경기 서부지역 로컬푸드 직매장에서 유통되고 있는 농산물 341건을 수거하여 잔류 농약 검사를 실시한 결과 30.8%인 105건에서 잔류농약이 검출되었다. 6건이 잔류허용기준을 초과하여 부적합률은 1.8%로 나타났으며 최근 3년간 평균 부적합률인 1.4%보다 다소 높게 나타났다. 조사대상 농산물 중 과일류와 채소류에서만 잔류농약이 검출된 것으로 나타났으며, 과일류는 34건 중 24건이 검출되어 70.6%, 채소류는 277건중 81건이 검출되어 29.2%의 검출률을 나타내었다. 검출된 농약은 acetamiprid 등 59종으로 총 208회 검출되었으며 검출범위는 0.01-2.38 mg/kg 이었다. 잔류농약이 검출된 105건의 농산물중 62건(59%)에서는 1종의 농약만 검출되었고 43건(41%)에서는 2종 이상의 농약성분이 검출되었다. 특히 복숭아에서는 14종의 농약이 동시에 검출되었으며 농약성분 중 dinotefuran이 21회로 가장 많이 검출되었다. 검출된 농약의 독성을 살펴본 결과 인축독성은 III급(보통독성)이 44회(21.2%), IV급(저독성)이 164회(78.8%) 검출되었고, 어독성은 I급 68회(32.7%), II급 14회(6.7%), III급 126회(60.6%) 검출된 것으로 나타났다. 5회 이상 검출된 다빈도 농약성분에 대한 노출량을 조사한 결과 위해지수는 2.8% 이하로 나타나 식이 섭취량에 따른 잔류농약의 위해도는 미미한 것으로 판단된다.
본 논문은 적은 농도로 존재하는 Vibrio parahaemolyticus를 6시간이내에 106 CFU/mL까지 신속하게 배양가능한 배지인 Rapid Enrichment Broth for V. parahaemolyticus(REB-V)를 개발하여 V. parahaemolyticus를 신속하게 검출할 수 있도록 하였다. Modified Gompertz model과 RSM를 활용하여 V. parahaemolyticus를 신속하게 증균할 수 있도록 첨가 성분을 최적화하였다. 그 결과 2%(w/v) NaCl BPW에 D-(+)-mannose 0.3 g/L, L-valine 0.2 g/L, magnesium sulfate 0.2 g/L를 첨가하였을 때 V. parahaemolyticus의 증균량이 최대였다. REB-V의 배양조건을 pH 7.84와 37℃으로 최적화하였으며, 2%(w/v) NaCl BPW와 비교하여 REB-V의 증균 효율을 확인하기 위해 7시간 증균을 통해 증균량을 평가하였다. 또한 매시간마다 배양액에서 DNA를 추출하였고, 추출한 DNA로 real-time PCR을 수행하여 REB-V의 분자진단법 적용가능성을 확인하였다. 그 결과 7시간 동안 2%(w/v) NaCl BPW에서 V. parahaemolyticus는 5.452±0.151 Log CFU/mL까지 증균되었고, REB-V에서는 7.831±0.323 Log CFU/mL의 V. parahaemolyticus가 증균되었다. 최종적으로 REB-V에서 6시간 이내에 106 CFU/mL 이상으로 증균된 것을 확인하였고, REB-V의 증균속도가 2%(w/v) NaCl BPW보다 빠르고 같은 시간 내의 증균량이 2%(w/v) NaCl BPW보다 많았음을 통해 REB-V의 증균효율이 우수한 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 대류권 오존과 전구체인 nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (VOCs)의 광화학반응 관계를 살펴보고자, Ozone Monitoring Instrument (OMI)와 TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)의 nitrogen dioxide (NO2), formaldehyde (HCHO), OMI/Microwave Limb Sounder (MLS) tropospheric column ozone (TCO), Airkorea 지상측정 ozone (O3) 자료를 분석하였다. OMI 위성자료를 이용하여 2006년부터 2020년까지 장기 변화 경향을 살펴보면 TCO는 동북아시아 지역 전체적으로 증가하는 추세를 보였으며, NO2는 꾸준히 감소하고 HCHO는 계속해서 증가하는 경향성을 보였다. 또한 오존 민감도의 지표인 formaldehyde nitrogen dioxide ratio (FNR)은 점점 증가하고 있으며, 이는 VOC-limited 영역이 감소하고 있음을 의미한다. 본 연구는 한국 지역 오존의 지속적인 증가 원인을 밝히기 위해서 최근 4년 기간(2019~2022년)의 TROPOMI FNR과 지상 측정 O3를 이용하여 국내 오존 생성 민감도 분석을 진행하였다. 기존 선행연구들과 동일하게 국내 대도시 지역에서 VOC-limited 및 Transitional 영역이 나타났으며, 그 외에도 국내 주요 발전소가 위치한 지역에서 VOC-limited 영역이 나타났다. VOC-limited 영역, 즉 NOx가 과도하게 포화되어 있는 영역에서는 NOx 배출 감소가 오히려 적정 반응을 약화시켜 국내 오존 농도 증가를 유도했을 것으로 판단된다. 따라서 VOC-limited 영역이 나타나는 지역에서 오존 농도를 감소시키기 위해서는 NOx의 배출보다 단기적으로 VOC 배출을 감소시켜야 함을 시사한다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
