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광주광역시 학교급식 농산물의 잔류농약 모니터링 및 위해평가 (Monitoring and Risk Assessment of Pesticide Residues in School Foodservice Agricultural Products in Gwangju Metropolitan Area)

  • 김진희;이다빈;이민규;류근영;김태순;강경리;서계원;김중범
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.283-289
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    • 2019
  • 본 연구에서는 광주광역시 학교급식 농산물의 잔류농약을 모니터링하고 섭취량에 따른 위해평가를 실시하였다. 2015년부터 2017년 까지 광주광역시 소재 학교에 공급되는 농산물 320건을 실험대상으로 하였다. 농산물 전처리 및 잔류농약 분석은 식품공전 다종 농약 다성분 분석 제2법에 따라 120종의 잔류농약을 실험하였다. 검량선에 대한 직선성 상관계수는 0.9923~1.0000, LOD는 0.004~0.019 mg/kg, LOQ는 0.012~0.057 mg/kg으로 양호하게 나타났으며 회수율은 79.1~100.2%로 나타났다. 학교급식에 사용되는 농산물 320건 중 18건(5.6%)에서 잔류농약이 검출되었으며, 고구마 순 1건(0.3%)이 잔류농약허용기준을 초과하였다. 잔류농약 검출빈도는 고추 8회, 파프리카 3회로 다른 농산물에 비해 높은 검출빈도를 나타내었고 가장 높은 검출빈도를 나타낸 잔류농약은 boscalid(4회)와 acetamiprid(3회)로 나타났다. 실험결과 학교급식 농산물 중 고추, 파프리카, 고구마 순에 대한 잔류농약 관리가 필요한 것으로 나타났다. 잔류농약 위해도 평가 결과 고구마 순에서 검출된 bifenthrin이 64.18%로 가장 높았으며, 고추에서 검출된 boscalid 등의 Hazard index는 0.03~8.23%로 나타나 학교급식 농산물의 Hazard index는 안전한 수준으로 평가되었다. 그러나 채소류를 학교급식 식재료로 제공할 경우 잔류농약 식이섭취량을 최소화하기 위해 철저한 세척이 필요한 것으로 판단되며 친환경 농산물의 식재료 보급 확대가 필요한 것으로 판단된다.

LC-MS/MS를 이용한 식품 중 맥각 알칼로이드 시험법 개발 (Development of Analytical Method for Ergot Alkaloids in Foods Using Liquid Chromatoraphy-Tandem Mass Spectrometry)

  • 천소영;정은아;이봄내;권진욱;박혜영;김신희;강길진
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.158-169
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    • 2019
  • 우리나라의 해외 곡류 수입량과 수입국가의 다변화를 고려 해 볼 때, 호밀, 밀, 귀리 등 맥류에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있는 맥각알칼로이드의 노출가능성도 배제할 수 없다. 따라서 본 연구는 곡류 및 곡류가공품 중 맥각알칼로이드에 대한 선제적 안전관리를 위해 호밀 및 가공품 (크래커, 맥주) 으로 부터 에르고메트린을 포함한 12종 맥각알칼로이드의 공인 시험법을 개발하고자 하였다. 아세토니트릴이 함유된 2 mM 탄산암모늄용액 추출과 Mycocep catridge를 이용한 정제 농축이 전처리 방법으로 적합함이 확인되었고, 기기분석을 통해 표준물질 첨가 검량선의 직선성이 12개 알칼로이드 모두 $R^2$ >0.99 이상이었으며, 정량한계는 $0.01{\sim}0.05{\mu}g/kg$수준이었다. 시험법 검증을 통해 대상 품목간의 차이는 있으나, 12개 맥각 알칼로이드 모두 회수율은 72~113% 수준이었으며, 반복성은 2~10% 수준으로 적합성이 확인되었다.

