• 제목/요약/키워드: 생산성 측정 모델

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X-ray 및 초음파 영상을 활용한 고관절 이형성증 진단을 위한 특징점 검출 딥러닝 모델 비교 연구 (A comparative study on keypoint detection for developmental dysplasia of hip diagnosis using deep learning models in X-ray and ultrasound images)

  • 김성현;이경수;이시욱;장진호;황재윤;김지훈
    • 한국음향학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.460-468
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    • 2023
  • 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

2D Fluid Modeling of Ar Plasma in a 450 mm CCP Reactor

  • 양원균;김대웅;유신재;주정훈
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2012년도 제43회 하계 정기 학술대회 초록집
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    • pp.267-267
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    • 2012
  • 최근 국내 반도체 장비 업체들에 의해서 차세대 반도체용 450 mm 웨이퍼 공정용 장비 개발이 진행 중에 있다. 반도체 산업은 계속해서 반도체 칩의 크기를 작게 하고, 웨이퍼 크기를 늘리면서 웨이퍼 당 칩수를 증가시켜 생산성을 향상해오고 있다. 현재 300 mm 웨이퍼에서 450 mm 웨이퍼를 도입하게 되면, 생산성 뿐만 아니라 30%의 비용절감과 50%의 cycle-time 단축이 기대되고 있다. 장비에 대한 이해와 공정에 대한 해석 능력을 위해 비용과 시간이 많이 들기 때문에 최근 컴퓨터를 활용한 수치 모델링이 진행되고 있다. 또한, 수치 모델링은 실험 결과와의 비교가 필수적이다. 본 연구에서는 450 mm 웨이퍼 공정용 장비의 전자밀도를 cut off probe를 통해 100 mTorr에 서 Ar 플라즈마를 파워에 따라 측정했다. 13.56 MHz 200 W, 500 W, 1,000 W로 입력 파워가 증가하면서 웨이퍼 중심에서 $6.0{\times}10^9#/cm^3$, $1.35{\times}10^{10}#/cm^3$, $2.4{\times}10^{10}#/cm^3$로 증가했다. 450 mm 웨이퍼 영역에서 전자 밀도의 불균일도는 각각 10.31%, 3.24%, 4.81% 였다. 또한, 이 450 mm 웨이퍼용 CCP 장비를 축대칭 2차원으로 형상화하고, 전극에 13.56 MHz를 직렬로 연결된 blocking capacitor ($1{\times}10^{-6}$ F/$m^2$)를 통해 인가할 수 있도록 상용 유체 모델 소프트웨어(CFD-ACE+, EXI corp)를 이용하여 계산하였다. 주요 전자-중성 충돌 반응으로 momentum transfer, ionization, excitation, two-step ionization을 고려했고, $Ar^+$$Ar^*$의 표면 재결합 반응은 sticking coefficient를 1로 가정했다. CFD-ACE+의 CCP 모델을 통해 Poisson 방정식을 풀어서 sheath와 wave effect를 고려하였다. Stochastic heating을 고려하지 않았을 때, 플라즈마 흡수 파워가 80 W, 160 W, 240 W에서 실험 투입 전력 200 W, 500 W, 1,000 W일 때와 유사한 반경 방향의 플라즈마 밀도 분포를 보였다. 200 W, 500 W, 1,000 W일 때의 전자밀도 분포는 수치 모델링과 전 범위에서 각각 10%, 3%, 2%의 오차를 보였다. 450 mm의 전극에 13.56 MHz의 전력을 인가할 때, 파워가 증가할수록 전자밀도의 최대값의 위치가 웨이퍼 edge에서 중심으로 이동하고 있음을 실험과 모델링을 통해 확인할 수 있었다.

