• 의료법학
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• 제21권2호
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• pp.209-244
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• 2020

TMS와 tDCS는 자기와 전류를 통하여 뇌에 자극을 가함으로서 환자나 개별 이용자의 질병을 치료하고, 이외에도 건강을 관리하거나 증진시킬 수 있는 비침습적 기기를 말한다. 이들 기기의 효과와 안전성은 몇몇 질병에서 입증되고 있으나, 아직도 이에 대한 연구는 진행 중이다. 점차 증가하고 있는 이들 기기의 활용도에 비해 TMS와 tDCS를 직접 규율하는 입법례를 찾기는 어렵다. 미국, 독일, 일본의 TMS와 tDCS에 대한 법적 규율을 살펴보면, TMS는 중등도의 위해도를 가진 의료기기로 승인되어 있는 반면, tDCS는 아직 의료기기로 승인된 상태는 아니다. 하지만, 최근 FDA 가이드집이나 유럽 MDR 규정의 변화, 미국의 리콜사례, 독일과 일본의 관련 법 규정, 전문가 그룹의 제언 등을 검토하면, tDCS도 조만간 의료기기로 승인되어 규율될 것으로 보인다. 물론, tDCS를 의료기기가 아닌 일반제품으로 보더라도 다른 법률과 제도를 통하여 제품의 안전성과 효과를 규제할 수는 있다. 그러나 이 기기가 인간의 뇌에 미칠 수 있는 여러 영향을 고려할 때, 이를 독자적으로 규율할 필요성이 크다. 우리도 TMS와 tDCS를 규율하는 명시적 법률은 없으나, 이 두 기기는 식약처 고시에 따라 3등급 의료기기로 판정된다. 그리고 TMS는 가이드 라인에 따라 미국 FDA 지침에 의해 안전성과 성능을 평가하도록 하고 있다. 하지만, tDCS는 아직 이에 대한 구체적 지침은 존재하지 않는다. tDCS 기기가 일부 병원에서, 그리고 개별 구매자를 통하여 가정에서 사용되고 있는 현실을 고려하면, 이러한 규제의 공백은 신속히 보완되어야 한다. 장기적으로는 비침습적 뇌자극기기를 독자적으로 규율할 수 있는 법적 시스템의 정비가 필요하다.

• 분석과학
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• 제35권3호
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• pp.136-142
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• 2022

안락사 시킨 유기견의 사체를 고온 및 고압 처리하여 가루로 만들고 사료 원료(육골분)로 사용했다는 언론보도에 따라 안락사에 사용된 마취제 케타민과 덱스메데토미딘의 사료 내 잔류가능성이 제기되었다. 이에 신속한 잔류 조사를 위해 QuEChERS 전처리와 질량분석기를 이용한 동시분석법을 개발하였다. 개발된 동시분석법의 직선성은 0.999 이상을 보였다. 선택성은 무처리 시료와 케타민과 덱스메데토미딘이 정량한계수준으로 처리된 시료의 비교를 통해 평가하였고, MRM 크로마토그램을 확인한 결과 각각의 머무름 시간에서 매질의 간섭은 없었다. 검출한계는 0.6 ㎍/L, 정량한계는 2 ㎍/L로 설정하였으며, 분석법의 최종 정량한계는 10 ㎍/kg로 설정하였다. 육골분, 육분, 애완용 배합사료 중 케타민의 회수율 실험 결과, 80.48-98.63 %, 상대표준편차 5.00 % 이하의 결과를 보였으며, 덱스메데토미딘은 회수율 72.75-93.00 %, 상대표준편차 4.83 % 이하의 결과를 보였다. 개발된 분석법을 활용하여 케타민과 덱스메데토미딘의 잔류실태조사를 실시하였다. 해당 원료가 배포된 시기에 제조된 육골분 등의 사료 6 점을 수거하여 분석한 결과, 육골분 시료 한점에서 케타민이 10.8 ㎍/kg이 검출되었고, 덱스메데토미딘은 정량 한계 미만의 농도로 확인되었다. 이에 해당 원료를 사용한 제품은 전량 회수, 폐기되었다. 이후에도 육골분 사료의 안전성 확보를 위해 육골분 및 배합사료 등의 시료 32점을 추가로 수거하여 케타민과 덱스메데토미딘에 대한 잔류 조사를 실시 하였고, 분석결과 두 성분 모두 검출되지 않았다. 하지만 이번 조사를 통해 마취제 같은 의약품들이 고온 및 고압에도 분해되지 않고 잔류할 수 있다는 사실을 확인하였고, 이에 따라 육골분 사료에서 관리하고 있지 않은 다른 잠재적 유해물질들에 대한 조사의 필요성이 제기되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.261-272
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• 2023

