• 한국육종학회지
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• 제41권4호
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• pp.607-611
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• 2009

"종남벼"는 고품질 안전 다수성 품종을 육성할 목적으로 '91/92년 겨울철에 고품질이면서 단간 내도복 내병성인 밀양 96호에 숙색이 좋고 밥맛이 양호하고 초형이 양호한 YR12734-B-B-22-2를 교배하dUT다. 1992년 여름철에 $F_1$식 물체를 양성한 후 '93 여름에 $F_2$양성하여 개체별로 1립씩 채종후 '93/'94겨울철 세대단축온실에서 $F_5$세대까지 1수 1계통으로 고정시키고 $F_6$세대에서 생육 및 출수 특성 등을 관찰한 뒤 선발하였다. '98년도에 생산력검정시험을 실시하여 이들 중 미질이 좋고 생육특성이 양호한YR15161-B-B-B-57-2-3을 선발하여 밀양 169호의 계통명을 부여하였다. 지역적응시험과 농가실증시험을 실시한 결과 중만생종이면서 준단간으로 내도복성이며 쌀품위가 좋고 내병성이며 밥맛이 양호한 것으로 평가되어 2001년 12월 농작물 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가품종목록으로 등재할 것을 결정하고 "종남벼"로 명명하였다. 그 주요특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다. 1. 출수기는 남부평야지의 보통기재배에서 8월 15일로 동진벼보다 2일 빠른 중만생 종이다. 2. 수당립수는 동진벼보다 많으나, 현미천립중은 23.0 gr 동진벼 보다 가벼운 편이다. 3. 내냉성은 동진벼와 비슷하고 내도복성이 양호한 품종이다. 4. 잎도열병 밭못자리 검정 결과 중도저항성을 보였고 흰잎마름병 $K_1$군균에 저항성 이며 바이러스병인 줄무늬잎마름병에는 저항성이나 오갈병과 검은줄오갈병에는 강하지 못하며 주요 충해에 대한 저항성은 없다. 5. 도정특성은 동진벼와 비슷한 수준이며 심복백은 거의 없이 맑으며 동진벼 보다 밥맛이 우수한 고품질 벼 품종이다. 6. 수량성은 남부평야지 및 남서해안지의 보통기 보비재배(5월30일이앙)에서 쌀수량 이 5.60 MT/ha로 동진벼보다 7%, 이모작(6월25일이앙)에서 5.52 MT/ha로 6%, 만 식재배(7월1일이앙)에서도 5.85MT/ha로 7% 증수 되었다. 7. 종남벼는 영남내륙평야지 및 해안지 1모작답에 적응성이 뛰어나며 경남북이 보급대상 지역이다.

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.638-644
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• 2010

'해오르미'는 국립식량과학원 영덕출장소에서 2000년/2001년 동계에 밥맛이 뛰어나면서 재배 안정성이 높은 벼 품종을 육성할 목적으로 밥맛이 우수하면서 도복에 강한 밀양165호를 모본으로 풍해에 강한 해평벼를 부본으로 하여 인공교배를 실시하고, 2000년/2001년 동계2차 온실에서 27개체의 $F_1$식물체를 양성하여 YR22375의 교배번호를 부여하였다. 2001년 하계 포장에서 $F_2$ 집단을 전개하여 1수당 1립씩 수확 후 2002년 하계에 1개체 1계통 육종법으로 $F_3,\;F_4$세대까지 진전시키고, 우수 개체를 선발하여 2003년 하계에 $F_5$세대는 계통으로 전개하고 고품질이면서 현미외관특성이 우수하고 도열병에 안정적인 저항성을 나타내는 계통을 선발하였다. 선발된 계통에 대하여 2004년 생산력검정예비시험, 2005년 생산력검정본시험을 실시한 후 완전미율이 높고 외관이 우수하면서 재배 안정성이 높은 YR22375-B-B-1을 선발하여 '영덕 46호'로 명명하였다. 2006년부터 2008년까지 3년간 지역적응시험을 실시한 결과 중생종이면서 쌀 품위가 좋고 밥맛이 양호하며 내도복과 내병성이 양호한 것으로 평가되어 2008년 12월 농작물 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가품종목록으로 등재 할 것을 결정하고 '해오르미'로 명명하여 적응지역인 동해안 냉조풍지, 중부평야지 및 중서부 해안지에 보급하게 되었다. 지역적응시험 결과는 다음과 같다. 1. 출수기는 평야지의 보통기 재배에서 8월 13일로 '화성벼'와 같은 중생종 품종이다. 2. 수당립수는 '화성벼' 보다 약간 많은 편이고 현미천립중은 23.1g으로 '화성벼' 보다 무겁다. 3. 도정특성, 완전미율 및 외관특성은 '화성벼'와 비슷하고 밥맛은 '화성벼'와 '화성벼'보다 우수하다. 4. 불시출수와 수발아가 안되는 편이고, 위조현상에 강하고 성숙기 엽노화가 느린 편이며 내냉성은 '화성벼'수준이다. 5. 잎도열병 밭못자리 검정 결과 중도저항성을 보였고 도열병 내구저항성은 '화성벼'와 같았다. 줄무늬잎마름병과 흰잎마름병($K_1,\;K_2,\;K_3$)에는 강하나 오갈병 및 검은줄오갈병에 약하고 벼멸구 등 충해에는 감수성이다. 6. '해오르미'의 수량성은 '06~'08년 3개년간 실시한 지역적응시험 보통기 보비재배 9개소에서 5.58 MT/ha로 '화성벼' 보다 4% 증수되었으며, 이모작재배에서는 4.41 MT/ha '화성벼'에 12% 감수되었고, 만식재배에서는 5.07 MT/ha로 '화성벼'와 거의 비슷하였다. 7. '해오르미'의 적응지역은 동해안 냉조풍지, 중부평야지 및 중서부해안지이다.

