• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.753-759
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• 2006

염해환경 하에 있는 콘크리트 구조물의 내구수명을 예측하기 위하여 콘크리트의 표면 염소이온 농도, 염소이온 확산계수 및 임계 염화물량 등이 주요 인자로 사용된다. 이들 중 염소이온 확산계수는 콘크리트 품질 및 주변 환경조건 등에 많은 영향을 받으며, 이에 따라 콘크리트 구조물의 내구수명이 크게 달라지기 때문에 내구수명을 예측하는 데 가장 중요한 인자로 평가되고 있다. 콘크리트 내의 염소이온 침투 확산에 영향을 미치는 정성적인 주요 인자로는 물-시멘트비, 재령, 양생조건, 주위 환경의 염소이온 농도 및 건습조건 등을 들 수 있는데, 본 연구에서는 염소이온 확산실험을 통해 물-시멘트비와 양생조건이 콘크리트의 염소이온 확산특성에 미치는 영향을 조사하였다. 전위차를 이용한 촉진시험법에 의하여 확산셀을 통과한 전위차를 측정한 후, Andrade의 모델에 의하여 전압강하량을 고려하여 3종류의 물-시멘트비를 갖는 콘크리트의 염소이온 확산계수를 구하였다. 또한, 양생조건별로 물-시멘트비 및 재령 효과를 고려한 회귀분석을 통하여 염소이온 확산계수 추정식을 제안하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제20권1호
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• pp.6-12
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• 1988

포장방법이 고등어 fillet계품의 저장성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 시료를 무염 및 염장처리한 후 $CO_2$ gas치환포장, 진공포장 및 대조구로 하여 $0^{\circ}C$ 및 $5^{\circ}C$에 저장하면서 실험한 결과는 다음과 같았다. 염장 고등어 fillet의 제조의 경우, 시료 육에 침투한 적정 염농도를 4%내외로 하였을 때 적정 식염수의 농도는 15%였고 염장기간은 24시간 내외였다. 무염 및 염장 고등어 fillet의 VBN, TMA, 생균수, Histamine은 저장기간이 길어짐에 따라 증가 하였으나 TBA값은 저장 $4{\sim}9$일 경에 최고값에 달한 후 곧 감소하는 경향이었다. 고등어 fillet의 품질 유효 지표성분은 VBN이였고 그 함량의 상한선은 25mg%였다. 온도별, 포장별 간이 품질 평가방법을 도출하였다. $0^{\circ}C$에 저장한 무염처리 고등어 fillet의 $CO_2$ gas 치환포장, 진공포장 및 대조구의 경우, 저장 가능기간은 25, 22및 16일 이었으며, $5^{\circ}C$의 경우는 19, 14및 12일 이었다. 또한 염장한 고등어 fillet을 $5^{\circ}C$에 저장할 경우는 각각 29, 27 및 18일 이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.298-306
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• 2016

주산지 배추재배농가에서 기후변화 적응수단의 하나로 사용할 수 있는 것이 정식기 이동이다. 본 연구에서는 여름배추 품종을 대상으로 주어진 정식일부터 매일 기온의 경과에 의해 최적수확기를 예측하고, 결정된 생육 기간 중 기온자료에 의해 배추의 잠재수량(생체중)을 추정할 수 있는 방법을 고안하였다. 이를 위해 정식기 이동에 따른 생육기간 중 기후조건 변화를 온도 기반 열단위로 표현하고, 이를 생육기와 결구기에 맞게 조절한 발육 속도함수에 적용하여 생리적 성숙기를 추정하는 생물계절모형을 개발하였다. 다음에는 생물계절모형에 의해 결정된 재배가능기간에 대하여 매일 열단위 누적에 의해 여름배추의 잠재수량을 계산할 수 있는 수량예측모형(Ahn et al., 2014)을 결합하였다. 이 생물계절-수량 결합모형을 RCP8.5 기반의 남한 상세 기후시나리오(2000-2100)에 적용하여 7월 1일, 8월 1일, 9월 1일, 그리고 10월 1일 등 다양한 날짜에 배추를 정식할 경우 현재평년(2001-2010)과 미래평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100)에 예상되는 수량성을 잠재수량에 대한 백분율로 표현하였다. 그 결과를 토대로 남한 전역을 810개 집수역으로 나누고 임의 집수역의 최적정식일을 사용자가 손쉽게 찾을 수 있는 시간 - 공간 - 수량 3차원 평가도표를 고안하였다. 이 방법은 미래 새로운 재배적지 탐색은 물론 기존 주산지에서 품종변경 없이 기후변화 적응이 가능한 작부체계 개발에도 유용할 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.152-162
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• 2022