최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.33-51
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• 2022

본 연구는 2011년부터 2020년까지 코스닥 신규상장 기업 467곳을 대상으로 하여 상장 전 벤처투자를 유치한 경험이 있는 기업(VI)과 유치 경험이 없는 기업(NVI)으로 구분한 후, 상장실적과 상장 후 성장성을 종속변수로 설정하여 차이가 존재하는지를 실증분석하였다. 기술통계량, 평균차이분석, 그리고 다중회귀분석을 수행하였고, 독립변수로는 VC투자, 상장 시 기업의 업력, 기업의 업종, 기업 소재지역, 창투사의 규모 및 업력, 창투사의 전문성, 투자기업과의 적합도를 나타내는 지표를 활용하였다. 분석 결과 VC 투자를 받은 기업의 상장실적과 상장 후 성장성이 더 우수함을 통계적 유의성에 근거하여 제한적으로 관찰하였다. VC 투자의 경우 주로 상장 소요기간에 대해 부(-)의 영향을, 매출액 증가율에 대해 정(+)의 영향을 주었다. VC 투자금액의 경우에는 상장소요기간에 부(-)의 효과를, IPO시 시가총액에 정(+)의 효과를 미치며, 성장성 지표 중에서는 기업의 실질적 경영지표 중 하나인 매출액 증가율에 대하여 정(+)의 영향을 나타내었다. 한편, 본 연구는 분석대상 기업의 업종이 연구개발 특수업종에 해당하는 경우, 상장 이후 성장성에 제한적이지만 유의한 정(+)의 효과를 확인하였다. 또한 기업 업력이 시가총액 증가율에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 일부 연도에서 확인하였는데, 이는 장기적이고 안정적인 경영능력을 보이는 경우 단기에 급속한 성장을 나타낼 때보다 시장에서 더 높은 시가총액을 달성할 수 있게 됨을 의미한다. 추가로 앵커창투사의 특성변수들에 대해서도 투자기업의 상장실적 및 상장 후 성장성에 유의미한 영향을 미치는지 살펴보았는데, 앵커창투사의 전문성 수준이 높으면 IPO 시점에서 더욱 높은 시가총액을 인정받는 것으로 나타났으나 그 외 다른 특성변수들에서는 통계적 유의성이 매우 국소적으로만 나타났다. 기존 선행연구와의 차별점은 지금까지도 코로나19에 의한 팬데믹 사태가 기업환경에 중대한 영향을 미치는 상황 속에서 우리나라 벤처캐피탈 생태계를 면밀하게 재검토하고자 하였고, 보다 효과적인 변수들을 도입하여 기업의 업종 영향을 살펴보는 등 특례상장과 같은 관련된 정책의 타당성 평가를 간접적으로나마 시도하였다는 점이다. 즉, 단순히 투자여부를 살펴보는 것에 더하여 VC 투자금액 또한 변수로 활용함으로써, 해당 금액의 수준에 따른 영향 또한 실증분석하였다. 본 논문은 이러한 탐색적 분석결과에 기반하여 기술특례상장제도 또는 벤처생태계로의 자금투입과 같은 정책들이 효과가 있음을 검증하였다. 그러나 최근 기술 발전 속도가 급격하게 증가하는 추세를 고려할 때 성장 동력을 충분히 가진 기업이 규제 또는 여론의 관성 등에 의해 성장성을 잃지 않도록 관련 제도를 신속하게 정비해야 하고, 지역 발전에 있어 업종을 특화할 수 있도록 도와주어야 하며, 회수시장 역시 보다 성장할 필요가 있다. 본 연구의 한계는 데이터가 충분히 확보되지 않아 가설 검정을 10% 유의수준 하에서 수행하고 결과를 해석하였으며, 회귀모형 분석 시 상대적으로 낮은 수준의 수정된 결정계수 값이 보고되었다는 점이다. 각 변수의 효과성을 통계적으로 확인하려는 본 논문의 시도에 기반하여, 추가적인 후속 연구에서는 모형 등을 보완해 나가길 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.277-292
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• 2024

