본 연구에서는 육가공 산업의 필수 공정인 냉동육 해동 시 발생하는 식육의 품질 저하를 최소화하기 위하여 진공 텀블링 해동 방식을 적용하고자 산업용 국산 임펠러-진공 텀블러(DVT, 6 ton)를 고안하고 이를 이용하여 해동한 냉동 돈육의 품질 특성을 현재 상업적으로 이용하는 자연해동(NTA)과 수입산 진공 텀블링 해동(IVT) 특성과 비교 분석하였다. 냉동 돈육(앞다리)의 자연해동 시간은 4,200분인데 반하여 DVT 해동은 165분이 소요되어 냉동 돈육 해동시간이 약 25배 단축되었다. 해동 시 돈육의 드립감량은 자연해동 2.08%에 비하여 DVT 해동은 0.85%로 낮아져 높은 해동 수율(99.2%)을 얻을 수 있었다. 자연 해동육에서 대장균군이 0.10±0.17 log CFU/g 수준으로 검출된데 반하여 DVT 해동육의 pH는 5.92, 총균수 1.96±0.01 log CFU/g, 대장균군 불검출로 높은 신선도를 보였다. 또한, DVT 해동육의 지방산패도(TBARS) 0.31±0.01 MDA mg/kg와 단백질변패도(VBN) 5.67±1.98 mg%를 보여 자연해동 돈육(각각 0.42±0.01 MDA mg/kg와 6.86±0.00 mg%)에 비해 지방과 단백질 변패도를 유의적으로 낮출 수 있는 것으로 나타났다. DVT 해동육의 보수력은 97.50±0.90%로 자연해동육(95.24±0.03%)에 비해 유의적으로 높았다. 자연해동(NTA) 후 조리한 돈육은 경도 212.03±0.02 N과 씹힘성 885.36±0.80이 진공 텀블링(DVT, IVT) 해동육에 비하여 각각 6.1배와 4.7배 높게 나타나 진공 텀블링 해동이 부드러운 조직감을 갖는 식육을 생산할 수 있는 것으로 나타났다. 해동육과 이를 가열조리한 돈육의 미세구조(SEM)를 관찰한 결과, 진공 텀블링 해동(DVT, IVT) 시료에서 근원섬유의 손상이 적어 섬유배열과 간격이 촘촘한 구조를 나타냈다. 본 연구에서 국내 최초로 고안한 산업용 대용량 진공텀블러는 해동 시 근육 조직의 손상을 최소화하여 보수력을 높이고, 드립감량을 감소시켜 부드러운 조직감과 함께 생산 수율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 미생물학적 및 이화학적 변패도를 최소화할 수 있어 고품질의 육제품 생산에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 또한, 본 장치는 수입산 진공텀블러와 비교해 우수한 품질의 해동육을 생산할 수 있어 본 연구자료를 이용한 국산 기술 자립화, 제품 품질 개선 및 수율 향상 등 육가공 산업 발전에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 저장소 선정 및 저장소 특성화 연구 과정에서 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여 진지하게 검토하고 $CO_2$ 지중저장 실증의 안정성을 확보하기 위한 많은 노력을 경주해 왔다. 그럼에도 불구하고 2017년 11월 15일 발생한 규모 5.4의 포항 지진으로 큰 피해를 입은 포항시와 시민들은 $CO_2$ 지중저장 실증의 지진 유발 가능성에 대하여 큰 우려를 가지고 있는 상황이다. 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구팀은 2017년 포항 지진 이후 포항 영일만 $CO_2$ 지중저장 실증의 안전성에 대하여 자체 조사를 수행하여, 2017년 포항 지진과 포항분지 영일만 해상 $CO_2$ 지중저장 실증의 관련성과 향후 본격적인 $CO_2$ 지중저장 실증이 수행될 경우 지진 유발 가능성이나 누출 가능성에 대하여 면밀하게 평가하였다. 자체 조사 결과, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 포항지진의 진앙과 약 10 km 떨어진 영일만 해역에 저장소가 위치하며, $CO_2$ 저장층의 심도도 해저면 아래 약 750-800 m 정도로서 포항 지진의 심도와 큰 차이를 보인다. 또한 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 2017년 1월 12일부터 3월 12일까지 약 3개월간 $CO_2$ 시험 주입을 수행한 이후 수송체계 구축과 주입공 격상을 위해 $CO_2$ 주입 행위가 중지된 상황으로 2017년 11월 15일에 발생한 포항 지진과 직접적인 관련성을 찾기 어렵다. 무엇보다도 $CO_2$ 지중저장 기술의 개념이 지층을 파쇄하는 것이 아니라 염수와 같은 유체로 채워진 다공질 퇴적층에서 염수를 천천히 밀어내면서 초임계상의 $CO_2$를 주입한다는 측면에서 대용량의 $CO_2$를 장기간 주입하여 저장층의 압력이 크게 상승하는 경우를 제외하면 인간 사회에 피해를 가져오는 일정 규모 이상의 지진을 유발할 가능성이 크지 않은 것으로 분석되었다. 게다가 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 $CO_2$ 시험 주입 규모가 약 100톤 정도로서 규모 5.0 이상의 지진을 유발할 수 있는 대규모 주입 행위가 없었기 때문에 2017년 포항 지진과의 연관성을 가정하는 것이 무리가 있다. 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업의 연구팀은 자체 조사를 통해 향후 포항분지 해상 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업이 장기적으로 수행될 경우 지진 유발 가능성과 누출 가능성에 대하여도 평가를 수행하였다. 자체 평가 결과에 따르면, 저장층 상부의 덮개층이 파쇄되거나 주변 단층의 재활성화가 발생하지 않도록 정해진 범위에서 압력을 조절하면서 $CO_2$ 스트림을 주입할 경우 지진 유발이나 단층 재활성화를 초래할 가능성이 매우 희박한 것으로 분석되었다. 더불어, 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 $CO_2$ 지중저장 실증 과정에서 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 최소화하기 위해 저장소 인근 지층의 파쇄 압력, 저장소 인근 단층의 재활성화 압력, 주입공 누출을 방지하기 위한 완결 공정, 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출 경로 파악과 거동 및 누출 모니터링, 안전한 $CO_2$ 저장을 위한 저장소 운영과 관련된 연구를 충실하게 수행하고 있으며, 연구팀의 자체 조사 결과 주입된 $CO_2$ 스트림이 인간 사회에 영향을 미칠 정도의 규모로 누출될 가능성은 크지 않은 것으로 평가되었다. 결론적으로 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구사업은 인간이 감지할 정도의 지진 유발 및 주입된 $CO_2$ 스트림의 누출을 발생시킬 가능성이 크지 않으며, 비록 적은 가능성이지만, 지진이나 누출이 발생하지 않도록 지속적으로 안전성 확보를 위한 연구개발을 최우선적으로 수행할 계획이다.
