돈육 소시지에 감초와 강황 열수 추출물을 0.5%, 1%, 5% 농도로 첨가하여 이들이 소시지의 저장성과 품질에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 30 ppm 아질산염과 5% 추출물을 첨가한 실험구에서 소시지의 저장성이 약 4주간 유지되어 아질산염만 150 ppm 첨가한 것과 유사한 저장성을 보였으며, 1% 첨가구에서는 전 저장기간 동안 1 log cycle정도의 미생물 생육억제효과를 보였다. 산화도는 추출물 첨가 농도가 증가함에 따라 감소되는 경향을 보여 산화방지에도 효과가 있는 것으로 나타났다. VBN 함량측정에서도 5.0% 첨가구에서 저장기간 내내 가장 낮은 함량을 보였으며 추출물의 첨가량이 증가할수록 소시지의 아질산염 잔류량이 감소하였다. 감초와 강황 첨가구에서 유화안정성이 다소 떨어졌으나 pH의 경우는 5.0% 첨가구에서 소시지의 pH가 안정하였으며 무첨가구가 첨가구에 비해 적색도는 다소 높았으나 황색도는 낮았다. 관능평가 결과 0.5%, 1%가 전체적으로 무첨가구와 유사한 것으로 나타났다. 이상에서, 감초와 강황 열수 추출물을 소시지에 첨가할 경우 아질산염의 첨가량을 낮추어도 저장성을 증진시킬 수 있으며, 아질산염 잔류량을 낮출 수 있다. 또한 추출물을 1.0% 이하로 첨가할 경우 저장성과 함께 품질개선에도 효과가 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 한반도 해역 해양지질 및 지구물리 자료의 통합 DB시스템을 2009년부터 2013년까지 구축하였으며, 현재까지 시스템 운영 및 정보업데이트를 수행하고 있다. 해양수산부 연구사업에서 생산한 해저퇴적물의 입도분석자료, 층별 단면도, X-ray 영상, 중금속 분석자료, 유기탄소 분석자료와 함께 지구물리탐사 결과인 천부탄성파, 심부탄성파, 자력, 중력 자료를 수집하였다. 더불어, 국내 국 공립기관이 보유하고 있는 기존 자료와 미국, 일본의 한반도 해역 자료도 추가로 수집하였다. 자료포맷은 텍스트 파일, 엑셀 파일, PDF 파일, 이미지 파일, SEG-Y 이진파일 등으로 다양하였으며, 원본자료는 Archive DB에 원형 그대로 저장하여 향후의 재가공과 재분석에 대비하였다. 또한, 수집 자료의 비교분석을 목적으로 GIS 기반 데이터베이스와 검색시스템도 개발하였다. 모든 자료를 ArcGIS 툴을 이용하여 shape 파일로 변환하였으며, 오라클과 ArcGIS를 이용하여 GIS DB를 구축하였다. 클라이언트/서버 방식의 GIS 어플리케이션 개발을 통해 자료검색과 과학 자료 표출기능을 구현하였으며, 가시화를 위해 ChartFX 프로그램과 새로 개발한 전용 프로그램을 이용하였다.
해양수산발전 기본법 제 15조(해양안전관리 등)에 의거 해양안전 및 해양교통시설의 하나인 위성항법 보정서비스(DGPS) 전국망 구축에 따라 국가 인프라 활용도를 극대화하고 대국민 편익 개선을 위해 원천기술개발이 꾸준히 제기 되고 있다. 특히 해양용 중파수신기 공급제품 유형을 살펴보면 국제해사기구(IMO) 권고에 만족하는 성능 제품 대부분 안테나와 수신기가 분리되는 구조 공급되고 있고 일부 통합모델의 경우 매우 고가모델로 해양용 수신기 보다는 휴대가 쉬운(Portable) 측위용으로 일부 활용되고 있어 저렴한 통합모델 개발이 요구되고 있다. 현재 해양용 위성항법 보정정보 수신기 중 GPS모듈, 중파모듈 각각은 저가 개발이 가능하나 독립적 운용 환경에서 통합모델 개발 이루어지지 않아 어떠한 문제가 있는지 살펴보고, 285kHz~315kHz 중파(medium wave or Beacon)를 이용한 DGPS Beacon 수신기 구조에서 중파안테나와 GPS수신기가 중파대역 폭당 신호대 잡음비(SNR: Signal to Noise Ratio)가 GPS 수신기에 미치는 영향에 대해 중점 연구하였다. 본 연구는 중파와 GPS 통합과정에서 중파안테나 및 수신부와 GPS안테나와 수신부가 어떤 영향을 미치고 GPS 신호감쇄가 DGPS 성능에 미치는 특성을 GPS 제조사별로 살펴보았고 중파 정규화 신호대 잡음비가 GPS제조사별 미치는 영향과 중파신호 영향에 대해 GPS 대역 폭당 잡음 전력비 성능개선을 위한 제안을 하였다.