지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.434-441
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• 2023

식물의 잎의 크기나 면적을 아는 것은 생장을 예측하고 실내 농장의 생산성의 향상에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 상추 잎 사진을 이용해 엽장과 엽폭을 예측할 수 있는 CNN기반 모델을 연구하였다. 데이터의 한계와 과적합 문제를 극복하기 위해 콜백 함수를 적용하고, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 K겹교차 검증을 사용했다. 또한 데이터 증강을 통한 학습데이터의 다양성을 높이기 위해 image generator를 사용하였다. 모델 성능을 비교하기 위해 VGG16, Resnet152, NASNetMobile 등 사전학습된 모델을 이용하였다. 그 결과 너비 예측에서 R² 값0.9436, RMSE 0.5659를 기록한 NASNetMobile이 가장 높은 성능을 보였으며 길이 예측에서는 R² 값이 0.9537, RMSE가 0.8713로 나타났다. 최종 모델에는 NASNetMobile 아키텍처, RMSprop 옵티마이저, MSE 손실 함수, ELU 활성화함수가 사용되었다. 모델의 학습 시간은 Epoch당평균73분이 소요되었으며, 상추 잎 사진 한 장을 처리하는 데 평균0.29초가 걸렸다. 본 연구는 실내 농장에서 식물의 엽장과 엽폭을 예측하는 CNN 기반 모델을 개발하였고 이를 통해 단순한 이미지 촬영만으로도 식물의 생장 상태를 신속하고 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 그 결과는 실시간 양액 조절 등의 적절한 농작업 조치를 하는데 활용됨으로써 농장의 생산성 향상과 자원 효율성을 향상시키는데 기여할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 한국작물학회지
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• 제47권
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• pp.15-32
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• 2002

