• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.258-263
• /
• 2016

본 연구는 식품접객업소 등에서 사용되는 94건의 물수건(위생처리업소 39건, 식품접객업소 55건)에 대하여 위생지표세균, 중금속, 염소부산물 등에 대한 안전성을 조사하였다. 중금속 안전성 조사결과 납은 불검출 ~ 0.41 mg/kg(불검출 75건), 비소는 불검출 ~ 0.25 mg/kg(불검출 93건), 카드뮴은 불검출 ~ 0.01 mg/kg(정량한계 미만 7건, 불검출 87건), 수은은 0.003 mg/kg ~ 0.09 mg/kg, 6가크롬은 모든 시료에서 검출되지 않았다. 이 중 납의 검출량이 가장 많았으나, 가장 높은 검출량인 0.41 mg/kg조차 납 규격기준(20 mg/kg 이하)의 2.1%로 매우 낮은 수준이었다. 미생물 안전성의 경우 대장균은 모든 시료에서 음성이었으며, 일반세균수는 43건 양성이고, 그 중 24건은 규격기준을 초과하였다. 물수건의 포장상태는 세균의 오염 및 물수건 간의 교차오염에 큰 영향을 끼치는 것으로 확인할 수 있었다. 포장에 따른 미생물 오염 비교결과는 덕용포장이고 개봉포장일 때 세균의 오염이 가장 높았다. 수거 시 위생물 수건의 수분함량과 미생물의 상관관계를 확인해본 결과 유의성은 없었으며, 각 시료별 수분함량은 50.0% ~ 77.0% (평균 61.9%)이었다. 물수건 소독에 사용되는 염소화합물로부터 유래되는 염소부산물(클로라이트, 클로레이트)은 88건 중 17건(19.3%)에서 검출되었다. 본 연구결과는 물수건의 제조업 및 식품접객업 종사자의 교육 및 안전관리정책의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.367-375
• /
• 2010

이 연구는 통영항 내의 해수와 저질의 특성과 주변횟집의 수질의 품질 특성에 대하여 2008년 6월부터 2009년 5월까지 월 1회 조사를 실시하였으며 그 결과는 다음과 같다. 통영항의 해양수온은 평균 $17.4{\pm}5.77^{\circ}C$, 투명도 평균 $1.9{\pm}0.46$ m, 부유물질 $36.7{\pm}5.00$ mg/L, COD $2.36{\pm}0.80$ mg/L, DO $6.67{\pm}1.54$ mg/L, 염분농도 $32.3{\pm}0.64$‰를 각각 나타내었다. 아질산 질소는 $0.010{\pm}0.005$ mg/L, 질산 질소 $0.050{\pm}0.011$ mg/L, 암모니아 질소 $0.030{\pm}0.007$ mg/L, 인산 인 $0.050{\pm}0.006$ mg/L로 각각 나타났으며, TBT는 검출한계 이하로 검출되었다. 통영항 해수 중의 total coliform은 조사기간 중 < 1.8~22,000 MPN/100 mL 범위에 기하학적 평균값이 164.9 MPN/100 mL이었고 230 MPN/l00 mL을 초과하는 비율은 39.6%를 나타내었다. fecal coliform은 < 1.8~7,900 MPN/100 mL 범위에 기하학적평균값은 33.7 MPN/100 mL, 43 MPN/100 mL을 초과하는 비율은 47.9%로 조사되었다. total coliform에 대한 fecal coliform 검출 비율은 69.2%로 나타났다. 통영항 해수 중의 비브리오는 6월부터 11월에 240주가 검출되었으며, V. alginolyticus가 82주로 34.2%를 차지하여 가장 많이 검출되었고, 그 밖에 parahaemolyticus가 13.8%, V. culnificus 10.0%, V. cholerae non-O1이 0%, V. mimicus 12.5%가 검출되었다. 저질 특성은 함수율이 $56.63{\pm}5.51$ %, 강열감량 $9.20{\pm}1.36$%, COD $7.64{\pm}1.13$ mg/g, AVS $0.07{\pm}0.02$mg/g으로 다른 해역에 비하여 다소 높게 나타났다. 중금속의 함량은 카드뮴(Cd)은 $0.10{\pm}0.05$, 구리(Cu) $4.79{\pm}8.20$, 비소(As) $1.95{\pm}0.17$, 수은(Hg) $0.10{\pm}0.07$, 납은 불검출, 6가크롬은 ($Cr^{6+}$) $0.34{\pm}0.12$, 아연 (Zn) $125.33{\pm}16.40$, 니켈(Ni) $16.34{\pm}1.93$ mg/kg을 나타내었다. 통영항 주변 횟집의 total coliform 및 fecal coliform은 횟집에 따라서 다소 차이가 있었지만 여름철에 주로 검출되었으며, 여름철 집중관리가 요구되었다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.404-411
• /
• 2018

