• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.466-472
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• 2012

식품 중 P. mirifica 원료 함유여부에 대한 판별법 마련을 위하여 식물의 종 동정에 일반적으로 사용되는 ribulose bisphosphate carboxylase (rbcL), RNA polymerase C (rpoC1), intergenic spacer (psbA-trnH) 및 second internal transcribed spacer (ITS2) 유전자부위를 선정하였다. 선정된 유전자부위를 증폭하기 위하여 일반 프라이머를 이용하였으며 각각 719 bp, 520 bp, 348 bp 및 507 bp의 PCR 산물을 확인하였다. 그리고 염기서열을 결정하고 유전자은행에 등록되어있는 염기서열과 유사성에 대한 분석한 결과 rbcL, rpoC1 및 psbA-trnH 부위는 상동성이 매우 높아 프라이머를 설계하기는 어려웠다. 그러나 ITS2의 경우 염기서열의 차이점이 있어 4종류의 프라이머를 설계하였다. 설계된 프라이머를 이용하여 P. mirifica, P. lobata, B. superba에 대한 PCR을 실시한 결과 SFI12-miri-6F/SFI12-miri-7R 및 SFI12-miri-6F/SFI12-miri-8R의 경우 P. lobata 와 B. superba에서 비 특이적 밴드가 없으며 P. mirifica에서 예상크기인 137 bp 및 216 bp를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 P. mirifica을 판별할 수 있는 종 특이 프라이머는 식품가능원료 및 가공식품에 대한 적용할 수 있어 인터넷 쇼핑몰 등 시중에 불법적으로 유통되는 제품에 대한 안전관리에 활용도가 매우 클 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제38권4호
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• pp.481-492
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• 2005

이 연구에서는 광주지역 하상퇴적물에 대한 지질집단별 지구화학적 특성에 대해 규명 하고자 한다. 이를 위해 물이 흐르고 있는 1차 수계를 대상으로 하상퇴적물시료 104개를 채취하였고, 실험실에서 자연건조 시켰다. 화학분석을 위한 시료는 알루미나 몰타르를 이용하여 200메쉬 이하로 분쇄하였고, XRF ICP-AES, NAA분석을 실시하였다. 연구지역 하상퇴적물에 대해, 지질집단별 지구화학적 특성 비교와 기존 암석에 대한 연구에서 얻어진 암석화학적인 특성과의 비교를 위해, 선캠브리아기 화강편마암 지역, 쥬라기 화강암 지역, 백악기 화순안산암 지역으로 분리하였다 광주지역 하상퇴적물의 주성분원소 함량은 $SiO_2\;51.89\~70.63\;wt.\%,\;Al_2O-3\;12.91\~21.95\;wt.\%,\;Fe_2O_3\;3.22\~9.89\;wt.\%,\;K_2O\;1.85\~4.49\;wt.\%,\;MgO\;0.68\~2.90\;wt.\%,\;Na_2O\;0.48\~2.34\;wt.\%,\;CaO\;0.42\~6.72\;wt.\%,\;TiO_2\;0.53\~l.32\;wt.\%,\;P_2O_5\;0.06~0.51\;wt.\%\;and\;MnO\;0.05\~0.69\;wt.\%.$이다. 하상퇴적물과 암석에 대한 AMF 삼각도에서, 암석은 칼크-알칼리계열에 도시되는데 비하여, 하상퇴적물은 솔레아이트 계열과 칼크-알칼리계열의 경계부위에 도시된다. 이는 $Fe_2O_3$ 함량이 암석에서보다 하상퇴적물에 더 많이 함유되어 있는 것과 관련이 있는 것으로 보인다. $SiO_2$에 대한 $K_2O+Na_2O$의 비교그림에서, 하상퇴적물은 암석에서와 같이 subalkaline 계열에 점시된다. 하상퇴적물의 미량성분원소 및 희토류 원소 함량은 $Ba 590\~2170ppm$, Be$1\~2.4$ppm, Cu $13\~179ppm$, Nb $20\~34ppm$, Ni$10\~50ppm$, Pb $17\~30$ppm, Sr $70\~1025$ ppm, V$42\~135$ ppm, Zr$45\~171$ ppm, Li$19\~77$ppm, Co$4.3\~19.3$ppm, Cr$28\~131$ppm, Cs$3.1\~17.6$ ppm, Hf $5\~27.6$ ppm, Rb $388\~202$ ppm, Sb$0.2\~l.2$ ppm, Sc$6.4\~17$ ppm, Zn $47\~389$ ppm, Pa $8.8\~68.8$ ppm, Ce$62\~272$ppm, Eu$1\~2.7$ppm and Yb$0.9\~6$ppm의 범위를 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-142
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• 2023