1980-'90년대에 쌀의 자급생산이 지속되고 생활수준 향상에 따른 양질미 수요가 점증되면서 자포니카 다수성 품종의 미질 개선에 힘을 크게 기울이게 되었고 식미향상을 위한 육종연구 와 효율적 평가 기술개발 연구에 박차를 가하게 되어 쌀의 이화학적 특성과 식미 및 밥 물리성간 상관과 식미의 객관적 평가방법 개발, 양식미 쌀 및 가공적성 특수미 개발 등 그 동안 많은 연구성과를 올리게 되었다. 1990년대에 밥맛이 매우 좋은 고품질 자포니카 품종과 대립, 심백미, 향미, 유색미 등 가공용 특수미 품종을 개발 보급하였고 식미와 용도에 대하여 식미검정계, 신속점도측정계 및 texture 분석계 등을 이용하여 검토하였다. 최근에는 아밀로스 함량이 9%로 찹쌀과 맵쌀의 중간 성질을 가진 중간찰 품종인 '백진주벼'와 배유가 보얀 멥쌀인 '설갱 벼'를 비롯하여 라이신 함량이 높은 '영안벼' 육성하여 쌀의 가공 이용성과 기능성을 한층 높혀 놓았다. 식미와 여러 가지 미질 특성간 관련성에 관한 연구 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 쌀의 상온흡수율 및 최대흡수율은 K/Mg율 및 알칼리 붕괴도와 유의한 부의 상관성을 나타내었으며 가열흡수율이 높은 품종일수록 밥의 용적팽창률이 컸다. 수분함량이 낮은 경질인 쌀일수록 침지 20분 후의 상온흡수율과 최대흡수율이 더 높은 경향이었으며 이러한 흡수 특성은 쌀 단백질 함량이나 아밀로스 함량 및 식미와는 유의한 상관성이 없었다 취반 적정가수량은 품종에 따라 마른 쌀 무게의 1.45-l.61배의 변이를 나타내었고 평균은 1.52배였으며 알맞게 취사된 밥의 부피는 평균 쌀 부피의 2.63배가되었다. 쌀 형태, 알칼리붕괴도, 호응집성, 아밀로스 및 단백질 함량은 거의 비슷하지만 식미에 차이가 있는 자포니카 품종들을 사용하여 식미와 관련된 쌀의 이화학적 특성을 검토한 결과, 밥의 윤기와 식미 총평은 생산 연도에 따라 호화점도 특성 중 최고점도, 최저점도 및 응집점도와 밀접한 관계를 나타내었다. 밥맛이 가장 좋은 일품 벼는 쌀의 외층에 아밀로스 함량 분포가 낮고 쌀을 열탕에 담근 20분간 우러난 용출액의 요드 정색도가 낮고 증가정도도 완만하였다. 일품 벼는 밥맛이 떨어지는 동해 벼에 비해 밥알 횡단면의 주사형 전자현미경 사진에서 밥알 외층의 호화전분의 그 물망이 매우 치밀하고 속층의 전분립의 호화정도가 양호하였다. 식미총평은 식미관련 이화학적 특성과의 관계를 이용한 중회귀식에 의해 매우 높은 결정계수로 추정이 가능하였다. 밥노화의 품종간 차이는 α-amylase-iodine 법으로 비교할 수 있었는데 노화정도가 적었던 품종은 일품벼, 추청벼, 사사니시끼, 진부벼 및 고시히까리였다. 통일형 품종인 태백벼와 자포니카 품종 중 섬진벼가 비교적 밥노화가 빨랐다 일반적으로 밥맛이 좋은 품종이 밥의 노화정도가 느렸으며 찬밥의 탄력성이 큰 경향이었다. 또한 밥노화가 느렸던 품종은 최저점도가 높았고 최종점도가 낮았다 찬밥의 탄력성은 쌀의 마그네슘함량과 밥의 용적팽창률과 밀접한 관계를 나타내었다. 식은밥의 더운밥 대비 경도 변화율은 취반용출액의 고형물량과 취반용적 팽창률과 부의 상관을 나타내었다. 식미관련 주요 이화학적 특성은 밥의 노화와도 직접 간접으로 상관이 있는 것으로 평가되었다. 쌀의 여러 가지 식품 가공적성과 관련된 형태 및 이화학적 특성은 가공식품 종류에 따라 매우 다르다. 쌀 튀김성은 호응집성이 연질이거나 아밀로스 함량이 낮을수록 양호하며 지질함량이나 단백질 함량이 높으면 좋지 않은 경향이다. 심복백정도가 심할수록 튀김현미 정립률이 떨어지며 현미 강도가 높을수록 튀김률은 높은 경향이었다 쌀국수는 밀가루와 50% 혼합시에 쌀의 칼륨 및 마그네슘 함량이 높은 품종일수록 제면 총평이 낮은 경향이었고 제면이 양호한 것이 국수물의 용출고형 물량이 적은 경향이었다. 쌀빵 가공적성은 품종에 따라서 현미와 백미간에 현저한 차이를 나타내는 것이 있는데 현미에서 반죽의 부피 증가율이 큰 쌀일수록 푹신한 감이 있는 쌀방 제조가 가능하였으며 백미에서 단백질 함량이 높은 품종일수록 쌀빵이 더욱 촉촉한 느낌이 있는 경향이었다. 아밀로스 함량이 높고 호응집성이 경질인 쌀일수록 쌀빵의 탄력성이 더 높은 경향이었다. 쌀의 발효 및 양조적성은 심복백이 심한 쌀이나 새로운 돌연변이인 뽀얀 멥쌀이 홍국균이나 홍국균의 균사활착 밀도가 높고 당화 효소 역가도 높은 경향이었으며 쌀알이 대립이면서 단백질 함량이 낮은 쪽이 양조에 유리한 것으로 알려져 있다. 찰벼 품종도 여러 가지 이화학적 특성과 전분구조 특성의 차이에 따라 9개의 품종군으로 나누어 볼 수 있을 만큼 품종적 변이가 크며 이들 이화학적 및 구조적 특성간에 상호 밀접한 연관성을 나타내었으며 유과·인절미·식혜ㆍ미숫가루 등에 상당한 가공적성의 차이를 보였다. WTO 체제 출범이후 생산비와 가격 면에서 경쟁력이 약한 우리 쌀이 살아남기 위해서는 품질의 고급화와 쌀 가공식품의 다양화 및 고기능성 개발을 추구할 수밖에 없다. 따라서 이와 같은 노력은 벼 품종개발만으로 소기의 성과를 올리기 어렵고 쌀 식품의 고급화 및 다양화를 위한 여러 분야의 긴밀한 연구협력이 수반되지 않으면 안 된다.