• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.358-364
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• 2021

본 연구에서는 콩 수확 효율 증진을 위한 건조제를 선발하기 위해 2019년부터 2020년까지 2년간 4종의 비선택성 제초제를 활용하여 건조제의 선발시험 및 지상부 건조와 약해 시험을 수행하였다. 1. 콩 수확기 건조제로 사용한 4종의 비선택성 제초제 모두 처리시기가 빠를수록 건조효과를 보이는 것으로 확인되었으나, 통계적인 차이를 보이지 않았다. 2년차 실험에서도 처리시기에 따른 건조효과를 확인하였으나, 통계적인 차이는 지역간 차이를 보였다. 이는 건조제가 콩 성숙기 전후에 처리하여 수확을 하였는데, 보통 성숙기 약 1~2주후면 예취 수확이 가능한 상태로 콩 잎이 대부분 떨어져 있으며, 줄기도 일정 부분 건조되어 있기 때문으로 무처리에서도 일정 수준 이상의 건조가 이루어지기 때문으로 보인다. 2. 건조제 처리에 따른 수확량의 감소는 보이지 않았으며, 100립중, 종실의 모양과 색변화, 수확된 종자의 발아율의 저하가 확인 되지 않아 약해가 없는 것으로 확인되었다. 3. 건조제 처리에 따른 종실 내 잔류농약은 처리시기가 빠를수록 검출량이 증가하였으며, 시험약제 중 글루포시네이트암모늄의 검출량이 높았으며, 티아페나실이 보다 안전한 것을 확인하였다. 다만 콩 잔류농약허용치 이하의 값을 나타내 적용은 가능한 것으로 판단되었다. 4. 본 연구는 콩 건조제 처리로 기계수확을 1~2주 정도 단축시킬 것으로 보여 작부체계의 선택 폭을 넓히는데 기여할 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.279-288
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• 2021

벼 드문모심기는 노동력과 생산비용을 절감할 수 있는 재배기술로 본 연구에서는 드문모심기의 적정 재식밀도 설정을 위해 분얼특성이 다른 품종별 생육 및 수량을 분석하였다. 37주~80주/3.3 m² 재식밀도에서 소얼형, 중간형, 다얼형 품종을 가지고 시험한 결과는 다음과 같다. 1. 재식밀도는 낮아질수록 주당 분얼수(이삭수)는 많아지지만 면적당 분얼수(이삭수)는 적어졌는데 소얼형 품종일수록 적었다. 분얼 발생기간이 길어졌고 소얼형 품종에서 가장 길어졌다. 2. 재식밀도 감소에 따라 출수기 직전의 엽색은 진해지고 군락피복도는 감소하였다. 분얼이 많은 호평과 예찬보다는 소얼형인 신동진에서 변화폭이 컸다. 3. 출수기는 재식밀도가 낮아질수록 0~2일 늦춰지는 경향을 보였고 수전기간은 차이가 나지 않았다. 4. 재식밀도 감소에 따라 천립중은 유의한 차이가 없었다. 반면 재식밀도가 줄어들면서 면적당 영화수와 등숙률의 저하로 수량이 감소되었다. 5. 안정적인 드문모심기 재배를 위한 재식밀도는 50주/3.3 m² 이상으로 판단된다. 또한 소얼형인 신동진이 재식밀도 감소에 따른 생육 및 수량 감소가 큰 것으로 나타나 분얼이 적은 품종보다는 많은 품종을 선택하여야 할 것으로 생각된다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.24-31
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• 2022

오늘날 다양한 용도로 사용하고 있는 석유계 플라스틱은 지구 환경 및 생태계에 큰 위협을 주는 존재로서 이를 대체하기 위한 방안을 찾기 위해 범세계적으로 각 분야에서 많은 노력이 가해지고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 생분해성 특성을 지닌 해양 바이오매스 유래 알지네이트에 석유계 기반의 폴리비닐알콜(Poly vinyl alcohol; PVA)을 10 wt% 혼합하여 알지네이트 기반 폴리비닐알콜 블렌드 필름(alginate-based PVA blend films)을 수용액상으로부터 캐스팅하여 제조하였다. 가교제로는 글루타르알데히드가 사용되었으며, 필름에 항균성을 부여하고자 캐슈넛껍질액으로부터 추출된 알킬 페놀계 바이오오일인 카다놀(cardanol) 성분을 0.1 ~ 2.0 wt% 범위로 첨가하였다. 이렇게 제조된 블렌드 필름의 특성을 알아보기 위하여 푸리에변환 적외선 분광법(FTIR), 열중량분석(TGA), 인장강도, 팽윤도 및 항균성 등을 측정하였다. FTIR과 열중량분석, 인장강도 결과들은 주성분인 알지네이트에 PVA가 하나의 매트릭스 상을 이루며 잘 분산되어 있음을 보여주었고, 특히, 단일 성분일 때 약점으로 알려진 알지네이트의 취성(brittle)과 PVA의 약한 열적 내구성이 블렌드를 이루면서 PVA와 알지네이트 기능기들의 가교 및 수소결합으로 인하여 열적, 기계적인 물성들이 향상됨을 보였다. 카다놀 성분의 첨가는 황색포도상구균과 대장균에 대한 항균성을 크게 향상시켜 60 min 접촉시간에서 황색포도상구균의 사멸율은 98% 이상이고, 대장균의 경우 약 70%의 우수한 향균 성능을 나타냈다. 알지네이트-PVA 블렌드에 대한 최적 항균성은 카다놀이 0.1 ~ 0.5 wt% 범위이었다. 이상의 결과들을 볼 때, 카다놀을 함유한 알지네이트-PVA 블렌드 필름은 식품 포장제 및 여러 항균소재로서 응용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.63-70
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• 2021

