• 한국축산식품학회지
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• 제27권3호
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• pp.267-276
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• 2007

냉동변성 방지제가 pH 조절법으로 제조한 닭 가슴살 수리미의 이화학적 특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 C(명태수리미: 수세 2회, 4% 설탕+5% 솔비톨+0.3% 인산염 첨가), 나머지 처리구들은 폐계 가슴살 활용하여 T1(닭 가슴살 수리미: pH 11.0, 0.3% 인산염 첨가), T2(닭 가슴살 수리미: pH 11.0, 5% 솔비톨+0.3% 인산염 첨가) 및 T3(닭 가슴살 수리미 : pH 11.0, 4% 설탕+5% 솔비톨+0.3% 인산염 첨가) 처리구로 하여 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 일반성분에서 대조구의 조단백질 함량이 처리구에 비해 높았지만, 수분, 조지방 및 조회분 함량은 T3 처리구가 높았다. pH, 보수성 및 콜라겐 함량은 대조구가 모든 처리구에 비해 높았고, 대조구와 모든 처리구는 저장기간이 경과함에 따라 현저하게 감소하였다(p<0.05). 콜레스테롤 함량은 대조구가 처리구에 비해 낮았지만, 근원섬유단백질 함량은 모든 처리구가 대조구에 비해 현저하게 높았다(p<0.05). 가열감량은 T2 처리구가 대조구와 다른 처리구에 비해 낮았다 $L^*$값, $a^*$값 및 $b^*$값은 전 저장기간 동안 모든 처리구가 대조구에 비해 높았고, 처리구간에는 T1 처리구가 T2 및 T3 처리구에 비해 현저하게 높았다(p<0.05). 저장기간이 경과함에 따라 T1과 T3 처리구는 $L^*$값이 감소하여 냉동저장 직후에 비해 저장 1.5개월에 현저하게 감소하였지만, $a^*$값은 증가하였다(p<0.05). W값은 냉동저장 직후에는 대조구와 모든 처리구 간에 차이가 없었고, 저장 1.5와 3개월에는 T3 처리구가 대조구와 T1 처리구에 비해 현저하게 높았다(p<0.05). Myoglobin 함량과 met-Mb 비율은 대조구와 모든 처리구 간에 유사하였으며, met-Mb 비율은 저장기간이 경과함에 따라 증가하였다(p<0.05). 경도는 냉동저장 직후에 대조구가 모든 처리구에 비해 높았지만, 저장 1.5와 3개월에는 현저하게 낮았다(p<0.05). 경도는 저장기간이 경과함에 따라 대조구는 냉동저장 직후에 비해 1.5개월에 감소하였지만, 모든 처리구는 냉동저장 직후에 비해 저장 1.5개월에 현저하게 증가하였다.(p<0.05). 응집성과 검성은 냉동저장 직후에 대조구가 모든 처리구에 비해 높았지만, 냉동저장 1.5와 3개월에는 T3 처리구가 대조구와 다른 처리구에 비해 현저하게 높았다(p<0.05). 이상의 결과에서 대조구가 모든 처리구에 비해 pH와 보수성이 높았고, 콜레스테롤 함량이 낮았다. 그러나 냉동변성 방지제 첨가와 pH 조절한 수리미는 저장기간 동안 염용성단백질 함량이 높고 안정된 조직감을 나타내었다.

• 환경정책연구
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• 제13권4호
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• pp.3-49
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• 2014

기업의 환경책임에 대한 이해관계자의 관심이 높아지고, 정부의 환경규제가 강화되면서 환경경영의 중요성이 강조되고 있다. 그러나 아직까지 국내 기업들의 환경에 대한 인식수준은 낙후된 편이며, 환경 관련 연구들도 환경성과와 경제적 성과의 관련성에 대한 일관된 결론을 제시하지 못하고 있다. 이는 첫째, 경제적 성과는 평가범위가 상대적으로 협소하고 가격이라는 공통 단위로 측정될 수 있는 반면, 환경오염물질의 감소, 온실가스 및 탄소 배출의 감소, 에너지 효율 등과 같은 환경성과는 평가범위가 다양하고 측정단위가 상이하기 때문에 선정되는 성과지표에 따라 서로 다른 연구결과가 도출될 수 있기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 일반화되고 표준화된 성과지표의 개발이 모색되어야 하며, 특히 환경경영의 의미가 '지속성장'이란 개념으로 확장됨에 따라 이러한 정의에 부합하기 위해서는 개발된 성과지표는 환경성과와 경제적 성과의 의미를 동시에 포괄할 수 있어야 한다. 둘째, 현재 대부분의 연구는 환경경영의 실행주체인 기업의 환경투자 동기 및 환경성과에만 주목하고 있을 뿐, 환경경영의 효과적인 실천전략에 대한 명확한 기준을 제시하지 못하고 있다. 예를 들어, 경쟁업체들과의 상대적인 환경경쟁력을 비교함으로써 프로세스 개선전략 또는 시장차별화 전략을 도출하고 이를 경제적 성과와 연계하기 위한 환경전략의 선택적 대안을 제안함으로써 환경성과와 경제적 성과의 선순환적인 관계성을 확보할 수 있어야 한다. 본고에서는 첫째, 다수 투입과 다수 산출요인으로 구성된 에코효율성을 자료포획분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 모형을 통하여 산출하고자 한다. 