온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.
우리나라의 해외 곡류 수입량과 수입국가의 다변화를 고려 해 볼 때, 호밀, 밀, 귀리 등 맥류에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있는 맥각알칼로이드의 노출가능성도 배제할 수 없다. 따라서 본 연구는 곡류 및 곡류가공품 중 맥각알칼로이드에 대한 선제적 안전관리를 위해 호밀 및 가공품 (크래커, 맥주) 으로 부터 에르고메트린을 포함한 12종 맥각알칼로이드의 공인 시험법을 개발하고자 하였다. 아세토니트릴이 함유된 2 mM 탄산암모늄용액 추출과 Mycocep catridge를 이용한 정제 농축이 전처리 방법으로 적합함이 확인되었고, 기기분석을 통해 표준물질 첨가 검량선의 직선성이 12개 알칼로이드 모두 $R^2$ >0.99 이상이었으며, 정량한계는 $0.01{\sim}0.05{\mu}g/kg$수준이었다. 시험법 검증을 통해 대상 품목간의 차이는 있으나, 12개 맥각 알칼로이드 모두 회수율은 72~113% 수준이었으며, 반복성은 2~10% 수준으로 적합성이 확인되었다.
본 연구는 농산물 중 잔류허용기준 신설 예정 농약인 펜프로피모르프의 안전 관리를 위한 공정 시험법을 개발하기 위하여 수행되었다. 펜프로피모르프는 모르폴린계 살균제로 스테롤 생합성을 저해하여 곡류와 채소류에 발병하는 녹병과 흰가루병 및 바나나에 발병하는 시가토카병을 방제 하는 데 사용되고 있다. 현재 국내에는 농산물 중 펜프로피모르프의 잔류물의 정의 및 잔류허용기준이 설정되어 있지 않고, 수입식품 바나나에 대한 잔류허용기준을 신설할 예정이다. 이에 농산물 중 잔류농약 분석 및 검사를 위한 공정 시험법 마련이 시급하여 본 연구에서는 대표농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)을 대상으로 시험법을 개발하고자 하였다. 따라서 QuEChERS (Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe)법을 이용한 추출 및 정제법을 최적화하여 LC-MS/MS에 의한 분석법을 확립하였다. 펜프로피모르프의 시험법 정량한계는 0.01 mg/kg이며 5종의 농산물에 0.01, 0.1 및 0.5 mg/kg의 처리농도로 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율은 90.9~110.5%이었고, 상대표준편차는 5.7% 이하로 조사되었다. 또한 실험실간 검증 결과 두 실험실간 회수율 결과에 따른 평균값은 88.6~101.4%이며 변이계수(CV) 또한 14.6% 이하로 조사되어 국제식품규격위원회 가이드라인(CAC/GL 40-1993, 2003)의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 적합한 수준임을 검증하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 시험법은 국내 및 수입 농산물 중 펜프로피모르프의 안전 관리를 위한 공정시험법으로 활용될 수 있으며 잔류물의 정의 및 잔류허용기준을 설정하는 데 기초자료로써 활용 가능할 것이다.
본 연구에서는 글로벌 기후지수 및 한강권역의 기상자료를 예측인자로 하는 통계적 다중회귀모형을 구성하여 한강권역의 월 평균기온에 대한 장기예측을 수행하였다. 예측대상인 월 평균기온과 선행기간별 예측인자와의 원격상관성 분석을 기반으로 최적의 예측인자를 선별하였으며, 선별된 예측인자를 조합하고 과거기간에 대한 교차검증을 통하여 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 다중회귀모형 기반의 예측모형을 구성하였다. 과거 1992년 1월부터 2020년 12월을 대상으로 월 평균기온에 대한 예측성을 분석한 결과, PBIAS는 -1.4 ~ -0.7%, RSR은 0.15 ~ 0.16, NSE는 0.98, r은 0.99로 높은 적합성을 나타내었다. 각 월별 관측치가 예측범위에 포함될 확률은 평균 약 64.4%로 나타났으며, 월별로는 9월, 12월, 2월, 1월의 예측성이 상대적으로 높고, 4월, 8월, 3월의 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 평년 대비 유난히 낮거나 높은 기온을 보였던 일부 기간을 제외하고 대체로 예측치의 범위 또는 예측치의 중앙값 등이 관측치와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출되는 정량적 기온예측정보는 미래기간(선행 1 ~ 12개월)의 기온에 대한 변화뿐만 아니라, 기온과 상관도가 높은 증발산량을 비롯한 수문생태환경에 대한 변화를 전망하는 경우에도 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 식품 중 안나토색소를 검출하기 위하여 주성분인 cis-bixin과 cis-norbixin의 동시분석법을 개발하는 것이다. 최적 시험법 확립을 위해 국내외 기관 중 유럽식품안전청, 일본 후생노동성, 우리나라 식품의약품안전평가원의 HPLC분석법들을 비교 및 검토하였다. 그리고 직선성, 검출한계, 정량한계 및 분석시간을 고려하여 최적 HPLC 동시분석조건을 선택 후 여러 식품에 적용가능한 최적 전처리법을 개발하였다. 식품의약품안전평가원 HPLC 분석법이 가장 우수한 직선성(R2≥0.999)을 보였으며, cis-norbixin 및 cis-bixin에 대한 검출한계와 정령한계가 각각 0.03과 0.05 ㎍/mL 그리고 0.097과 0.16 ㎍/mL로 낮게 나타났다. 모든 보고된 전처리방법은 여러 식품적용에 한계가 있었으며, 어육 및 육가공품, 가공치즈, 음료의 주요 세 식품군 모두에 대해서 높은 회수율을 보이는 최적 전처리법이 새롭게 확립되었다. 이 전처리 방법은 cis-norbixin과 cis-bixin에 대해서 98% 이상의 우수한 동시 회수율을 나타냈었다. 새로운 전처리방법이 적용된 분석법은 두 성분에 대해 모두 결정계수(R2) 1로서 높은 직선성을 나타냈으며, 정확도(회수율)와 정밀도(%RSD)가 각각 평균 98% 및 0.4-7.9 이었다. 이러한 결과로부터 최적화된 분석시험법은 식품 중 안나토색소의 cis-norbixin과 cis-bixin 두 성분 동시분석에 매우 적합한 것으로 판단되었다.
