• 한국자원식물학회지
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• 제30권1호
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• pp.38-49
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• 2017

본 연구에서는 벼 유전자원의 이화학적 대량 분석체계 구축을 위하여 비파괴 분석 방법 중의 하나인 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 개발하고, 미지 시료 적용 시 분석 정확도와 실재 적용가능성을 평가하기 위해 교차 검정과 외부 검정을 수행하였다. NIRS 예측모델 개발을 위해 농업유전자원센터 보유자원 중 511자원을 사용하였고, 그 중 아밀로스 농도 대표자원 200점을 추가 선정하여 보존자원과 증식자원의 아밀로스 및 단백질 성분 변화를 비교하였다. 습식분석 상호비교, t-Test를 통한 통계처리 결과로 볼 때 저장고 보존자원과 증식자원 간의 중대한 이화학적 성질의 변이 현상은 관측되지 않았으므로 NIRS 예측모델 개발에 보존자원을 사용하는 것은 가능할 것으로 판단되었다. 511 자원의 습식분석 결과 아밀로스 농도는 6.15-32.25%, 단백질 농도는 4.72-14.81%였다. 현미와 현미가루의 두 가지 시료 형태에 대한 NIR 스펙트럼을 얻었고 일련의 통계적 처리를 이용하여 NIRS 예측모델을 얻었다. 현미의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.906, 1.741, 0.995였고, 단백질 농도의 경우 0.941, 0.276, 1.011 이었다. 현미가루의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.956, 1.159, 1.001이었고, 단백질 농도의 경우 0.982, 0.164, 1.003이었다. 이와 같은 결과로 NIRS 예측모델 개발에는 가루형태의 시료가 효율적임을 알 수 있었다. 아밀로스 농도의 경우 9.62-16.58%의 자원밀도가 상대적으로 낮은 구간에 대한 보완을 위해 추가 200자원의 습식분석, NIRS 측정 수행하였으며, 보완된 최적 NIRS 예측모델의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.970, 1.010, 1.000 이었고 단백질 농도의 경우 0.983, 0.158, 0.998이었다. 최적 NIRS 예측모델의 미지시료 적용 시 정확도를 평가하기 위해 아밀로스는 132자원, 조단백질은 124자원을 검정자원으로 사용하여 외부 검정과정을 거친 결과 $R^2$, SEP 값은 아밀로스 농도의 경우 0.962, 2.349였고, 단백질 농도의 경우 0.986, 0.415였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 본 연구에서 개발된 NIRS 예측모델은 습식분석방법을 대체하여 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 농도의 대량 분석에 효율적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제81권1호
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• pp.42-48
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• 2018

Background: The diffusing capacity of the lung is influenced by multiple factors such as age, sex, height, weight, ethnicity and smoking status. Although a prediction equation for the diffusing capacity of Korea was proposed in the mid-1980s, this equation is not used currently. The aim of this study was to develop a new prediction equation for the diffusing capacity for Koreans. Methods: Using the data of the Korean National Health and Nutrition Examination Survey, a total of 140 nonsmokers with normal chest X-rays were enrolled in this study. Results: Using linear regression analysis, a new predicting equation for diffusing capacity was developed. For men, the following new equations were developed: carbon monoxide diffusing capacity (DLco)=-10.4433-0.1434${\times}$age (year)+0.2482${\times}$heights (cm); DLco/alveolar volume (VA)=6.01507-0.02374${\times}$age (year)-0.00233${\times}$heights (cm). For women the prediction equations were described as followed: DLco=-12.8895-0.0532${\times}$age (year)+0.2145${\times}$heights (cm) and DLco/VA=7.69516-0.02219${\times}$age (year)-0.01377${\times}$heights (cm). All equations were internally validated by k-fold cross validation method. Conclusion: In this study, we developed new prediction equations for the diffusing capacity of the lungs of Koreans. A further study is needed to validate the new predicting equation for diffusing capacity.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제44권1호
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• pp.61-73
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• 2011

