• 한국식품과학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-7
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• 2013

다금바리, 자바리 및 능성어는 농어목(Perciformes Order) 바리과(Serranidae Family)에 속하며, 고급횟감으로 인기가 높은 어종이다. 자바리 및 능성어의 경우 몸통부분에 줄무늬가 선명하게 있으나 성어가 되면서 점차 불분명해지는 특징이 있어 무늬의 유무로 인하여 다금바리와 구별하기는 쉽지 않다. 또한 자바리는 제주도에서 다금바리라는 명칭으로 불리고 있으며, 일부 유통업자들이 자바리 및 능성어를 다금바리로 유통시키는 사례가 있어 종 특이 프라이머를 이용한 판별법을 마련하게 되었다. 종 특이 프라이머를 설계하기 위하여 유전자은행(www.ncbi.nlm.nih.gov)에 등록되어있는 다금바리(Accession No. AY947575), 자바리(Accession No. JN603832), 능성어(Accession No. AY947559), 우럭(Accession No. DQ678295) 등의 16S DNA부위의 염기서열을 대상으로 하였으며 비교 및 분석에는 소프트웨어인 BioEdit ver. 7.0.9.0 프로그램을 사용하였다. 그 결과 다금바리, 자바리, 능성어를 판별할 수 있는 각각의 NS-003-F/NS-005-R(136 bp), EB-001-F/EB-002-R(181 bp), ES-001-F/ES-001-R(123 bp) 프라이머를 개발하였으며, PCR 조건을 확립하였다. 또한 적용성 검토를 위하여 우럭, 참돔을 대상으로 실시한 결과 비 특이적 밴드가 형성되지 않는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 다금바리 등에 대한 판별법은 시중에 불법적으로 유통 가능성이 있는 제품을 신속하고 과학적으로 판별할 수 있어 식품안전관리에 활용도가 매우 클 것으로 기대된다.

• 인삼문화
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• 제3권
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• pp.90-118
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• 2021

개성은 18세기 들어 성행한 인삼 재배와 교역으로 막대한 자본이 축적되면서 근대적 자본주의가 발달할 조건을 갖추었다. 일제 강점기 시절 인삼 상인들은 인삼에서 나온 자본을 단순히 지주자본에 묶어두지 않고 산업자본, 금융자본으로의 전환을 적극적으로 추진해 근대 기업가로 활동한다. 20세기 초반 설립된 개성전기주식회사, 대한천일은행, 개성양조주식회사, 송고실업장 등은 인삼상인들이 주축이 되어 공동 투자하고 공동경영을 맡았다. 이들은 기업이윤만을 추구하지 않고 사회 지도층으로서 개성상업학교 건립, 고려시보 창간, 개성좌 운영 등 개성의 교육, 문화발전을 위해 후원자로 나서 지역발전을 견인한다. 자유주의 경제학에서는 주주이익 우선이 기업의 목적이었지만 21세기 들어와서는 이해관계자(stakeholder)에 대한 사회책임을 강조한다. 또 재무적 성과를 중시하는 던 경향에서 비재무적 요소가 더 중시되는 ESG( Environment, Social, Governance) 경영이 중요해지고 있다. ESG 경영은 환경을 생각하고 사회가치를 창출 공유하며 기업의 투명성을 중시한다. 과거에는 돈을 잘 버는 기업이 좋은 기업이었으나 현대에 와서는 사회책임을 다하는 기업이 좋은 기업으로 평가받는다. 20세기 초반 인삼상인들의 기업활동에서는 현대 경영의 필수요소인 기업가 정신과 ESG 경영이 실현되고 있었다. 이들이 시대를 앞서 현대적 경영이념을 실천할 수 있었던 것은 개성의 지역성에서 비롯된다. 개성인들은 조선왕조의 정치적 차별로 관직 진출의 길이 막혀 사농공상(士農工商)의 엄격한 신분제하에서 양반, 지식인이 상업의 길로 들어설 수밖에 없었다. 우수한 인력이 대거 상업으로 진출하면서 개성의 상업은 더욱 활발했고 상인의 가치관도 선진적이었다. 대표적인 인삼상인 손봉상, 공성학은 상인이면서 유학자, 문인이었다. 인삼상인 2-3 세대들은 해외에서 고등교육을 받고 개성으로 돌아와 삼업을 잇고 인삼에서 나온 자본을 기반으로 근대적 기업을 설립했다. 20세기 초반 인삼상인들의 상업활동을 분석하면 ESG 경영이념이 배여 있는 선구적 기업가였음을 확인할 수 있다. 사람의 생명을 살리는 인삼처럼 개성 인삼상인의 상업활동과 근대 기업화에서는 사람의 얼굴을 한 자본주의의 한 단면을 볼 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.85-98
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• 2021

