• 한국응용곤충학회지
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• 제61권4호
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• pp.577-590
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• 2022

콩줄기명나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 온도가 콩줄기명나방의 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 산란특성에 미치는 영향을 파악하고자 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34, 36℃ 항온조건에서 조사하였다. 알과 유충은 7, 10, 13℃를 제외한 항온조건에서 다음 생애단계로 성공적으로 발육하였다. 알, 유충, 번데기의 발육기간은 온도가 상승할수록 짧아지는 경향을 보였다. 콩줄기명나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산온일도는 13.5℃와 384.5DD로 추정되었다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육 최저 및 최고온도는 19.4℃과 39.8℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 20.4℃였다. 성충은 16℃와 34℃ 범위에서 부화하는 알을 생산하였고, 25℃에서 최대 약 416마리의 자손을 낳았다. 노화율, 나이별 생존율, 나이별 누적산란율, 온도의존 산란수에 관련된 성충모델들이 작성되었다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 콩줄기명나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계를 마련하는데 기초기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.435-447
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• 2022

어리팥나방은 콩을 가해하는 Matsumuraeses속 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 어리팥나방의 개체군동태를 예측하기 위하여 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 10, 13, 19, 22, 25, 28, 31℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 조사된 모든 항온조건에서 부화하였고, 유충은 10, 13, 31℃를 제외한 온도조건에서 성공적으로 성충으로 발육하였다. 발육단계별 발육기간과 성충 수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 어리팥나방 발육단계별 발육영점온도와 유효적산일은 선형회귀방법을 이용하여 추정하였고 발육최저, 최고한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산일은 10.2℃와 492.04DD였다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 16.7℃과 29.1℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 12.4℃였다. 온도와 관련된 어리팥나방 성충의 생존과 산란특성을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 어리팥나방의 개체군모형 작성과 콩 작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.461-473
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• 2022

팥나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 팥나방의 생물적 특징을 알아보기 위해 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 7℃와 34℃를 제외한 모든 항온조건에서 부화하였고 유충은 13~28℃ 온도조건에서 성공적으로 성충으로 발육하였다. 알의 발육기간은 25℃까지 온도가 상승할수록 짧아지다가 이후 온도에서 길어지는 경향을 보였다. 유충, 번데기의 발육기간과 성충수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 팥나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산일은 9.1℃와 264.5DD였다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 20.0℃과 32.3℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 12.3℃였다. 온도와 관련된 팥나방 성충의 생존과 산란특성을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 팥나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권2호
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• pp.161-170
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• 2020

국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO₂, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO₂의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.

• 대한핵의학회지
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• 제34권4호
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• pp.336-343
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• 2000

목적: $[^{201}Tl]$TICI주사액의 제조과정에서 안정동위원소인 $^{201}Tl$ 및 Cu, Pb의 중금속을 함유할 가능성이 있어 이러한 이물질을 확인하기 위한 방법으로 방사성 물질의 대기오염을 일으키지 않는 폴라로그래피의 분석 조건을 설정하고자 하였다. 대상 및 방법: 원자력병원에서 생산하고 있는 $[^{201}Tl]$-TlCl 주사액에 포함될 수 있는 중금속을 대상으로 하였다. 극미량의 중금속을 측정하기 위한 방법으로 BAS-50W 폴라로그래피를 이용하였고, 여기에 사용된 3 전극계는 작업전극인 DME, 기준전극인 Ag/AgCl 그리고 보조전극인 백금선을 이용하였다. 신속하고 재현성있는 분석을 위한 조건으로 기기의 분석 모드, 각 모드에 적합한 전극, 지지전해질, 석출시간 등의 치적 조건을 설정하였다. 결과: 폴라로그래피의 모드는 OSWSV 방법이 재현성과 감도면에서 가장 우수하였고, 작업전극은 DME와 Au 전극을 비교 실험한 결과 재현성 면에서 DME가 보다 좋은 결과를 보였다. 지지전해질은 염기성인 0.50 M KOH 용액, 산성인 1.0 M $HNO_3$, 용액, 중 성인 pH 7 phosphate 완충용액을 비교 실험하여 pH 7 phosphate 완충용액이 $Tl^+$과 $Cu^{2+}$를 분석하는데 가장 적합함을 확인하였다. 이를 바탕으로 중금속을 측정한 결과 $Tl^+$은 -450 mV, $Cu^{2+}$는 -50 mV에서 각각의 피크가 나타났고, 석출시간을 45초로 하였을 때 $Tl^+$의 경우 y=2.05E-$9{\chi}$+5.66E-9이고 $Cu^{2+}$의 경우는 y=1.23E-$8{\chi}$+1.23E-6의 선형 관계식을 얻었다. 결론: 이 방법에 의한 Tl과 Cu의 검출한계는 약 0.05 ppm이다. 이 방법을 현재 원자력병원에서 생산하고 있는 $[^{201}Tl]$TICl 주사액의 정도관리에 도입하여 중금속을 측정한 결과 약전에서 규정하고 있는 2 ppm 미만임을 확인하였고, 그 결과는 재현성, 정확도, 감도 및 간편성에서 모두 만족할 수 있었다. 이 방법은 $[^{201}Tl]$TlCl 주사액 뿐만 아니라 $^{67}Ga$ 주사액 및 기타 방사성의약품과 중금속 분석에도 응용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.947-958
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• 2021

