• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.429-440
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• 2021

본 연구는 고온기 원예작물의 안정 생산을 위해 대형 단동하우스 '사계절하우스'를 파프리카 재배에 활용 시 시설 내부 기상환경 및 파프리카 품종별 생육, 수량, 품질 등을 분석하고 근권냉방 효과 등을 구명하여 파프리카 재배환경 조건을 최적화 하기 위한 기초자료로 사용하고자 수행하였다. 정식 후부터 재배 종료 시점(2020년 5-11월)까지 시설내 평균 적산광량은 12.7MJ·m^-2d^-1로, 온실외부의 평균 광량인 14.1MJ·m^-2d^-1의 90% 수준으로 나타났다. 일 년중 가장 기온이 높은 7-8월의 온실내 24시간 평균온도는 외기보다 3.04℃ 낮았고, 장마가 끝난 8월 12일 이후에는 평균 4.07℃ 낮게 나타났다. 시설 내 포그 냉방 가동(6월 13일) 이전 일평균 상대습도는 최저 40%(주간 20%) 수준까지 떨어져 작물재배에 적합하지 않은 상태였으나 포그를 가동한 이후 주간 상대습도는 70-85% 수준으로 증가된 것으로 나타났다. 평균 수분부족분(humidity deficit)은 포그 공급전에는 최고 12.7g/m³ 까지 상승하여 매우 건조한 조건이었으나, 포그 공급 후 고온기(7-8월)에 평균 3.7g/m³으로 감소하였고, 저온기(10-11월)로 갈수록 다시 증가되는 경향이었다. 주간 잔존 CO₂ 농도는 전체 재배기간동안 평균 707ppm으로 나타났다. '20년 7월 27일부터 11월 23일까지 수확한 파프리카의 품종별 상품수량(kg/10a)은 주황색 품종 'DSP-7054'과 황색 품종 'Allrounder'이 각각 14,255kg/10a와 14,161kg/10a로 다른 품종에 비해 높았고, 다음으로 주황색 'K-Gloria orange', 황색 'Volante', 적색 'Nagano' 품종 순으로 나타났다. 사계절하우스에서 고온기(8월)에 생산된 대과종 파프리카의 품종별 과실품질 특성을 조사한 결과, 과고, 과폭, 과실당도, 과육두께에서 품종 간 유의성이 인정되었다. 당도는 주황색 품종인 'DSP-7054'와 'Naarangi'에서 높게 나타났고, 과육두께는 황색과 주황색 품종인 'K-Gloria orange'와 'Allrounder'에서 높게 나타났다. 근권 냉방처리 기간 동안 배지내 일평균 온도는 20.7℃로 나타났고, 근권 난방처리 기간 동안 배지내 일평균 온도는 23.4℃로 나타났다. 근권부 냉난방 처리를 통해 상품수량은 무처리구에 비해 비해 'Nagano' 16.5%, 'Allrounder' 1.3%, 'Naarangi' 20.2%, 및 'Raon red' 17.3% 증가하였고, 품종 전체로는 16.1% 증가하였다. 근권 냉난방처리에 의해 과실의 경도는 4개 품종 평균 5.7% 증가하였으나 다른 품질 지표에서는 유의성있는 차이가 나타나지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1295-1305
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• 2021

연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1339-1348
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• 2021

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.245-256
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• 2021

본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

• 기록학연구
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• 제18호
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• pp.3-36
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• 2008

지난 몇 년 간 지속된 국가기록관리 차원의 제도적, 조직적, 시스템적 발전에도 불구하고, 기록관리의 시작점인 개별 공공 기관의 기록관리 현실에는 큰 변화가 일어나지 않고 있다. 국가기록관리의 발전을 공공기관 기록관리의 전반적인 혁신으로 현실화시키기 위해서는, 혁신의 방향과 실천과제를 명확히 설정하고, 개별 기관의 기록관리를 주도해 가야 하는 기록관리 담당자가 이를 공유해야 한다. 본 연구는 '기록관리 평가'를 기록관리 혁신과 기록관리 담당자의 역할에 대한 공통의 방향을 설정하기 위한 도구로서 정의하고, 전 공공기관에 적용할 수 있는 평가지표를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기록관리법령과 표준, 국가기록관리혁신 로드맵과 국내 외의 기록관리현황 평가 사례를 통해 기록관리의 요건을 추출하여, 이를 조직환경, 기록관리업무, 처리과기록관리 세 부문으로 나누어 평가지표를 개발하였다. 조직환경 부문은 기관의 기록관리 정책과 책임, 인력과 물리적인 환경에 대한 평가이고, 기록관리업무 부문은 개별 기관의 기록관리기관이 수행하는 기록물 생산제어, 기록관리기준관리, 기록물 인수 보존 평가와 서비스, 기록관리에 대한 점검 등의 수준을 측정한다. 처리과기록관리 부문은 각 기관별로 처리과에 대한 기록관리현황 점검 시에 사용할 수 있도록 한 것으로, 생산과 등록, 정리, 이관에 관한 사항으로 내용을 구성하였다. 객관적이면서도 정확한 평가를 위해 기준을 명확히 제시하여 모든 평가지표를 정량평가의 방법으로 측정할 수 있도록 했다.