에코효율성을 기초로 국내 기업들의 환경경쟁력을 비교분석하고 에코효율성을 개선하기 위한 환경전략의 선택적 대안을 제시하고자 한다. 둘째, 패널분석을 이용하여 에코효율성과 경제적 성과의 인과관계를 분석하고, 합동 회귀모형을 이용하여 에코효율성과 경제적 성과의 관계성을 분석하고자 한다. 국내 23개 기업의 4개년 자료를 대상으로 DEA에서 산출된 에코효율성을 이용하여 표본기업들의 기간별 에코 효율성을 산출하였다. 산출된 에코효율성을 기초로 23개 기업의 연도별 기술효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성을 비교하였으며 비효율적인 기업들의 에코효율성 개선 대안을 제시하였다. 또한, 에코효율성과 경제적 성과로의 인과성이 존재하고 있으며, 수익성(ROA 및 ROS) 및 기업가치(토빈 Q, 주가 및 주가수익률)와 같은 경제적 성과와 에코효율성의 관련성을 분석한 결과 에코효율성이 기업의 수익성 및 기업가치와 매우 유의적인 양(+)의 관련성을 가지고 있음을 확인하였다. 본고의 결과는 다양한 환경변수와 경제적 성과변수를 통합한 에코효율성을 이용함으로써 환경 관련 연구들의 일반성이나 보편성을 제고할 수 있을 뿐만 아니라 환경관리의 지속가능성에 대해 보다 깊은 통찰력을 제공해 줄 것으로 기대한다. 또한, DEA 모형에서 제공하는 연도별 기술효율성, 순수기술효율성 및 규모효율성의 분석결과를 이용하여 에코효율성에 대한 변화의 원인을 탐색하고 환경경영에 대한 선택적 전략을 제시함으로써 환경경영의 실행방향과 구체화된 실천목표를 지원할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 본고에서 분석된 일관된 연구 결과는 기업의 환경투자가 경제적 성과로 연계될 수 있다는 점에서 선순환적인 환경경영의 동기부여 요인으로 작용할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 농업과학연구
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• 제4권2호
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• pp.344-390
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• 1977

본(本) 연구(硏究)는 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고 각분기(各分期)의 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)을 일정(一定) 범위(範圍)로 제약(制約)하여 계획기간내(計劃期間內)의 보속수확(保續收穫)을 도모(圖謀)하는 동시(同時)에 후계림(後繼林)의 법정영급배치(法正令級配置)가 유도(誘導)될 수 있는 적정수확안(適正收穫案)을 선형계획법(線型計劃法)에 의하여 선정(選定)하고, 제약량(制約量)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量) 및 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하는데 목적(目的)이 있다. 서울 대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 부속연습림중(附屬演習林中) 개벌작업급(皆伐作業級)에 속하는 219개(個) 소반(小班)을 대상(對象)으로 하였으며, 이 삼림(森林)은 영급구성면(令級構成面)에서 볼 때 유영급(幼令級) 임분(林分)이 많다는 점(點)에서 전국(全國) 삼림(森林)을 대표(代表)한다고 할 수 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 한 분기년수(分期年數)를 5년(年), 계획기간(計劃期間)을 10분기(分期), 1영급(令級)을 5영개(令皆)로 하였으며, 벌채영급(伐採令級)의 범위(範圍)는 5~9영급(令級)이다. 한편, 후계림(後繼林)은 현실림(現實林)이 수확(收穫)되는 즉시 조림(造林)되고, 미립목지(未立木地)는 1분기내(分期內)에 조림(造林)되며 다음 벌기(伐期)까지 충분(充分)한 입목도(立木度)가 이루어지는 것으로 전제(前提)하였다. 소반(小班)을 벌구(伐區)로 하여, 각벌구(各伐區)가 계획기간내(計劃期間內)에 벌채(伐採)될 수 있는 모든 가능(可能)한 대체수확안(代替收穫案)을 그의 영급(令級)에 따라 작성(作成)하고, 여기에 현실림(現實林)과 후계림(後繼林)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)을 대입(代入)하여 각대체안(各代替案)의 계획(計劃) 기간내(期間內) 수확량(收穫量)($V_{i,\;k}$)을 산정(算定)하였다. 이때 각벌구(各伐區)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)은 기존(旣存) 임분수확표(林分收穫表)와 산림조사부(山林調査簿) 자료(資料)를 이용(利用)하는 범위내(範圍內)에서 추정(推定)하였으며, 각벌구(各伐區)에 소속(所屬)되는 대체수확안중(代替收穫案中)에서 $V_{i,\;k}$가 가장 큰 수확안(收穫案)을 적정수확안(適正收穫案)으로 선정(選定)하였다. 