• 한국습지학회지
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• 제24권4호
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• pp.345-353
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• 2022

산업과 생활환경에서 사용된 공학적 미세입자는 결국 하수처리장을 거쳐 수계로 배출되므로 미세입자의 수계 배출 제어에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 다수 연구에서 하수처리장 유출수 내 미세입자의 농도가 무영향관찰농도(No Observed Effective Concentration, NOEC)를 빈번히 초과하고 있는 것으로 보고되고 있어 전통적인 하수처리 기능과 더불어 미세입자를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 하수처리장의 설계와 운영을 최적화시킬 필요가 있다. 이를 위해서는 하수처리장 내 단위공정별 특성 및 운전조건에 따른 미세입자의 거동특성과 제거효율에 대한 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 하수처리장 내 각 공정 특성별 및 주요 운전조건의 영향에 따른 미세입자 제거효율예측을 위한 모델을 개발함으로써 하수처리장에서 미세입자를 보다 효율적으로 제어하기 위한 도구를 제공하고자 하였다. 개발 모델에서는 수처리 계통에서의 4개 단위공정(1차침전지, 생물반응조, 2차침전지, 및 총인처리시설)을 고려하고, 슬러지처리 계통은 농축, 소화, 탈수 공정 등의 다중 공정을 통합한 단일 공정으로 모의한다. 모의 대상 미세입자는 TiO₂ (nano-TiO₂)로서, 수중에서의 용해와 변환은 미미하므로 부유성 고형물과의 부착 기작만을 고려하였다. 부유성고형물에의 nano-TiO₂ 부착 기작은 고-액상 간 평형가정에 기반한 겉보기분배계수(Kd)를 매개변수로 반영하였으며 정상상태에서의 미세입자의 농도 및 부하를 공정별로 계산할 수 있도록 하였다. 아울러 개발 모델 구동의 편의를 위하여 MS 엑셀기반 사용자 인터페이스를 제작하였다. 개발 모델을 이용하여 주요 운전인자인 고형물체류시간(Solid Retention Time, SRT)이 nano-TiO₂ 제거효율에 미치는 영향을 파악하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제42권1호
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• pp.78-96
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• 2009

본 연구는 D관공서 M 식당의 메뉴관리 및 식재료의 효율적 관리에 필요한 기초자료를 제공하고, 나아가 관공소급식소의 메뉴분석방법을 기초로 한 급식관리 필요성을 제시하고자 1982년 Kasavana와 Smith가 개발한 Menu Engineering 기법을 활용하여 2007년 1월부터 12월까지 1년간의 식단을 계절별, 년간 그리고 메뉴군별로 분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) D 관공서는 토요일 휴무기관으로서 2007년도 급식 일수는 248일이었으며, 총 35,193명이 이용하여 1일 평균 이용 인원은 141명으로 나타나 주 고객층의 식당 이용률은 64.0%이었다. 2) M 식당의 주 고객은 총 220명으로 남자 183명 (83.2%), 여자는 37명 (16.8%)이었으며, 남자의 평균연령은 $44.1\;{\pm}\;6.3$세, 여자는 $32.7\;{\pm}\;6.4$세로 나타나 여자 보다 남자의 평균연령이 유의하게 높았다 (p < .0001). 3) 직급별 조사에서는 판사 (124명)가 56.4%, 일반직 (96명)이 43.6%로 나타났으며, 주 고객층의 과반수이상 (51.8%)이 남자 판사이었다. 4) 봄철 ($3{\sim}5$월)에는 갈비탕 외 81가지의 메뉴가 제공 되었으며, 공헌마진과 인기도가 높은 STAR로 판정된 메뉴는 김치볶음밥, 갈비탕, 대구매운탕, 동태매운탕 등 23가지 (28.0%)이었다. 