수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
당살초(Gymnema sylvestre)는 다이어트와 당뇨에 효과가 있다고 알려지면서 미국, 일본, 인도에서 다양한 제품들이 판매, 유통되고 있다. 하지만 권장용량이 불분명하고 안전성이 입증되지 않았다. 따라서 식품에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법 개발이 필요하다. 이 연구에서는 LC-ESI-MS/MS와 KASP 마커를 이용해 식품 속에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법을 마련하였다. LC-ESI-MS/MS에서는 negative 이온화 모드에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid를 동시 분석법을 최적화 하였으며 고체시료와 액체시료에 대한 유효성 검증 마쳤다. 또한 염기서열 분석을 통해서 ITS2와 matK에서 당살초 특이적인 SNP를 찾아 KASP 마커를 제작하였다. 제작한 2개의 KASP 마커는 당살초와 결합해 FAM 형광 양성을 나타내며 당살초 원물에서 이러한 양상을 확인하였다. 인터넷을 통해 구매한 21개의 당살초 함유 식품 및 건강기능식품에 대해 적용성 검토를 진행하였다. LC-ESI-MS/MS에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid의 비율 차이는 있지만 21개의 제품 모두에서 지표성분이 검출되었다. KASP 분석에서는 9개의 제품에서 FAM 양성이 나타났으며 분석이 되지 않은 제품들은 추출물인 것으로 밝혀졌다. 이 연구는 LC-ESI-MS/MS와 KASP를 이중 시스템으로 당살초를 분석한 첫 번째 연구이며, 2개의 분석법이 식품에서 당살초 판별에 적용되는 것을 확인하였다.
가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.
ICISC'20에서 발표된 경량 블록암호 PIPO는 비트 슬라이스 기법 적용으로 효율적인 구현이 되었으며, 부채널 내성을 지니기에 안전하지 않은 환경에서도 안정적으로 사용 가능한 경량 블록암호이다. 본 논문에서는 ARM 프로세서를 대상으로 PIPO의 병렬 최적 구현을 제안한다. 제안하는 구현물은 8평문, 16평문의 병렬 암호화가 가능하다. 구현에는 최적의 명령어 활용, 레지스터 내부 정렬, 로테이션 연산 최적화 기법을 사용하였다. 또한 레지스터 내부 정렬을 매 라운드마다 진행하는 구현물과, 정렬을 최소화하는 구현물 두 종류로 구분하여 구현한다. 구현은 A10x fusion 프로세서를 대상으로 한다. 대상 프로세서 상에서, 기존 레퍼런스 PIPO 코드는 64/128, 64/256 규격에서 각각 34.6 cpb, 44.7 cpb의 성능을 가지나, 제안하는 기법 중, 일반 구현물은 8평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 12.0 cpb, 15.6 cpb, 16평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 6.3 cpb, 8.1 cpb의 성능을 보여준다. 이는 기존 대비 각 규격별로 8평문 병렬 구현물은 약 65.3%, 66.4%, 16평문 병렬 구현물은 약 81.8%, 82.1% 더 좋은 성능을 보인다. 레지스터 최소 정렬 구현물은 8평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 8.2 cpb, 10.2 cpb, 16평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 3.9 cpb, 4.8 cpb의 성능을 보여준다. 이는 기존 레퍼런스 코드 구현물 대비 각 규격별로 8평문 병렬 구현물은 약 76.3%, 77.2%, 16평문 병렬 구현물은 약 88.7% 89.3% 더 향상된 성능을 가진다.
최근 선진국들은 수소경제 및 탄소중립 사회로의 전환을 위해 수소에너지의 수요가 급격히 증가하고 있으며, 이산화탄소(CO2)를 배출이 없는 친환경적인 수소(H2) 생산 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 암모니아(NH3) 분해 수소 제조를 위해 루테늄 알루미나(Ru/Al2O3) 분말 촉매와 함께 알루미나 졸(alumina sol)의 무기바인더(inorganic binder)와 메틸 셀룰로오스(methyl cellulose)의 유기바인더(organic binder)를 사용하여 딥 코팅(dip coating) 방법으로 루테늄 알루미나 메탈 모노리스 코팅 촉매를 제조하였다. 딥 코팅을 위한 촉매 슬러리의 최적 비율로 촉매와 무기바인더의 중량 비율을 1:1로 고정하여 유기바인더 0.1일 때 1회 딥 코팅 시 촉매 코팅양은 61.6 g L-1이다. 이때 메탈모노리스 표면에 코팅된 촉매 층의 균일한 두께 (약 42 ㎛)와 결정상을 주사전자현미경(Scanning Electron Microscope, SEM)과 X-ray 회절분석(X ray diffraction, XRD)을 통해 확인하였다. 또한, 암모니아 분해 수소 제조의 최적 공정조건을 찾고자 반응표면분석법(Response Surface Method, RSM)을 이용하여 반응온도와 공간속도의 독립변수에 따른 암모니아 전환율에 대한 수치 최적화 회귀식 모델을 계산하였다. 이러한 결과로부터 암모니아 분해 수소생산을 위한 상업적 규모의 공정운전 기본설계 자료로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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