• 공업화학
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• 제23권2호
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• pp.183-189
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• 2012

본 연구에서는 땅콩나물 뿌리 추출물의 세포보호 작용 및 항산화능에 관한 연구를 수행하였다. Rose-bengal로 증감된 사람 적혈구의 광용혈에 대한 땅콩나물 뿌리 추출물의 세포 보호 효과를 측정하였다. 에틸아세테이트 분획(5~50 ${\mu}g/mL$)은 농도-의존적으로 세포보호 효과를 나타냈으며, 특히 아글리콘(aglycone) 분획은 5~50 ${\mu}g/mL$의 농도 범위에서 현저한 세포보호 활성을 나타내었다. 그리고 땅콩나물 뿌리의 모든 분획은 지질 과산화 연쇄반응의 차단제인 (+)-${\alpha}$-tocopherol보다도 효과적이었다. Luminol 화학발광법을 이용한 $Fe^{3+}$-EDTA/$H_2O_2$ 계에서 생성된 활성산소종(reactive oxygen species, ROS)에 대한 땅콩나물 뿌리 추출물의 활성산소 소거활성을 측정하였다. 추출물 중 에틸아세테이트 분획($OSC_{50}$; 1.59 ${\mu}g/mL$)은 강력한 항산화제로 알려진 L-ascorbic acid (1.50 ${\mu}g/mL$)와 비교할 때 유사한 활성산소 소거활성을 보여주었다. 반면에, free radical (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl, DPPH) 소거활성($FSC_{50}$)의 크기는 (+)-${\alpha}$-tocopherol > 80% MeOH 추출물 > 아글리콘 분획 > 에틸아세테이트 분획 순으로 나타났다. 이상의 결과들은 땅콩나물 뿌리 추출물이 $^1O_2$ 및 다른 활성산소종을 소거하고 활성산소종에 대항하여 세포막을 보호함으로써 생체계, 특히 태양 자외선에 노출된 피부에서 항산화제로써 작용할 수 있음을 시사한다.

• 산업식품공학
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• 제15권4호
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• pp.404-412
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• 2011

쌀가루를 온도와 수분함량을 조절하여 압출 한 쌀가루의 특성과 밀가루와 7:3의 비율로 혼합된 쿠키의 품질을 경도,색도, 관능평가를 실시하여 쿠키에 적용가능성을 확인하였다. 압출 쌀가루는 호화가 이루어져 $\alpha$ 화 되었으며 압출온도가 100$^{\circ}C$에서 130$^{\circ}C$로 증가할수록 점도가 급격하게 감소되었으며 수분함량이 25%에서 27%로 증가할수록 점도 가 다소 감소되는 것을 확인하였다. 압출쌀가루의 수분흡수력, 수분용해도, 팽윤력은 대체적으로 높게 측정되었으며 30$^{\circ}C$와 80$^{\circ}C$에서 수분용해도와 팽윤력은 생쌀가루에 비해 높게 측정되었으나 80$^{\circ}C$에서는 130$^{\circ}C$ 압출쌀가루는 생쌀가루와 비슷하였다. 압출 공정 온도가 증가할수록 수분용해도는 급격하게 증가하였다. 밀가루와 각 압출쌀가루가 혼합된 쿠키는 밀가루 쿠키와 비교하여 경도가 높았으며 퍼짐성지수는 낮았다. 100$^{\circ}C$ 압출쌀가루가 첨가된 쿠키는 색이 짙었으며 130$^{\circ}C$ 압출쌀가루가 첨가된 쿠키는 밀가루와 비슷하였다. 압출쌀가루가 첨가된 쿠키는 관능 평가에서는 향기, 맛, 전체적인 기호도가 높았으며, 부드러운 정도는 비슷한 평가를 받았다. 압출쌀가루를 사용하여 밀가루 함량을 감소시키기 위한 연구를 실시한 결과, 압출쌀가루는 밀가루 함량을 줄여 사용할 때 가공적성문제점을 보완할 수 있었다. 또한 다양한 분야로 압출쌀가루 연구를 통해 쌀의 활용을 확대될 가능성이 있음을 확인하였다.