• 치위생과학회지
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• 제18권6호
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• pp.327-339
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• 2018

본 연구는 강릉시에 소재한 자활센터 자활사업 참여자를 대상으로 하여 대상자의 복합적인 위험요인을 고려한 맞춤형 치위생 과정을 통해 구강건강상태 및 행태의 변화 과정 및 결과의 사례를 분석함으로써, 치과위생사 주도의 치위생 과정에 대한 임상적 근거를 마련하고 임상 현장 및 지역사회사업에서의 치위생 과정 적용 가능성을 검토하고자 수행하였다. 본 연구에서는 전체 모집단 80명 중 연구참여에 동의한 44명을 대상으로 치과위생사 면허를 소지한 교수 3인이 전신질환 여부(당뇨병, 심혈관계질환 등), 치은 상태 및 치석 여부, 구강위생상태 등의 기준으로 구강 내 사정을 실시하였고, 구강건강위험군으로 선발된 21명 중 개인적인 사정과 치과의사 치료 의뢰 등으로 인해 중도 탈락한 13명을 제외하고 치위생계획에 따라 모든 과정을 종료한 8명을 최종 연구대상자로 선정하였다. 본 연구에서는 수행자 간 일치도 평가를 거친 치과위생사 4인이 자활센터 자활사업 참여자 8인을 대상으로 치위생 과정을 수행하였다. 대상자별 전담 치과위생사를 선정하여 대상자 중심의 맞춤형 관리를 제공하였고 모든 치위생 과정 내용은 치위생관리 기록부에 기록하여 치위생 과정 전 후에 따라 회차별로 평가한 임상 지표 및 치위생 중재에 따른 행동 변화 등을 비교 분석하였다. 복합적인 건강위험요인을 동반한 취약계층인 자활사업 참여 대상자의 치위생 과정을 분석한 결과, 인간욕구이론에 기반하여 대상자 중심의 목표를 수립하고, 전담 치과위생사와의 지속적인 신뢰관계 형성에 기반하여 행동 변화를 위한 중재를 실시하며, 회차별 대상자의 구강건강상태에 따른 맞춤형 전문가구강위생관리를 실시함에 따라 긍정적인 행동 변화와 함께 유의미한 임상적 변화를 확인하였다. 범이론 모형에 근거한 행동 변화 중재에 따라 칫솔질 방법 및 빈도의 변화가 나타났고, 치간칫솔을 사용한 치간관리의 변화를 확인하였다. 개인별 치위생 과정에 따른 구강상태를 비교한 결과 치위생 과정을 수행한 후 탐침 시 치은출혈 치아 보유율과 4 mm 이상 치주낭 보유율은 감소하였고, 변형 O'Leary index는 향상되었다. 치위생 과정은 치과의료에서 환자/대상자 중심의 가치를 실현하고 질병의 예방과 구강건강증진을 지향함에 따라 임상 현장 및 지역사회에서 지속적으로 치위생 과정이 적용될 수 있는 시스템을 구축함으로써 구강건강증진을 통한 구강건강 관련 삶의 질 향상과 더불어 구강건강의 사회경제적 불평등을 줄이는 데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제35권4호
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• pp.1108-1119
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• 2018

