본 연구는 새로운 치과용 색체계 개발을 목적으로 현재 치과에서 사용되고 있는 Vita shade를 사용하는 9 제조사의 12종의 광중합형 복합레진과 1종의 치과용 도재의 색상을 diffuse/$8^{\circ}$ 수광 방식을 사용하는 분광색체계 (MiniScan XE plus, Model 4000S, Hunter Lab, USA)를 이용해 D65 표준광과 10도 관찰자 시야 하에서 CIE $L^*a^*b^*$ 값을 측정하고 색상 범위를 분석하였다. 분석한 정보를 color sorting system을 응용한 CNU Cons Dental Color Chart의 색상 표현 방식인 T###에 치과용 수복 재료들의 범위를 적용하여 다음의 결과를 얻었다. 측정된 $L^*a^*b^*$ 값의 분포를 분석해 보면 $L^*$ 값은 80.40과 52.70 사이에, $a^*$ 값은 10.60과 -3.60 사이에, 그리고 $b^*$ 값은 28.40과 2.21 사이에 분포한다. $L^*$ 값의 평균값은 67.40, 중앙값은 67.30이며, $a^*$ 값은 2.89와 2.91, $b^*$ 값은 14.30과 13.90 이다. 이러한 분석을 토대로 CNU Cons Dental Color Chart의 T###의 첫 번째 숫자에 해당하는 $L^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 2.0으로, 그리고 2번째 숫자인 $a^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 1, 그리고 세 번째 숫자인 $b^*$ 값의 각 숫자간의 차이는 2로 정하였다. T555에 해당하는 $L^*$ 값의 범위는 66.0이상, 68.0미만으로, $a^*$ 값의 범위는 3이상 4미만으로, $b^*$ 값의 범위는 14이상 16미만으로 결정하였다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
고려시대 유적인 진도 용장성 왕궁지 G지구 건물지에서 내부에 유기물이 채워진 도기호가 출토되었다. 문화유산에 남아 있는 유기물은 동물과 식물자원에서 유래된 것으로, 과거 생활사 복원에 의미있는 정보를 제공하면서 최근 주목을 받아왔다. 이 연구는 진도 용장성 왕궁지에서 발견된 도기호 내부 유기물의 특성을 과학적 분석을 통해 파악하고자 수행되었다. 이와 함께 천연수지를 규명하기 위한 분석 방법을 검토하고 천연수지별 특성 성분을 확보하여 향후 기초자료로 활용하고자 하였다. 먼저 도기호 내부 유기물은 적외선 분광법과 질량분석법을 이용하여 특성 성분을 분석하였다. 적외선 스펙트럼 특성으로는 천연수지로 추정되었으며, 기체 크로마토그래피 질량분석을 통해 유기물의 주성분은 분자량이 204인 세스퀴테르펜(sesquiterpenes) 계열의 화합물(C15H24)과 유도체물로 확인되었다. 천연수지인 옻칠은 알켄류, 알칸류, 카테콜이 주성분이며, 송진은 수지산(아비에틱산, 피마릭산), 황칠은 세스퀴테르펜 계열의 화합물(셀레넨, 뮤뮬렌, 칼라메넨 등)이 주성분으로 확인되어, 도기호 내부 유기물은 황칠로 규명할 수 있었다. 황칠나무에서 삼출되는 황칠은 예부터 천연도료로 알려진 전통 재료로, 700년이 지난 황칠에서도 특성 성분은 잘 보존되어 있음을 알 수 있었다. 초석 인근에서 발견된 도기호는 진단구로, 내부에 담긴 황칠은 도료로 사용하기 위해 보관되기보다는 건물을 세울 때 진단용(ritual purposes)으로서 매장한 것으로 추정할 수 있다. 또한 시료 전처리가 간소화된 열분해 기체 크로마토그래피 질량분석 결과에서도 도기호 내부 유기물의 열분해산물이 황칠의 특성 성분과 유사하게 검출됨에 따라 향후 문화유산에 사용된 천연수지 규명에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 소비자들이 건강기능식품보다 쉽게 접하고 구할 수 있는 음용을 목적으로 하는 식품인 음료를 유형별로 나누어 비타민과 미네랄이 강화되거나 첨가된 음료들을 상한섭취량과 비교 조사하였다. 음료 중의 칼슘과 나트륨 함량은 마이크로웨이브를 이용한 밀폐형 습식분해법으로 전처리 후 유도결합플라즈마분광기로 분석하였고, 비타민 함량은 HPLC로 측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 제품 중 칼슘을 강화하고 함량을 표시한 제품은 과채주스 4건, 과채음료 9건, 혼합음료 8건으로 표시량 비율 80~90%는 4건, 90~100%는 5건, 100~110%는 4건, 110~120%는 6건 120~130%는 1건, 14~150%는 1건이었다. 