본 연구는 경복궁 옆 송현동 일원에 문화공원을 조성하기로 계획된 사실을 배경으로 '송현(松峴)'이라는 장소가 인식되었던 조선 초기부터 현재까지의 관련 문헌과 도면자료를 분석하여 주요 시기의 역사문화경관을 파악하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 송현동 일원의 경관을 통시적으로 고찰하기 위하여 주요 필지의 소유주를 파악하고 토지이용과 경관구성요소를 추출하였다. 1392년 조선의 건국 이래 송현은 풍수지리사상에 의하여 '경복궁의 내청룡(內靑龍)'으로 이해됨에 따라 국가에 의해 '소나무숲'이 관리되었다. 1410년 태종이 실시한 전제 개혁과 도시계획의 영향으로 국가 창고 '분감(分監)'이 세워지고 영세한 과일가게 '우전(隅廛)'이 조성되었다. 19세기 이후에는 상류층 가옥으로서 '가성각(嘉聲閣)', '창녕위궁(昌寧尉宮)', '벽수거사정(碧樹居士亭)'이 존재하였다. 1919년 조선식산은행이 부지를 매입하면서 대규모 관사단지인 '식은사택(殖銀舍宅)'이 조성되었으며, 이는 1948년 미국으로 이양되어 '미국대사관 직원숙소'로 사용되었다. 둘째, 도출한 시기별 경관구성요소의 존속기간과 함께 위치를 비정하여 물리적 실체를 파악함으로써 시대별 사회상과 결부된 입지관(立地觀)의 변천을 확인하였다. 풍수지리적 세계관 속에서 궁궐의 왼편을 비보(裨補)하는 '내청룡'으로 인식된 소나무숲은 부지 서쪽 고지대에 있었다. 동시기 동쪽의 평탄한 구역은 각종 정부시설과 시장에 인접한 길목에 다양한 계층이 모여드는 '여항(閭巷)'으로 여겨졌다. 19세기 이후 소나무숲에는 경화세족(京華世族)의 원림이 들어서 '성시산림(城市山林)'으로 이해되었다. 오랫동안 도심 속 대형 필지로 존재하였던 송현동 일원은 20세기 일제에 의해 '이상적 건강지(理想的 健康地)'라는 관념 아래 개발되었다. 이로써 조선시대 전통적 복거관(卜居觀)을 고수해 온 송현동 일원의 장소성이 단절된 것이다.

• 대한정형외과학회지
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• 제55권2호
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• pp.127-134
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• 2020