• 정신신체의학
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• 제27권1호
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• pp.50-59
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• 2019

연구목적 2형 당뇨병을 지닌 환자의 다수에서 수면문제가 동반되며, 이들에서 불면증의 비율은 일반 인구에 비해서 높다고 알려져 있다. 본 연구의 목적은 2형 당뇨병 환자에서 불면증의 발생빈도, 불면증의 임상적 특징 및 이에 연관되는 변인을 알아보기 위함이다. 방 법 2형 당뇨병으로 진단받은 18세에서 80세 이하의 99명(남자 65명, 여자 34명)을 대상으로 연구자 1인(제1저자)가 면담을 시행하였다. 면담으로 수면 잠복기, 총 수면시간을 조사하였고, 한국판 불면증 심각도 지수(Korean Version of Insomnia Severity Index, ISI-K) 평가하고, 우울증상의 심각도는 한국판 Hamilton 우울증 평가 척도(Korean Version of the Hamilton Depression Rating Scale, K-HDRS)로 평가하였다. ISI-K의 절취점 15.5점을 기준으로 불면증 있는 군(N=34명)과 불면증 없는 군(N=65)으로 양분하여 불면증군과 대조군의 여러 변인과의 연관성을 상관분석하고 다중 로지스틱 회귀분석을 사용하여 검토하여 다음의 결과를 얻었다. 결 과 2형 당뇨병 환자의 34.34%(N=34)에서 불면증이 있었다. 불면증이 있는 2형 당뇨병 환자군은 불면증이 없는 2형 당뇨병 환자군보다 유의하게 미혼(11.8%)이나 이혼(11.8%)이많았고(p<0.05), K-HDRS 총점($11.76{\pm}5.52$점)이 높았으며(p<0.001), 총수면시간($5.35{\pm}2.00$시간)이 짧았고(p<0.001), 수면잠복기($50.29{\pm}33.80$분)가 길었다(p<0.001). 불면증이 있는 2형 당뇨병 환자군은 불면증이 없는 2형 당뇨병 환자군보다 ISI-K 검사상 합계($18.38{\pm}2.69$점), A1 (입면)($2.97{\pm}0.76$점), A2 (수면유지)($3.06{\pm}0.69$점), A3 (일찍 깸)($2.76{\pm}0.61$점), B (수면만족도)($3.18{\pm}0.72$점), C (수면장애로 인한 기능방해)($2.09{\pm}0.97$점), D (남이 알아차림)($2.12{\pm}1.09$점), E (수면장애에 대한 걱정)($2.21{\pm}0.81$점) 등 모든 항목의 점수가 유의하게 높았다(각각 p<0.001). 2형 당뇨병 환자에서 불면증에 영향을 미치는 요인들은 다음과 같다. 나이는 ISI-K A3 항목과 유의한 역상관관계가 있었고 (${\beta}=-0.241$, p<0.05), K-HDRS 총점은 ISI-K 모든 항목과 유의한 순상관관계가 있었으며(각각 p<0.05), 총 수면시간은 ISI-K 모든 항목과 유의한 역상관관계가 있었다(각각 p<0.05). 수면잠복기는 ISI-K 합계, A1, B, E 항목과 유의한 순상관관계가 있었다(각각 p<0.05). 결 론 2형 당뇨병 환자의 약 1/3에서 불면증이 존재하며, 불면증이 없는 2형 당뇨병 환자군과 수면의 양적 및 질적 차이가 있음을 시사한다. 우울증상의 심각도는 2형 당뇨병 환자의 불면증과 상관관계가 있으므로 우울증의 조기 발견과 치료가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제46권4호
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• pp.360-371
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• 2018