본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r² 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권3호
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• pp.228-234
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• 2016

승선생활관은 거주밀도가 높으며 유동인구도 특정한 시간에 몰리는 특징을 가지기 때문에 화재와 같은 재난이 발생할 경우 큰 인명피해 발생으로 이어질 수 있다. 이에 이 연구에서는 국내 K대학의 신축 승선생활관을 대상으로 화재 시뮬레이션 프로그램인 FDS를 사용하여 화재발생 시의 위험성을 예측하고 이에 따른 문제점을 분석하여 개선방안을 제시하였다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 승선생활관 다림질실에서 화재발생 시, 발화 후 65초에 연기감지기가 작동하고, 13초 뒤인 78초에 스프링클러가 작동하기 시작한다. 온도 및 일산화탄소 농도는 각각 241초, 248초에 허용기준 값에 도달하지만, 발화 후 66초에 허용 가시거리 값에 도달하기 때문에, 화재발생 후 적어도 1분 이내에 준비를 끝내고 피난을 개시해야 인명피해가 발생하지 않을 것으로 예측된다. 이 기숙사의 화재위험성 예측 결과를 종합해 보았을 때, 인명안전에 가장 위험한 요소를 가시거리 값으로 판단할 수 있다. 가시거리 확보를 위해 제연설비를 설치할 경우, 제연설비 설치 후 승선생활관 복도의 연기확산이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권1호
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• pp.40-49
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• 2013

기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제6권
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• pp.163-169
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• 1988

본 연구는 식품의 동결시 동결기구의 설계 및 동결에너지의 효율적인 운용등을 위하여 동결상태에서 과일쥬스의 농도 및 온도변화에 따른 밀도변화를 예측하기 위하여 수행되었다. 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40%농도의 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solation을 시료로 하여 온도강하에 의해 동결팽창되는 부위를 제거하므로써 거기에 따른 무게변화를 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 $5^{\circ}C$ 간격으로 각각 측정하여 밀도를 산출하였다. 그리고, Heldman의 식을 이용하여, 위의 농도와 온도범위에서 각 과일쥬스와 Sucrose Solution의 Unfrozen water fraction을 계산하였다. 실험을 통해 측정된 밀도데이타와 Unfrozen water fraction 데이타를 최적화 컴퓨터 프로그램을 이용하여 10%에서 40%까지의 농도범위와 $-5^{\circ}C$에서 $-40^{\circ}C$까지의 온도범위에서 Orange Juice, Apple Juice, Grape Juice 및 Sucrose Solution의 밀도를 예측할 수 있는 모델을 수립하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.145-154
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• 2012

현대 사회는 서구화된 식생활 패턴과 흡연, 비만 등의 원인으로 인해 심혈관계 질환들이 급증하고 있다. 특히, 급성심근경색은 심혈관계 질환으로 인한 사망의 대부분을 차지하고 있다. 이러한 추세에 따라 해외 선진국에서는 임상생리학적 오류를 줄이기 위해서 자국민의 데이터를 기반으로 급성심근경색의 발병 및 질병에 영향을 미치는 위험인자를 찾는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 한국인에 적합한 급성심근경색 예후 진단 예측 시스템이 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 KAMIR(Korea Acute Myocardial Infarction Registry) 데이터베이스에서 제공 받은 급성심근경색 환자의 예후 데이터를 기반으로 ST분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률 예측모델을 찾고자 한다. 실험을 통해 로지스틱 회귀 분석에 의해 추출된 속성 집합을 적용하였을 때 기존의 원시 데이터 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었으며, 인공신경망의 경우 다른 분류기법들보다 높은 성능을 보였다. 이를 통해 ST 분절 급상승 심근경색 재발 환자들의 단기 사망률을 예측함으로써 향후 고위험군 환자들의 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국축산식품학회지
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• 제31권1호
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• pp.115-121
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• 2011