나트륨 함유 음료 총 17건을 분석한 결과 표시량은 225.0~500.0 mg/L, 검출량은 96.5~237.4 mg/L로 표시량 비율은 34.0~48.5% 이었다. 음료에 들어있는 칼슘과 나트륨 함량은 식품 규격 기준뿐만 아니라 건강기능식품의 기준에도 적합한 것으로 분석되었으나 일부 제품의 빈번한 섭취나 다른 강화식품의 동반 섭취로 인한 과잉공급이 발생할 수있어 하루 필요 섭취량을 초과할 우려가 많은 실정이다. 2. 현재 다양한 음료군 별 전반에 골고루 강화된 비타민C의 경우 시료 중 액상차 3건, 과채주스 3건, 과채음료 14건, 탄산음료 9건, 혼합음료 28건으로 총 57건 이었다. 표시량과 검출량, 표시량 비율로 검출량을 살펴보면 과채주스의 표시량은 28.6~131.6 mg/L, 검출량은 569.7~583.8 mg/L로 표시량 비율은 443.7~2003.6% 이였으며 과채음료의 표시량은 11.4~277.8 mg/L, 검출량은 86.5~478.2 mg/L 로 표시량 비율은 161.2~1291.2%로 과채주스와 마찬가지로 실제 많은 양이 첨가된 것으로 분석되었다. 음료군 중 가장 비타민 C 강화 빈도가 높았던 혼합음료의 표시량은 25.0~10000.0 mg/L, 검출량은 330.0~17758.0 mg/L로 표시량 비율은 129.10~991.0% 이었다. 표시량 비율을 보면 총28건 중 120~130%는 1건, 130~140%는 2건, 140~150%는 6건, 150~160%는 3건, 17~180%는 4건, 180~200%는 3건, 200~300%는 2건, 300~400%는 3건, 900~1000%는 3건이었다. 이는 제품별로 들어있는 함량의 차이도 큰 것으로 나타났으며 제품에 표기되어 있는 양에 비해 실제 많은 양이 첨가된 것으로 분석되었다. 우리나라 성인 기준 비타민 C 상한 섭취량은 최저독성량을 고려하여 2,000 mg/day로 설정되어 있어 실제 음료 1회 분량이 비타민 C 상한 섭취량을 초과하는 제품은 없었으나 습관적으로 강화된 음료를 빈번히 섭취할 경우 상한 섭취량을 초과할 경우가 있을 것으로 보인다. 또한 비타민 C가 첨가되었다고 표시는 되어있지만 표시량을 표기하지 않았던 제품은 보통의 비타민 C가 첨가된 음료보다도 많은 양을 첨가 했으며 소비자가 스스로 섭취 음료의 영양성분을 인지하고 선택할 수 있기 위해서는 시판제품에 영양 표시가 필요한 것으로 보인다. 3. 제품 중 비타민 $B_2$를 강화하고 함량을 표시한 제품은 탄산음료 3건, 혼합음료 9건으로 표시량 비율을 보면 탄산음료는 최대 129.5%, 혼합음료의 표시량 비율은 최대 336.7% 이었다. 일반적으로 식품이나 보충제를 통해 과다하게 리보플라빈을 섭취해도 부작용이 나타나지 않은 것으로 보고되었으나, 이것이 다량 섭취시 부작용이 없다는 것을 의미하지는 않으므로 주의가 요망된다. 제품 중 나이아신을 강화하고 함량을 표시한 제품은 탄산음료 1건, 혼합음료 10건이었으며, 탄산음료의 표시량 비율은 90.7% 이었으며 이외에 표시량은 없었으나 실제 분석한 결과 58.0 mg/L의 나이아신이 검출된 제품이 있었다. 혼합음료의 표시량 비율은 109.70~393.23% 이었다. 성안의 니코틴아미드 상한섭취량이 1,000 mg/day 인 것을 볼 때 분석된 음료들 모두 적은 양이었으나 최근 소비량이 급증하고 있는 복합비타민제 등을 병용하여 섭취할 경우 일부에서는 악영향이 발생할 가능성이 있다고 볼 수 있으며 음료에 실제 들어있는 양과 표시량이 차이가 있으므로 소비자들이 인지하여 마실 수 있도록 정확한 표시량을 나타내어 정보를 주어야 할 것이다. 이처럼 음료와 같은 가공식품에서의 영양강화가 역할을 다하기 위해서는 식품업계에서의 품질관리를 보다 철저히 하고 정부에서도 표시량에 맞추어 식품을 섭취하는 소비자가 과잉섭취하지 않도록 표시기준의 하한선 뿐 아니라 상한선 설정을 추진해야 할 것으로 보이며 소비자를 대상으로 영양교육을 실시하여 소비자 스스로 자신에게 맞는 식품을 선택할 수 있는 능력을 가지도록 관심을 가져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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