GC/ECD를 이용한 농산물 중 생장조정제 dichlorprop 잔류 분석법 확립 (Establishment of Analytical Method for Dichlorprop Residues, a Plant Growth Regulator in Agricultural Commodities Using GC/ECD)

  • 이상목;김재영;김태훈;이한진;장문익;김희정;조윤제;최시원;김명애;김미경;이규식;이상재
    • 한국환경농학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.214-223
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    • 2013
  • Dichlorprop(DCPP)는 phenoxyalkanoic acid계열로서 인체에 유해한 것으로 알려진 fenoprop, 2,4-D 및 daminozide의 대체 약제로 사용되어온 auxin 활성 생장조정제로 과수의 낙과 방지에 이용된다. 하지만, DCPP의 과다 사용은 과실의 숙기를 촉진시키며 연화 및 저장력을 현저히 저하하는 부정적인 영향을 나타내며, 제초제의 특성을 나타내기 때문에 농산물에 과다 사용하여 잔류허용기준을 초과할 경우, 인체에 유해할 수 있다. 따라서 본 연구는 생장조정제로 사용되고 있는 DCPP에 대하여 국내에 유통되는 농산물을 대상으로 잔류 실태 조사 연구를 실시하고자 기존 식품공전 분석법을 개선하여 신속하고 효율적인 분석법으로 재확립 하였다. 분석법 검증에 사용된 시료는 농산물의 메트릭스를 대표할 수 있는 농산물 5종(감귤, 감자, 고추, 대두 및 현미)을 사용하였다. 검체에 아세톤을 가하고 산성화시켜 추출한 후 산-염기 액-액 분배법을 이용해 추출, 정제 및 농축 과정을 거쳤다. 농축에 의해 얻어진 잔류물은 메탄올로 재용해한 후, 이중 2 mL를 취해 $BF_3$-메탄올 용액으로 메틸화한 후, 헥산 및 5% 염화나트륨을 사용해 최종 정제를 거친 용액을 헥산으로 재용해하여 GC/ECD에 주입하였다. 기기분석은 DB-17 중간 극성 칼럼과 운반 기체로 질소 가스를 사용하였고, split-less 모드 하에 $1{\mu}L$를 주입하여 승온 조건으로 ECD에 의해 측정하였다. 또한, GC/MS를 통해 확인시험을 수행 하였으며, 모든 검증은 CAC 가이드라인(CAC/GL 40, 1993) 규정에 따라 실시하였다. 그 결과, DCPP의 정량 한계는 모든 검체에서 0.05 mg/kg 수준이었고, 회수율은 감귤89.5-94.3%, 감자 79.4-87.4%, 고추 90.5-102.2%, 대두 78.8-101.1%, 현미 90.5-100.4%였으며, 변동계수는 감귤 2.5-9.5%, 감자 1.4-2.6%, 고추 2.7-3.9%, 대두 3.4-7.3%, 현 미 1.2-2.1%로 나타났다. 이상의 결과는 국제식품규격위원회 가이드라인 규정(CAC/GL 40, 1993)에 만족하는 수준으로, 새롭게 개선된 DCPP 분석법은 향후 국내 유통 농산물을 대상으로 한 생장조정제 DCPP의 잔류 실태 조사 연구에 활용될 계획이다.

SPECT/CT의 획득시간 증감에 따른 방사능농도 추정치의 변화 (Variation on Estimated Values of Radioactivity Concentration According to the Change of the Acquisition Time of SPECT/CT)