본 연구에서는 유통현장에서 실시간으로 쇠고기 신선도를 측정하기 위해 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 이용하여 쇠고기 신선도에 영향을 미치는 인자와 설정된 저장기간에 대하여 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 쇠고기 시료는 총 216개를 사용하였으며 0-14일의 기간 동안 2일 간격으로 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 측정한 후, 쇠고기의 신선도에 영향을 미치는 인자인 총균수, pH, VBN, TMA, TBA값을 공인된 방법을 이용하여 측정하였다. 예측모델은 다중회귀분석 방법과 최적 변수 선택이 가능한 stepwise 방법을 이용하여 개발하였으며, 예측모델의 선정은 결정계수, 오차, RPD를 이용하였다. 예측모델의 검증은 미지의 시료를 이용하였으며 그 결과 결정계수, 오차, RPD는 총균수에서 각각 0.74, 0.64, 2.75 Log CFU/$cm^2$, VBN은 각각 0.73, 1.45, 2.00 mg%, TMA는 각각 0.70, 0.19, 2.58 mg%, TBA값은 각각 0.73, 0.13, 2.77 mg MA/kg로 비교적 안정된 예측성능을 보여 주었다. 저장기간에 따른 예측모델의 검증결과는 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.77, 1.94일, 2.53으로 실험 시 저장기간이 2일 간격인 점을 고려할 때, 비교적 높은 정밀도를 보이고 있음을 알 수 있다. pH의 예측성능은 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.43, 0.10, 1.10로 다른 신선도 인자에 비해 낮은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서는 가시광선-근적외선 분광분석법을 이용하여 쇠고기 신선도의 비파괴 평가에 대한 가능성을 제시하였으나 유통현장에서 적용을 위해서는 보다 많은 시료의 확보를 통한 예측모델의 신뢰성 향상과 stepwise방법으로 선정된 파장 영역을 기본으로 하는 부분최소자승법, 인공지능 등의 다양한 알고리즘의 적용을 통한 성능개선이 필요할 것으로 판단된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권12호
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• pp.1836-1843
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• 2019

Objective: Social genetic effects (SGE) are an important genetic component for growth, group productivity, and welfare in pigs. The present study was conducted to evaluate i) the feasibility of the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach with the inclusion of SGE in the model in pigs, and ii) the changes in the contribution of heritable SGE to the phenotypic variance with different scaling ${\omega}$ constants for genomic relationships. Methods: The dataset included performance tested growth rate records (average daily gain) from 13,166 and 21,762 pigs Landrace (LR) and Yorkshire (YS), respectively. A total of 1,041 (LR) and 964 (YS) pigs were genotyped using the Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip panel. With the BLUPF90 software package, genetic parameters were estimated using a modified animal model for competitive traits. Giving a fixed weight to pedigree relationships (${\tau}:1$), several weights (${\omega}_{xx}$, 0.1 to 1.0; with a 0.1 interval) were scaled with the genomic relationship for best model fit with Akaike information criterion (AIC). Results: The genetic variances and total heritability estimates ($T^2$) were mostly higher with ssGBLUP than in the pedigree-based analysis. The model AIC value increased with any level of ${\omega}$ other than 0.6 and 0.5 in LR and YS, respectively, indicating the worse fit of those models. The theoretical accuracies of direct and social breeding value were increased by decreasing ${\omega}$ in both breeds, indicating the better accuracy of ${\omega}_{0.1}$ models. Therefore, the optimal values of ${\omega}$ to minimize AIC and to increase theoretical accuracy were 0.6 in LR and 0.5 in YS. Conclusion: In conclusion, single-step ssGBLUP model fitting SGE showed significant improvement in accuracy compared with the pedigree-based analysis method; therefore, it could be implemented in a pig population for genomic selection based on SGE, especially in South Korean populations, with appropriate further adjustment of tuning parameters for relationship matrices.