1. Agar diffusion test를 통해 지모 뿌리 추출물의 항균활성 확인 결과 호기성 그람 양성 균주인 S. aureus에서 추출물 및 모든 분획물에서 저해환을 나타내었고, 에틸아세테이트 분획물이 대조군으로 사용된 메틸파라벤보다 더 높은 항균활성을 나타내었다. 2. 최소저해농도(MIC)와 최소사멸농도(MBC/MFC)를 통해 더 정확한 지모 뿌리 추출물의 항균활성을 확인하고자 하였다. 그 결과 곰팡이균인 A. niger를 제외한 모든 균주에서 MIC 농도를 확인하였고, 특히 호기성 그람 양성 균주인 S. aureus와 호기성 그람 음성 균주인 P. aeruginosa 그리고 진균인 C. albicans에서 에틸아세테이트 분획과 아글리콘 분획물이 낮은 농도에서 각 균주를 저해하는 것을 확인하였다. 3. DPPH법을 통해 지모 뿌리 추출물의 자유 라디칼 소거활성($FSC_{50}$)을 확인한 결과 가장 높은 활성을 나타낸 것은 에틸아세테이트 분획물($23.19{\mu}g/ml$)이고 아글리콘 분획물($71.06{\mu}g/ml$), 50% 에탄올 추출물($146.2{\mu}g/ml$) 순서로 나타났다. 4. 지모 뿌리 추출물의 총 항산화능($OSC_{50}$)을 확인하기 위해 luminol 발광법을 통해 확인하였다. 실험 결과 에틸아세테이트 분획물($1.5{\mu}g/ml$)과 아글리콘 분획물($1.4{\mu}g/ml$)이 대조군으로 사용된 L-ascorbic acid ($1.3{\mu}g/ml$)과 비슷한 활성을 나타내며 높은 총 항산화능을 나타내었다. 또한 에틸아세테이트 분획물이 50% 에탄올 추출물보다 약 11배 더 높은 활성을 띄는 것을 확인하였다. 5. $^1O_2$으로 유도된 세포 파괴에 대한 세포보호 효과(${\tau}_{50}$)를 확인한 결과 지모 뿌리 추출물과 분획물 모두 농도의존적으로 세포보호효과를 나타내었다. 50% 에탄올 추출물은 $8{\mu}g/ml$의 농도(34.5 min)에서, 에틸아세테이트 분획물은 $4{\mu}g/ml$의 농도(64.4 min)에서, 아글리콘 분획물은 $8{\mu}g/ml$의 농도(215.9 min)에서 가장 높은 보호효과를 나타냄을 확인하였다. 6. 지모 뿌리 추출물의 HaCaT 세포독성평가를 진행한 결과, 본 실험에서는 $0.02-2{\mu}g/ml$로 농도를 설정하여 세포보호실험을 진행하였다. 7. 과산화수소로 유도된 세포 손상에 대한 세포 보호 효과를 확인한 결과, 50% 에탄올 추출물과 에틸아세테이트 분획물 및 아글리콘 분획물의 최대 생존율은 각각 86.23, 86.59 및 89.70%를 나타냈으며 과산화수소를 처리한 양성 대조군에 비하여 세포 생존율을 각각 8.07, 8.42 및 11.53% 증가시켰다. 8. HaCaT세포에 UVB를 조사하여 세포 내 ROS 소거활성 평가를 진행한 결과, 자외선으로 유도된 세포 손상에서 아글리콘 분획물은 $2{\mu}g/ml$ 농도에서 UVB를 처리한 양성 대조군 대비 41.77%까지 세포내 ROS를 감소시켰다. 9. 실험을 통해 높은 생리활성을 나타낸 지모 뿌리 에틸아세테이트 분획물을 TLC 및 LS/ESI-MS를 통해 성분분석을 진행하였다. 그 결과 mangiferin, isomangiferin, timosaponin-A-III, nyasol을 확인하였다.본 연구의 결과를 통해 지모 뿌리 추출물의 항균 및 항산화 작용과 더불어 세포보호효과를 통해 천연 화장품 소재로서의 응용 가능성이 있음을 확인하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제38권3호
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• pp.173-184
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• 2019

