본 연구에서는 백삼 및 홍삼 추출물과 그 효소 가수 분해물을 제조하고 이를 첨가하여 제조된 양갱의 항산화 활성 및 품질 특성을 조사하였다. 백삼과 홍삼 추출물의 효소 가수분해를 위해서는 Rapidase C80 max, Pyr-flo, Ultimase MFC를 선정하였다. Rapidase C80 max, Pyr-flo, Ultimase MFC로 가수분해 한 백삼과 홍삼에서는 효소반응 전에는 검출되지 않았던 ginsenoside F2와 Compound K (CK)가 검출되었으며 특히 홍삼의 2차 효소 반응군에서 CK의 함량이 가장 높았다. 효소 가수분해 전 또는 후의 백삼 및 홍삼을 함유한 양갱을 제조한 후 폴리페놀 함량, 항산화 능력을 분석한 결과 백삼 및 홍삼을 함유하지 않은 양갱(대조군)에 비해 총 폴리페놀 함량, DPPH 라디칼 소거능, ABTS 라디칼 소거능, FRAP 분석 결과 모두 우수하였으며, 첨가한 백삼 및 홍삼에 효소반응을 진행할수록 유의적으로 항산화 활성이 증가하였다(P<0.05). 밝기(L*)는 무첨가 양갱(대조군)이, 적색도(a*)는 홍삼양갱(RG)이, 황색도(b*)는 백삼양갱(WG)이 높게 나타났고, 조직감은 홍삼 첨가 후 2차 가수분해까지 진행한 양갱(RG-T2)이 강도(hardness), 탄력성(springiness), 씹힘성(chewiness), 응집성(cohesiveness), 검성(gumminess) 모두 유의하게 높은 결과를 나타내었다(P<0.05). 결론적으로, 백삼 또는 홍삼 추출물에 Rapidase C80 max, Pyr-flo, Ultimase MFC를 처리하면 진세노사이드 탈당화에 매우 유용하여 생리활성이 우수한 CK를 생산할 수 있으며, 효소로 가수분해 된 백삼 및 홍삼을 첨가한 양갱은 대조군(인삼 무첨가 양갱)에 비해 총 폴리페놀과 항산화 활성을 유의하게 증가시킨다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 향후 기능성 양갱 제조에 우수한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
전 세계적으로 혁신과 창업기업의 스케일업이 중요한 국가적 과제로 부각되고 있다. 과거 경기침체 극복을 위해 'Start-tup America', 'Start-up Chile', 'Start-up Britain' 등 스타트업 중심의 정책 패러다임을 확산시켰다. 최근 창업선진국을 중심으로 경기회복이 가시화되면서, 스타트업 중심의 정책 패러다임이 'Scale-up America', Scale-up UK', 'Scale-up Denmark' 등 스케일업 중심의 정책 패러다임으로 전환하고 있는 추세이다. 창업기업은 스타트업 단계를 넘어서 스케일업 단계로 진입해야 국가적으로 양질의 일자리가 늘어나고 경제성장으로 나아갈 수 있다. 그러므로 창업기업을 강한 중견기업으로 성장시켜 지속적으로 생존할 수 있는 발판을 마련해주어야 한다. 이에 따라 본 연구는 창업기업이 스케일업 기업으로 성장할 수 있도록 성장의 선행변수인 성장 열망에 영향을 미치는 요인들을 심층적으로 고찰하고 국가의 경제발전단계 간, 기업가 간의 차이를 실증적으로 규명함으로써 국가차원에서 창업기업이 스케일업 할 수 있는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구는 글로벌기업가정신모니터(GEM)의 일반성인조사 3.5년 미만의 초기 기업가들을 대상으로 하였으며, 국가경제발전단계를 혁신주도형, 효율주도형, 요소주도형 경제로 구분하여 R 3.5.0프로그램을 사용하여 국가경제발전단계 간 비교를 위해 다층모형분석을 통해 연구가설을 검증하였다. 가설검증 결과는 다음과 같다. 창업기업의 혁신지향성과 성장 열망의 영향관계에 있어 국가경제발전 간, 기업가 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 국가의 경제가 발전할수록 기업가의 혁신활동이 더 두드러지게 나타난다. 또한 창업기업은 기업가의 영향을 많이 받기 때문에, 동일한 환경 내에서 기업가가 얼마나 혁신 지향적인가에 따라 열망의 정도에 차이가 있다고 할 수 있다. 창업기업의 혁신지향성과 성장 열망의 영향관계에 있어 실패에 대한 두려움은 국가경제발전 간, 기업가 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 기업가 및 창업에 대한 실패에 대한 두려움은 국가경제발전 단계별로 차이가 있으며, 이러한 국가적 측면에서 실패에 대한 인식은 창업활동에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이다. 이러한 연구결과를 통해 규명된 창업기업이 스케일업 기업으로 성장하는데 있어 성장열망에 영향을 미치는 검증된 요인을 국가경제발전단계에 따라 적합한 스케일업 생태계를 조성하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 확산은 기록관의 서비스환경에 많은 변화를 가지고 왔다. 즉, 기록관의 웹사이트를 통하여 이용자에게 기록관에 대한 정보와 이용, 접근을 보다 편리하고 신속하게 서비스 할 수 있게 되었으며, 앞으로 그 비중이 더욱 증대하게 될 것이다. 