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음용수 중 변이원성 물질(MX)에 관한 연구 (The study of analysis of mutagen in drinking water)

  • 유은아;원정인
    • 분석과학
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    • 제19권4호
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    • pp.290-300
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    • 2006
  • 세계적으로 음용수 공급을 위한 정수 공정에는 여러 가지 방법이 쓰이고 있다. 그 중 염소는 값이 싸고 비교적 사용하기 쉬우며 미생물 제거 효과가 좋아 가장 많이 사용되는 소독제이다. 그러나 소독과정 중에 독성을 가지는 소독부산물을 생성시키는 문제가 있다. 대표적인 소독부산물에는 트리할로메탄같은 휘발성 물질과 유기염소산같은 비휘발성 물질이 있고, 최근 새로이 3-chloro-4-dichloromethyl-5-hydroxy-2(5H)-furanone (MX)라는 물질이 대두되고 있다. MX는 음용수 중 총 변이원성의 20-50%에 해당하는 강력한 변이원성을 가지는 물질이다. 이에 WHO에서는 MX를 유해물질로 선정하였으나 분석적 어려움과 독성 자료의 부족으로 인해 아직 정확한 기준치가 설정되지는 않았다. MX는 음용수 중에 21.9-30.3 ng/L 수준의 미량이 존재하였으므로 좀 더 효율적인 분석방법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 전처리 방법의 개선을 위해 액체-액체 추출방법과 고체상 추출방법을 사용하여 그 추출효율이 더 좋은, 고체상 추출방법을 채택하였다. 이미 여러 국가에서 MX의 분포를 조사한 바 있으나 국내에서는 MX의 분포 조사가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내의 각 정수장별 MX 함량과 수계별 MX 함량을 조사하여 국내의 MX 분포 실태를 파악하고자 하였다. MX의 생성패턴을 알고자 염소투입량, 정수장으로부터의 거리, 계절 수온 및 여러 수질조건에 따라 MX생성과의 상관관계를 확인해 본 결과 MX의 생성은 염소투입량과 계절, 수온의 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 MX의 최적 소독방법을 마련하기 위한 기초 연구로서 오존이나 입상활성탄(GAC)을 사용하는 고도처리수에서의 MX 함량을 측정하였다. 본 연구 결과 MX의 생성은 염소 투입량과 계절, 수온의 영향을 받는 것으로 나타났고, 오존 처리한 고도처리수에서의 MX 생성이 최소화되는 것을 확인하였다.

Effect of Blanching on Dietary Fiber and Free Sugar Content of Vegetables

  • Rheeno Lee;YongSuk Kim
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.164-169
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    • 2023
  • 채소는 여러 건강상의 이점을 주는 식이섬유를 다량 함유하고 있다. 채소는 국내에서 다양한 형태로 섭취되고 있으며, 특히 생으로 먹거나 나물의 형태로 가장 많이 섭취되고 있다. 나물은 여러 조리 방법이 있는데, 가장 흔한 방법은 데치고 무치는 형식이다. 한국에서 나물로 흔히 섭취되는 국내산 참나물, 깻잎, 곰취, 우엉, 마늘쫑을 데친 후, 데친 채소와 생 채소를 한국 식품공전에 따라서 식이섬유와 유리당을 분석하고 비교하였다. 참나물, 우엉뿌리와 깻잎은 데친 후에 총 식이섬유가 감소하였으나, 곰취와 마늘쫑은 각각 6.09±0.49에서 6.43±0.01 g/100 g 과 4.52±0.35 에서 5.09±0.04 g/100 g으로 증가하였다. 유리당 분석 결과, 깻잎을 제외한 채소들에서 sucrose, glucose와 fructose가 검출되었으며, 깻잎은 sucrose가 검출되지 않았다. 분석한 채소들 중에서 sucrose 함량이 가장 높은 채소는 우엉 뿌리 (1.71±0.07 g/100 g) 였으며, glucose와 fructose는 각각 1.65±0.02 와1.73±0.02 g/100 g로 마늘쫑이 가장 높게 나타났다. 채소를 데친 후, 곰취 (0.10±0.01에서 0.14±0.01 g/100 g)와 마늘쫑 (0.76±0.00 에서0.83±0.01 g/100 g)에 함유된 sucrose를 제외한 다른 유리당 함량은 전부 감소하였다. 이 연구를 통해 채소를 데치면 채소에 함유된 유리당과 식이섬유의 함량이 증가하거나 감소할 수 있다는 것을 나타낼 수 있다. 또한, 이러한 영양 정보를 통해 소비자들에게 어떠한 조리 상태의 채소를 섭취할지 선택할 때에 도움을 줄 수 있을 것이다.