우리나라 주요 하천수의 사용 중인 농약의 실태조사를 위해서 전국 50지점을 선정 후, 1차 (농약 사용 비성수기, 4/5월)및 2차(농약 사용 성수기, 8/9월)로 나누어 실시를 하였다. 하천수 모니터링 결과 농약 1차, 2차 때 각각 11, 28개의 농약이 검출되었다. 농약은 7월부터 기온이 올라가면서 병 해충 방제를 위해 농약사용량이 증가하기 때문에 2차시기에 농약검출량이 증가한 것으로 판단된다. 검출빈도 10회 이상의 농약은 1차 시기에는 butachlor, carbofuran, 2차 시기에는 tricyclazole, azoxystrobin, chlorantraniliprole, thiamethoxam, isoprothiolane 5종이었다. 검출농약은 대부분 수도용 농약으로 검출비율은 90%, 81%로 높게 나타났다. 이러한 이유는 하천수 중 잔류농약은 논에서 사용된 농약이 비산되어 직접적으로 하천수로 잔류되기도 하며 또는 토양에 잔류된 농약이 논물을 방류하면서 하천수로 이동하기 때문이다. 네 개의 scenario를 이용하여 위해성 평가를 진행하였을 때, butachlor, carbofuran, carbendazim, chlorantranilprole 및 oxadiazon에서 잠재위해성 및 위해성이 있는 것으로 평가되었다. 추후 모니터링 연구와 수서생물에 위해성이 나타나지 않는 농도 이하로 잔류할 수 있도록 농약안전사용기준 설정연구가 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.149-171
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• 2020

대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권2호
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• pp.110-118
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• 2021

본 연구는 시화간척지에서 하계 사료작물의 초종 및 품종이 생육특성 및 생산성에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 시험에 공시된 하계사료작물은 옥수수, 수수×수단그라스 교잡종 및 기장이었다. 시험에 공시된 각각의 품종은 옥수수는 광평옥, P15453, P1952 및 P2088을 이용하였고, 수수×수단그라스 교잡종은 877F, Green star, Honey chew 및 Turbo gold 품종을 이용하였다. 기장은 국립식량과학원에서 육성한 이백찰, 금실찰 및 만홍찰 품종을 이용하였다. 사료작물의 파종은 옥수수와 수수×수단그라스 교잡종은 2019년 5월 21일 그리고 기장은 6월 4일에 하였으며 수확은 9월 2일에 하였다. 옥수수의 초장 및 착수고는 품종간에 유의성이 없었으며 수량은 P1543 품종이 가장 많았고 P2088 품종이 가장 적었으나 처리간 유의성은 나타나지 않았다. 수수×수단그라스 교잡종은 877F의 초장이 가장 컸으며 Turbo gold 품종이 가장 작았다(p<0.05). 건물수량은 877F가 3,862 kg/ha로 가장 많았고 Green star가 2,669 kg/ha로 가장 낮았다(p<0.05). 기장의 초장은 이백찰이 138cm로 가장 컸으며 나머지 품종은 유의적인 차이가 없었다. 기장의 생초수량은 평균 15,778 kg/ha로 옥수수나 수수×수단그라스 교잡종보다 많았으며, 건물수량은 평균 4,780 kg/ha이었으며 이백찰 품종이 다른 품종들에 비해 가장 많았다(p<0.05). 옥수수의 사료가치에서 TDN 함량은 P2088품종이 가장 높았고 광평옥이 가장 낮았다(p<0.05). 수수×수단그라스 교잡종은 Green star 및 Honey chew 품종이 유의적으로 높았으며 RFV 값은 Turbo gold가 가장 낮았다. 기장은 평균 조단백질 함량은 7.03%이었고 TDN 및 RFV 값은 금실찰이 64.36% 및 106으로 가장 높았다. 염농도에 따른 하계 사료작물의 발아율 조사에서 옥수수는 0.4%까지는 83.1%의 발아율을 나타내었다. 특히 P2088 및 P1921 품종은 0.6% 농도에서도 발아율이 80% 이상이었다. 수수×수단그라스 교잡종은 877F 품종의 발아율이 0.8% 농도에서도 93.3% 이었으며 Honey chew는 88.3%로 나타나 다른 품종에 비해 염 농도에 대한 저항성이 높은 것으로 나타났다. 기장은 0.6%의 염 농도에서도 84.0-88.7%의 높은 발아율을 나타내었다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 염농도가 높은 시화 간척지에서 가장 적합한 초종은 기장이 추천되었으며, 이백찰은 수량이 높아 적합한 품종으로 권장되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권1호
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• pp.77-84
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• 2021