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엘리델$^{(R)}$(피메크로리무스)크림 $1\%$ 전임상 약리학 성상 및 피부 선택성 (Pimecrolimus ($Elidel^{(R)}$, SDZ ASM1981))

  • 한국임상약학회
    • 한국임상약학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.97-105
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    • 2003
  • 아스코마이신(ascomycin)의 macrolactam 유도체인 피메크로리무스(pimecrolimus; 엘리델 [Elidel], SDZ ASM 981; Novartis Pharma AG, 바젤, 스위스)는 세포선택성을 지닌 염증성 사이토카인(cytokines) 억제제로서 아토피피부염, 알레르기성 접촉피부염, 자극성 접촉피부염 및 판형 건선 등 염증성 피부질환의 치료제로 개발되었다. T세포와 비만세포의 염증성 사이토카인 생산 분비를 억제하고 사전 형성된 염증성 매개물질의 비만 세포 분비를 저해한다. 국소 투여된 피메크로리무스는 알레르기성 접촉피부염(allergic contact dermatitis [ACD]) 돼지 모델에서 고역가 코르티코스테로이드 클로베타졸-17-propionate(corticosteroid clobetasol-17-propionate)와 동등한 효과를 나타낸다. 하지만 피메크로리무스는 클로베타졸과는 달리 피부 위축을 일으키지 않는다. 경구 투여시 피메크로리무스는 마우스와 랫트 ACD 치료에 있어서 타크로림무스(tacrolimus [FK 506])와 동등한 혹은 더 우수한 효과를 나타낸다. 또한 피메크로리무스는 아토피피부염 급성 징후 유사 모델인 저마그네슘 혈증 탈모 랫트(hypomagnesemic hairless rat)의 피부 염증과 소양증을 효과적으로 감소시킨다. 피메크로리무스는 랫트에서 다음과 같은 측면의 전신 면역반응 손상 효과가 타크로리무스 와 비교하여 낮게 평가된다: (1)국소 이식편대 숙주 반응, (2)양(sheep) 적혈구에 대한 항체 형성, (3)신장이식. 시험관내 평가시 돼지 피부를 통한 피메크로리무스 투과 속도가 타크로리무스보다 10배 낮게 측정되므로 생체에서 경피 흡수가 더 적게 될 것으로 판단된다. 상기 자료로 판단컨대 피메크로 리무스는 피부에 대한 항염증 활성이 높을 뿐 아니라 전신 면역반응 손상 부작용이 낮은것으로 사료된다.

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수질 신뢰도 분석을 위한 QUALKO2 모형의 Monte Carlo 해석 (Monte Carlo Simulation Using QUALKO2 Model for Water Quality Reliability Analysis)

  • 한건연;최현구;권나영;임재태
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.2058-2062
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    • 2009
  • 1992년 한강수계법이 제정되면서 우리나라에 도입된 오염총량관리제는 현재 2차총량관리 시행계획수립 단계에 이르렀다. 오염총량제에서 수질모델은 수계구간별로 설정된 기준유량과 목표수질 조건을 달성하는 지를 판단할 수 있는 도구로 사용되며, 다양한 모델들이 사용되고 있다. 그 중 하천수질모형으로는 주로 QUAL2E, QUALKO, QUALKO2 모형으로 압축할 수 있다. QUAL2E 모형은 1980년대에 개발되어 국내외로 널리 이용하고 있으나 SOD를 0차나 일정량으로 처리하였고, 부착조류에 의한 용존산소 변화와 부유 조류 사멸시 발생하는 유기물이 고려되지 않았다. 또한 용존산소가 부족한 상태에서 반응이 활발한 탈질화과정이 포함되지 않아 이들 반응에 의해 수질이 영향을 받는 하천에 적용하기에는 한계가 있었다. 그리고 QUAL2E 모델은 여러 개의 지류를 가진 대형 하천에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 국내에서는 1999년 QUAL2E 모델에 WASP5의 장점을 접목시켜 QUALKO 모델을 개발하였다. 이 모델은 QUAL2E에 부유성 조류의 사멸로 인한 유기물의 내부증가, 탈질화 반응 및 부착식물의 광합성 호흡 과정을 추가한 것이다. 또한 QUAL2E 모델에서 BOD는 CBOD로 입력되고 모의되므로 bottle BOD의 개념이 결여되어 있으므로 이러한 문제점을 보완하고, 조류의 생산 및 사멸에 의한 내부생산 유기물 증가와 탈질화 반응 과정을 추가한 것이다. 우리나라에서 진행되고 있는 총량관리 대상물질은 2010년까지는 $BOD_5$이며, 2011년부터는 일부 지역에 총인이 포함될 예정이다. 2007년에 실험실에서 측정하는 BOD5나 유기성 질소 또는 유기성 인을 그대로 입력하여 계산되고 출력할 수 있으며, 향후 오염총량제의 관리대상항목으로 논의되고 있는 TOC를 모의할 수 있는 QUALKO2가 개발되었다. 이에 본 연구에서는 향후 활용도가 클 것으로 기대되는 QUALKO2 모형에 기존 QUAL2E-UNCAS 모형에 서 수행할 수 있는 불확실성 해석 기법인 Monte Carlo 모의를 가능하도록 모형을 수정하고자 한다. 실제 하천에서의 수질해석에 대한 단순한 표현인 수학적 모형은 불확실성을 내포하고 있으며, Monte Carlo 해석을 사용하여 모형의 불확실도 정량화와 매개변수의 불확실성을 통계학적으로 기술할 수 있다. 또한 각 지점에 대한 계산결과치들에 대해 빈도 및 누가빈도분포 값을 제시함으로서 모형 예측치들의 전반적인 분포경향을 평가할 수 있으며, 하천수질에 대해서 환경기준치를 위배할 가능성을 산정하는데 활용할 수 있다. 우리나라 실정에 맞는 QUALKO2 모형에 Monte Carlo 모의를 통해 신뢰도 기반의 수질해석을 수행하게 된다면 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 것으로 판단된다.