본 연구는 2018년 4월부터 2022년 4월까지 Orbiting Carbon Observatory-2/3의 건조공기 이산화탄소 몰분율(column-averaged carbon dioxide dry-air mole fraction, XCO₂) 자료와 TROPOspheric monitoring instrument의 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 및 이산화질소(nitrogen dioxide, NO₂) 연직컬럼농도(본 연구에서 XCO, XNO₂로 명명) 자료를 활용하여 한국과 중국의 도시 및 권역에 대해 CO와 CO₂, CO와 NO₂의 비율을 분석하고, 사회경제적 지표(인구, 차량 등록 대수, 지역내총생산)와 비율의 관계, 한국과 중국에서의 특성 차이를 제시하였다. 먼저 CO₂, CO 그리고 NO₂ 세 기체상 물질의 대기 중 체류시간 차이로 CO₂, CO는 배경값과 추세선을 제거한 ΔXCO₂, ΔXCO로 분석하였다. 지역별로 세 값을 비교한 결과 ΔXCO, ΔXCO₂는 중국 지역이 XNO₂는 한국 지역이 상대적으로 높은 값을 보였으며, 두 값의 비율(ΔXCO/ΔXCO₂, ΔXCO/XNO₂) 모두 한국보다 중국에서 높은 것으로 나타났다. ΔXCO/ΔXCO₂, ΔXCO/XNO₂와 사회경제적 지표는 양의 상관관계를 보였으며, 이는 도시 규모가 크고 경제활동이 활발할수록 대기오염기체 및 온실기체의 농도가 높다는 점을 시사한다. 한국과 중국의 비율 특성 차이를 분석하기 위해 두 나라의 지역별로 분석한 ΔXCO와 ΔXCO₂ 관계는 한국은 음의 관계성을 중국은 양의 관계성을 나타냈다. ΔXCO와 XNO₂의 상관성을 여름과 겨울에 대해 각각 살펴본 결과, 한국은 계절에 따른 ΔXCO 증감이 크지 않은 것에 비해 중국은 북동부 지역을 중심으로 계절에 따른 ΔXCO와 XNO₂의 증감이 크게 나타나며 관계성의 차이를 보였다. 이는 온실기체와 대기오염기체의 비율을 분석할 때, 계절 변동성 및 국가별 배출 특성을 감안해야 함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제84권3호
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• pp.286-298
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• 1995

본 연구는 산림토양(山林土壤)의 산성화(酸性化)가 토양내 치환성 양이온($Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, $Al^{3+}$) 및 중금속(Cu, Zn, Mn, Pb, Cd) 분포(分布)에 미치는 영향을 평가하고, 이러한 토양내 화학적 특성과 임목의 세근과 엽내 양료 및 중금속 분포와의 관계(關係)를 파악하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 울산(蔚山)과 온산공단(溫山工團) 주변의 6개 조사구와 개발제한지역내(開發制限地域內) 2개 조사구를 대상으로 토양 pH의 장기적(長期的) 변화(變化)와 토양(土壤), 세근(細根) 및 엽(葉)내 양료(養料)와 중금속(重金屬) 함량(含量)을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 울산지역 산림의 토양 pH(A층)는 1987년에 활엽수림(闊葉樹林)과 침엽수림(針葉樹林)에서 각각 4.45와 4.78이었던 것이 1994년에는 각각 3.73과 3.86으로 감소하여 토양산성화(土壤酸性化)의 정도가 심화되었다. 1994 년 현재 개발제한지역내 침엽수림인 동천이 4.57로 가장 높은 반면 온산공단에 인접한 당월의 활엽수림이 3.19로 가장 낮았다. 2. 공단지역(工團地域)에 비해 토양 pH가 높았던 개발제한지역 산림의 토양내 치환성(置換性) $Ca^{2+}$함량은 공단지역보다 활엽수림에서 3.5배, 침엽수림에서 11배나 높았고, 치환성(置換性) $Mg^{2+}$ 함량 또한 각각 4.5배와 5배나 높았다. 그러나 공단지역에서 높을 것으로 예상되었던 치환성(置換性) $Al^{3+}$함량은 오히려 개발제한지역에서 높게 나타났다. 3. 세근내(細根內) Ca과 Mg 함량은 개발제한지역이 공단지역보다 활엽수(물오리나무, 상수리나무)의 경우 각각 3.6배와 1.7배 높았고 침엽수(리기다소나무, 곰솔)에서는 각각 4.6배와 1.5배 높았다. 엽(葉)에 있어서도 개발제한지역 산림의 활엽수가 공단지역보다 각각 1.1배와 2.2배 높았고, 침엽수는 각각 1.8배와 2.3배나 높았다. 그리고 세근과 엽내 Al 함량 역시 토양에서와 같은 경향을 보였다. 4. 토양산성화도(土壤酸性化度)와 임목(林木)에 대한 Al 독성(毒性)을 평가하기 위한 토양과 세근내 Ca/Al 몰비가 동천을 제외한 오든 조사구의 토양과 세근에서 1 이하로써 토양산성화에 민감할 뿐만 아니라 양료흡수(養料吸收) 및 근계발달(根系發達)의 피해(被害)가 예상되었다. 침엽수림(針藥樹林)의 경우 토양 pH와 토양 및 세근내 Ca/Al 몰비간에 서로 고도(高度)의 상관(相關)을 보였다. 5. 토양, 세근 및 엽내 Cu, Zn, Pb 함량은 활 침엽수림 모두에서 공단지역(工團地域)이 개발제한지역(開發制限地域)보다 전체적으로 높았지만, 토양중 Mn과 Cd 함량은 반대로 개발제한지역이 더 높았다.