우선 제약조건(制約條件)이 없을 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積), 총수확량(總收穫量)을 계산(計算)한 다음, 이를 기준(基準)으로 하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 상한(上限)($V_{j-max}$)과 하한(下限)($V_{j-min}$) 및 수확면적(收穫面積)의 상한(上限)($A_{j-max}$)과 하한(下限)($A_{j-min}$)을 결정(決定)하였다. 이러한 여러가지 제약조건하(制約條件下)의 적정수확안(適正收穫案)은 LP수확조절(收穫調節)모델을 유도(誘導)하여 선정(選定)하였으며, 제약조건(制約條件) 및 벌채영급범위(伐採令級範圍)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하고자 감응도분석(感應度分析)을 실시(實施)하였다. 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 제약조건(制約條件) 없이 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 수확면적(收穫面積)이 분기별(分期別)로 큰 차이(差異)를 보였다. 즉, 총수확량(總收穫量)의 68.8%가 10분기(分期)에 편재(偏在)되어 있고 6~7분기(分期)에는 전(全)혀 수확량(收穫量)이 없으며, 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)도 이와 유사(類似)한 경향(傾向)을 보였다. 이와 같이 분기별(分期別) 수확량(收穫量) 및 수확면적(收穫面積)에 차이(差異)가 많은 것은 현실림(現實林)의 영급구성(令級構成)과 입목축적(立木蓄積)이 대단히 불규칙(不規則)하기 때문이다. 2. 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)의 분기별(分期別) 변동폭(變動幅)을 줄이면서 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고자, LP수확조절(收穫調節) 모델에 의하여 $A_{min}=150ha$ $A_{max}=400ha$, $V_{min}=5,000m^3$, $V_{max}=50,000m^3$일 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 대체(大體)로 5분기(分期) 이후(以後)부터 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 가능(可能)하게 되었다. 3. LP수확조절(收穫調節)모델에 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시켜 최적해(最適解)를 구(求)하면, 총수확량(總收穫量)이 증가(增加)함은 물론, 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시키지 않았을 경우(境遇)에 비하여 분기별(分期別) 보속수확(保續收穫)의 실현(實現)에 유리(有利)한 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)해 주는 효과(效果)가 있다. 4. 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 실현(實現)될 수 있는 시기(時期)는 제약량(制約量)의 강도(强度)가 높아짐에 따라서 빨라지며, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)은 수확면적(收穫面積)에 비하여 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 평준화(平準化) 경향(傾向)이 뚜렷하고, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 평준화(平準化)가 이루어지면 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)은 이에 종속(從屬)되어 평준화(平準化)하는 경향(傾向)이 있다. 5. 제약조건(制約條件)의 강도(强度)가 높아짐에 따라 총수확량(總收穫量)은 점감적(漸減的)으로 감소(減少)하므로 빠른 시기(時期)에 엄정보속(嚴正保續)과 엄정영급배치(嚴正令級配置)를 의도(意圖)할 수록 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)은 그만큼 더 증가(增加)한다. 6. 같은 계획기간(計劃期間) 및 제약조건하(制約條件下)에서의 총수확량(總收穫量)은 벌채영급(伐採令級)을 낮추고, 그 범위(範圍)를 넓힐수록 증가(增加)한다. 또한 벌채영급(伐採令級) 범위(範圍)의 상한(上限)을 고정(固定)하고, 그 하한(下限)을 1영급(令級)씩 높였을 때에 총수확량(總收穫量)이 감소(減少)되는 속도(速度)는, 그 범위(範圍)의 하한(下限)을 고정(固定)하고 상한(上限)을 1영급(令級)씩 낮추었을 때의 감소(減少) 속도(速度)보다 크다. 7. 본(本) 연구(硏究)에 제시(提示)된 LP수확조절(收穫調節)모델은 영급구성(令級構成)이 복잡(複雜)한 임분(林分)에 적용(適用) 가능(可能)하며, 간벌계획(間伐計劃)을 간단히 포함(包含)시킬 수 있고, 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)을 쉽게 계측(計測)할 수 있는 등 여러가지 장점(長點)이 있으므로, 우리나라의 현행(現行) 삼림수확조절법(森林收穫調節法)을 보완(補完)하기 위해서도 이 기법(技法)이 유효(有效)하게 이용(利用)될 수 있을 것으로 보인다.