본 연구는 무인비행체에 탑재해서 활용되고 있는 다중분광 센서의 센서별 반사율 및 식생지수를 산정하여 시계열 작황분석을 위한 센서별, 센서간 활용 가능성을 평가하기 위해 수행하였다. RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, P4M 등 4종의 무인비행체 탑재 다중분광센서에 대하여 2020년 9월 14일과 9월 15일에 걸쳐 오전, 오후 각 1회, 총 4회씩 항공영상을 촬영하고 반사율 및 NDVI를 산정하여 비교하였다. 반사율의 경우 모든 센서에서 시계열 변동계수가 평균 약 10% 이상의 값을 보여 활용에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 작물 시험구에 대한 센서별 NDVI 변동계수는 식생이 우거져 활력도가 높은 시험구에서 평균 1.2~3.6%의 값을 보여 5% 이내의 변동성을 보였다. 그러나 이는 청천일의 변동계수에 비해서는 높은 값을 보인 것으로서 실험 기간 동안 오전, 오후에 구름 등 기상환경이 달랐기 때문으로 판단되며 시계열 작황 분석을 위한 정밀 NDVI 산정 시에는 일정한 광 환경을 유지할 수 있는 촬영 계획 수립과 이행이 필요할 것으로 판단된다. 무인비행체 다중분광센서 간 NDVI를 상호 비교한 결과 본 실험에서는 RedEdeg-MX 센서의 경우 안정적인 광 환경 내에서 동종의 센서를 여러 대 사용하더라도 NDVI 값의 특별한 보정 없이 함께 활용할 수 있을 것으로 판단된다. RedEdge-MX, P4M, Sequioa 센서는 상호 선형적인 관계를 보였으나 NDVI 간의 off-set 보정을 통한 공동 활용 가능성 평가를 위해서는 보완 실험이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.261-269
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• 2018

아카시아진딧물은 다양한 기주식물을 먹이로 하는 곤충으로 전 세계적으로 분포하고 있다. 본 연구는 아카시아진딧물 약충의 발육기간, 무시성충의 수명과 번식능력을 조사하기 위하여 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 30.0, $32.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. 조사된 모든 항온조건에서 아카시아진딧물은 성공적으로 성충으로 발육하였고 발육율은 온도가 상승할수록 증가하였다. 아카시아진딧물 약충시기별 발육영점온도와 유효적산일은 선형회귀분석 방법을 이용하여 계산하였다. SSI모델을 이용하여 발육최저, 최고한계를 추정하였다. 아카시아진딧물 전체약충기간의 발육영점온도와 유효적산일은 각각 $5.3^{\circ}C$과 128.4DD였다. SSI모델을 이용한 아카시아진딧물의 발육최저, 최고온도는 $17.0^{\circ}C$과 $34.6^{\circ}C$였으며 이들간의 차이는 $17.5^{\circ}C$였다. 전체약충기간의 발육완료분포모형은 3-매개변수 Weibull함수를 이용하여 나타내었다. 온도와 관련된 아카시아진딧물의 생물적 특성을 생명표분석을 통해 나타내었다. 내적자연증가율은 $25^{\circ}C$에서, 개체군순증가율은 $20^{\circ}C$에서 가장 높았다. 다른 지역에 서식하는 아카시아진딧물의 생물적 특성을 비교 분석하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권1호
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• pp.17-23
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• 2008

목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.