• 산업식품공학
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• 제14권4호
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• pp.299-306
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• 2010

본 연구에서는 홍삼음료의 다양화 및 기능성 강화와 여러 기능성을 가진 황기의 식품으로의 활용에 역점을 두고, 기존의 증점제를 대신하여 동결건조 천년초열매를 첨가한 새로운 기능성 홍삼음료을 개발하고자 하였다. 먼저 높은 항산화활성을 지닌 황기추출물을 얻고자 추출용매의 지용성정도를 달리하면서(100(증류수) : 0(95% 에탄올), 75 : 25, 50 : 50, 25 : 75) $80^{\circ}C$에서 추출한 추출물의 항산화활성을 측정한 결과, ABTS 및 DPPH radical 소거능 실험에서 증류수의 비율이 증가할수록 추출물의 항산화력이 증가하는 것으로 나타났다. 추출용매의 온도에 의한 황기추출물의 항산화활성 차이를 알아보고자 추출용액의 온도를 달리하면서(60, $80^{\circ}C$) 추출한 추출물의 항산화활성을 비교해 본 결과, $80^{\circ}C$에서의 추출물이 증류수와 에탄올혼합비율과는 상관없이 대부분 $60^{\circ}C$ 추출물보다 높은 값을 나타내었다. 기존의 점증제를 대신하여 다양한 기능성을 함유한 천연물 소재인 천년초분말을 선택하였으며, 구아검용액과 농도별 점도를 비교해 본 결과, 구아검 0.1%(w/v) 용액과 비슷한 점도를 나타내기 위해서는 천년초분말의 경우 1-2%(w/v)의 농도가 필요한 것으로 분석되었다. 황기와 천년초 첨가가 홍삼용액의 저장성($35^{\circ}C$)에 미치는 영향을 조사하기 위하여 이들 용액의 pH와 총미생물수를 7일 동안 측정하였다. 홍삼용액에 황기와 천년초를 첨가한 경우, 저장 1일째 부터 pH가 급격히 감소하기 시작하였으며, 저장 3일째에는 pH가 약 3.6까지 떨어진 다음, 저장 6일 이후에는 다소 pH가 증가하였으며, 천년초분말을 첨가한 용액에서는 황기의 농도증가에 의한 유의적 pH 감소는 나타나지 않았다. 천년초를 첨가한 홍삼용액의 경우 황기의 농도와는 상관없이 저장 7일째 미생물의 성장을 관찰할 수 없었으며, 천년초를 첨가하지 않은 시료에 비해 6 log cycle 이상의 큰 살균효과를 나타내었다. 황기(3, 5%, w/v), 천년초(1.2%, w/v)를 함유한 홍삼용액(5%, w/v)이 대장암 및 뇌종양세포 증식에 미치는 영향을 각각 0.5 mg/mL과 1 mg/mL의 농도에서 살펴본 결과, 종양세포에 대한 의미 있는 증식억제효과는 나타나지 않았다.

• 한국습지학회지
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• 제21권2호
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• pp.102-113
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• 2019