• 한국결정학회지
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• 제8권1호
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• pp.6-14
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• 1997

제올라이트 X에 $Sr^{2+}$와 $K^+$ 이온이 교환된 $Sr_{31}K_{30}-X$와 $Sr^{2+}$와 $Tl^+$ 이온이 교환된 $Sr_{8.5}Tl_{75}$의 결정구조를 공간군 Fd3로 $21(1)^{\circ}C$에서 단결정 X선 결정학적 방법으로 해석하였다. 각각의 결정은 $Sr(ClO_4)_2$와 (K 혹은 Tl)$NO_3$의 몰 비가 1 : 5인 용액을 사용해서 흐름 법으로 5일 동안 이온 교환시키고 $360^{\circ}C$에서 진공탈수 시켜 두 결정을 얻었다. 이들 결정은 회절강도가 $I>2{\sigma}(I)$인 293개와 351개의 회절반사를 사용하여 최종오차인자가 $R_1=0.072,\;R_w=0.057$과 $R_l= 0.058,\;R_w=0.044$까지 각각 정밀화하였다. $Sr_{31}K_{30}-X$결정에서 $Sr^{2+}$ 이온과 $K^+$ 이온은 모두 다섯 개의 서로 다른 결정학적 자리에 존재하였다. 단위세포당 16개의 $Sr^{2+}$ 이온은 결정학적 자리 I인 D6R의 중심에 각각 위치하고 D6R 모두를 채우고 있다. 나머지 15개의 $Sr^{2+}$ 이온과 17개의 $K^+$ 이온은 큰 동공 속에 있는 결정학적 자리II에 위치하고 세 개의 산소이온이 이루는 평면에서 각각 $0.45{\AA},\;1.06{\AA}$ 큰 동공속으로 이동하여 위치하고 골조산소와 결합거리는 각각 $2.45(1){\AA},\;2.64(1){\AA}$이다. 13개의 $K^+$ 이온은 두 개의 다른 결정학적자리 III'에 위치하며 인접한 산소와의 결합거리는 각각 $2.88(7){\AA}$와 $3.11(10){\AA}$이다. $Sr_{8.5}Tl_{75}-X$에서는 $Sr^{2+}$이온과 $Tl^+$ 이온이 역시 다섯 개의 서로 다른 결정학적 자리에 위치한다. 약 8.5개의 $Sr^{2+}$ 이온은 결정학적 자리 I에 있으며, 15개의 $Tl^+$ 이온은 D6R의 3회 전축상의 소다라이트내에 있는 결정학적 자리 I'에 있다. 이 $Tl^+$ 이온은 골조산소와의 결합거리가 $2.70(2){\AA}$이며 세 개의 산소가 이루는 평면에서 $1.68{\AA}$ 소다라이트내로 이동하여 위치한다. 32개의 $Tl^{+}$ 이온은 결정학적 자리 II에 존재하고 있으며 산소와의 결합거리를 $2.70(1){\AA}$을 유지하면서 큰 동공속으로 $1.48{\AA}$ 이동하여 위치한다. 약 18개의 $Tl^+$ 이온은 결정학적 자리III에, 또 다른 10개의 $Tl^+$ 이온은 결정학적 자리III'에 존재하고 골조 산소와 각각 $2.86(2){\AA},\;2.96(4){\AA}$의 결합거리를 이룬다.