  • 김지현;이주영;손현수;박훈희
    • 핵의학기술
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    • 제25권2호
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    • pp.15-24
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    • 2021
  • SPECT/CT는 보급 초기에 뛰어난 보정방법과 융합영상을 기반으로 한 정성적 기능이 주목받았고, 최근 동반진단치료(Theranostics)등의 도입으로 그 정량적 기능에 대한 관심과 활용이 증가되는 추세이다. PET/CT와 달리 SPECT/CT의 절대 정량화는 조준기의 종류, 검출기 회전과 같은 조건들이 영상획득과 재구성 방법 등에 까다로운 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 SPECT/CT 촬영조건 중 투영상수와 투영상당 획득시간에 따른 총 획득시간(검사시간)의 증·감이 방사능농도 추정치에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 부피 9,293 ml의 원통형 팬텀에 멸균수를 가득 채운 후 99mTcO4- 91.76 MBq를 희석하여 총 획득시간 600 sec(10 sec/frame × 120 frames, matrix size 128 × 128)의 조건으로 기준영상을 촬영하였고, 체적감도와 교정인자를 확인하였다. 기준영상을 중심으로 총 획득시간을 60(-90%), 150(-75%), 300(-50%), 450(-25%), 900(+50%), 1200(+100%) sec/frame으로 증·감시켜 비교영상을 획득하였고, 각 영상별 세부조건은 투영상당 획득시간(sec/frame)을 1.0, 2.5, 5.0, 7.5, 15.0, 20.0 sec/frame(투영상수 120frames 고정)로, 투영상수를 12, 30, 60, 90, 180, 240 frames(투영상당 획득시간 10 sec/frame 고정)로 설정하였다. 획득된 각 영상에서 관심체적을 통하여 측정한 계수를 바탕으로 정성적 평가로서 CNR(Contrast to Noise Ratio)의 변동률(%)을 확인하였고, 방사능농도 추정치의 변동률(%)을 통해서는 정량적 평가를 시행하였다. 이때 방사능농도 추정치(cps/ml)와 실제 방사능농도(Bq/ml)의 관계는 회복계수(RC_Recovery Coefficients)를 지표로 비교·분석하였다. 투영상수 변화에 따른 결과[CNR 변동률(%), 방사능농도 추정치 변동률(%), RC]는 총 획득시간 증감률(%) -90%에서 [-89.5%, +3.90%, 1.04], -75%에서 [-77.9%, +2.71%, 1.03], -50%에서 [-55.6%, +1.85%, 1.02], -25%에서 [-33.6%, +1.37%, 1.01], +50%에서 [+33.7%, +0.71%, 1.01], +100%에서 [+93.2%, +0.32%, 1.00]이었으며, 투영상당 획득시간 변화에 따른 결과는 총 획득시간 증감률(%)-90%에서 [-89.3%, -3.55%, 0.96], -75%에서 [-73.4%, -0.17%, 1.00], -50%에서 [-49.6%, -0.34%, 1.00], -25%에서 [-24.9%, 0.03%, 1.00], +50%에서 [+49.3%, -0.04%, 1.00], +100%에서 [+99.0%, +0.11%, 1.00]이었다. SPECT/CT에서 총 획득시간의 증·감에 따라 획득된 총 계수와 그에 따른 영상품질(CNR)은 비례하여 변화하는 양상을 보였지만, 절대 정량화를 통한 정량적 평가에서는 모든 실험조건에서 5% 미만(-3.55에서 +3.90%)의 변화를 보여 큰 영향을 받지 않고 정량적 정확성(RC 0.96에서 1.04)을 유지하였다. 검사시간의 증가보다는 단축을 우선하여 고려하였을 때 총 획득시간 감소는 정성적 기능에 있어서 기존에도 배제할 수 없었던 사항이지만 정량적 기능은 큰 손실 없이 적용 가능하여 임상적으로 실효성이 있다고 판단된다. 다만 총 획득시간의 증·감 시 동일한 검사시간이라면 투영상수의 변경보다는 투영상당 획득시간의 변경이 정성적, 정량적으로 조건변화에 따른 변동 폭이 적은 것으로 나타났다.

신차와 중고차간 프로모션의 상호작용에 대한 연구 (A Study on Interactions of Competitive Promotions Between the New and Used Cars)

  • 장광필
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권1호
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    • pp.83-98
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    • 2012
  • 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

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두경부암의 영상유도방사선치료에서 ExacTrac의 유용성 평가 (Evaluation of the Usefulness of Exactrac in Image-guided Radiation Therapy for Head and Neck Cancer)