본 연구는 Agastache 속 여러 종에서 국내 자생지 환경요건에 적합하면서 생육 및 기능성 물질 함량면에서 가장 최적의 종을 선정하고자 하였다. 첫째, 11종의 배초향(Agastache)속 종자를 구입하여 미국 농무성(USDA) 식물 내한성 지도(plant hardiness zone map) 및 국내 식물 내한성 지도를 참고하여 11종에서 생육 및 기능성 분석을 할 5종을 선정하였다. 둘째, 배초향(Agastache) 속 5개 품종인 A. cana, A. foeniculum, A. rugosa 'Spike Blue', A. rugosa 'Spike Snow', A. rupestris에 대해 초장, 엽장, 엽폭, 엽면적, 엽수, SPAD, 지상부 생체중 및 건물중, 지하부 생체중 및 건물중 등의 생육 분석을 실시하였다. 생육 분석 결과, A. rugosa SB 및 A. rugosa SS 종에서 전체적으로 균형 있게 높은 수치를 나타냄을 알 수 있어, 생육 부문에서는 A. rugosa 계통의 품종이 다른 품종에 비해서 유리하다고 볼 수 있다. 셋째, rosmarinic acid, tilianin, acacetin 성분에 대해 단위 중량당 함량 및 식물체 1중당 함량 등의 기능성물질 함량 분석을 실시하였다. 기능성 물질 분석 결과, A. rugosa 계통 종에서 기능성 물질 및 항산화물질 함량이 유의적으로 높았으며, 이는 생육 결과값과 정비례적인 연계성이 크다고 보여진다. 따라서, 배초향(Agastache)속 종에 대한 생육과 기능성 부분을 종합적으로 고려할 때, A. rugosa SS 및 A. rugosa SB 등 A. rugosa 계통이 가장 최적의 고부가가치 작물로 적합할 것이라고 판단된다.
광학현미경상에서 복섬, Takifugu niphobles의 피부 표면은 불규칙한 주름을 가지는데, 이들 주름은 등 쪽보다 배 쪽에서 훨씬 뚜렷했다. 피부계는 외부로부터 상피층과 진피층으로 구분되며, 상피층은 다층상피층으로 상피세포, 점액세포, 곤봉상세포, 과립세포 그리고 multivacuolar gland들로 구성되어 있었다. 상피세포는 표면세포, 중간세포, 기저세포로 구분되며, 표면상피의 자유면은 미세융기로 덮여 있었다. 상피층의 선세포는 단세포선과 다세포선으로 구분되었다. 점액분비선은 다세포선의 형태로 점액세포들은 중성 당단백질의 점액물질을 함유하고 있었다. Multivacuolar gland들은 장경 약 $20{\mu}m$의 vacuole cell들로 구성되어 있었다. Vacuole cell들은 커다란 중심공포를 가지며, 잘 발달된 desmosome으로 연결되어 있었다. 점액분비선과 multivacuolar gland는 등 쪽에 비해 배 쪽에서 훨씬 발달되어 있었다. 진피층의 두께는 배 쪽 피부계의 경우에는 상피세포층의 3~5배였다. 진피층은 치밀결합조직으로 교원섬유, 섬유세포, 가시의 기저부, 색소세포 및 다수의 신경세포 분포가 확인되었다.
본 연구에서는 해양수산부 연안침식 실태조사에서 운영 중인 해운대 해수욕장 비디오 모니터링 시스템을 이용하여 연안정비 사업 실시 이후의 백사장 면적변화를 분석하였다. 해운대 해수욕장은 연안정비사업을 통한 대규모 양빈이후 계절변동 특성과 함께 해빈 안정화 과정을 거치면서 잘 유지되었으나, 최근 2년간 복수의 태풍 내습에 의하여 해운대 해수욕장의 계절변동특성 및 해빈안정화 양상은 균형을 상실하였으며, 급격한 침식이 발생하였다. 특히, 2018년 태풍 솔릭, 콩레이에 의해 침식된 백사장은 계절변동에 의한 겨울철 해빈면적을 회복하지 못하였으며, 2019년에 내습한 다수의 태풍들로 인하여 해빈면적이 전년 대비 9.5 %(12,607 ㎡) 감소하였다. 해운대 해빈 전면에서 관측된 파랑자료와 해빈면적자료를 분석한 결과, 계절에 따른 입사파향에 따라 백사장의 서측, 중앙부, 동측의 침퇴적 경향이 뚜렷이 나타났다. 향후에는 계절변동특성의 둔화와 지속적인 침식경향이 나타나는 원인을 파악하기 위해 잠제 시설물의 마루높이, 기능유지 여부 및 잠제 외부로의 모래유출추적 등 보다 정밀한 모니터링이 필요하다.