본 연구는 2013년부터 2017년까지 경남 한산 거제만 해역에서 생산되는 패류에 대한 위생지표세균, 마비성 패류독소, 설사성 패류독소를 분석하여 세균학적 독물학적 안전성을 평가하였다. 굴 시료 404점에 대한 분변계대장균은 < 18~330 MPN/100 g의 범위를 나타내었으나, 대장균 230 E. coli MPN/100 g을 초과한 시료는 없었다. 굴 수확시기 동안 분석한 대장균의 기하학적 평균치는 24.3 MPN/100 g으로 매우 낮게 나타났다. 한산 거제만해역에서 생산되는 굴의 세균학적 안전성을 평가한 결과, 식품위생법의 생식용 굴에 대한 위생기준을 만족하였고, EU의 패류생산해역 A등급 기준에 부합하였다. 한산 거제만해역의 독물학적 평가를 위해 굴 532개 시료와 패류독소 지표종인 지중해담치 268개 시료에 대한 분석을 실시하였다. 마비성패류독소는 2013년 4월에 지중해담치 3개 시료에서 1.20~2.29 mg/kg 범위로 기준을 초과하여 검출되었으나, 굴시료에서는 전혀 검출되지 않았다. 총 120개 시료에서 설사성패류독소를 분석하였으나, 정량한계 이하로 매우 낮게 나타났다. 독물학적 안전성 평가결과, 굴 시료에서는 마비성 및 설사성패류독소가 전혀 검출되지 않았으나, 지표종인 지중해담치에서는 마비성패류독소 기준치를 초과한 것으로 나타나 지속적인 모니터링과 안전관리가 요구되었다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.73-87
• /
• 2016

본 논문에서는 동북아시아 24개 컨테이너항만들의 4년간 자료(2009년-2012년)를 이용하여 5개의 투입요소(겐트리 크레인 수, 선석 수, 총 선석길이, 터미널면적, 평균수심), 2개의 산출요소(컨테이너화물처리량, 직기항 선사수)를 이용하여 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하였다. 즉, AHP/DEA-AR분석 결과에 대해서, 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하여 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다. 둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨 부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정의 평균유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다. 본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 보다 정확한 항만효율성을 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해야만 한다는 점이다. 항만투자금액을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 본 논문의 한계는 퍼지분석법, 비방사적 DEA분석을 도입하지 못했으며, 그리고 AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했다는 점이다. 차후연구에서 다루고자 한다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.333-343
• /
• 2015

본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.