본 연구는 유해물질 인체 노출 요인의 가장 큰 부분을 차지하는 식생활에 대한 과학적이고, 유해물질 인체 노출 조사 결과의 신뢰성을 높일 수 있는 표준화된 설문지를 개발하는 것이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 본 연구에서는 문헌고찰 및 자문회의를 통해 식품으로인한 유해물질 노출의 대상물질을 11종 선정하였다. 11개 유해물질은 프탈레이트, 아플라톡신, 비스페놀A, PAHs, 다이옥신, PCBs, 수은, 납, 카드뮴, 비소, 아크릴아마이드를 선정하였다. 2) 선정된 유해물질별로 종류와 특성을 파악하고, 식품을 통한 노출 수준, 노출방법, 노출경로 등을 조사하였다. 유해물질별로 노출 특성을 반영하여 선정된 11개의 유해물질 노출평가를 위한 공통 설문 문항을 도출하였다. 3) 11개의 유해물질 노출평가를 위한 설문지를 토대로 통합적인 설문지를 개발하였다. 개발한 식생활 조사지는 인구학적 특성, 직업 특성, 사회경제적 특성, 건강 관련 특성, 식품 섭취 행태 관련 문항을 포함하였다. 식품섭취행태를 조사하기 위해 19개의 식품군을 세분화하여 총 99개의 식품목록으로 개발하였고, 지난 1년간 섭취한 식품의 빈도와 구매시 주로 사용하는 용기, 보관시 주로 사용하는 용기, 주로 사용하는 조리방법에 대한 질문을 포함하였다. 이상의 연구 결과를 토대로 본 연구에서 개발한 식품으로 인한 통합적 유해물질 노출평가 설문 조사지를 이용하여 우리 국민의 유해물질 노출 수준을 파악하고, 위험 집단을 선별하는 연구 수행을 실시할 수 있을 것이다. 이를 통해 유해물질 노출관리를 위한 정책 수립을 위한 기초 자료를 생산할 수 있다는데 그 의의가 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권5호
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• pp.454-462
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• 2019

본 연구는 국내 식생활의 기본적인 구성식단으로 알려진 구이, 찜, 볶음, 조림에 존재하는 다양한 영양성분 중 수용성 비타민인 $B_1$ (thiamin), $B_2$ (riboflavin), 그리고 $B_3$ (niacin)의 함량을 확인하였다. 실험분석 타당성 검증을 통해서 높은 직선성($r^2$>0.997)을 확인하였고, 검출한계의 경우 $0.001-0.067{\mu}g/mL$ 그리고 정량한계의 경우 $0.002-0.203{\mu}g/mL$를 확인하였다. 또한 실험값에 대한 정밀도와 반복성에 대한 검증을 위해서 standard reference materials를 통해 실험값과 표준값과의 오차가 신뢰도 이내에 존재한다는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 제시된 구이식품의 경우 thiamin은 0.039-1.057 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.058-0.686 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.021-21.772 mg/100 g 의 범위로 나타났다. 찜 종류의 경우 thiamin은 0.049-1.066 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.025-0.548 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.134-21.509 mg/100 g의 범위로 나타났다. 볶음의 경우 thiamin은 0.114-0.388 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.014-1.258 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.015-2.319 mg/100 g의 범위로 나타났다. 조림의 경우 thiamin은 0.112-1.656 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.024-0.298 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.322-2.157 mg/100 g의 범위로 나타났다. 본 연구에서 제시된 구이, 찜, 볶음, 그리고 조림 식품에 대한 수용성 비타민 함량에 대한 영양성분 데이터베이스 구축 연구가 국민 식생활의 중요한 기초자료로 이용될 것으로 확신한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.239-250
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• 2020

이 논문의 목적은 전자 상거래 플랫폼에서 웹 유명인 생방송의 "컨텍스트 화"효과가 소비자의 제품 가치, 위험 및 구매 의도에 대한 인식에 미치는 영향을 탐구하는 것입니다. 본 논문에 실은 Taobao 쇼핑 소비자를 연구 대상으로 사용, 설문 조사 방법, 설문 조사가 채택되었으며, 설문 및 분산 네트워크를 통한 형태, 소비자 구매에 대한 실제 상황 영향의 웹 유명인 효과에 대한 웹 유명인 효과의 추가 검증을 위해 라이브 의도, 설문지는 데이터 처리 후 통계 소프트웨어 SPSS 23.0 및 AMOS 22.0을 사용하여 리 커트 스케일, 7 및 재활용 설문지 분석을 설계합니다. 설문지의 신뢰성과 타당성을 결정한 후, 탐색 요소 분석을 사용하여 가설을 검증하고 소비자의 구매 의도에 대한 웹 유명 인사 생방송의 "문맥 화"효과의 실제 조정 정도를 계산했습니다. 본 논문의 연구 결과는 다음과 같이 요약된다 : (1) 소비자의 제품에 대한인지 된 가치는 구매 의도에 중대한 영향을 미칠 수있는 반면,인지 된 위험은 구매 의도에 상당히 부정적인 영향을 미친다. (2) 제품에 대한 소비자의 신뢰와 구매 의도는 웹 유명 인사 생방송의 "컨텍스트 화"에 의해 규제됩니다. 특히, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송의 경우 소비자 제품의 인지 된 가치는 제품 신뢰에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이는 "컨텍스트 화"효과가 좋지 않은 웹 유명인 라이브 방송의 가치보다 높습니다. 제품에 대한 소비자의인지 된 위험을 해결하는 관점에서, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송은 "컨텍스트 화"효과가 낮은 웹 유명인 라이브 브로드 캐스트보다 훨씬 우수합니다. 이 논문은 경험적 분석을 바탕으로 웹 연예인 생방송이 전자 상거래 산업의 지속 가능한 성장을위한 새로운 돌파구가 될 것이며 전자 상거래 마케팅 모드와 웹 연예인 생방송 산업의 변화에 대한 제안을 제시 할 것이라고 결론을 내렸다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권6호
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• pp.329-333
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• 2006