연령에 따른 패스트푸드 이용실태, 선택, 만족도 비교 (Comparison of Fast Food Consumption Patterns, Choice, and Satisfaction According to Age)

  • 홍승희
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.25-36
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    • 2019
  • 본 연구는 다양한 연령층으로 확대되고 있는 패스트푸드의 섭취실태 등을 분석하여, 소비자들이 균형되고 올바른 식생활을 실천할 수 있는 영양프로그램 개발 및 교육을 위한 자료로 활용하고자 수행하였다. 패스트푸드 섭취빈도는 20대와 30대에서 높았으며, 연령에 따라 유의한 차이를 보였다. 패스트푸드를 선택할 때 정보를 얻는 곳은 20대는 주로 친구와 인터넷이었으며, 30대 이상은 대중매체를 주로 이용하였다. 패스트푸드 섭취로 인한 가장 큰 식생활의 변화는 자극적인 음식을 좋아하게 되었고 외식의 빈도가 증가하였다. 패스트푸드를 젊은층은 맛이 있어서 선택하였으며, 중장년층은 시간의 영향을 받지 않아서 선택하였다. 패스트푸드를 섭취하였을 때 염려되는 것으로 30대는 주로 체중의 증가와 50대 이상은 건강에 영향을 주는 것으로 나타났다. 패스트푸드에서 개선되기를 바라는 것은 영양, 위생, 가격으로 나타났다. 결론적으로 패스트푸드 섭취빈도, 선택 및 만족도 등이 연령에 따라 유의적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 그러므로 전 연령층을 대상으로 하는 패스트푸드 섭취와 관련된 연구가 활성화되어 균형된 식생활을 실천할 수 있는 영양프로그램 개발 및 교육을 위한 기초자료의 확보가 필요할 것으로 생각된다.

목포항 항만구역 내 선박 배기가스 배출량 산정에 대한 연구 (A Study on Estimating Ship's Emission in the Port Area of Mokpo Port)

  • 부이하이당;김화영
    • 한국항만경제학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.47-60
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    • 2023
  • 항만구역 내 선박으로부터 배출되는 온실가스, 미세먼지를 포함한 배기가스에 대한 인벤토리 작성과 관리는 선박 배기가스의 주요 배출물질과 시간 경과에 따른 배출량 수준의 추이를 파악하고, 해양환경과 인간 건강에 미치는 부정적 영향을 줄이는 데 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 서남권에 있는 국가관리 무역항인 목포항계 내 입출항하는 선박으로부터 배출되는 배기가스를 산정하는데 있다. 이를 위해 선박자동식별장치(AIS)와 해운항만물류정보시스템 (Port-MIS)의 정량적 데이터를 기반으로 선박의 움직임을 분석한 상향식 접근법(Bottom-up 또는 Activity-based)을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 최근 4년간(2019~2022년) 목포항 입출항 실적이 있는 선박의 제원, 선종, 재항시간 등의 데이터를 수집하고, AIS 데이터를 이용하여 항만 내 부두 접근 과정을 분석하여 선박 움직임(cruising, maneuvering)을 결정하는 접근 방식을 제시하였다. 주요 연구결과로 최근 4년간 목포항 항만구역 내에서 선박으로부터 배출된 배기가스는 11,409톤이었으며, 자동차전용선이 5,329톤으로 가장 많았고, 정박 중에는 목포 신항 부두에서 1,835톤의 온실가스와 미세먼지가 배출되었다. 이 연구는 목포항의 선박입출항수, 처리 물동량과 더불어 환경적인 측면에서 정보관리를 위한 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

가까운 벌림 빠짐 해결을 위한 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 및 외삽 기술에 대한 고찰 (A Review of Deep Learning-based Trace Interpolation and Extrapolation Techniques for Reconstructing Missing Near Offset Data)

  • 박지호;설순지;변중무
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.185-198
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    • 2023
  • 해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.

