토마토 중 fluquinconazole과 flusilazole의 온실 재배 및 가공과정 중 소실을 구명하기 위하여 온실에서 재배 중인 토마토에 시험농약(fluquinconazole+flusilazole 8.5(7+1.5)% 액상수화제)을 안전사용기준에 준하여 살포한 후 경시적인 잔류량 변화 시험을 위해서는 최종 약제 살포 당일, 1, 3, 5, 7일차에, 가공시험을 위해서는 최종 약제 살포 후 5일차에 시료를 채취하였으며, 가공과정 중 잔류량 변화를 시험하기 위하여 토마토를 퓨레와 주스로 가공하였다. 토마토와 가공품 중 fluquinconazole과 flusilazole의 정량한계는 모두 0.005 mg/kg이었으며, 회수율은 74.8-97.5%이었다. 온실조건에서 토마토 중 fluquinconazole과 flusilazole의 생물학적 반감기는 각각 5.2와 6.4일이었다. 가공에 따른 토마토 및 가공품 중 fluquinconazole과 flusilazole의 평균 잔류수준은 물로 세척 후는 각각 37.34와 79.53%, 끓인 후 여과액에는 각각 8.95와 28.75%, 퓨레에는 3.58과 14.66%, 주스에는 3.34와 13.52%이었다. 이 결과로 미루어 볼 때 토마토 중 fluquinconazole과 flusilazole은 주로 세척과 끓임에 의해 제거되는 것으로 판단되었다.
본 연구는 대형할인점의 PB(Private Brand)상품에 대한 소비자의 지각특성과 관계지속의도 간의 영향관계를 규명하는 것으로서 설문조사에 의한 실증적 연구를 토대로 하였다. 실증적 연구를 위해 선행연구를 바탕으로 하여 PB상품에 대해 소비자가 지각하는 특성으로서의 지각품질, 점포이미지, 브랜드이미지, 지각가치 등의 요인을 도출하고 이들 선행요인이 PB상품의 브랜드신뢰와 브랜드자산을 매개로 하여 관계지속의도에 어떠한 영향을 미치는가를 구조적으로 규명하고자 하였다. 실증적 연구를 위한 설문조사는 2012년 1월부터 2012년 5월 말까지 경기 및 부산지역의 소비자를 대상으로 실시하였다. 설문은 전체 300부를 배부하여 253부(84.3%)를 회수하였으며, 그 중 응답이 누락되었거나 불성실한 설문을 제외한 245부(81.6%)를 유효 표본으로 최종분석에 활용하였다. 연구결과 PB상품에 대한 선택속성으로서의 지각품질, 브랜드이미지 및 지각가치는 브랜드신뢰 및 브랜드자산에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 나아가 이들 브랜드신뢰와 브랜드자산은 관계지속의도에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 PB상품을 판매하는 할인점의 점포이미지는 브랜드신뢰에는 정(+)의 영향을 미치지만 브랜드자산에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 즉, 전반적으로 PB상품에 대해 소비자가 지각하는 품질, 점포이미지, 브랜드이미지 및 지각가치와 관계지속의도간의 관계에서 브랜드신뢰 및 브랜드자산 요인이 이들 관계를 매개하고 있음을 구조적으로 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 볼 때 PB상품에 대한 소비자의 관계지속의도를 극대화하고 재구매를 지속적으로 유도하기 위해서는 PB상품의 품질향상, 브랜드이미지 개선 및 브랜드가치를 향상시키는 기본적 노력 위에 PB상품의 브랜드에 대한 신뢰와 자산가치를 극대화시키는 전략적 접근이 요구된다고 할 수 있다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
최근 국내외에서 체험형 교육서비스의 도입과 활용이 활발해지고 있다. 체험형 교육서비스가 제대로 관리됨으로써 효과적인 체험형 교육서비스가 제공될 경우 다양한 체험형 교육서비스 제공자와 이용자 사이의 사회적, 경제적 교환의 기회가 지속적으로 확대될 개연성이 존재한다. 이를 위해 필요한 선결과제 중 하나가 바로 '성과 측정 수단'인데, 문제는 새로운 체험형 교육서비스 성과 측정에 적합한 성과 측정 수단이 마땅치 않다는 점이다. 이와 같은 상황에서 우선적으로 고려해볼 수 있는 연구화두는 다음과 같다: 창의적 체험활동과 같은 체험형 교육 서비스 품질을 어떻게 측정할 것인가. 본 연구에서는 바로 이 화두에 대한 답을 모색하기 위해 체험형 교육 서비스 중 하나인 창의적 체험활동 교육 서비스 품질 측정 문항을 개발하여 체험형 교육서비스 품질 측정 도구화 하는 것을 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 체험형 교육 서비스 품질 평가를 위한 척도를 개발하기 위해 창의적 체험활동에 초점을 맞추어 이론적 배경으로부터 실무 전문가의 검토 조정을 거쳐 평가 척도 후보군을 개발하고, 실증적 정제 과정을 통해 최종 척도 항목을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 체험형 교육 서비스 품질 측정 항목은 (체험형 교육) 결과 품질 (EE-outcome), (체험형 교육) 공감 품질 (EE-empathy), (체험형 교육) 신뢰 품질 (EE-reliability), (체험형 교육) 물리적환경 품질 (EE-scape) 등 4차원으로 구성되며, 전반적인 신뢰성과 타당성이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시하는 체험형 교육 서비스 품질 측정 도구는 운용 주체에게 기획 포인트를 제공하고 '교육용' 세분시장을 추구하는 서비스 제공 주체에게는 관리 포인트를 제공한다는 점에서 유용한 지침이 될 수 있을 것이다.