조석에 따른 마산만의 수질의 차이를 파악하기 위하여 2016년 초여름(6월)과 여름(7, 8월)의 대조기 1 조석주기 내의 만조와 간조시에 6개의 조사정점에서 slack-tide sampling을 실시하였다. 조사된 모든 수질성분들의 혼합 상태는 SAL과의 사이의 상관관계를 통하여 잘 설명되고 있다. 초여름과 여름철 공통적으로 하천수 유입 물질인 TURB, DSi, NNN은 주로 보존성 혼합을, 내부증감 물질인 SS, COD, AMN, $H_2S$는 주로 비보존성 혼합을 나타내었다. 보존성 혼합은 만조와 간조의 수질 사이에 좋은 선형 관계를 나타내었고, 비보존성 혼합은 양자가 각기 다른 변동 양상을 나타내었다. 요인분석을 통하여 만조와 간조의 농도차의 시공간적 변화에 주요한 잠재변수들을 확인할 수 있었다. 초여름의 경우는 갈수기로서 외부유입 물질(allochthonous inputs)이 적으므로 농도차 변화에 주도적으로 영향을 미치는 오염원이 없이 조석, 유역으로부터 자연유입, 내부증감 등의 영향이 복합적으로 작용하여 4개의 요인(VF1~4)에 고루 분포되어 나타났다. 반면에 여름철의 경우는 하천수의 영향을 받는 ST-1에서 큰 농도차를 나타내는 지표들은 VF1 요인에 집중적으로 포함되어 나타났고, 그 밖에 내부 증감을 나타내는 지표들로 극명히 구분되어 나타났다. 실제로 항상 안정된 상태의 하구는 존재하지 않는다. Flushing time의 변화 등에 의하여 혼합양상은 항상 변할 수 있고, 여기에 내부증감으로 end-members의 조건이 변함에 따라 농도차의 발생은 불가피하다. 그러므로 하구의 수질을 조사할 때 평균적인 수질 자료를 확보하기 위한 시료 채취 방법을 항상 강구할 필요가 있다.

• 산업식품공학
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• 제23권3호
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• pp.193-199
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• 2019

식품첨가물등급의 protease를 이용하여 쌀가루로부터 쌀전분을 분리하는 효소적 쌀전분 분리·정제법을 구축하기 위해 protease의 반응시간, 반응온도와 농도를 요인으로 하여 변형된 23 완전요인설계법에 따라 protease 반응조건들을 설계하고 이에 따른 쌀전분들의 수율을 조사하였다. 설계된 반응조건들에 따라 제조된 쌀전분들의 수율들에 기초한 반응표면분석을 통해 쌀전분 수율에 대한 protease 반응조건들의 영향을 조사하였다. 또한 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들의 상업적 활용도를 평가하기 위해 알칼리 침지법에 의해 제조된 쌀전분(대조군)과 물리화학적 특성을 대해 비교 분석하였다. Protease를 이용한 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들의 수율은 대조군보다 낮았지만 그 상대적 순도는 높은 수준을 나타내었다. Protease에 미량함유되어 있는 amylase 계통의 효소들에 의한 쌀전분의 부분적인 손상이 예상됨에도 1.5% protease를 이용하여 15℃에서 24시간 동안 처리하여 제조된 쌀전분(RST2)의 아밀로오스 함량은 대조군의 것과 유의적인 차이를 보이지 않았다. 용해도는 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 대조군보다 유의적으로 높은 수준을 나타내었다. 팽윤력은 RST2와 0.5% protease를 이용하여 15℃에서 24시간 동안 처리하여 제조된 쌀전분(RST3)이 대조군과 유의적인 차이를 보이지 않았다. 호화온도는 대조군에 비해 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 높은 수준을 나타내었으나 호화엔탈피는 유의적으로 낮은 수준이었다. 페이스팅 점도는 대조군에 비해 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들이 모든 온도프로파일에 있어 낮은 수준을 나타내었다. 이와 같은 결과들은 효소적 분리·정제법에 사용된 protease에 미량 함유되어 있는 amylase 계통의 효소들에 의한 쌀전분의 부분적인 손상과 protease 처리하는 동안 쌀전분에 있어 annealing이 진행된 결과인 것으로 생각된다. 그럼에도 본 연구에서 효소적 분리·정제법에 의해 제조된 쌀전분들은 높은 고형분 함량을 요구하며, 페이스트의 겔화 또는 노화의 진행이 지연되는 특성을 가공식품의 원료로 적합한 것으로 판단된다. 따라서 효소적 분리·정제법에 의한 쌀전분들은 기존의 알칼리 침지법에 의한 쌀전분과는 다른 특성을 보유한 쌀전분 소재로서 활용가능성이 있을 것으로 생각된다. 또한 효소적 분리·정제법은 알칼리 침지법에 비해 쌀전분의 제조 시간을 단축할 수 있으며, 고농도의 염용액을 배출하지 않아 경제적인 방법인 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권2호
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• pp.141-149
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• 2018