공헌마진은 낮으나 인기도가 높은 PLOWHORSE로 판정된 메뉴는 봄나물비빔밥, 김치찌개, 삼계탕, 선지해장탕 등 26가지 (31.7%)이었고, 공헌마진률은 높으나 인기도가 낮은 PUZZLE로 판정된 메뉴로는 꽃게탕, 낙지연포탕, 돈까스 등 15가지 (18.3%) 이었다. DOG로 판정된 메뉴는 고등어구이, 단호박 영양밥, 마파두부덮밥 등 18가지 (22.0%)로 조사되었다. 5) 여름철 ($6{\sim}8$월)에는 총 74가지 메뉴가 제공되었으며 STAR로 판정된 메뉴는 날치알밥, 콩나물국밥, 동태매운탕 등 20가지 (27.0%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 마파두부덮밥, 산채비빔밥 등 28가지 (37.8%), PUZZLE 메뉴는 냉모밀국수, 돈까스, 된장찌개 등 8가지 (10.8%), DOG 메뉴는 고등어자반구이, 꽁치소금구이 등 18가지 (24.3%)로 나타났다. 6) 가을철 ($9{\sim}11$월)에는 총 75가지의 메뉴가 제공되었으며, STAR 메뉴는 김치콩나물국밥, 동태매운탕, 만두전골, 버섯전골, 어묵백반, 우거지갈비탕, 추어탕 등 23가지 (30.7%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 마파두부덮밥, 잡채덮밥 및 카레라이스, 김치찌개, 된장찌개, 선지해장국, 순두부찌개, 얼갈이해장국, 육개장 등 24가지 (32.0%), PUZZLE 13가지 (17.3%), DOG 15가지 (20.0%)로 나타났다. 7) 겨울철에는 총 74가지의 메뉴가 제공되었으며 STAR메뉴 김치볶음밥, 날치알밥, 갈비탕, 굴해장국, 청국장찌개, 추어탕 등 25가지 (33.8%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 낙지비빔밥, 마파두부덮밥, 떡만두국, 얼갈이해장국, 육개장, 불고기정식 등 21가지 (28.4%), PUZZLE 메뉴는 갈치구이, 고등어구이, 닭매운찜 등 14가지 (18.9%), DOG 메뉴는 간장닭찜, 고등어자반구이 등 14가지 (18.9%)로 조사되었다. 8) 사계절 STAR 메뉴는 김치볶음밥 등 8가지로 전체 메뉴 중 6.2%에 불과해 사계절 DOG 메뉴 14가지 10.9% 보다 낮은 비율이었다. PLOWHORSE 메뉴 (김쌈밥 등 14가지) 10.9%, PUZZLE 메뉴 (새우볶음밥/자장소스 등 17가지) 13.2%으로 나타났다. 9) 년간 제공된 128가지의 주메뉴를 메뉴군별로 분류한 결과 밥류 29가지 (22.6%), 국/탕류 27가지 (21.1%), 면류 18가지 (14.1%), 찌개/전골류 13가지 (10.2%), 조림/찜류 12가지 (9.3%), 구이류와 양식류 각각 8가지 (6.3%), 양식 8가지 (6.25%), 볶음류 7가지 (5.5%), 중국음식 4가지 (3.1%) 및 기타 (1.5%)로 조사되었다. 10) 년간 STAR 메뉴의 비율은 양식 (75.0%), 국/탕류 (48.1%), 찌개/전골류 (23.1%), 밥류 (17.2%) 순이었으며, 구이류와 조림/찜류에는 STAR 메뉴가 없었다. PLOWHORSE 메뉴는 구이류 (75.0%), PLOWHORSE 메뉴는 '구이류 (75.0%)', '국/탕류 (29.6%)', '밥류 (27.6%)', '조림/찜류 (27.3%)' 순이었으며, 찌개/전골류에서는 PUZZLE이나 DOG 메뉴가 없었다. PUZZLE 메뉴는 조림/찜류와 면류 (각각 33.3%), 밥류 (31.0%) 순이었고, DOG 메뉴는 중국음식 (75.0%)과 면류 (55.6%)에서 많았다. 11) 주메뉴 128가지에 대하여 STAR, PLOWHORSE, PUZZLE, DOG 메뉴에 대한 비율은 각각 23.4%, 30.5%, 23.4%, 22.7%로 나타나 공헌마진과 인기도 모두 낮은 DOG 메뉴가 29가지 (22.7%)나 되었다. 본 연구는 단체급식소에서의 과학적인 메뉴분석 기법을 적용한 정기적인 메뉴분석에 기초자료를 제공하며, 계절별 및 중 장기적인 메뉴분석결과를 기초로 하는 메뉴관리가 이루어져야 함을 제안하고자 한다. 향후에는 배식 후 잔반량 조사와 피급식자의 주관적인 평가도 메뉴분석방법에 반영된 연구가 이루어져야할 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권1호
