• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.318-331
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• 2021

본 연구는 청소년들의 체격과 체력을 평가하는 데 있어 골연령이 더욱 효과적일 것이라는 점을 가정으로 진행하였으며, 본 연구의 목적은 청소년기의 학생들을 대상으로 골연령과 역연령을 통해 체격과 체력의 차이를 규명하여 청소년들의 체격, 체력의 균형적 발달과 학생들의 건강증진에 기여하는 데 있다. 연구 대상은 6세부터 16세까지의 총 1100명의 모집단 중 PAPS(학생건강체력평가)와 TW3 방법 연령 기준에 따라 총 874명(남자 483명, 여자 391명)의 11세~16세 청소년을 대상으로 하였으며, 생물학적 성숙지표를 나타내는 골격성숙도는 X-ray 촬영 후 TW3(Tanner-Whitehouse 3) 방법을 이용하여 평가하였고 역연령은 출생년월을 사용하였다. 체격은 신장계, InBody270(Biospace, Korea)을 이용하여 2개 항목을 측정하였고 체력측정은 총 7개 항목으로 근력, 평형성, 민첩성, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력을 측정하였다. 자료처리 방법으로는 SPSS 25.0을 사용하여 독립표본 t-test를 실시하였고, p< .05 수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 골연령과 역연령을 이용한 체격의 비교에서 11세, 12세 남자는 키와 체중에서 유의한 차이가 나타났으며, 13세 남자는 체중에서 유의한 차이가 나타났다. 11세 여자는 체중과 신장, 12세 여자는 신장에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 골연령과 역연령을 이용한 체력의 비교에서 11세 남자는 근력, 순발력, 유연성, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났고 12세 남자는 근력, 순발력, 심폐지구력, 13세 남자는 유연성에서 유의한 차이가 나타났다. 11세 여자는 근력, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력, 14세 여자는 유연성에서 유의한 차이가 나타났다. 이러한 결과로 본 연구에서는 급격한 골 성장이 이루어지는 시기에는 골연령을 기준으로 체격과 체력을 평가하는 것이 역연령 기준으로의 평가보다 정확하다는 결과를 도출하였다.

• Composites Research
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• 제34권4호
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• pp.241-248
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• 2021

전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.147-157
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• 2022

본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

• 한국식품과학회지
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• 제54권2호
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• pp.218-223
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• 2022

본 연구는 주로 생식으로 섭취하는 신선편이식품 원재료 농산물의 안전성을 확인하기 위해 2018-2021년 서울 강서지역 공영도매시장과 대형유통매장에서 취급하는 양상추, 토마토, 셀러리 등 농산물 14종에 대하여 잔류농약 실태를 조사하였다. 589건을 검사하여 기준이내 검출은 17건(2.9%)이었고, 기준초과는 2건 (0.3%)으로 나타났다. 유통단계별로 살펴보면 대형유통매장 판매농산물과 달리 유통 전 도매시장의 경매 농산물을 대상으로 검사한 경우 기준초과가 2건 발생하여 차이점을 보였다. 검출된 농약은 플루벤디아마이드, 플루페녹수론, 다이아지논 순으로 나타났으며 주로 살충제와 살균제로 밝혀졌다. 신선편이식품 원재료 농산물의 유통 길목인 공영도매시장을 살펴보면 부적합 비율이 0.3%로 나타나 일반농산물 부적합률 1.4-2.5%보다 낮은 것으로 나타났다. 신선편이식품은 간단한 가공처리를 거쳐 바로 섭취하기 때문에 농약이 잔류할 경우 인체에 영향을 미칠 수 있어, 원재료 농산물의 지속적인 잔류농약 모니터링이 필요하다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권6호
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• pp.1627-1642
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• 2021