  • 백민규;김민우;하세민;채종표;조광섭;이상봉
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제32권
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    • pp.7-15
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    • 2020
  • 목 적: 현대 방사선치료기술에서 종양표적위치 및 정상장기에 정확한 선량을 전달하기 위해 여러 방법의 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 사용되고 있으며 그 중 선형가속기에 장착된 CBCT(Cone Beam Computed Tomography, CBCT)와 이외 장치인 ExacTrac(ExacTrac X-ray System)이 있다. 두 시스템을 비교한 이전 연구들에서는 Offline-review 이용하여 후향적으로 팬텀 및 환자의 Set-up 오차를 분석하거나 X, Y, Z 축과 하나의 회전방향(Couch Rotation)으로만 연구되어졌다. 본 연구에서는 Head and Neck Cancer 환자를 대상으로 CBCT와 ExacTrac을 이용하여 한 치료중심센터에서 각각 6 DoF(Degree Of Freedom) IGRT를 시행한 후, 두 IGRT 장비에서 나타난 팬텀 및 환자의 Set-up 오차, 환자 Set-up에 걸리는 시간, 노출 방사선량의 비교를 통해 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: Rando Phantom을 이용하여 환자 움직임을 배제한 상태의 Set-up 오차 평가와 Head and Neck Cancer 환자의 Set-up 오차 값 두 가지 경우로 나누어 획득하였다. 노출 방사선량 평가는 유리선량계로 하였다. 환자 Set-up 후 IGRT 시행하는데 소요되는 시간을 평가하기 위해 Head and Neck Cancer 환자 11명을 대상으로 하였다. 총 치료기간동안 환자 당 평균 10회의 CBCT와 ExacTrac 영상을 동시에 얻었고, 관심영역지정(Region Of Interest, ROI) 설정 후 6D 온라인 자동위치교정(Online Automatching) 값의 차를 6개의 축(Translation group: SI, AP, LR; Rotation group: Pitch, Roll, Rtn)으로 각각 계산하였다. 결 과: Phantom과 환자에서 Set-up 오차는 Translation group에서 1mm 미만, Rotation group에서 1.5° 미만의 차이가 보였으며, Rtn 값을 제외한 다른 모든 축의 RMS 값이 1mm, 1° 미만으로 나타났다. 각 시스템에서 최종적으로 Set-up 오차 교정까지 걸리는 시간은 CBCT를 이용한 IGRT에서는 평균 256±47.6sec, ExacTrac을 이용 시 평균 84±3.5sec로 각각 나타났다. 1회 치료 당 IGRT에 의한 방사선 노출선량은 Head and Neck 부위 7곳의 측정위치 중 Oral Mucosa에서 CBCT와 ExacTrac이 각각 2.468mGy, 0.066mGy로 상대적으로 ExacTrac에 비해 피폭선량이 37배 높게 측정되었다. 결 론: CBCT와 ExacTrac 두 시스템 간의 6D 온라인 자동위치교정을 통해 Set-up 오차는 두 시스템의 자체적인 Systematic error 뿐 아니라, 환자 움직임(Random error)를 포함한 Set-up 오차가 1mm, 1.02° 미만으로 나타났다. 이는 본원에서 Head and Neck IMRT 치료 시 PTV Margin이 3mm이라는 것을 고려했을 때, 이 오차범위는 합리적으로 사료된다. 하지만 치료기간 동안 환자체중변화로 인한 따른 표적, 손상위험장기의 변화를 고려했을 때 CBCT와 적절히 병용하여 사용하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

기상자료(氣象資料)에 의(依)한 배추 생육시기별(生育時期別) 토양수분(土壤水分), 증발산량(蒸發散量) 및 수량(收量)의 추정모형(推定模型) (Modeling of Estimating Soil Moisture, Evapotranspiration and Yield of Chinese Cabbages from Meteorological Data at Different Growth Stages)

  • 임정남;류순호
    • 한국토양비료학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.386-408
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    • 1988
  • 본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f<fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

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협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구 (The Research on Recommender for New Customers Using Collaborative Filtering and Social Network Analysis)

  • 신창훈;이지원;양한나;최일영
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.19-42
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    • 2012
  • 고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.