FLARE 타겟을 이용한 다목적위성3호/3A호의 절대복사 검보정 계수 산출 (Experiment of KOMPSAT-3/3A Absolute Radiometric Calibration Coefficients Estimation Using FLARE Target)

  • 진경욱;박대순
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1389-1399
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    • 2023
  • Field Line of sight Automated Radiance Exposure (FLARE) 시스템을 이용하여 다목적위성3호/3A호의 절대복사 검보정 연구를 수행하였다. FLARE는 미국의 Labshphere사에 의해 개발된 시스템으로 SPecular Array Radiometric Calibration (SPARC) 개념을 적용한 것이다. FLARE는 거울처럼 반사하는 거울 타겟을 사용하여 산란되는 복사에너지의 원인 요소들을 최소화시킨 단순한 복사보정 방법을 제공한다. FLARE 시스템이 장착된 사이트를 통과하는 다목적위성3호/3A호를 이용한 영상자료 획득을 위해 2021년 7월 5일부터 7월 15일 사이에 필드캠페인을 진행하였다. 기상 상황 때문에 여러 번의 관측 자료 가운데 2개의 다목적위성3호 관측자료만이 유효한 샘플 영상으로 확인되었다. FLARE 시스템과 다목적위성3호 관측 자료를 바탕으로 절대복사 검보정 계수를 산출하였다. 7월 7일과 7월 13일 획득된 2개의 FLARE 관측 자료를 통해 계산된 결과는 근적외 채널을 제외하고 1% 이내의 매우 유사한 결과를 보여 주었다. 2021년 8월 획득된 다목적위성3호/3A호 자료를 추가하여 분석한 결과, 현재의 메타 데이터에 할당된 위성들의 이득값들과는 상당한 차이를 보였다. 제한된 획득자료로 인해 FLARE 시스템을 실제 운영 중인 다목적위성3호/3A호에 대한 절대복사 검보정 계수 산출 용도로 사용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

위성 레이더 영상 중 Sentinel-1을 활용한 탄소 흡수원 공간분석 - 운곡습지를 대상으로 - (Spatial Analysis of Carbon Storage in Satellite Radar Imagery Utilizing Sentinel-1: A Case Study of the Ungok Wetlands)

  • 유하은;조영일;이신우;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_3호
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    • pp.1731-1745
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    • 2023
  • 2020년부터 시작된 신기후체제와 관련하여 파리협정 장기온도 목표를 위해 국가결정기여와 격년투명 보고서 제출이 요구된다. 기후변화에 관한 정부간 협의체에서 정의하는 토지이용·토지이용변화 및 임업에서 습지생태계는 탄소흡수원이나 국내 온실가스 인벤토리(Inventory) 산정에서 침수지로 지목 통계하여 배출원으로 보고되었다. 본 연구는 C-band 레이더 영상을 활용한 내륙 습지 토지이용 유형 세분화 및 변화량 산정을 진행하여 온실가스 인벤토리 산정 고도화에 기여하고자 한다. 연구지역은 국내 내륙습지 보전지역과 람사르(Ramsar) 습지로 지정된 운곡 습지이다. 활용 자료는 풍수기와 갈수기를 포함하는 24시기 Sentinel-1 위성 영상, 항공정사영상, 내륙습지 공간정보, 드론 촬영 영상이다. 이를 활용하여 침수지역과 비침수지역 구분, 침수지의 시계열적 공간 변화 정량화, 침수 지역의 최대·최소 면적을 차분한 변화 면적을 확인하였다. 변화 면적이 크게 산정된 지역을 대상으로 풍수기와 갈수기 두 시기 드론 촬영을 실시하였다. 습지의 침수지역 면적산출 및 시계열적 정량화는 국가 온실가스 인벤토리 고도화의 기초자료로 활용이 가능하다.