본 연구는 유소년의 골연령에 따른 체력을 평가하는 데 있으며, 골연령에 따른 체력 표준지표를 통해 유소년들의 균형적인 발달을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구 대상은 골연령 11세~13세 및 역연령 11세~13세에 해당하는 730명을 대상으로 하였으며 골연령 산출을 위해 X-ray 필름을 촬영한 후 TW3 방법으로 평가하였다. 체격은 신장, 체중을 신장계(Hanebio, Korea, 2021), Inbody 270(Biospace, Korea, 2019)를 사용하여 총 2개의 체격 요소를 측정하였으며, 체력은 근력(악력), 평형성(외발서기), 민첩성(플랫테핑), 순발력(제자리멀리뛰기), 유연성(좌전굴), 근지구력(윗몸일으키기), 심폐지구력(셔틀런)으로 총 7개 체력 요소의 종목을 측정하였다. 자료처리 방법은 SPSS PC/Program(Version 26.0)을 이용하여 기술통계, 독립표본 t-test 검정을 실시하였으며, p< .05수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 11세~13세 골연령과 역연령을 비교한 결과, 체력에서 남자는 근력, 순발력, 근지구력, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났다. 여자는 근력, 평형성, 민첩성, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 골연령에 따른 유소년의 성별과 연령(11~13세)별로 체력평가의 기초 자료인 골연령 체력 표준지표를 개발하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.575-583
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• 2021

이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권2호
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• pp.97-106
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• 2022

L. monocytogenes는 그람양성의 대표적인 식중독균 중 하나로 치명률이 대단히 높으며 대부분의 식중독균과 달리 저온에서도 생육 가능하여 냉장 보관된 식품에서도 식중독을 발생시킬 수 있다. 이에 따라 식품의 제조, 가공 및 유통과정에서 다양한 물리, 화학적 방법이 사용되고 있지만, 이러한 방법은 식품의 품질 변화를 초래하고 합성보존제에 대한 소비자의 인식 등으로 적용에 한계가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 식품의 미생물적 안전성 향상을 위해 김치에서 분리된 LAB의 항리스테리아 활성을 분석하여 천연항균제로서 활용 가능성을 평가하였다. Agar overlay 방법으로 김치에서 분리된 총 36종(Lactobacillus속, Weissella속, Lactobacillus속, Lactococcus속)의 유산균에 대한 항리스테리아 활성을 분석한 결과 L. lactis NJ 1-10과 NJ 1-16이 가장 항리스테리아 활성이 높은 것으로 나타났다. 항리스테리아 활성을 정량적으로 분석하기 위해 NJ 1-10과 NJ 1-16을 각각 L. monocytogenes와 BHI broth에서 공동 배양한 결과, 20시간 만에 L. monocytogenes를 3.0 log CFU/mL 감소시켜 검출한계 이하까지 균수가 감소하였다. 두 LAB균주 모두 24개의 L. monocytogenes 혈청형에 대해 저해환의 크기는 조금씩 다르지만 모두 항리스테리아 활성을 보였다. NJ 1-10과 NJ 1-16의 부분 정제된 박테리오신 모두 proteinase-K 처리에서 항리스테리아 활성이 소실되어 항균물질이 단백질의 박테리오신임을 확인하였다. 부분 정제된 박테리오신의 열에 대한 안정성은 NJ 1-10과 NJ 1-16 모두 60℃ 및 80℃에서 비교적 안정했지만, 100℃에서 60분과 121℃에서 15분 처리로 활성이 완전히 소실되었다. pH의 안정성의 경우, pH 4.01에서 활성이 가장 안정하였고 pH가 높아질수록 그 활성이 감소하는 경향을 나타내었으나, 활성이 완전하게 소실되지는 않았고, 유기용매 안정성은 acetone, ethanol, methanol에 비교적 안정한 활성을 보였으나 chloroform 처리 시 활성의 정도가 감소하였지만 완전히 소실되지는 않았다. 따라서 본 연구의 결과, NJ 1-10과 NJ 1-16이 생산하는 박테리오신은 L. monocytogenes를 효과적으로 저감시켰으며, 열, pH, 유기용매에 대해 비교적 안정하여 식품에 존재하는 리스테리아균 제어를 위한 천연항균제로서의 잠재적인 가능성이 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.