현대인들의 식습관 변화로 인해 대사성 질환의 발생률이 증가하고 있으며, 특히 당뇨병이 가장 큰 문제로 꼽힌다. 하지만 기존의 당뇨병 치료제는 부작용을 동반하고 있어서 예로부터 쓰이던 천연물을 통해 부작용이 적은 항당뇨 활성 물질을 찾고자 하였다. 따라서 본 실험에서는 항당뇨 및 항산화 활성이 있는 천연물을 탐색하기 위하여, DPPH free radical scavenging assay와 α-glucosidase 및 PTP1B inhibition assay를 이용하였다. 항당뇨 효능이 예상되는 12가지의 시료를 메탄올로 추출하고 항당뇨 활성 및 항산화 활성을 측정하였다. 그 중 항당뇨 활성이 우수한 느릅나무, 벌나무 가지, 연 씨앗, 홍화 씨앗 등의 4가지 시료를 대상으로 에틸아세테이트, 부탄올을 이용하여 활성물질을 용매추출하여 항당뇨 활성을 측정하였다. 그 결과, α-glucosidase와 PTP1B 저해활성이 우수한 홍화 씨앗의 에틸아세테이트 분획물(MG-11-E)을 선정하였다. MG-11-E를 대상으로 preparative thin layer chromatography를 수행한 결과, 분획물 #6에서 α-glucosidase 및 PTP1B에 대한 우수한 저해활성을 보였다. 50% 메탄올을 이동상으로 하여 TLC 분획물 #6을 high performance liquid chromatography하여 각각을 분획하고 항당뇨 활성을 측정한 결과, 단일 peak를 보인 RT 4분에서 항당뇨 활성이 확인되었다. 따라서 홍화 씨앗의 추출물의 항당뇨 효능을 나타내는 항당뇨 활성 성분은 PTP1B 보다 α-glucosidase에 대한 저해 활성이 더욱 강하게 나타나 PTP1B를 저해하는 천연물과 조합하여 사용함으로써 당뇨병에 대한 효과를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
오디의 기능성을 증진하기 위한 일환으로 유산균 L. plantarum JCM 1149 (LP)와 효모 P. kudriavzevii Atz-EN-01 (PK)로 발효한 오디액과 발효하지 않은 대조구 오디액의 항산화와 항비만 활성 관련 여러 지표들을 비교 조사하였다. 60시간 발효 후 PK와 LP 발효 오디액의 총 폴리페놀 및 총 플라보노이드 함량은 대조구보다 각각 1.5배 및 2배 증가하였고 총 안토시안닌 함량은 대조구에 비해 PK 발효 오디액이 1.3배, LP 발효 오디액이 1.5배 증가하였다. PK 발효 오디액의 DPPH 라디칼 소거활성은 86%에서 100%로 16.3% 증가하였으나 LP 발효 오디액은 86%에서 93%로 상대적으로 낮은 8.1% 증가하였다. LP와 PK 발효 오디액의 lipase 효소에 대한 저해율은 대조구 대비 62.9%와 52.5%로 나타났다. 발효 오디액이 3T3 - L1 지방전구 세포가 지방구를 포함한 지방세포로 분화되는 과정을 억제하는 효과를 조사하기 위해 대조구인 비발효오디 농축액과 LP 및 PK 발효 오디 농축액을 200, 400, 800 ㎍/ml 농도로 처리한 후 oil-red-O로 염색한 결과 400 ㎍/ml에서는 대조구에 비해 근소한 염색차이를 보였다. 반면에 800 ㎍/ml 처리는 대조구와 비교하여 유의하게 염색을 감소시켰으며 LP 발효 오디 농축액이 PK 발효 오디 농축액 보다 상대적으로 더 높은 지방구 생성 억제활성을 나타내었다. SD rats을 이용한 6주 간 동물실험 결과 혈청 중성지방 함량의 경우 고지방 식이군은 9.5% 증가하였으나 대조군은 17.1%, LP 발효 오디 농축액 실험군은 37.1%, 그리고 PK 발효 오디 농축액 실험군은 41.6% 감소하였다. LP 발효 오디 농축액 실험군과 PK 발효 오디 농축액 실험군의 중성지방 함량은 고지방 식이군과 대조군에 비해 각각 43.1%와 21.4% 그리고 48.6%와 28.9%씩 감소하였다. 이상의 결과로부터 유산균(LP)이나 효모(PK)로 발효한 오디는 발효하지 않은 오디에 비해 항산화활성, lipase 저해활성 및 지방구 생성 억제력을 증가시키고 혈청 중성지방 함량을 감소시키는 효과를 나타내는 것으로 확인하였다.