목적: 이 연구의 목적은 동종 쐐기 골편의 성상과 최대압축하중과의 관계를 알아보고 동종 쐐기 골편의 최대압축하중과 경골 근위부 개방 절골술 시 측정된 개방부의 압력을 비교하는 것이다. 대상 및 방법: 경골 근위부 개방 절골술을 시행하기 전 연구에 동의한 10명의 환자가 본 연구에 포함되었다. 수술 중 절골 부위를 8 mm에서 14 mm까지 개방시키면서 1 mm 간격으로 개방부의 압력을 측정하였다. 대퇴골, 경골 및 상완골에서 U자형 동종 쐐기 골편을 채취하여 골편의 높이, 폭, 단면적 및 피질골의 두께를 측정한 뒤에 골편이 파괴되기 직전의 최대압축하중을 측정해 골편의 성상과 최대압축하중과의 관계를 평가하였다. 경골 근위부 개방 절골술 시 별도의 신연장치 없이 개방부에 동종 쐐기 골편을 삽입할 수 있는지 평가하기 위해 경골 근위부 개방 절골술 시 측정된 개방부 압력과 동종 쐐기 골편의 최대압축하중을 비교하였다. 결과: 경골 근위부 개방 절골술 중 절골부를 많이 개방할수록 개방부 압력이 증가해 14 mm 개방하였을 때 개방부의 압력(평균 282±93 N, 최대 427 N)이 가장 크게 측정되었다. 동종 쐐기 골편의 최대압축하중은 평균 13,379±6,469 N (최소값 5,868 N, 최대값 29,130 N)으로 측정되었으며 피질골의 두께(상관계수=0.693, p=0.002) 및 단면적(상관계수=0.826, p<0.001)과 유의한 상관관계를 가지고 있었다. 살균 방법에 따라 동결 건조(freeze-dried) 골편은 평균 13,406±5,928 N (최소값 5,868 N, 최대값 25,893 N), 동결(fresh frozen) 골편은 평균 13,348±7,449 N (최소값 5,916 N, 최대값 29,130 N)으로 측정되었다. 동종 쐐기 골편의 최대압축하중 최소값은 경골 근위부를 14 mm까지 개방하였을 때 측정된 개방부의 최대압력에 비해 13.7배 높았다(5,868 N vs. 427 N). 결론: 동종 쐐기 골편의 최소 압축 강도는 경골 근위부 개방 절골술 시 측정된 개방부의 최대 압력보다 충분히 큰 것으로 확인되었다. 따라서 경골 근위부 개방 절골술 중 별도의 신연장치 없이 동종 쐐기 골편을 개방부에 안전하게 삽입 가능한 것으로 판단된다.

• 유기물자원화
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• 제30권3호
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• pp.13-22
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• 2022

수계에 오염된 색도 물질을 더욱 효율적으로 처리하고자 버려지는 폐자원을 이용하여 흡착제인 바이오차를 제조하고 적용하는 방안을 모색하고자 하였다. 이에 가로수 전정부산물이나 폐목재를 활용하여 넓은 비표면적을 가지고 있는 바이오차를 제조하고 이를 이용하여 색도물질 제거에 적용하였다. 대표적인 가로수 전정부산물(플라타너스, 은행나무, 참나무)과 폐목재를 산소가 없는 조건에서 열분해하여 바이오차를 제조하였으며, 제거대상 물질로는 방향족 고리를 가지고 있어서 생물학적 분해가 어렵고, 물리적 처리와 화학적 처리시 제거효율이 떨어지는 것으로 알려져 있는 녹청색의 유기염료로 주로 인피섬유에 사용되며, 종이, 가죽과 면의 매염에 사용되기도 하는 메틸렌블루(MB)를 선정하였다. 실험결과 플라타너스 기반 바이오차가 제일 높은 흡착능을 보였으며, Langmuir 모델식을 이용하여 구한 q_max 값은 78.47 mg/g으로 나타났다. 또한 물리적 흡착과 화학적 흡착을 구별하는데 사용되는 Dubinin-Radushkevich(D-R) 모델식을 이용하여 흡착에너지(E) (kJ/mol)를 구한 결과 MB에 대한 흡착에너지(E) 값은 4.891 kJ/mol로 8 kJ/mol(물리흡착과 화학흡착의 기준 값) 보다 작았으며, 이는 바이오차와 MB 염료 사이에 van der Waals와 같은 약한 결합이 존재하는 물리흡착임을 알 수 있었다. 반응온도 변화에 따른 흡착실험을 통해 얻은 ∆G의 값은 -3.67~7.68 kJ/mol으로서 물리적 흡착반응 영역에 해당함을 확인하여, 본 연구에서 제조된 플라타너스 기반 바이오차의 MB 흡착메커니즘은 넓은 비표면적을 이용한 물리적 흡착임을 제시할 수 있었다. 또한 타 연구에서 제시된 상업용 활성탄과 비교하여도 동등 이상의 흡착능력을 보였다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권1호
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• pp.19-32
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• 2022