관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
Isoxaflutole은 isoxazole계 화합물로 광엽잡초의 체내로 흡수되어 plastoquinone의 합성에 관여하는 4-hydroxy-phenylpyruvate dioxygenase (HPPD)를 저해하거나 carotenoid의 생합성을 억제하는 이행성 제초제이다. 본 연구에서는 국내 신규농약 isoxaflutole에 대한 안전관리를 위해 농산물 중 isoxaflutole 및 diketonitrile의 잔류시험법을 개발하였다. 농산물 시료(감귤, 감자, 고추, 현미, 대두) 중 isoxaflutole 및 diketonitrile을 0.1% acetic acid in water/acetonitrile (2/8, v/v)으로 추출한 뒤 dichloromethane을 이용해 분배한 후, LC-MS/MS로 분석하였다. 시험법의 직선성은 농도 대비 피크면적과의 결정계수($r^2$)가 0.997 이상으로 우수하였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.003, 0.01 mg/kg으로 높은 감도를 나타냈다. 농산물 시료 중 모든 처리구에서 평균 회수율은 72.9%-107.3% (RSD 9% 이내)였고, 타실험실과의 실험실간 검증 결과에서도 72.4-111.0%를 나타내어 검증 결과는 모두 CODEX 가이드라인(CAC/GL 40, 2003)의 기준이내를 만족하는 값으로 확인되었다. 따라서 개발된 시험법의 낮은 검출한계 및 정량한계, 우수한 직선성, 회수율 시험을 통한 양호한 정밀성 및 재현성 등이 입증되어 농산물 중 isoxaflutole 및 diketonitrile을 분석하기 위한 식품공전 공정시험법으로 활용하고자 한다.
지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다.
본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
강우-유출 모의 과정에서 유효강우는 토양수분을 고려하여 산정되며, 이러한 토양수분을 강우-유출 모형에 반영하기 위해서는 직접 관측된 자료를 활용하거나, 모형 내부에서 간접적으로 산정한다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모형은 유역의 기온에 따른 유역습윤지수(Catchment Wetness Index, CWI)를 산정하고, CWI와 강수량의 조합을 통해 산정되는 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)를 직접 활용하여 유효강우 및 유출량을 계산하는 IHACRES 모형을 사용하여 연구를 수행했다. 합천댐 유역을 대상으로 CWI와 유효강우 간의 관계가 장기 유출 산정에 미치는 영향에 대해 연구한 결과, CWI와 유효강우는 비선형적인 관계를 가짐을 확인하였으며 이러한 비선형 관계는 장기 유출 모의에 있어 홍수기 보다 비홍수기에서 더 많은 영향을 미침을 확인하였다. CWI가 장기 유출에 미치는 영향을 자세히 분석하고자, 보정기간(2002~2004년)과 검정기간(2005~2007년)으로 나누어 가변 CWI와 일정 CWI 조건하에서 유황에 따른 유출모의성능을 분석하였다. 분석결과 전반적으로 가변 CWI의 결과가 일정 CWI의 결과에 비하여 우수하게 나타났다. 풍수기에서 결정계수는 평수기나 갈수기에 비하여 높은 값을 보이고 있으나 가변 CWI와 일정 CWI간에 차이는 크지 않았다. 이는 강수량이 많은 시기의 유출의 경우 기온에 따른 증발 및 토양수분에 대한 민감도가 상대적으로 작다는 것을 의미한다. 반면, 풍수기에 비해 유출량이 적은 평수기와 갈수기에서는 가변 CWI의 평가지표가 더 우수한 결과를 보이고 있어, 평갈수량을 포함한 장기유출모의시 기온을 고려한 증발과 이에따른 토양수분의 고려가 유출량 산정에 상당한 영향을 미침을 확인할 수 있다. NSE의 경우 풍수기가 평갈수기보다 다소 떨어지는 경향을 볼 수 있으나 NSE가 이상치의 영향을 크게 받는 지표이므로 유량 절대값이 큰 풍수기에서는 당연한 결과라 볼 수 있으며, 그럼에도 전체적으로는 0.9이상의 양호한 수치를 보여주고 있다. 풍수기에는 기온에 따른 CWI가 크게 영향을 미치지 못하지만, 유출량이 적은 평 갈수기에서 CWI의 활용이 장기 유출 모의 정확도를 개선할 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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