• 청정기술
• /
• 제18권2호
• /
• pp.200-208
• /
• 2012

본 연구는 공단지역 주민들의 환경오염물질에 의한 건강피해를 예방하기 위한 기초연구의 일환으로 수행되었다. 이를 위하여 공단지역 및 대조지역에 대한 토양 중의 환경오염물질과 다환방향족탄화수소화합물(PAHs)의 농도수준 및 분포특성을 조사하였다. 시료채취는 공단지역과 대조지역의 토양을 대상으로 실시하였으며, 토양 중의 중금속, VOCs(휘발성 유기화합물), PAHs 및 PCB(폴리클로리 네이티드비페닐) 등 토양오염물질 농도를 분석하였다. 직접노출군에 속하는 가까운 거리의 송도동, 해도동, 제철동 등은 거리가 먼 장기면에 비하여 비교적 높은 농도를 나타났다. 특히 배출원 주변의 직접노출지역(제철동)이 대조지역(장기면) 보다 오염물질의 농도가 높은 것으로 조사되었다. 토양 중의 중금속 농도는 제1지역 우려기준에 비해 대체로 낮은 것으로 나타났으나, 아연은 전 지역이 제1지역 우려기준(300 mg/kg)의 약 20.8~58.9% 수준으로 비교적 높은 농도를 나타내었다. 불소는 모든 지점에서 기준치 이하로 나타났으나, 직접노출지역인 제철동의 경우 제1지역의 우려기준(400 mg/kg)의 약 74% 수준으로 조사되어, 불소에 대한 모니터링과 배출원 관리가 필요한 것으로 판단된다. 또한, 유기인, PCB, 페놀류와 VOCs인 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 자일렌 등은 분석기기의 검출한계 이하로 나타났고, 석유계총탄화수소(TPH)의 경우에는 송도동이 높게 나타났다. 한편, 토양 중 PAHs 화합물의 농도 수준은 18.71~1744.59 ng/g이었으며, 발암가능물질 6종에 대한 PAHcarc의 농도수준은 6.54~695.94 ng/g을 나타내었다. 송도동에서 가장 높은 농도수준을 나타내어, 직접노출지역인 공업단지로부터 근거리 지점에서의 PAHs 농도가 원거리 지점인 간접노출지역보다 비교적 높은 농도를 나타내었다.

• 농약과학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.123-129
• /
• 2014

본 연구는 생산단계 참외에 대하여 buprofezin 및 penthiopyrad의 일자별 농약 잔류량 감소추이를 파악하여, 생산단계 농산물의 안전관리에 활용하고자 수행하였다. Buprofezin 및 penthiopyrad 시험농약을 안전사용기준에 준하여 각각 2,000, 4,000배 희석한 후 시험포장 1, 2 지역으로 나누어 처리한 후, 살포 2시간 후를 0일차로 하여 0, 1, 2, 3, 5, 7, 10일차에 시료를 채취하였다. 채취한 시료는 두 시험약제 모두 dichloromethane 80, 70 mL로 2회 분배 하였으며, florisil SPE cartridge를 사용하여 정제하였고, GC/NPD를 이용하여 최종 분석하였다. Buprofezin 및 penthiopyrad의 분석정량한계(Method limit of quantification, MLOQ)는 $0.01mg\;kg^{-1}$이었으며, buprofezin의 회수율은 91.1~98.6%이었고, penthiopyrad의 회수율은 90.0~104.6%이었다. 잔류량 감소추이를 통하여 산출한 buprofezin의 시험포장 1, 2에 대한 생물학적 반감기는 각각 3.9, 3.5일이었으며, penthiopyrad의 경우 3.0, 2.7일로 나타났다. 잔류감소 회귀식을 이용하여 생산단계 잔류허용기준을 설정을 제안한 결과, 수확 10일 전 buprofezin은 $4.24mg\;kg^{-1}$, penthiopyrad는 $2.31mg\;kg^{-1}$으로 나타났다. 이는 수확 시 잔류량이 각각 4.24, $2.31mg\;kg^{-1}$ 이하로 잔류할 경우, 잔류허용기준(Maximum Residue Limit, MRL) 수준 이하로 잔류할 것으로 예측된다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.39-58
• /
• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 경영과정보연구
• /
• 제39권1호
• /
• pp.35-57
• /
• 2020

