났다. 멸치 actomyosin을 멸치 및 오징어간에서 추출한 조효소 용액으로 30분 동안 가수분해했을 때, 분자량 10,800, 5,800 및 2,600 dalton의 펩티드가 다량으로 생성되었으며, 분해 형태는 거 의 비슷하였다 멸치를 마쇄하여 제조한 액젓, 멸치에 오징어 간 및 내장에서 추출한 조효소와 Protamex를 첨가하여 제조한 멸치 액젓을 70일 숙성시킨 경우 분자량 300$\~$l,000 dalton의 저분자 펩티드가 다량 생산되었다. 이들 펩티드의 아미노산 조성은 액젓의 맛 성분과 밀접한 관계를 가진 glutamic acid, glycine 및 alanine의 함량이 많았으며, 오징어간을 첨가한 액젓이 마쇄한 멸치 액젓과 가장 비슷한 것으로 나타났다. Protamex의 경우는 glutamic acid의 함량이 상대적으로 낮은 반면, 쓴맛을 나타내는 isoleucine과 leucine의 함량은 높은 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 오징어간의 첨가가 멸치 육의 신속한 가수분해에 보완적인 수단으로 활용될 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.