파종 후 60일 지난 인삼 생장율 조사 평균 초장은 16.9cm, 평균 초중은 0.54g으로 측정되었다. 각 토양별 생장율은 1번(피트모스6.5:펄라이트2:마사토1.5) 구에서는 16.36cm, 0.60g. 2번(피트모스 10) 구에서는 13.74cm, 0.41g. 3번(일반상토10)구에서는 12.43cm, 0.26g. 4번(일반상토8:코코피트2) 구에서는 14.60cm, 0.39g으로 측정되었다. 1번 인공상토에서 평균초장과 초중이 다른 토양 생육환경보다 우수한 것으로 측정되었다. 식물체 분석을 위해 인공상토별 평균초장과 초중이 우수한 피트모스6.5:펄라이트2:마사토1.5 비율의 인공상토와 상대적으로 낮은 결과의 일반상토에서 자란 인삼식물체 각 30개를 선별하여 식물체 분석을 수행하였다. 그 결과 1번 실험구(피트모스6.5:펄라이트2:마사토1.5) 속의 질산태 질소(NO₃-N) 260ppm이나 1번 시험구(일반상토10)에서 생육된 인삼 식물체는 질산태 질소(NO₃-N) 1,040ppm으로 더 높게 나타났다. 인삼의 특징은 질소 함량이 300ppm 넘어가면 생육이 불량해진다. 인산(P), 칼륨(K), 마그네슘(Mg)에서는 큰 차이가 없었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권5호
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• pp.652-658
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• 2022

화색이 다른 장미 3품종('Ice Wing', 'Orange Eye', 'Pink beauty') 꽃잎 절편체를 3종류(MS, SH, WPM)의 기본배지에 2, 4-D 11 mg/L를 첨가한 배지에 47일간 암배양하고 절편체로부터 캘러스 형성율을 조사한 결과, 모든 품종에서 꽃잎 절편체로부터 캘러스 형성이 관찰되었다. 또한 화색이 흰색인 'Ice Wing' 품종의 꽃잎을 기본 배지를 SH배지에 치상하였을 때 절편체의 약 90% 이상에서 캘러스가 형성되어 가장 높은 캘러스 형성율을 나타내었다. 유도된 캘러스의 색은 꽃색이나 배지에 따른 차이는 없었고, 아이보리나 브라운 또는 회색 계열이었다. 체세포 배발생은 WPM 기본배지에서 획득된 'Ice Wing' 꽃잎 유래 캘러스만을 분리하여3 mg/L 2,4-D와 300 mg/LL-proline을 첨가한 SH배지에 암배양 1개월 후 관찰되었다. 이후 4주 간격으로 동일한 조성의 배지로 2회 교체한 결과 체세포배가 대량 발생되는 것을 확인하였다. RT-qPCR분석에 의해'Ice Wing' 꽃잎 유래의 캘러스와 증식중인 체세포배 발생 캘러스간 캘러스로부터 체세포배 발생을 인지하는 표지로서 사용되고 있는 somatic embryogenesis receptor kinase (SERK) 유전자의 발현량을 비교한 결과, RhSERK3 유전자의 발현량은 일반 캘러스에 비해 체세포배 발생 캘러스에서 10배 높았고, 일반 캘러스에서는 거의 발현되지 않은 RhSERK4 유전자의 발현은 체세포배 발생 캘러스에서는 700배 높았다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권3호
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• pp.345-358
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• 2021