정부는 연구시설장비가 과학기술의 발전을 견인하는 매우 중요한 도구이자, 수단으로 여겨지면서 국가적으로 R&D와 연구시설장비에 대한 예산 투자를 지속적으로 확대하였다. 또한, 기 구축된 국가연구시설장비의 효율적 운영 및 체계적 관리의 필요성이 점차 대두되면서 2010년 12월, 국가연구시설장비 표준분류체계를 개발하였다. 그러나 연구현장에서는 국가연구시설장비의 NTIS(National Science and Technology Service) 정보수집 초기단계로 누적정보 부족에 따른 표준분류체계의 과학적 검증절차 부재와 동일계층 간 분류기준의 비일관성 문제가 여전히 한계로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 지난 2010년, 2015년 각 제/개정된 국가연구시설장비 표준분류체계(대분류 8개, 중분류 25개, 소분류 410개)의 분류 정확도를 측정하고자 선형판별분석(LDA)과 분산분석(ANOVA) 기법을 적용하여 2단계로 분석하였다. 또한, 본 연구 분석을 위해 지난 10년 동안 NTIS에 누적 등록된 정보데이터(Big-Data) 50,271건을 수집하여 이를 활용하였다. 이는 단순히 국내외 유사 분류체계와 전문가 의견을 토대로 만들어진 현(現) 국가연구시설 표준분류체계를 과학적으로 실증 검증한 첫 연구 사례에 해당된다. 본 연구 결과, 대분류 이하 중분류와 소분류로 분류된 개체 수의 집단별 판별정확도는 92.2% 로 매우 높은 수준이었고, 분산분석을 통한 사후검증에서는 대분류 8개 중 2개 집단의 변별력이 다소 낮게 나타나, 현(現) 표준분류체계 중 일부 개선이 필요한 것으로 조사되었다. 본 연구를 통해 현(現) 국가연구시설장비 표준분류체계가 향후 지속적으로 개선되길 바란다.

• 벤처창업연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.1-14
• /
• 2017

기업을 둘러싼 외부 환경의 급격한 변화로 과거와는 다른 새로운 경영방법이 필요한 시대가 되었다. 국내 코스닥기업은 상장으로 인해 기업의 경영성과가 긍정적으로 나타날 것이라 기대하지만 대부분의 경우에는 낮은 경영성과의 문제를 안고 있는 것이 주지의 사실이다. 본 연구는 이러한 코스닥기업들의 문제에 대한 해결방법을 제시하고자 선행연구 분석과 실증적 연구를 통해 기업 혁신 제고와 경영 성과 향상에 미치는 영향 요인을 규명하고 그 실무적 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기업의 혁신경로의 복잡성과 경영성과간의 연관성 규명 한계에 대한 해결책중 하나로서 혁신 경로에 대한 세밀한 적용을 위해 기업 경영 성과에 미치는 요인으로 사내기업가정신과 인적자원혁신성을 제시하고, 기업혁신활동으로는 종래의 연구개발(R&D) 활동과 같은 정량적 지표에서 벗어나 최근 기업의 지식 경영 활동을 감안하여 지식경영활동과 외부네트워크 관리를 도입하였다. 실증적 분석결과는 기업혁신활동에 유의적인 영향을 주는 사내기업가정신과 인적자원혁신성 요인들로는 경쟁우위적극성, 위험감수성, 최고경영자혁신성으로 나타났다. 이를 통한 해석은 기업 혁신활동을 활발하게 하려면 최고경영자의 신기술 개발 및 신사업 발굴에 대한 관심도와 최고경영자의 직원들에 대한 혁신 교육 훈련 지원, 즉 최고경영자의 혁신성을 높여야 한다. 아울러 동종업계에서 경쟁우위를 높이려는 적극성을 기업내에 더욱 심화시킬 필요가 있다고 할 수 있다. 기업의 비재무적성과 지표인 경영성과인지에 영향을 미치는 사내기업가정신과 인적자원혁신성 요인들 중에는 경쟁우위적극성, 최고경영자 혁신성, 종업원 혁신성으로 나타났다. 이를 통해 기업의 경쟁우위 적극성과 최고경영자의 혁신성, 그리고 종업원의 혁신성이 높을수록 기업내 경영성과 인지도가 높아지고 이는 결국 기업내 종사원들의 기업의 매출액 증가 인지, 시장 점유율 증가 인지, 이익률 증가 인지, 고객선호도, 기업인지도 들을 높인다고 할 수 있다.