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EVMS를 활용한 공정-공사비 통합관리 프로세스모델 (An Integrated Cost and Schedule Control Process Model Using Earned Value Management System)

  • 백승호;김경래;이유섭;이용규
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.89-97
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    • 2000
  • EVMS(Earned Value Management System)는 공정-공사비가 통합된 관리기준 상에서 단위 관리항목을 중심으로 계획 대비 실적측정을 통해 공정-공사비 실적 치를 측정, 분석, 예측하는 관리체계로서, 발주자 측면에서는 실적기반의 공사비 집행 및 관리를 통해 예산관리의 효율성을 증진시키며, 시공자측면에서는 공정-공사비 통합을 통한 원가 및 기성관리의 효율화 방안으로서 그 효과를 찾을 수 있다. 최근 우리나라에서도 공공 건설사업 효율화 방안의 일환으로 EVMS에 의한 공정-공사비 통합관리를 시도하고 있으나, EVMS에 대한 지식과 운영기반이 취약한 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 건설생산체제를 분석하여 EVMS 개념의 도입을 위한 장애요인과 한계성을 규명하고, 국내 건설환경에 적합한 EVMS에 의한 공정-공사비 통합관리 프로세스 모델을 제안하고자 한다. 이 모델은 6가지 하위 프로세스로 구성된다. : 조직구성, 일정계획, 계약금액 편성, 실적관리기준 설정, 경영분석, 변경사항관리.

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역류성 식도염에 대한 천연 미네랄 워터의 효과 (Effects of Natural Mineral Water on Reflux Esophagitis)

  • 추병길
    • 한국유기농업학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.75-87
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    • 2022
  • 본 연구는 다량 미네랄 6종 및 미량 미네랄 8종이 함유된 천연 미네랄 워터의 기능성을 확인하기 위해 역류성 식도염 유발 동물모델을 이용하여 개선 효과를 분석하였다. RAW264.7에서의 세포 생존율 측정 결과를 통해 미네랄 워터는 세포에 대한 독성이 없음을 확인하였으며, 역류성 식도염 동물모델에서 위 내용물 역류에 의한 식도 손상을 감소시켰으며, 식도 점막 보호 작용으로 인해 세포 연접 단백질 발현을 억제하였다. 따라서, 미네랄 워터의 식도 보호 작용은 조직 내 염증성 단백질 및 점막 재생 관련 단백질을 조절함으로써 나타난 것으로 사료된다. 이러한 연구 결과를 통해, 미네랄 워터의 기능성을 확인함으로써 음용수, 식품 생산 등의 다양한 산업 분야에서의 활용성과 가축 생산에 있어 면역증진 및 염증 관련 질병에 대처할 수 있는 친환경 기능성 사료첨가제로서의 미네랄 워터의 이용 가치를 확인할 수 있었다.

