• 자원환경지질
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• 제55권2호
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• pp.127-135
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• 2022

Excessive presence of As level in groundwater is a major health problem worldwide. In the Red River Delta in Vietnam, several million residents possess a high risk of chronic As poisoning. The As releases into groundwater caused by natural process through microbially-driven reductive dissolution of Fe (III) oxides. It has been extracted by Red River residents using private tube wells for drinking and daily purposes because of their unawareness of the contamination. This long-term consumption of As-contaminated groundwater could lead to various health problems. Therefore, a predictive model would be useful to expose contamination risks of the wells in the Red River Delta Vietnam area. This study used four machine learning algorithms to predict the As probability of study sites in Red River Delta, Vietnam. The GBM was the best performing model with the accuracy, precision, sensitivity, and specificity of 98.7%, 100%, 95.2%, and 100%, respectively. In addition, it resulted the highest AUC of 92% and 96% for the PRC and ROC curves, with Eh and Fe as the most important variables. The partial dependence plot of As concentration on the model parameters showed that the probability of high level of As is related to the low number of wells' depth, Eh, and SO₄, along with high PO₄^3- and NH₄⁺. This condition triggers the reductive dissolution of iron phases, thus releasing As into groundwater.

• 대한화장품학회:학술대회논문집
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• 대한화장품학회 2003년도 IFSCC Conference Proceeding Book I
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• pp.501-519
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• 2003

Silk Sericin(SS) is a natural protein extracted from cocoon of bombix mori and shows moisturizing effect to the skin due to a number of hydroxyl groups in the structure. But its application to cosmetics is limited due to its poor solubility in water. In order to solve this drawback and expand its application to cosmetics, polyethyleneglycol(PEG) was conjugated with sericin by reacting activated polyethyleneglycol(ActPEG). Reaction site of sericin is tyrosine residue, which was determined by using $^1$H-NMR. Random coil structure of sericin was transformed to beta-sheet structure by conjugating polyethyleneglycol. It was confirmed that melting point of sericin-PEG conjugate was lowered compared to that of each sericin and PEG due to the interaction between sericin and PEG in crystalline structure. Self-assembled sericin-PEG nanoparticle was obtained by dialyzing with alcohol solution of sericin-PEG conjugate against water. The particle is spherical and has 200-400nm of size. The moisturizing ability of sericin-PEG nanoparticle was much higher than that of sericin itself. Incorporation of vitamin A into sericin-PEG nanoparticle was carried out by diafiltration method. The content of incorporated Vitamin A in sericin-PEG nanoparticle was 8.9 wt％. Releasing behaviour of vitamin A incorporated into nanoparticle was tested in phosphate buffer, pH 7.4 at 37$^{\circ}C$. and half-life of Vitamin A release was 43hrs. Sericin-PEG nanoparticle exhibited higher moisturing effect than sericin itself and distilled water, respectively. No toxicity and irritation were observed in animal tests. It can be expected that the self-assembled sericin-PEG nanoparticle can be developed for cosmetics.

• 대한화장품학회지
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• 제49권3호
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• pp.231-245
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• 2023

화장품 업계에서는 미백, 주름, 항산화, 항노화 등 기능성 화장품의 신소재 개발과 더불어 실제로 피부에 적용 시 피부흡수율을 높이는 기술이 중요하다. 이에 본 연구에서는 실험설계법인 반응표면분석법(RSM)을 활용하여 나노에멀젼 제형을 최적화하고자 하였다. Glabridin을 활성성분으로 하여 고압유화 방법으로 나노에멀젼을 제조하였으며, 최종적으로 최적화한 나노에멀젼의 피부흡수율을 평가하였다. RSM 인자로서 계면활성제 함량, 콜레스테롤 함량, 오일 함량, 폴리올 함량, 고압유화 압력, 고압유화 횟수를 달리하여 나노에멀젼을 제조하였다. 그 중 입자 크기에 가장 큰 영향을 미치는 인자인 계면활성제 함량, 오일 함량, 고압유화 압력, 고압유화 횟수를 독립변수로 하였고, 나노에멀젼의 입자 크기와 피부흡수율을 반응변수로 하였다. 중심점 5 회 반복실험을 포함하여 총 29 회 실험이 무작위로 수행되었으며, 제조된 나노에멀젼의 입자 크기와 피부흡수율을 측정하였다. 그 결과를 바탕으로 최소 입자 크기, 최대 피부흡수율을 갖는 제형을 최적화하였으며, 계면활성제 함량 5.0 wt%. 오일 함량 2.0 wt%, 고압유화 압력 1,000 bar, 고압유화 횟수 4 pass를 최적 조건으로 도출하였다. 최적 조건으로 제조한 나노에멀젼의 물성으로 입자 크기는 111.6 ± 0.2 nm, 다분산지수는 0.247 ± 0.014, 제타전위는 -56.7 ± 1.2 mV로 측정되었다. 나노에멀젼과 일반 에멀젼 피부흡수 시험 결과, 24 h 후 나노에멀젼의 누적 투과량은 79.53 ± 0.23%이며, 대조군으로서 에멀젼의 누적 투과량은 66.54 ± 1.45%로 나노에멀젼이 에멀젼보다 13% 높았다.