유기물 함량이 많은 난지권 제주도의 화산회 토양에서의 수분함량과 토양수분 장력과의 관계를 파악하는 것이 밭작물이 주로 재배되는 제주도 특성상 계획적인 관개관리를 통해 효율적인 물 관리를 가능하게 할 것이므로 이를 위해 본 연구는 토양수분 장력을 실측하지 않고 추정할 수 있도록 유기물 함량이 다른 토색별 토양수분특성곡선을 작성하고자 하였다. 유기물 함량에 차이가 많이 나는 세 가지 색의 토양을 이용해 토양수분 장력별로 토양수분 함량을 측정한 후 scaling 기법을 이용해 토양수분 특성곡선 추정모형을 작성했다. 암갈색, 농암갈색, 흑색으로 구분이 가능한 화산회 토양을 토색별로 살펴보면, 토성이 동일하더라도 유기물함량이 높은 화산회 토양일수록 토색이 진한 경향을 보여 토색에 미치는 유기물 함량의 영향을 판단할 수 있었다. 토색별 토양수분 특성곡선은 흑색토, 농암갈색토, 암갈색토의 순으로 수분 보유능의 차이를 보였으며, 이들도 scaling 기법을 통해 토양수분장력을 dimensionless water content의 멱함수 형태로 단일화 시킬 수 있었다. 또한, scale 변환 수분함량을 이용해 주로 토양수분 특성을 해석하는데 많이 이용되고 있는 van Genuchten 모형에 적용할 수 있는 매개변수들을 토양시료 전체에 대해, 그리고 각각의 토색별로 작성하였다. 이들 함수는 로지스틱(logistic) 형태를 보였다. 결과적으로 토양수분 곡선특성 추정모형은 수리특성의 기본이 되어 농경지에서의 물의 이동특성을 해석하는 밑바탕이 될 것이며, van Genuchten 변수들은 유기물 함량이 높은 지역에서 SWAT 등의 다양한 수문모형들에 적용이 가능할 것이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권4호
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• pp.340-347
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• 2019

본 연구에서는 건조농산물의 잔류농약 안전성 조사를 위해 경기도에서 유통되는 건조농산물 110건을 수거하여 다종농약다성분 분석법으로 잔류농약 263종을 검사하였다. 조사 결과 총 10건의 시료에서 10종의 잔류농약이 검출되었으며, 건피마자에서 chlorpyrifos, 건취나물에서 chlorpyrifos, hexaconazole, pyridalyl, 무시래기에서 diniconazole, isoprothiolane, lufenuron, 건곤드레에서 hexaconazole, 건고춧 잎에서 bifenthrin, chlorothalonil, boscalid, pyraclostrobin이 각각 검출되었다. 검출률은 9.1%였으며, 이 중 건피마자 1건에서 chlorpyrifos가 잔류허용기준을 초과하였고 부적합률은 0.9%로 나타났다. 유효성 검증 실험 결과 검출한계(LOD)는 0.002~0.027 mg/kg, 정량한계(LOQ)는 0.006~0.083 mg/kg으로 나타났으며, 결정계수($R^2$)는 0.9964~1.0000으로 나타났다. 회수율은 전반적으로 74.8~118.9%로 나타났다. 2019년부터 PLS가 시행됨에 따라 농산물에 대한 안전성 관리가 강화되었지만 건조농산물의 경우 잔류허용기준이 미비하기 때문에 본 연구는 향후 기준 설정을 위한 기초자료로 제공하고자 한다.

• 대한족부족관절학회지
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• 제23권1호
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• pp.24-30
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• 2019

Purpose: To evaluate the efficiency of the electronic foot function index (eFFI) through a prospective, random based, multi-institutional study. Materials and Methods: The study included 227 patients ranging in age from 20 to 79 years, visited for surgery in different 15 institutes, and agreed to volunteer. The patients were assigned randomly into a paper-based evaluated group (n=113) and tablet-based evaluated group (n=114). The evaluation was done on the day of hospital admission and the method was changed on the second day of surgery and re-evaluated. PADAS 2.0 (https://www.proscore.kr) was used as an electronic evaluation program. Results: There were no differences in age and sex in both groups. The intraclass correlation coefficient (ICC) evaluation revealed an eFFI ICC of 0.924, showing that both results were similar. The evaluation time was shorter in the tablet-based group than the paper-based group (paper vs tablet, $3.7{\pm}3.8$ vs $2.3{\pm}1.3minutes$). Thirty-nine patients (17.2%) preferred to use paper and 131 patients (57.7%) preferred the tablet. Fifty-seven patients (25.1%) found both ways to be acceptable. Conclusion: eFFI through tablet devices appears to be more constant than the paper-based program. In addition, it required a shorter amount of time and the patients tended to prefer the tablet-based program. Overall, tablet and cloud system can be beneficial to a clinical study.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.