봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
본 연구에서는 단체급식에서 많이 이용되는 시금치의 조리방법에 따른 카로티노이드 분리 및 정량을 위해서 HPLC를 이용하여 분석하였다. 시금치의 methanol 추출물로 THF 용매 분획물에 대하여 카로티노이드 및 그 이성체 화합물을 표준품으로 해서 분리된 카로티노이드의 RT와 함량은 lutein(63%), zeaxanthin(2.1%), crytoranthin, 13-cis-$\beta$-carotene(1.8%), a-carotene, trans-$\beta$-carotene(29.6%), 9-cis-$\beta$-carotene(3.1%)의 순으로 분리되었으며, 여기서 분리된 crytoxanthin은 미량 검출되어 본 실험에서는 정량하지 않았다. Lutein은 다른 카로티노이드에 비하여 조리방법 및 가열에 의한 영향을 비교적 덜 받는 것으로 나타났고, zeaxanthin은 조리 후 감소하는 경향을 보였다. 한편, trans-cis-$\beta$-carotene의 이 성 체 인 9-cis-$\beta$-carotene과 1,3-cis-$\beta$-carotene은 조리방법과 상관없이 가열 후 증가하는 경향을 보였는데 이는 가열과정이 trans-$\beta$-carotene의 이성화를 형성시키는 것으로 설명된다. Steam 조리 및 냉동 후 microwave조리에서 trans-$\beta$-carotene은 증가하는 경향을 보였다(p<0.05). 시금치의 총 non-provitamin A의 경우, 각 처리구간에 별 차이가 없었으나, 총 provitamin A에서는 원재료와 냉동 후 조리에서 유의적 차이를 볼 수 있었다(p<0.05). 또한 provitamin A로서의 기능이 가장 큰 trans-$\beta$-carotene은 steam으로 가열한 경우 가장 높았으며 또한 카로티노이드의 총 함량도 다른 시료보다 높은 함량을 보여주었다. 그 다음은 냉동 후 microwave로 가열한 시료로 두 시료와 유의적인 차이를 보였다(p<0.05). 이상의 결과로부터 steam 가열시료, 냉동 후 가열시료, 원재료를 microwave로 가열한 시료 그리고 원재료 시금치의 순으로 카로티노이드의 총 함량이 높게 나타났다.
홍삼 분쇄의 신 가공 기술로서 비충격(非衝擊)분쇄방식인 cell cracker의 공장 적용 가능성을 제시하고 홍삼분말의 품질고급화에 기초자료로 활용하고자 기존의 hammer mill(충격분쇄방식)과 cell cracker에 의한 분쇄방식으로 홍삼분말을 제조한 후 색도, 밀도 및 관능적 특성을 비교 조사한 결과를 요약하면 홍삼분말의 색도는 cell cracker로 분쇄한 홍삼분말의 경우 색의 밝기를 나타내는 L값은 68.15로 hammer mill로 분쇄한 홍삼분말 72.08 보다 낮았으나 a(적색도) 와 b(황색도)값은 각각 4.21과 5.73, 26.56과 28.36으로 높게 나타났다. 물 추출물의 색도는 시간이 경과함에 따라 두 가지 시료 모두 흡광도가 증가하였으며 전반적으로 hammer mill로 분쇄한 홍삼분말이 cell cracker로 분쇄한 홍삼분말 보다 흡광도가 높게 나타났다. 밀도는 분말의 유동성 특성을 나타내는 이완겉보기밀도, 충격겉보기밀도, 체적감소율은 hammer mill로 분쇄한 홍삼분말보다 cell cracker로 분쇄한 홍삼분말이 모두 높게 나타났다. 미Rm럼각은 쌓임각 보다 낮았으며 이 두 가지 모두 hammer mill로 분쇄한 홍삼분말 보다 cell cracker로 분쇄한 홍삼분말이 낮게 나타났다. 관능검사결과 촉감에 있어서는 두 시료간에 유의 차가 없는 것으로 나타났지만, 홍삼분말 제품의 품질 특성에 큰 영향을 미치는 색도는 cell cracker가 좋게 평가되었으며, 전체적인 선호도에 있어서도 좋게 나타났다. 이상의 연구결과를 종합해볼 때 홍삼분말의 품질 특성에 미치는 요소로서 분쇄방법이 중요한 인자로 작용하고 있음을 알 수 있었으며 홍삼분말의 제조에는 분쇄기 선정이 무엇보다 중요하며 특히 색깔 등 관능적 품질이 강조되는 홍삼분말 제품을 제조할 경우는 기존 충격식 분쇄보다 비충격식 분쇄시스템을 적용하는 것이 품질향상 효과가 클 것으로 생각된다.