• 원예과학기술지
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• 제33권5호
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• pp.789-795
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• 2015

'누리볼(Nuri Ball)'은 충남농업기술원 예산국화시험장에서 2011년에 육성한 흰색꽃을 가진 반구형 화단국화 품종이다. 품종육성 경위는 모본으로 노랑색 반겹꽃 화형의 줄기가 강한 특 징을 가지고 있는 '02-145-01' 계통과 흰색 반겹꽃 화형의 초형이 안정적인 '02-04-32'계통을 2004년에 인공교배하여 얻었으며, 2006년부터 2009년까지 특성을 조사하였고, 농작물 직무육성 신품종 선정위원회를 거쳐 2011년에 품종등록을 하였다. '누리볼'의 화색은 흰색이고 반겹꽃 화형의 형태를 가졌다. 생육에서 초장은 대조품종인 '화이트 미리' 보다 작으나, 초폭이 더 넓은 안정적인 반구형의 모습을 보여 화단국화로써 뛰어난 형태가 보이는 것으로 판단된다. 대조 품종과 형태적으로는 다소 유사 하였지만, 유전적 관계와 배수성 검정을 통하여 품종의 차별성을 확인하였다. '누리볼'은 5월 하순에 정식하면 9월 하순에 개화되어 대조 품종보다 16일 빠른 개화특성을 보였으며, 꽃은 대조품종인 '화이트 미리' 보다 크지만 꽃수는 적은 것으로 나타났다. '누리볼'은 화단에 이용 가능한 조경용 국화로써, 앞으로 농가소득 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.49-55
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• 2022

본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2829-2840
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• 2018

음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.

• 한국가금학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-8
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• 2015

최근, 한국의 소비자들이 건강에 대한 관심이 증가하면서 단일불포화 지방산이 풍부해 건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 오리고기의 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 대부분의 종 오리는 수입에 의존하고 있는 실정이기 때문에, 토종오리의 개발 및 보급이 필요한 실정이며, 이는 종자주권의 확립 및 농가 소득 증대에도 매우 필요한 일이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 24개의 microsatellite 마커를 확보하였으며, 이들 마커의 대립유전자수는 1~16개, 이형접합도는 0~0.865, 다형성은 0~0.841로 확인되었다. 이들 마커를 이용하여 임의 집단에서 동일개체 출현빈도를 계산한 결과는 임의 집단 $1.64{\times}10^{-16}$, 전형매 집단 $2.60{\times}10^{-7}$, 반형매 집단 $1.30{\times}10^{-12}$으로 높은 개체식별률과 친자확인도를 확인할 수 있었다. 하지만 이들 마커를 이용한 계통분석 결과, 토종오리와 실용오리 집단을 정확하게 구분하기에는 어려운 것으로 확인되었다. 따라서 추가연구를 통해 토종오리의 순종화 및 더 정확한 토종오리와 실용오리 집단 구분이 가능한 마커 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-42
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• 1973