납기 위반 및 셋업 최소화를 위한 강화학습 기반의 설비 일정계획 모델 (Machine Scheduling Models Based on Reinforcement Learning for Minimizing Due Date Violation and Setup Change)

  • 유우식;서주혁;김다희;김관호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.19-33
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    • 2019
  • 최근 제조업체들은 제품의 생산방식이 고도화 되고, 복잡해지면서 생산 장비를 효율적으로 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인들로는 작업물 종류 변경(job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost) 등이 있다. 특히 반도체/LCD 공정과 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정의 경우 장비의 효율적인 사용이 매우 중요한데, 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화 하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화 하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구에서는 납기와 작업 준비 비용이 있는 병렬기계에서 강화학습을 활용하여 납기 및 셋업 비용의 최소화 목표를 달성하는 일정계획 모델을 개발하였다. 제안하는 모델은 DQN(Deep Q-Network) 일정계획 모델로 강화학습기반의 모델이다. 제안모델의 효율성을 측정하기 위해 DQN 모델과 기존에 개발하였던 심층 신경망 기반의 일정계획 생성기법과 휴리스틱 원칙의 결과를 비교하였다. 비교 결과 DQN 일정계획 생성기법이 심층신경망 방식과 휴리스틱 원칙에 비하여 납기 및 셋업 비용이 적은 것을 확인할 수 있었다.

USN을 이용한 u-SCM 프로세스 모델링 연구 (Study on Process Modeling of u-SCM using USN)

  • 박현실;최은미
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 한국IT서비스학회 2007년도 춘계학술대회
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    • pp.379-384
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    • 2007
  • USN (Ubiquitous Sensor Network)의 인프라 기술은 여러 센서를 이용하여 사용자의 요구사항을 처리 및 동작하는 지능화된 상호운용성 네트워크로서, 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스를 창출하고 실생활에 적용할 수 있는 기술로 정착하고 있다. 설치의 간편성, 저전력, 저가격, 확장성, 내장성의 특정을 가지고 있는 USN은 많은 센서들의 이질적인 데이터와 사용자를 위한 다양한 멀티미디어 정보 그리고, 장치간의 상호운용을 위한 제어 정보 등이 포함되며, 산업분야에서는 RFID의 기술과 함께 기존 기업의 ERP, CRM, SCM 등 애플리케이션과의 호환성 확보를 통해 활용될 수 있다. 본 논문에서는, USN 을 비즈니스 서비스 모델에 적용하여 SCM 상에서의 프로세스 모델링 연구를 하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 SCM 에 적용하는 u-SCM을 공급단계에서 시작하여 소비자관리 및 분석의 프로세스로 모델링 및 구축하였다. 부품공급/조달물류관리, 생산관리, 재고/유통/발주관리, 소비자 관리 및 분석 프로세스를, 소규모 센서의 서비스 환경 탑재 및 감지, 위치 측정 등의 감지 센서들을 이용한 센서 노드(node)의 정보 습득, 무선 센서 네트워크 통신을 이용한 추출된 감지 정보 통신, USN 서버의 관리 및 정보의 저장과 분석 등으로 USN 기술을 이용한 u-SCM 의 관리 운영의 프로세스 모델로 제안하였다.

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연상된 사용자 경험정보 축척 및 분석을 위한 AUX 모델 (AUX Model for restoring and analyzing Associative User Experience informations)