이제 기록관 웹사이트는 기록관 안내나 마케팅의 도구 또는 단순히 인터넷 기반 자료에 대한 게이트웨이로서의 기능만 하는 곳이 아니라, 이용자에게 서비스에 대한 안내 및 지식을 제공할 뿐만 아니라 기록관 서비스에 직접 연결 할 수 있는 능력을 제공하는 기록관의 모든 서비스의 가상공간이라 할 수 있다. 현재 우리나라에 존재하고 있는 기록관들은 웹사이트 구축을 진행하고 있거나, 구축된 웹사이트를 발전시키고 있는 실정이다. 또한 이용자들의 웹 서비스의 이용도와 의존도 또한 높아지고 있다. 그러나 현재까지 웹사이트 평가에 관한 다양한 연구가 있었지만, 기록관의 웹사이트 평가에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 다양한 계층의 이용자를 대상으로 정보서비스를 제공하는 기록관의 웹사이트는 이용자 중심의 편리성과 알권리, 정보제공을 중심으로 한 정보서비스 여부에 보다 많은 연구와 관심을 가질 필요성이 있으며, 기록관 웹사이트 구축의 질적 수준을 높일 수 있도록 웹사이트의 평가기준 또한 연구할 필요가 있다는 것은 두말할 나위가 없을 것이다. 따라서 기록관의 목적과 기능에 적합한 웹사이트 평가기준을 개발 및 제시하고, 국 내외기록관을 직접 평가해 봄으로써 취약점과 보완점을 지적하여, 기록관 웹사이트 구축 및 재개발을 위한 개선방안을 제시하였다.
DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 국내외서 수집된 614 자원의 밀 자원에 대하여 근적외선 분광분석기을 이용하여 품질을 평가하고 통밀의 아라비노자일란의 함량을 분석하여 고품질의 밀 자원의 개발을 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 근적외선 분광분석기을 이용한 밀 종자의 품질 분석법을 이용하여 빠른 시간 안에 종자의 단백질, 회분, 그리고 단백질의 특성은 침전가를 분석할 수 있었으며 단백질과 SDS-침전가가 매우 높은 상관관계를 지니고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 원산지별 비교를 실시하였을 때, 자원간의 유전적 차이가 더 중요하게 작용하는 것을 확인 할 수 있었다. 통밀의 아라비노자일란의 함량을 측정하기 위하여 효소법을 이용하여 측정하였으며, 실험법을 검증하기 위하여 반복성, 재현성 그리고 회수율을 측정하여 실험법에 대한 검증 및 신뢰도를 확보하였다. 이후 검증된 효소법을 이용하여 아라비노자일란 함량을 측정하였다. 국내외에서 수집 및 개발된 자원이 다른 국가에서 수집된 자원과 비교하였을 때 비교적 높은 함량을 보유하고 있음을 확인 할 수 있었으며, 이를 통해 국내 밀 자원이 영양 및 기능적으로 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 통해 밀 자원에 대한 품질 및 주요 성분에 대한 데이터베이스를 구축함으로써 고품질 및 고기능성의 밀 자원 육종에 유용하게 이용 될 수 있을 것으로 기대한다.
영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
2018년 중국 국무원이 발표한 「농촌진흥전략계획(2018-2022년)」은 중국 농촌 발전의 새로운 시기를 대표한다. 도시 근교형 농촌은 다른 농촌에 비해 도시와 농촌의 통합 발전(城乡一体化发展)에 더 편리하지만 도시 건설과 산업 오염으로 인한 압력을 더 많이 받았다. 허난성(河南省)은 농촌 비율이 높은 지역으로 농촌 거주환경 현황을 전반적으로 살펴보면서 농촌 문제를 해결하고 거주환경 개선 방안을 도출하는 것은 가치가 있다. 본 연구 목적은 첫째, 허난성 도시 근교형 농촌 태남마을(太南村) 주민의 이용현황과 생활 인식을 바탕으로 평가지표의 만족도를 분석한다. 둘째, 평가 결과에 따라 허난성의 도시 근교형 농촌 거주환경에 대한 개선방안을 단계별로 제시한다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 총 24개 평가지표를 '생활서비스 시설', '주택 환경', '도로 환경', '위생 및 생태 환경', '사회 및 문화 환경'으로 5가지 유형으로 분류하였다. 둘째, 퍼지 종합평가법을 활용한 결과, 태남마을(太南村) 거주환경의 전반적인 만족도는 '보통'이며 주민들에게 '생활서비스 시설'이 가장 중요하고 '생태 및 위생 환경'에 대한 만족도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 향후 허난성 도시 근교형 농촌 개선방안을 3단계로 나누어 제안한다. 첫째, 생활서비스 시설을 지속적으로 보완하고 위생 및 생태 환경 관리를 강화한다. 둘째, 주택 및 도로 환경을 합리적으로 개선한다. 셋째, 주민들의 자주적 건설 능력을 배양하고 사회 및 문화 환경을 개선한다. 이는 향후 허난성 도시 근교형 농촌 거주환경 개선에 기초자료를 제공하고 주민들의 삶의 질을 단계적으로 향상시키는데 의의가 있다.
소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.
집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.