본 연구에서는 액화천연가스(LNG; liquefied natural gas) 재기화 과정에서 버려지는 냉열을 회수하는 방법으로 액화 공기를 생산하는 공정을 개발하였다. 액화 공기는 LNG 수출국으로 운송하여 천연가스 액화를 위한 냉매를 부분적으로 대체하는 용도로 활용될 수 있다. 이를 위하여, 액화 공기는 LNG 운반선에 저장 가능한 압력을 만족하여야 한다. 따라서, 가장 널리 사용되는 멤브레인 탱크로 액화 공기를 운송하기 위해 약 1.3 bar에서 공기가 액체 상태로 존재할 수 있도록 설계하였다. 제안한 공정에서, 공기는 LNG와의 열교환 이후 추가적인 질소 냉매 사이클과의 열교환을 통해 과냉된다. LNG 운반선의 최대 용량만큼 액화 공기를 생산할 때 운송비용 측면에서 가장 경제적일 수 있으며, 천연가스 액화공정에서 활용할 수 있는 냉열이 많아지게 된다. 이를 비교하기 위하여, 동일한 1 kg/s의 LNG 공급 조건 하에서 기존 공정을 이용한 Base case와 제안공정 내 유입 공기 유량을 각각 0.50 kg/s, 0.75 kg/s, 1.00 kg/s으로 하는 Case1, Case2, Case3를 구성하고 열역학적 및 경제적 측면에서 분석하였다. 액화 공기 생산량이 많을수록 1kg의 생산량 당 더 많은 에너지가 요구되는 경향을 보였으며 Case3는 Base case 대비 0.18 kWh 높게 나타났다. 그 결과 Case3의 액화 공기 1 kg 당 생산 비용이 $0.0172 더 높게 나타났다. 그러나 액화 공기의 생산량이 증가함에 따라 1 kg 당 운송 비용이 $0.0395 감소하여 전체 비용 측면에서 Case3는 Base case에 비해 1 kg 당 $0.0223 적은 비용으로 액화 공기를 생산 및 운송할 수 있음을 확인하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-152
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• 2021

본 연구는 고등학생 대상 「식품안전과 건강」의 교육과정 운영 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이에 충북, 경기, 대전, 세종지역의 6개 고등학교에서 「식품안전과 건강」교육과정의 일부가 시범 운영되었고, 수업에 참여한 학생으로부터 수집된 1,199부를 분석하였으며 그 결과는 다음과 같다. 「식품안전과 건강」수업은 고등학생의 '식품안전과 건강' 지식 총점 및 각 영역별 점수 향상에 유의한 효과가 있었다. 사전검사에 비해 사후검사 정답률은 전체적으로 7.99%p 높였으며, 해당 영역을 상대적으로 많이 교육한 학교의 향상 점수가 높게 나타났다. 또한 「식품안전과 건강」수업은 고등학생의 식생활 행동을 긍정적으로 변화시켰고, 여러 가지 음식을 골고루 먹는 식습관을 가지게 하는 데 유의한 효과가 있었다. 「식품안전과 건강」수업에 참여했던 고등학생들은 수업에 대하여 매우 긍정적으로(4.27/5) 평가하였으며, 수업 내용이 흥미롭고, 이해하기 쉬웠으며, 실제 식생활에 도움이 된다고 답하였다. 개방형 질문에 대한 답을 분석한 결과, 수업에서 좋았던 점은 식품관련 지식 습득, 실생활에 도움이 되었다는 의견이 많았으며, 아쉬운 점으로 코로나로 인하여 수업이 온라인으로 진행되어 실습이나 모둠 활동을 못한 점 등을 꼽았다. 본 연구는 고교학점제에 대비하여 가정계열 선택과목 편성 확대 및 고등학생의 과목 선택권 확대에 의의가 있다.

• 한국가금학회지
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• 제49권4호
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• pp.199-210
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• 2022

본 연구는 육계 enrichment(놀이물질) 종류 및 개수에 따른 생산성, 혈액 성상, 발바닥 피부염 및 깔짚 내 수분함량 비교 시험을 수행하였다. 육계 초생추(1일령) 수컷 1,140수를 공시하여 enrichment 3종(양배추, 알팔파 블록 및 각톱밥)과 사육수수 대비 개수(38수당 1개 또는 2개)를 설정하여 3×2 요인 시험을 수행하였다. 체중 및 사료 섭취량은 시험 개시일과 종료일(35일령) 측정하여 생산성을 조사하였다. 육계의 생리적 변화를 조사하기 위해 혈구를 분석하였으며, 발바닥피부염과 깔짚 내 수분 함량은 1, 3 및 5주령에 측정하였다. 체중 및 사료요구율은 알팔파 블록과 각톱밥 처리구가 양배추를 배치한 처리구에 비해 유의적으로 개선되었으나(P<0.05), enrichment 종류 및 개수 간의 상호작용 효과는 나타나지 않았다. 혈구 분석결과, 스트레스 지표인 HE/LY 비율이 알팔파 블록과 각톱밥 처리구에서 유의적으로 감소하였다(P<0.05). 5주령에 enrichment 종류에 따른 발바닥피부염 발생정도를 비교한 결과, 양배추(3.78), 알팔파 블록(3.06), 각톱밥(1.43) 처리구 순으로 유의적으로 감소하였으며(P<0.05), enrichment를 2개 보다 1개를 배치하였을 때 유의적으로 감소하였다(P<0.05). 5주령 깔짚 내 수분함량을 분석한 결과, 각톱밥(61.55%) 처리구에서 양배추(71.19%)와 알팔파 블록(69.50%) 처리구에 비해 유의적으로 감소하였으나(P<0.05), enrichment 종류 및 개수 간의 상호작용에는 유의적인 차이를 보이지 않았다. Enrichment로써 각톱밥 재질은 육계 사육기간 동안 생산성 및 동물복지를 향상시킬 뿐만 아니라 깔짚 수분조절제로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.