참깻묵은 4류 위험물 중 동식물류로서 기름을 추출하고 생성된 찌꺼기를 보관하는 중에 열이 축적되어 자연발화의 원인에 의해 화재가 발생되고 있다. 참깻묵의 자연발화에 대한 원인을 규명하기 위하여 시료용기의 두께(3 cm, 5 cm, 7 cm 및 14 cm)를 변화시켜 저장량에 따른 자연발화온도를 구한 결과 3 cm의 경우 180 ℃, 5 cm의 경우160 ℃, 7 cm의 경우 145 ℃, 14 cm의 경우 130 ℃를 구하였다. 시료용기의 두께가 두꺼워질수록 발화한계온도는 낮아졌으며, 발화지연시간 및 최고온도에 도달하는 시간이 길어졌다. 또한 발화와 비발화의 평균온도인 발화한계온도에 의한 겉보기 활성화 에너지는 97.10 [kJ/mol]로서 참깻묵의 발화특성을 파악하였다.
지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용 과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.
스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
최근, 다수의 연구가 지수적으로 증가하는 지진 자료를 효율적이고 정확하게 처리하기 위해 기계학습을 활용하고 있다. 본 연구는 지진의 발생 시간, 위치, 규모의 정보를 확장하여 기계학습에 적용 가능한 자료를 제작한 후, 주성분 분석을 통해 추출한 자료의 주요 성분으로 자료의 차원을 축소하였다. 차원이 확장된 자료는 36,699개의 지진 사건을 포함하는 Global Centroid Moment Tensor 카탈로그로부터 얻은 지진 정보의 통계량으로 구성되었다. 표준화와 최대-최소화 스케일링을 활용하여 자료 전처리를 수행하였으며, 스케일링이 완료된 자료에 주성분 분석을 적용하여 자료의 주요 특징을 추출하였다. 스케일링은 상이한 단위로 인한 특징 값의 차이를 현저히 감소시켰으며, 그 중 표준화는 다른 전처리에 비해서 각 특징의 중앙값을 더 균등하게 변환하였다. 주성분 분석이 스케일링이 적용되지 않은 자료로부터 추출한 여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보를 99% 설명하였다. 표준화와 최대-최소 스케일링이 적용된 자료로부터 추출한 열여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보의 98%를 재구성하였다. 이는 특징 값의 분포가 균등한 자료의 정보를 보존하기 위해서는 더 많은 주성분이 필요함을 지시한다. 본 연구는 지진 데이터와 지진 거동과의 관계를 분석하는 효율적이고 정확한 기계 학습 모형을 훈련시키기 위한 데이터 처리 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 논 토양이나 하천 퇴적토와 같이 환원조건의 담수 토양환경에서 식물체 전이특성을 가지는 토양 무기원소(As, Cd, Pb, Zn)의 존재형태를 벼 재배를 포함하는 포트실험을 통해 확인하였다. 일반적으로 산 추출형(교환가능형, 탄산염결합형, 특이적/비특이적 흡착형태)으로 존재하는 무기원소가 이동성을 갖는 것으로 알려져 있다. 그러나 담수상태의 토양에서 성장한 벼 뿌리의 무기원소 농도는 원소별 다른 인과관계를 보였는데, 비소는 토양 내 산 추출형과 환원성 형태, 카드뮴과 납은 토양 내 환원성 형태의 농도와 높은 선형의 관계를 보였다. 식물체 생장의 필수원소인 아연은 존재형태별 토양농도와 식물체 전이농도간 인과관계를 나타내지 않았다. 그러므로 토양 무기원소의 이동성 평가 시 담수여부와 같은 부지특성(산화환원 환경)을 우선적으로 확인할 필요가 있을 것이다. 아울러, 철·망간에 결합된 비소, 카드뮴, 납의 경우 담수된 논 토양과 같은 환원환경에서 이동성이 증가할 수 있으므로, 환원형 형태의 농도 역시 추가적으로 검토할 필요가 있는 것으로 나타났다.
기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 확산됨에 따라 비대면 서비스가 성장하고 이와 동시에 플라스틱 폐기물 문제가 더욱 심화되고 있다. 동시에 탄소중립과 지속가능한 순환경제와 같은 친환경 정책이 전 세계적으로 추진되고 있고 친환경 제품에 대한 높은 수요로 인해 패키징 업계에서도 PLA, PBAT 등을 사용한 친환경 포장재 개발과 새로운 비즈니스 모델 창출을 시도하고 있다. 본 연구에서는 이러한 환경적 이슈에 우리나라 남해와 제주도 연안에서 매년 대량으로 발생하여 여러 형태의 문제를 야기하고 있는 구멍갈파래(Ulva australis)를 새로운 대체 에너지 원료로서 활용하고자 묽은 산 전처리, 효소 당화, 발효 공정을 거쳐 해조류 바이오매스 유래 Lactic acid를 생산하고자 하였다. 일반적으로 해조류는 종, 수확장소, 시기 등에 따라 탄수화물의 함량과 당의 구성이 다양하며, Cellulose, Alginate, Mannan, Xylan 등의 다당류로 구성되어 있고 리그닌 성분을 함유하고 있지 않아 곡물·목질계 자원보다 유용한 특징이 있다. 구멍갈파래를 구성하고 있는 복합 다당체는 한가지 공정만으로 높은 추출 수율을 기대하기 어려우나 본 연구에서 제시된 묽은 산 및 효소 당화의 융합 공정은 구멍갈파래가 함유하고 있는 대부분의 당 추출이 가능하기 때문에 상업화 규모의 생산 공정 구축 시 높은 Lactic acid 생산 수율을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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