본 연구의 목적은 제조기업의 리쇼어링 원인을 파악하고, 리쇼어링 기업을 항만배후단지에 유치하기 위한 법 제도적 개선방향 및 전사적아키텍쳐(EA) 활용방안을 제시하는 것이다. 첫 번째는 문헌조사 및 기존 연구를 통해 리쇼어링 원인을 파악하고, 리쇼어링 현상이 지속될 것인가를 살펴보았다. 과거 10년 전 생산비용 절감을 위해 중국 등 해외에 진출한 미국 등 선진국의 제조기업이 상대적으로 높아진 자국의 생산비용 경쟁력, 정부의 리쇼어링(U턴)기업 지원정책, 중국 내 외국인 투자기업 경영환경 악화 등으로 인하여 본국으로 귀환하고 있다. 두 번째, 중국으로부터 리쇼어링 되는 기업을 지원하는 국내 법률을 살펴보고, 항만배후단지에 배치하기 위한 법 제도적 문제점을 파악하여 개선방향을 제시했다. 현재 법으로는 기존 글로벌 네트워크를 가지고 있는 리쇼어링 기업의 원활한 수출입 물류 지원을 할수있는 항만배후단지 활용이 어렵게 되어 있으며, 범부처적 협력도 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 마지막으로 리쇼어링 기업이 리쇼어링 의사결정을 원활히 하고, 범부처차원에서 리쇼어링 기업을 지원하기 위한 EA 활용방안을 제시했다.
조간대 Digital Elevation Model (DEM)은 순수 학문적 분야, 연안역 관리, 수산활동, 해상안전, 군사적 목적은 물론 자연적 인위적 환경 변화가 심한 조간대의 지형변화를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 서해안에서 가장 큰 규모인 강화도 남단 조간대를 대상으로 광학위성자료를 이용한 수륙경계선 방법과 마이크로파 위성자료를 이용한 위상간섭기법을 적용하여 조간대 DEM을 생성하였다. 광학 위성영상인 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+ 에 수륙경계선 방법을 적용하여 생성된 DEM은 조간대의 전체적인 지형 형태를 잘 나타내었으나, 그 정밀도가 다양한 조석 상태를 반영하는 수륙경계선들의 갯수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 마이크로파 위성영상인 ERS-1/2와 ENVISAT에 위상간섭기법을 적용하여 DEM을 생성한 결과, 하루간격의 ERS-1/2 tandem 간섭쌍을 이용하여 영종도 북단 일부 조간대에 대해 DEM 제작이 가능하였으나, 그 밖의 지역에서는 높은 지표잔존수 함량으로 인한 낮은 긴밀도로 인하여 DEM 제작이 어려웠다. 향후 우리나라 다목적위성-2호를 이용하여 단기간에 다양한 조위를 갖는 높은 공간해상도를 갖는 위성영상을 얻음으로 수륙경계선 방법에 의한 DEM 생성의 정밀도를 높이 수 있을 것이다. 또한 계획 중인 single-pass 마이크로파 위성자료를 이용한 조간대 DEM 제작을 위한 기술개발이 요구된다.
본 연구에서 Tokyo-MOU의 정보시스템 APCIS와 해양수산부 항만국통제 정보관리시스템의 PSC 실태를 분석한 결과, 2009년을 기준으로 결함지적률(DFR)과 출항정지율(DTR) 모두 감소 추세를 보였다. 그러나 선령 30년 이상 선박과 편의치적 선박, Ro-Ro 여객선과 일반화물선, 총톤수 1,000톤 이하의 소형선박은 높은 DFR과 DTR을 보였다. 항만별로는 제주항을 제외한 전체 항만의 평균 DFR은 82.5 %, 평균 DTR 5.1 %로 나타났으며, 항만별로 큰 편차를 보였다. 각 항만별 PSCO가 점검해야 할 선박의 척수도 심한 지역 불균형을 보였다. 항만국통제관(PSCO)이 지적하는 우리나라 항만국통제의 가장 큰 문제점으로는 인력부족과 1인에 의한 단독점검으로 밝혀졌다. 우리나라의 PSC 점검 내실과 강화를 위해서는 고위험선박을 대상으로 한 집중점검, 4개 구역으로 한 권역별 인적 네트워크(협력체) 구축, 항만별 점검 할당량 재산정, PSCO 인력확보 등의 개선책이 필요하다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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