• 한국해안해양공학회지
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• 제14권2호
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• pp.136-150
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• 2002

시화호의 수질을 개선할 목적으로 배수갑문을 통하여 외해수를 자유롭게 유통하는 방안이 고려되고 있다. 좁은 갑문을 통해 외해와 연결된 하구호는 갑문을 열고 닫는 것에 따라 희석 확산되고 상류 하천의 유입과 바람에 의해서 순환이 영향을 받는다. 이런 하구호의 수질예측목적으로 3타원 유한체적모형인 CE-QUAL-ICM을 3차원의 유한요소 동수역학모형인 TIDE3B와 연계 적응하였다. 서로 다른 두가지의 모형을 접합하여 이용할 때 발생될 수 있는 오차를 질량보존을 만족하면서 최소로 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 관측치와의 비교검증을 통한 후 일년간 모델을 시험한 결과, 미 확정적인 초기조건의 영향을 받아 계산 초기의 60일간의 신뢰성은 의문시 되었다. 그러나 이후에는 부영양화 인자나 다른 수질 인자들이 준정상상태에 다다르는 결과를 보여 초기의 영향을 원만히 다를 수 있는 완화방안이 필요할 것으로 판단되었다. 수체와 저질사이의 반응도 모의하였지만 이 영향은 크지 않아 장기간의 모의에서는 저질의 영향을 고려하지 않아도 무난할 것으로 판단된다. 본 연구에서 새롭게 적용된 기법을 이용한 모의결과는 하구호의 수질개선을 위해 부영양화를 저감하는 것뿐만 아니라 능동적인 순환을 고려하는데 만족스럽게 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제36권4호
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• pp.333-339
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• 2016

조사료에서 오크라톡신 A (OTA) 및 제랄레논(ZEA)의 단성분 분석법을 최적화하기 위하여 곰팡이 독소에 오염되지 않은 볏짚 사일리지, 이탈리안 라이그라스, 청보리, 호밀을 대상으로 각 시료 별로 OTA는 50, 250, $5,000{\mu}g/kg$, ZEA는 300, 1,500, $3,000{\mu}g/kg$의 농도로 스파이킹하고 면역친화성 컬럼을 이용하여 독소를 정제한 후 UHPLC-FLD를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 표준용액의 검량선은 OTA가 결정계수 0.9999, ZEA가 0.9995로 높은 직선성을 나타냈으며, 검출 및 정량한계는 OTA가 각각 $0.1{\mu}g/kg$, $0.3{\mu}g/kg$, ZEA는 각각 $5{\mu}g/kg$, $16.7{\mu}g/kg$을 나타냈다. 유효성 및 정밀성 검정결과 OTA는 볏짚이 회수율 84.23~95.33%, 상대표준편차 (RSD) 2.59~4.77%, 이탈리안 라이그라스는 회수율 79.02~95%, RSD 0.86~5.83%, 청보리는 회수율 74.93~97%, RSD 0.85~9.19%, 호밀은 회수율 77.99~96.67%, RSD 0.33~6.26%를 나타냈으며, ZEA는 볏짚이 회수율 109.6~114.22%, RSD 0.67~7.15%, 이탈리안 라이그라스는 회수율 98.01~109.44%, RSD 1.65~4.81%, 청보리는 회수율 98~113.53%, RSD 0.25~5.85%, 호밀은 회수율 90.44~108.56%, RSD 2.5~4.66%를 나타내어 유럽연합에서 제시한 기준을 만족하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 분석법은 국내의 볏짚 등 조사료 4종에서 OTA와 ZEA의 분석에 활용할 수 있음을 시사하였다.

• 농약과학회지
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• 제18권4호
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• pp.269-277
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• 2014

HPLC-UVD를 이용하여 diflubenzuron이 다종농약다성분 분석법 제2법에 적합한지를 검증하고자 본 연구를 수행하였다. 유효성을 검증하기 위하여 농약이 검출되지 않은 시금치, 엇갈이배추, 가지, 애호박, 청피망, 오이, 참외 등 7종 농산물을 대상으로 직선성, 특이성, 검출한계, 정량한계, 정확성, 정밀성을 확인하였다. Diflubenzuron 표준용액을 0.05-5 mg/kg 농도로 희석하여 분석한 표준검량선의 직선성은($R^2=0.99999$)은 매우 만족할 만한 수준이었다. 검출한계는 0.008 mg/kg, 정량한계는 0.02 mg/kg 이며 회수율은 77.5-105.6%, 상대표준편차는 최대 20% 미만, 정밀도는 intra-day test에서 0.4-1.9%, inter-day test에서 0.7-1.9%를 나타내어 잔류농약분석법에서 허용하는 회수율 기준 70-120% 범위와 상대표준편차 20% 이하의 기준에 적합하였다. LC-MSD를 이용한 재확인 과정을 통해 잔류결과의 신뢰성을 확보하였다. 따라서 유통농산물 중 diflubenzuron의 일상적 검사법으로 빠르고 간편한 다종농약다성분 제2법을 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• 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.