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• pp.54-65
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• 2003

목적 : 동시에 대량으로 유전자발현 양상을 검사할 수 있는 cDNA microarray 기법을 이용하여 자궁경부암에서 특징적으로 나타나는 유전자발현 양상을 알아보고, 방사선치료 및 방사선 항암화학요법 병용치료시의 유전자발현 변화양상을 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 :자궁경부 편평상피암으로 확진된 후 근치목적 방사선치료를 단독으로 시행한 8명과 항암화학요법을 병행한 8명에서 채취한 종양조직을 대상으로 하고, 정상 자궁경부 3례를 대조군으로 하였다 조직 생검은 치료 전과 외부 방사선치료 16.2$\~$27 Gy에 두 번하였다. 항암화학요법을 병용한 경우, 5-FU 1,000 mg/m$^{2}$을 제 1일부터 5일까지 정주하고, clsplatin 60 mg/m$^{2}$을 제 1일에 정주하였다. cDNA microarray는 종양조직에서 추출한 total RNA를 역전사(reverse transcription)방법을 이용하여 (P-33)을 표지한 cDNAS를 제작, nylon membrane에 hybridization하였다. 이후 membrane을 phosphor-imager screens에 옮겨 1$\~$5일 동안 노출시킨 후 이미지를 스캔하였다. 유전자의 발현정도는 각 스팟(spot)들의 방사능 강도로 나타나는데, 각 스팟의 픽셀(pixel)을 Arrayguage를 사용하여 산출한 후 엑셀파일로 저장하였다. 유전자의 발현정도 비교는 원 자료(original data)를 Z-변환을 통해 보정(normalized)한 후 Z-ratio값을 산출하여 시행하였다. 결과 : 대조군에 비해 자궁경부암에서 Z-ratio 2.0 이상으로 유의한 발현증가를 보인 유전자들은 integrin-linked kinase, CDC28 protein kinase 2, Spry 2, ERK 3 등 15개로 주로 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이었으며, Z-ratio -2.0 이하의 유의한 발현감소는 G protein-coupled receptor kinase 6외 6개였다. 방사선 단독치료를 시행한 후 Z-ratio 2.0 이상 발현이 증가한 것은 cyclic nucleotlde gated channel외 3개의 Expressed sequence tags (EST)들이었고, Z-ratio -2.0 이하의 발현감소를 보인 것들에는 치료전 종양세포에서 발현이 증가되었던 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이 포함되었다 방사선치료와 항암화학요법을 병용했을 때는 방사선 단독치료에 비하여 세포성장과 증식 및 신호전달 관련 유전자들이 상대적으로 높게 발현되었으며, 이외에도 혈관형성(angiopoietin-2), 면역반응(formyl peptide receptor-like 1), DNA 손상회복에 관련된 유전자(CAMP phosphodiesterase)의 발현은 증가되고 세포고사(death associated protein kinase)에 관련된 유전자는 발현 감소를 보였다. 결론 : 자궁경부암에서분열과 증식 및 신호전달에 관여하는 여러 종류의 유전자들 발현이 동시다발적으로 증가되어 있다는 것과 방사선치료를 시행하면 이들 유전자의 발현이 감소하여 종양세포의 분열과 증식이 저해된다는 것을 확인하였다. 방사선 단독치료와 항암화학요법 병용치료를 비교하면 그 유전자 발현양상이 다르므로 향후 이번연구에서 나타난 유전자들에 대한 추가 연구가 필요하며, 이는 개별화된 맞춤형 치료법을 개발하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.