산림유역의 부유토사 동태 해석을 위한 이력현상 지수의 적용성 평가 (Assessing the Applicability of Hysteresis Indices for the Interpretation of Suspended Sediment Dynamics in a Forested Catchment)

  • 김기대;장수진;남수연;이재욱;김석우
    • 한국환경생태학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.178-188
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    • 2024
  • 산림유역의 부유토사 동태는 토지이용 변화, 산림사업, 산불, 산사태 등의 인위적 또는 자연적 교란에 따라서 다변화될 수 있다. 이러한 측면에서 산림유역의 부유토사 동태를 이해하는 것은 효과적인 수질 관리 대책을 수립하는 데에 중요하다. 이 연구는 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 관측된 유출량-탁도 자료를 토대로 2가지의 이력현상 지수 산정 방법(Lawler의 방법과 Lloyd의 방법)과 5가지 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 10개 산정기법의 적용성과 성능을 평가하였다. 그 결과, 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 Lloyd의 방법이 분석 가능한 유출 사상이 가장 많았으며, 성능 역시 가장 뛰어난 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 이력현상 지수를 활용함으로써 유출량과 부유토사의 이력현상을 정량화할 수 있을 뿐만 아니라 부유토사 동태를 해석하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.

경기도 낙농업자의 주요 인수공통감염증 인지도 (Awareness of Major Zoonoses among Dairy Farmers in Gyeonggi Province)

  • 최금발;임현술;이관;민영선
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제35권4호
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    • pp.339-349
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    • 2010
  • 2007년 경기도 낙농업 농가 482개소의 716명을 대상으로 인수공통감염증(브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증)에 대한 설문연구를 실시하여 인수공통감염증에 대한 인지도를 분석하였다. 브루셀라증 인지율은 90.2%(646명), 큐열의 인지율은 2.5%(18명), 장출혈성대장균감염증의 인지율은 56.6%(405명)이었다. 성별에 따른 인지율은 브루셀라증 인지율은 남자 92.4%, 여자 86.4%, 큐열의 경우 남자 2.2%, 여자 3.1%, 장출혈성대장균감염증은 남자 60.7%, 여자 49.2%이었다. 연령에 따른 인지율은 브루셀라증의 경우 39세 이하가 94.3%, 40대가 92.2%, 50대가 89.5%, 60세 이상이 85.6% 이었으며, 큐열은 각각 5.7%, 2.9%, 1.9%, 2.1%, 장출혈성대장균감염증은 각각 64.2%, 63.8%, 52.9%, 46.4%이었다. 학력에 따른 인지율은 브루셀라증은 초등학교 졸업 이하 84.4%, 중학교 졸업 88.4%, 고등학교 졸업 93.3%, 기술(전문)학교 졸업 이상 96.1% 이었으며, 큐열은 각각 1.3%, 3.2%, 1.9%, 5.3%, 장출혈성대장균의 경우 각각 41.6%, 52.8%, 64.4%, 69.7%로 브루셀라증과 장출혈성대장균감염증에서 학력별로 유의한 차이를 보였다. 브루셀라증과 장출혈성대장균감염증에 대해 연령, 성별로 보정하고 학력과 사육하는 소중 젖소가 50%를 넘는 낙농업자 중 사육 젖소 두수를 이용해 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과, 장출혈성대장균감염증에서 초등학교 졸업 이하 학력군에 비해 고등학교 이상의 학력군이, 사육 젖소 49두 이하 군에 비해 사육 젖소 70두 이상 군이 장출혈성대장균감염증 인지도가 유의하게 높았다. 브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증을 들어본 적이 있는 연구 대상자를 상대로 각 인수공통감염증에 대하여 알게 된 경로를 묻는 질문에서는 모두 텔레비전을 응답한 경우가 가장 많았다. 전파경로에 관한 질문에서 브루셀라증의 경우 '소 분만과정 참여 및 태반의 비위생적 처리'라고 응답한 대상자가 63.2%로 가장 높았으며, 큐열과 장출혈성대장균감염증의 경우 '생으로 된 소고기나 부산물'이라고 응답한 대상자가 각각 66.7%, 64.2%로 가장 높았다. 인수공통감염증 예방이 어려운 이유를 묻는 질문에는 '보호구가 불편하고 거추장스러워' 46.8%, '예방법을 몰라서' 34.1%, '보호장비가 없어서' 21.8%, '예방의 필요성을 못 느껴서' 18.9% 등의 순이었다. 이 연구는 인수공통감염증의 고위험군인 낙농업자의 브루셀라증, 큐열, 장출혈성대장균감염증의 인지도를 연구하였고, 인수공통감염증의 교육 및 홍보에 기초자료로 기여할 수 있을 것이다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.