목적 :직장암의 림프액 배액의 주된 경로는 종양의 위치가 항문환에 근접한 경우를 제외하고는 근위부플 향하므로 수술 후 방사선치료의 조사영역을 결정함에 있어서 전통적인 방법에 따를 경우 하부 골반강과 회음부에 불필요한 방사선조사를 하게될 수 있다. 본 연구는 하전방 절제술을 시행받은 직장암 환자에서 방사선치료 조사영역의 하연을 전통적인 방법에 의하지 않고 수술 문합부로부터 2 cm 내지 3 cm 하방으로 환자 개별적으로 결정하는 경우에 있어서 치료 실패의 양상이 어떠한 영향을 받는가를 알아보기 위하여 수행하였다. 대상 및 방법 : 1994년 9월부터 1998년 5월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 근치적 하전방 절제술과 수술 후 방사선치료를 시행한 Modified Astler-Coiler (MAC) 병기 B2에서 C3까지인 88명의 직장암 환자를 대상으로 하였다. 남녀 환자 수는 각각 설명씩이었으며 연령의 중앙값은 57세(32-81세)였다. 2명의 환자를 제외한 모든 환자에서 저용량의 5-fluorouracil을 포함한 항암 화학요법을 병용하였으며, 수술 후 방사선치료는 6, 10, 15 MV X-ray를 이용하여 후전-좌우 대향의 3문 조사법으로 전골반부에 45 Gy와 종양 병소부위에 6 Gy를 5.5주간 걸쳐서 조사하였다. 연구 기간 초기의 16명의 환자에서는 전통적인 방사선조사영역 결정법을 적용하여 폐색공 하단, 또는 수술 문합부의 2 cm 내지 3 cm 하방 중에서 보다 낮은 쪽을 방사선조사영역의 하연으로 정하였으며, 나머지 72명의 환자에서는 수술 문합부에서 2 cm 내지 3 cm 하방에서 조사영역 하연을 개별적으로 결정하였는데 이와 같은 개별화된 방사선 치료 조사영역의 결정으로 55명(76$\%$)의 환자에서 방사선치료 조사영역 부피를 감소시킬 수 있었다. 이 두 군에 대해 생존율, 국소 종양 억제율, 무병생존율을 조사하여 비교하였고 예후 인자의 유의성을 조사하였다. 결과 : 추적 관찰 기간은 7개월부터 58개월이었으며, 중앙 추적기간은 27개월이었다. MAC 병기로 구분 시 B2가 32명(36$\%$), B3가 2명($2\%$), Cl이 2명($2\%$), C2가 50명($57\%$), C3가 2명($2\%$) 이었다. 전체 환자의 2년과 4년 생존율은 각각 $94\%$와 $68\%$였으며, 2년과 4년 무병 생존율은 각각 $86\%$과 $58\%$였다. 첫 치료 실패로서 국소 재발이 4명, 원격전이가 14명, 그리고 국소 재발과 원격전이가 동시에 있는 경우가 1명이었다. 방사선치료 조사영역의 하연 결정을 전통적인 방법을 적용한 군과 수술 문합부의 위치에 따라서 환자 개별적으로 결정한 군을 비교하여 볼 때 국소 종양 억제율과 무병 생존율은 각각 유의한 통계적인 차이를 보이지 않았다(p=42, p=68). 종양 색전자의 존재는 생존율, 국소 종양 억제율, 무병 생존율에 각각 영향을 미치는 유의한 위험인자로 관찰되었다. 결론 : 하전방 절제술을 시행받은 직장암 환자들의 수술 후 방사선치료 조사영역의 하연을 결정함에 있어서 각환자들의 병소 위치에 따라 개별적으로 결정하는 방법은 전통적인 하연 결정방법에 비하여 국소 종양 억제율과 무병생존율에 있어서 동등한 결과를 얻을 수 있었으며, 방사선치료 조사영역의 부피를 줄여 줌으로써 불필요한 방사선치료 부작용과 후유증의 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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