천연활엽수림(天然闊葉樹林)은 수형(樹型)이 불규칙(不規則)하며 이용가치(利用價値)도 떨어진다. 우리나라에서의 활엽수림(闊葉樹林)은 대체(大體)로 오지(奧地)에 위치(位置)하고 있으며 개발(開發)에 문제점(問題點)이 허다(許多)하겠으나 총축적량(總蓄積量)이 부족(不足)한 현금(現今) 이의 개발이용(開發利用)의 필요성(必要性)이 대두(擡頭)되고 있다. 이러한 시점(時點)에서 본(本) 연구(硏究)는 천연활엽수(天然闊葉樹) 조사(調査)에 알맞은 추출법(抽出法)을 구명(究明)하므로서 조사사업(調査事業)에 이바지할 수 있다고 하겠다. 본(本) 조사(調査)는 1. 10ha되게 3개소(個所)를 선정(選定)하고 이를 대상(對象)으로 4가지 추출법(抽出法)을 적용(適用)하여 0.1ha($20m{\times}50m$) 구형표본점(矩形標本點) 6개(個) 즉(卽) 6%의 추출율(抽出率)로 표본(標本)을 추출(抽出) 조사(調査)하였는데 조사결과(調査結果)는 표(表) 1과 같으며 적용(適用)된 추출법(抽出法)은 (1) 격자법(格子法)에 의(依)한 임의추출법(任意抽出法) (2) 좌표법(座標法)에 의(依)한 임의추출법(任意抽出法) (3) 선표본점법(線標本點法) (4) 부차추출법(副次抽出法)이다. 2. 1:15, 000 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)하여 위 지역(地域)을 포함(包含)하는 지역(地域)에서 150ha 되게 구획(區劃)한 후(後) Mirror Stereoscope로 임상(林相)을 구분(區分)하였다. 경급(經級)과 소밀도(疎密度)를 기준(基準)으로 구분(區分)하였더니 3계급(階級)으로 나눠졌는데 150ha에서 계통적(系統的)으로 7개(個)(추출율(抽出率) 0.46%)의 표본점(標本點)을 배치(配置)하고 현지(現地)에서 0.1ha 원형표본점(圓形標本點)을 조사(調査)하였는데 그 결과(結果)는 표(表) 4와 같다. 3. 추출법(抽出法)에 따른 값과 매목조사결과(每木調査結果)(모평균(母平均))와를 비교(比較)하였더니 유의차(有意差)가 없었다(표(表3)). 4. 이상(以上)의 결과(結果)로 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1) 격자법(格子法)과 선표본점법(線標本點法)에 의(依)한 조사(調査)가 타추출법(他抽出法)에 비(比)하여 양호(良好)하다. 2) 원형표본점(圓形標本點)을 사용(使用)했을때는 구형표본점(矩形標本點)을 사용(使用)했을때 보다 과대치(過大値)를 가져온다. 3) 천연활엽수림(天然闊葉樹林)은 임목(林木)이 고르게 서있지 않으므로 표본점(標本點)의 수(數)를 적게 취(取)하면 오차가 커질 위험(危險)이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.85-93
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• 2020

현대 의학의 눈부신 발전에도 불구하고 감염병의 유행 발생과 전파는 지속적으로 인류를 위협하고 있으며, 이러한 감염병의 사람 간 전파는 사회적 접촉에 의한다. 그러나 사회적 접촉에 관한 국내 연구는 초기 단계다. 본 연구에서는 체계적 문헌 고찰을 통해서 각국의 사회적 접촉의 실태를 파악하여 국내 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 문헌 선정기준은 2000년 이후부터 2017년 12월까지 영어로 발표된 전국적인 규모의 사회적 접촉 논문 12편을 최종선정하였다. 후향적 접촉일지(7건, 58.3%), 무작위 추출법(9건, 75%)을 연구방법으로 가장 많이 이용하고 있었으며, 접촉자 수는 4.9명-17.7명/일, 주중에 주말보다 더 많았으며, 매일 만나는 관계에 있는 사람과 주로 접촉하였고, 신체적 접촉은 가정 내에서 빈번하였다. 접촉 빈도가 가장 높은 연령은 5-19세로 감염병 유행 발생 시에는 이 연령층에 의한 감염전파가 우려된다고 볼 수 있다. 특히 동질성혼합(assortative mixing)은 5-20세 군에서 높아 이 연령층은 동일한 연령대와의 접촉으로 인한 감염전파 가능성이 큼을 시사하므로 이 연령층에 대한 감염 예방대책이 필요함을 보여주고 있었다. 그러므로 국내에서도 새로운 감염병 또는 재유행 감염병의 발생이나 관리의 정확한 예측을 위해서 국내 기반의 사회적 접촉양상을 파악하여, 이를 기초로 국내 감염병 유행 발생의 예측과 감염 예방대책 수립이 이루어져야 할 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.