기후 변화의 감지, 예측의 최적지이며 미래 기술, 자원의 보고인 극지의 중요성에 따라 극지 교육의 필요성이 더욱 강조됐다. 이에 본 연구에서는 극지에 대한 초등학생의 일반적 인지 및 정의적 특성을 탐색한 후, 극지에 대한 경험 다양성 수준에 따른 인지 및 정의적 특성을 추가로 분석했다. 연구를 위해 개발된 검사 문항은 43명의 초등학교 5학년생을 대상으로 한 예비 검사를 통해 수정, 보완되었다. 검사 문항은 학생들의 배경 변인으로 성별, 극지에 대한 학습 경험 및 일상 경험, 과학적 소양을 묻는 문항과 극지 지식, 기능, 신념, 태도를 묻는 문항으로 구성됐다. 문항의 유형은 선택형, 진위형, 리커트(4점)이며 총 66개다. 검사에 참여한 학생들은 대·중·소 도시의 초등학교에 재학 중인 5학년생 323명이다. 연구 결과, 학생들은 극지의 변화와 관련된 과학적 원인 및 과정보다는 극지의 변화로 인한 극적인 결과에 관심이 크고 잘 알았다. 이는 극지의 주요 특징임과 동시에 극지 환경 변화 매커니즘의 중심에 있는 얼음에 대한 이해보다, 극지 환경 변화로서 고통 받을 극지 생물에 더욱 관심이 크고 잘 알고 있다는 사실을 통해 확인됐다. 또한, 학생들은 극지 기후 변화의 문제를 자신을 제외한 전지구적 문제로 인식했다. 북극과 남극에서 일어나는 일은 전 세계에 영향을 미치지만, 자기 자신과 지역 사회에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 생각한다는 것이다. 극지에 대한 지식의 수준과 극지 관련 자료를 해석, 추론하는 탐구 능력은 서로 큰 관련이 없었으며, 극지에 대한 경험 다양성의 수준이 높은 학생일수록 극지의 과학 기술에 대한 이해가 뛰어났다. 본 연구는 학생들의 극지 소양 관련 특성을 점검했다는 것과, 향후 극지 교육이 나아가야 할 방향을 제시하는 기초 자료가 될 것이라는 점에서 의미가 있다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권4호
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• pp.373-383
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• 2022

활성산소로 인한 염증 유발과 그로 인한 장벽손상은 꾸준히 주름생성의 원인으로 지목되어 왔다. 본 연구에서는 오갈피나무속에 속해있는 지리산오갈피와 가시오갈피, 오갈피나무, 오가나무 4종의 추출물에 대한 항산화, 항염증 및 피부 장벽개선, 항노화 관련 기능성 화장품 소재로서의 활용가치를 검증하고자 유효 지표성분 탐색과 효능 분석을 수행하였다. 먼저, 오갈피나무속 식물인 지리산오갈피와 가시오갈피, 오갈피나무, 오가나무 각각을 50% 에탄올을 용매로 추출, 농축, 동결건조 하여 시료를 제조하였다. 유효 지표성분탐색을 위해 주요 지표 성분인 eleutheroside E와 오갈피나무속에서 주로 검출되는 폴리페놀류 중 chlorogenic acid, caffeic acid 에 대하여 고성능 액체크로마토그래피를 통해 성분 함량을 측정하였으며, 오갈피나무속 중 지리산오갈피에서 eleutheroside E와 chlorogenic acid의 함량이 가장 높은 것을 확인하였다. 항산화활성은 DPPH 라디칼 소거활성이 지리산오갈피에서 가장 높았으며, 항염증 효능의 경우 LPS로 염증이 유발된 대식세포 내 NO 생성 억제 효능은 가시오갈피, 오가나무, 오갈피나무 추출물 100 ㎍/mL에서 각각 25%, 26%, 32% 일 때 지리산오갈피 추출물 100 ㎍/mL는 40% 억제 효능을 보였고 pro-inflammatory cytokine으로 알려진 IL-6 발현 억제 효능은 가시오갈피, 오가나무, 오갈피나무 추출물 100 ㎍/mL 농도에서 각각 20%, 36%, 23% 일 때 지리산오갈피 추출물 100 ㎍/mL는 41% 억제 효능을 보였다. 또한, 지리산오갈피 추출물 100 ㎍/mL에서 피부장벽 관련 인자인 filaggrin, involucrin의 발현이 각각 2.5 배, 1.6 배 증가되었으며, 주름관련 인자인 콜라겐분해효소는 29% 억제 효능을 나타내어 오갈피나무속 4 종 중 지리산오갈피는 피부의 염증 억제와 장벽강화, 주름개선용 화장품소재로써 활용가능하리라 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.77-90
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• 2023

본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.