대기오염에 대한 관심은 국내 외에서 점진적으로 상승하고 있으며, 자동차 및 연료 연구자들은 청정(친환경 대체연료) 연료와 연료품질 향상 등을 위해 새로운 엔진 설계, 혁신적인 후 처리 시스템 등의 많은 접근을 통하여 차량 배출가스와 온실가스를 감소시키려고 노력하고 있다. 이러한 연구들은 주로 차량의 배출가스 (규제 및 미규제물질, PM 입자 배출 등)와 온실가스의 두 가지 이슈로 진행되고 있다. 자동차의 배출가스는 환경오염과 인체에 악영향을 주는 많은 문제를 일으키고 있다. 이러한 배출가스를 줄이기 위하여 각국에서는 배출가스 시험모드를 새로 만들어 규제하고 있다. 2007 년부터 UN ECE의 WP.29 포럼에서 배출가스 인증을 위한 전 세계의 조화된 light-duty 차량 시험 절차 (WLTP)가 개발되었다. 이 시험 절차는 유럽과 동시에 국내 light-duty 디젤 차량에도 적용되어졌다. Light-duty 차량의 대기오염 물질 배출량은 거리 당 무게로 규제되어 있어 주행주기가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 차량의 배출가스는 주행 및 환경조건, 주행습관 등에 따라 크게 달라진다. 극단적인 외기온도는 배출가스를 증가시키는데, 이것은 더 많은 연료가 실내를 가열하거나 냉각해야하기 때문이다. 또한 높은 주행속도는 증가된 항력을 극복하기 위해 필요한 에너지로 인해 배출가스 량을 증가시킨다. 일반적으로 상승하는 차량속도와 비교할 때, 급격한 차량가속도도 배출가스를 증가시킨다. 부가적인 장치 (에어컨 또는 히터)와 도로경사 또한 배출가스를 증가시킨다. 본 연구에서는 3대의 light-duty 차량을 가지고 light-duty 차량의 배출가스 규제에 사용되는 WLTP, NEDC 및 FTP-75로 시험을 하였으며, 배출가스가 다른 주행 사이클에 의해 얼마나 많은 영향을 받을 수 있는지를 측정하였다. 배출 가스는 통계적으로 의미있는 차이를 보이지 않았다. 최대 배출 가스는 주로 냉각 된 엔진 조건에 의해 야기되는 WLTP의 저속 단계에서 발견된다. 냉각 된 엔진 상태에서 배출가스의 양은 시험 차량과 크게 다르다. 이는 WLTP 구동 사이클에 대처하기 위해 다른 기술적 솔루션이 필요하다는 것을 의미한다.

• 대한화장품학회지
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• 제45권2호
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• pp.175-184
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• 2019

상피세포성장인자(epidermal growth factor, EGF)는 인간의 표피 및 진피에서 세포막 수용체와 상호작용을 통하여 세포의 생장 및 증식을 유도하는 기능을 갖고 있다. 이 같은 EGF의 기능은 의료 및 화장품 분야에서 상처치유 의약품 및 노화방지 화장품의 주요원료로 사용되고 있다. 화장품 원료로서 EGF는 피부장벽으로 알려져 있는 피부 각질층의 투과가 잘 안되기 때문에 가지고 있는 본연의 효능을 구현하는 데 문제가 있다. 본 연구에서는 EGF의 경피투과 효율을 개선하기 위하여 피부 투과능이 확인된 거대분자 전송 도메인(macromolecule transduction domain, MTD) 151이 융합된 형태로 재조합 인간 상피세포성장인자 ($MTD_{151}-EGF$)를 개발하였다. $MTD_{151}-EGF$의 유전자가 coding된 vector로 형질전환된 대장균에서 $MTD_{151}-EGF$ 발현시킨 후 정제를 진행하였다. 정제된 MTD-EGF를 대상으로 세포증식시험, 세포독성시험, 생체외 피부흡수시험 그리고 인공피부를 이용한 경피투과능을 평가하였다. 99% 이상 고순도로 정제된 $MTD_{151}-EGF$의 세포증식 활성은 EGF 대비 동등 이상의 수준이었으며, 세포독성은 관찰되지 않았다. 또한, 인공피부 투과모델에서 FITC로 표지된 EGF와 $MTD_{151}-EGF$의 진피층까지의 투과를 공초점 현미경으로 관찰한 결과, $MTD_{151}-EGF$는 EGF 대비 우수한 투과능을 보였으며, 경피흡수 시스템을 이용한 투과물질의 정량분석 결과, EGF 대비 약 16 배 이상 투과량이 많은 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 다양한 활성물질들의 화장품용 원료로서의 경피투과에 MTD가 기존의 물리적인 경피투과 방법을 효율적으로 개선한 대안이 될 것으로 판단된다.