  • 류춘열;양해술
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.586-596
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    • 2011
  • 현재 IT 분야는 응용을 수행하는 처리 장치가 소형화, 고성능화되고, 센서 기술의 비약적 발달로 인해 다양한 스마트 기능 실현이 가능해지고 있다. 특히, 측정된 사용자 정보를 기반으로 다양한 분석 및 예측을 시도하는 UX(User Experience) 분야는 UI(User Interface)를 중심으로 최근 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 실세계에서 행동하는 사용자 경험 정보를 효과적으로 분류하고 저장하는 표준화된 형식의 공통 프레임워크에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 실세계에서 센싱되어 해석되는 다양한 사용자의 행동정보를 체계적으로 저장 및 참조하기 위한 정보 표현 모델로 AUX(Associative User Experience) 모델과 처리구조를 제안하였다. 이러한 표현모델과 처리체계 분리는 인문적인 사용자 정보의 특성과 기술적인 처리체계의 독립을 통해 AUX 모델 적용 및 처리체계에 전문성과 생산성 및 유연성을 보장한다. AUX 모델은 관심 있는 사용자의 다양한 동작 정보를 확장된 E-TCPN 모델을 이용하여 표현하였다. 그리고 AUX 모델을 응용에서 참조할 수 있도록 XML을 이용한 자료구조로 표현하였다. XML로 표현된 AUX 모델은 응용에서 처리할 수 있는 AUX 정보처리 아키텍처를 설계하고, 이를 적용하여 성능 분석을 수행하기 위해 VOD 서버의 스트리밍 트래픽을 할당하는 MPP 알고리즘을 개선하여, AUX가 처리되는 과정을 나타내었다. 그리고 성능을 분석하기 위해 VOD의 MPP 트래픽 할당 기법에 적용하고, 동작을 시뮬레이션 하였다. AUX 모델을 적용한 MPP 트래픽 할당 알고리즘은 적용하지 않은 알고리즘에 비해 재생 편차가 10.41% 향상되었음을 알 수 있었다. 성능분석 결과는 사용자의 접근 매체 유형과 접근 콘텐츠 정보를 AUX로 변환하여, 동적 트래픽 할당을 위한 MPI, CPI 계산 결과가 스케듈링에 반영되어 재생 성능이 향상 되었음을 알 수 있었다.

반응표면분석법을 이용한 Lactobacillus paracasei SRCM201474의 생산배지 최적화 (Application of Response Surface Methodology in Medium Optimization to Improve Lactic Acid Production by Lactobacillus paracasei SRCM201474)

  • 하광수;김진원;임수아;신수진;양희종;정도연
    • 생명과학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.522-531
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    • 2020
  • 본 연구는 반응표면분석법을 이용하여 L(+)형 젖산 생산향상을 위한 배지조성을 확립하기 위해 수행되었다. L(+)형 젖산을 선택적으로 고생산하는 것으로 알려진 9종의 Lactobacillus paracasei 균주를 전국에서 수집한 김치 시료로부터 선별하였으며, 젖산 생산량과 glucose로부터의 전환률 분석을 통하여 젖산 생산 배지 최적화를 수행하기 위한 균주로 SRCM201474를 선발하였다. 선택된 11개의 배지 조성 중 젖산 생산에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 분석하기 위한 방법으로 Plack-Burman design (PBD)을 설계하였으며, 통계분석을 통해 탄소원으로는 glucose, sucrose, molasses, 질소원으로는 peptone을 최종 선정하였다. 젖산 생산 배지 최적화를 위한 각 변수들의 농도 최적화를 수행하기 위한 방법으로 반응표면분석법 중 적은 실험수로도 최적값을 산출할 수 있는 hybrid design 설계 하였다. 실험 모델에 의한 L. paracasei SRCM201474 균주를 이용한 젖산 생산배지 조성과 최적 농도는 glucose 15.48 g/l, sucrose 16.73 g/l, molasses 39.09 g/l, peptone 34.91 g/l로 나타났으며, 이때의 젖산 생산량은 33.38 g/l로 예측되었다. ANOVA 분석을 통해 가정된 실험 모델의 적합성과 유의성을 확인하였으며, 최종적으로 분석된 최적배지에서의 반복실험을 통한 젖산 생산량을 측정하여 모델에 의해 예측된 젖산생산량과 동일함을 검증하였다. 본 연구를 통해 L(+)형 젖산을 선택적으로 고생산하는 균주를 선발하였으며, 배지 최적화를 수행하여 생분해성 플라스틱 생산을 위한 산업적 젖산 생산에 적용할 수 있는 연구자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.