본 연구는 자기충전 콘크리트의 생산 및 시공 시 굳지 않은 상태의 안정성을 향상시킬 목적으로 유공 유리분말(GB)를 혼입한 자기충전 콘크리트에 대하여 충전성, 통과성, 재료분리 저항성 및 레올로지 특성을 평가하였다. 실험결과, GB 혼입량에 따른 충전성은 GB의 볼베어링 효과로 인해 GB $2.0kg/m^3$까지 $T_{50}$ 도달시간이 Plain에 비하여 단축되어 충전성이 개선되는 것으로 나타났다. 단, GB $4.0kg/m^3$에서는 오히려 약간 증가되었다. 통과성의 경우에는 Plain 1등급, GB $0.5{\sim}2.0kg/m^3$ 0등급, GB $4.0kg/m^3$ 1등급으로 GB 혼입량 $2.0kg/m^3$까지 '보이는 차단 없음'으로 통과성이 개선되었다. J-ring에 의한 통과성 Block step($P_J$) 값도 GB $1.0kg/m^3$에서 가장 우수한 통과성을 나타내었다. GB 혼입에 따른 재료분리 저항성은 동적 재료분리 저항성은 Plain 보다 GB을 사용하게 되면 그 혼입량에 상관없이 동적 재료분리 저항성이 증가하였다. 정적 재료분리 저항성은 GB $1.0kg/m^3$에서 재료분리도 2.5%를 나타내어 Plain(12.5%) 대비 크게 개선되었다. GB 혼입에 따른 레올로지 특성은 GB 혼입량 증가에 따른 소성 점도는 큰 차이가 발생하지 않았으나 항복응력은 $1.0kg/m^3$까지 낮아졌다. 이상을 종합하면, GB를 $1.0kg/m^3$ 사용하게 되면 자기충전 콘크리트의 충전성, 통과성, 항복응력 개선에 효과적인 것으로 나타났다. 또한 재료분리 저항성을 증가시켜 자기충전 콘크리트의 안정성에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권5호
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• pp.469-477
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• 2018

금강초롱꽃(Hanabusaya asiatica)은 한반도 중동부에서만 제한적으로 분포하는 고유종으로, 분포범위가 좁고 개체수가 적어 서식지를 세계자연보전연맹(IUCN, International Union for Conservation of Nature) 중요 생물다양성 보호지역(key biodiversity areas: KBAs)으로 지정하여 보호할 필요가 있다. 본 연구에서는 maximum entropy(MaxEnt) 모형을 통해 남북한 접경지역 내 금강초롱꽃 자생가능지를 추정하고 이를 바탕으로 KBAs 후보지를 설정하였다. 기계학습(machine learning) 알고리즘의 하나인 MaxEnt 모형은 생물종의 출현지점만 기록한 데이터(presence-only data)로도 생물종 분포를 편향되지 않게 예측할 수 있는 생물종 분포 모형으로, 본 연구의 연구대상지처럼 현장 조사가 어려운 경우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 수집한 38개 금강초롱꽃 출현 위치와 기후, 지형, 식생 등을 측정한 11개 환경변수를 이용하여 MaxEnt 모형을 학습하여 남북한 접경지역의 모든 지점에 대해 금강초롱꽃 출현확률을 추정하였다. MaxEnt 모형 분석 결과, 금강초롱꽃 출현확률이 0.5를 넘어 금강초롱꽃 분포가능지로 분류된 지역은 $778km^2$이었고, 추정된 서식가능지와 기지정된 보호지역 경계를 고려하여 설정한 최종 KBA 후보지는 $1,321km^2$이었다. 또한 11개 환경변수 중 표고와 연평균 강수량, 생장기 평균 강수량, 최한월 평균 기온이 금강초롱꽃 출현확률에 영향을 미쳐, 금강초롱꽃은 고도가 높은 서늘한 지역을 선호하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 금강초롱꽃의 분포지 선호도 분석 결과는 KBA 후보지 설정 뿐 아니라 남북한 통일이나 기후변화와 같은 시나리오에 대비한 금강초롱꽃 보존 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.