본 연구는 산채을 활용한 어린잎 혼합 포장 상품의 개발하기 위해 기존 어린잎채소에 많이 사용되고 있는 어린잎 적로메인상추(Lactuca sativa 'Red romaine')에 어린잎 산채로 갯기름나물(Peucedanum japoincum Thunberg)과 곤달비(Ligularia stenocephala)을 혼합하여 적합한 비율을 알아보고자 수행하였다. 적로메인과 산채의 혼합비율은 적로메인0 : 갯기름5 : 곤달비5(R0:P5:L5), 적로메인3.3 : 갯기름3.3 : 곤달비3.3(R3.3:P3.3:L3.3), 적로메인5 : 갯기름2.5 : 곤달비2.5(R5:P2.5:L2.5), 적로메인8 : 갯기름1 : 곤달비1(R8:P1:L1), 적로메인10 : 갯기름0 : 곤달비0(R10:P0:L0)으로 처리하였다. 모든 처리구는 OTR(Oxygen transmission rate) 10,000cc·m-2·day-1·atm-1 필름으로 포장하여 2℃/85%RH 저온고에서 27일간 저장하며 생체중 감소율, 포장내 이산화탄소/산소/에틸렌 농도, 외관, 엽록소 함량, 색도를 조사하였다. 생체중은 R8:P1:L1 처리구가 0.4% 미만의 가장 낮은 감소율을 보였고, 이를 제외한 나머지 처리구들은 0.5% 내외의 수치를 나타내었으나 통계적 유의성은 없었다. 포장내 산소와 이산화탄소 농도는 작물의 호흡률에 영향을 받았는데, 호흡률이 낮았던 상추의 혼합비율이 높아질수록 포장내 산소농도가 높았고, 이산화탄소 농도는 낮았다. 산소농도는 15일이후 크게 감소하였으나, 16%이상은 유지되었고, 이와 반대로 이산화탄소 농도의 경우 15일까지 1-4%로 유지되다가 서서히 증가하여 27일차에는 2-5%로 증가하였다. 에틸렌 농도는 저장 종료일까지 3-6µL·L-1 내외의 농도를 유지하였다. 저장 종료일의 외관상품질은 모든처리구가 상품성 한계점인 3점에 다소 못 미치는 정도를 보였다. 엽록소 함량(SPAD)은 처리구간 통계적 유의성은 없었으나, 적로메인과 곤달비의 경우 R8:P1:L1 처리구에서, 갯기름나물은 R5:P2.5:L2.5과 R8:P1:L1처리구에서 가장 적게 감소하였다. Heat map으로 비교한 3가지 작물의 엽색(L∗, a∗, b∗, chroma)은 R5:P2.5:L2.5와 R8:P1:L1 처리구에서 저장 후 가장 변화가 적었다. 이중 R8:P1:L1 처리구는 엽록소 함량도 가장 높게 유지되었으며 포장내 에틸렌 농도도 2번째로 낮았고 이산화탄소 농도는 2-3% 수준을 유지하였다. 따라서 적로메인 8, 곤달비 1, 갯기름 1(R8:P1:L1)의 혼합한 비율이 이 3가지 작물의 어린잎 혼합 포장에 가장 적합한 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.