팥 종실은 평형수분함량에 도달하는데 30시간 내외의 긴 시간이 소요되어 팥 이용 측면에서 주요 제한 인자로 작용한다. 따라서 수분흡수 특성 연구는 팥의 이용성 증진을 위한 중요한 분야이다. 본 연구는 국내산 팥의 가속화 저장에 따른 미세구조 및 수분흡수 특성을 분석하여 수침 시간 단축을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 팥의 저장은 대조구(control)인 저온(4℃), 상온(25℃) 및 가속화 고온(45℃)의 세 조건에서 3개월 동안 수행하였다. 1. 발아율, 지방산가, 적색도(a*) 및 황색도(b*) 값은 저장전 대비 3개월 후, 대조구(control)인 저온(4℃) 저장 팥은 차이를 나타내지 않았으나, 가속화 고온(45℃)에서는 통계적인 유의차를 보였다. 특히 가속화 고온(45℃) 조건에서 3개월 동안 저장한 팥은 발아율이 0%까지 감소하고, 지방산가는 초기 10.43 mg KOH/100 g에서 33.63 mg KOH/100 g까지 증가하는 등 품질 저하가 유의적으로 일어났다. 2. 저장 3개월 후, 종실의 배꼽, 종피, 자엽의 미세구조를 전자현미경으로 관찰한 결과, 가속화 고온(45℃) 조건에서만 배꼽의 구멍과 찢어진 틈 등의 손상이 있었고, 종피와 자엽 사이의 틈이 벌어지는 변화가 있었으나 자엽자체의 변화는 관찰되지 않았다. 3. 저장 온도별 3개월 저장 시료를 대상으로 수분흡수 kinetic을 분석한 결과, 대조구(control)인 저온 조건(4℃) 대비 가속화 고온(45℃)에서는 팥 종실의 평형수분함량은 낮았으나, 평형수분함량의 50%에 도달하는 시간은 짧고, 수분흡수 속도는 빨랐다. 4. 팥의 수분흡수 특성은 종실의 미세구조 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 해석되며, 가속화 고온(45℃) 조건의 저장 팥에서 관찰되는 배꼽의 구멍 및 손상, 종피와 자엽 사이의 틈 등 미세구조의 변화가 수분흡수 시간과 속도를 단축시킨 것으로 생각된다. 다만, 미세구조의 변화와 평형수분함량과의 관계는 명확한 설명이 되지 않아 이와 관련된 추가 연구가 필요할 것으로 고찰되었다.
RDBMS는 전 세계적으로 많이 사용하는 데이터베이스 시스템으로, 행정정보 데이터세트(이하 데이터세트)는 RDBMS를 이용하여 행정정보시스템에서 생산되는 방대한 규모의 데이터를 의미한다. 행정적인 문서 위주로 생산되는 업무시스템과는 달리 행정정보시스템은 기관의 고유한 업무 중심으로 기록들이 생산되고 있다. 이러한 기록들은 기존의 결재문서류와 메타데이터 등이 달라 표준기록관리시스템으로 이관이 쉽지 않다. 2022년 「공공기록물법 시행령」 개정으로 기록물의 관리권한만 이전하는 유형에 데이터세트가 포함되었고, 개정의 핵심 내용은 행정정보시스템에서 기록의 생애주기를 관리해야 하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 현재까지는 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 모색된 바는 없었다. 이에 본 연구에서는 기록의 생애주기를 관리하기 위해 행정정보시스템에 탑재해야 하는 기록관리 모듈의 DB를 설계하고자 한다. ISO 16175-1:2020의 예시를 수정·보완하여 "인사관리시스템"을 설계하고, 인사관리 데이터세트를 식별 및 평가함으로써 행정정보시스템에서의 기록관리를 위한 구체적인 실행 예시를 보여주고자 한다. 본 연구에서 설계한 프로토타입 시스템이 실제 기관에서 사용하고 있는 시스템에 비해 데이터의 양이 적고, 기록관리 모듈의 DB가 헹정정보시스템에 적용 가능한지 현업에 계신 기록연구사분들과 IT 개발자들에게 검증을 받지 못한 한계점은 있다. 그러나, 예시를 통해서 데이터세트가 무엇인지 실체를 파악할 수 있었고, 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 알 수 있었다. 그리고 행정정보시스템에서 기록관리 모듈의 필요성을 확인할 수 있었다. 향후 완전한 기록관리 모듈이 완성되고 국가기록원에서 기록관리 모듈에 대한 표준이 만들어진다면, 관련 기관에서 데이터세트를 관리하는데 필요한 모듈이 될 수 있을 것이라 기대한다.
논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.