• 분석과학
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• 제36권6호
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• pp.291-299
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• 2023

식용유지 중 benzo[a]pyrene 추출법으로 액체-액체 추출법, Soxhlet 추출법, 초음파 추출법 등이 사용되고 있으나 이런 방법들은 추출 시간이 길고 많은 양의 용매를 사용하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 간편하고 단시간에 분석이 가능한 QuEChERS법을 적용하여 현재의 복잡한 benzo[a]pyrene 분석법을 개선하고자 하였다. 본 연구에서 적용한 QuEChERS법은 식용유지를 n-hexane saturated acetonitrile과 n-hexane으로 녹인 후 magnesium sulfate, sodium chloride를 이용해 추출하는 방식이다. 이 시험법에 대한 유효성 검증 결과, 검출한계와 정량한계는 각각 0.02, 0.05 ㎍/kg 이며, 직선성은 0.1~10 ㎍/kg 농도 범위에서 검량선 결정계수 (R²)는 0.99 이상이었다. 회수율과 회수율에 대한 상대표준편차는 각각 74.5~79.3 %, 0.52~1.58 % 였으며, 정확성 및 정밀성은 각각 72.6~79.4 %, 0.14~7.20%로 나타났다. 위의 결과들은 식품의약품안전평가원의 「식품 등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인 (2016)」 및 「시험법 마련 표준절차 AOAC 가이드라인 (2023)」을 모두 만족하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 분석법은 기존 분석법 대비 상대적으로 간편한 전처리 방법으로 분석 시간과 용매 사용량을 각각 92 %, 96 % 정도 절감할 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권5호
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• pp.390-401
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• 2023

본 연구에서는 기존 식품첨가물 분석법에서 합으로써 분석되는 락색소를 laccaic acid A, B, C, E 4가지 성분으로 분류하고 개별적으로 정량 할 수 있는 분석법을 확립하였다. Natural red 25를 사용하여 구조적으로 비슷한 laccaic acid A와 B를 1차적으로 분취한 후 2차로 A와 B를 분리했다. 같은 방식으로 C와 D를 1차, 2차에 걸쳐 각각의 개별 표준품으로 사용하였다. 락색소 불검출 시료 3가지 시료(햄, 토마토 주스, 고추장)를 확보하여 0.05-107.2 ㎍/mL 범위에서 결정계수(r²) 0.995 이상의 직선성을 확인하였다. 3가지 시료에서 정밀도와 정확성을 측정한 결과, 일내 정밀도는 0.2-12.3%, 정확도는 90.6-112.7% 범위 내에서 확인되었으며 일간 정밀도는 0.3-13.3%, 정확도는 90.3-113.0% 범위내로 확인 되었다. 락색소를 사용하는 식품과 사용 금지 식품에 대해 회수율을 측정한 결과, 사용 가능 식품에서는 91.6-114.9% 범위의 회수율을 보였으며, 사용 불가 식품의 경우 92.5-113.5% 범위의 회수율을 보였다. 락색소의 검출 한계는 3가지 시료에서 검출한계 0.01-0.15 ㎍/mL, 정량한계 0.02-0.47 ㎍/mL로 확인되었다. 락색소의 4가지 성분중 laccaic acid A와 C에 대한 측정 불확도를 산출한 결과, laccaic acid A의 측정 불확도는 13.65±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2), laccaic acid C의 측정 불확도는 4.19±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2)로 비교적 낮은 측정불확도 값을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 식품 중 락색소의 개별 분석과 정성 및 정량분석을 위해 유효성이 검증된 분석법을 확립으로 식품 중 잔류물질 기준규격 설정 및 관리에 참고 자료가 될 수 있고, 향후 매트릭스 효과에 따른 laccaic acid 개별 분석과 개별 활성 및 독성시험 연구의 근거 지표가 될 수 있다고 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.67-72
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• 2010

본원에서는 비심장 수술환자의 수술 전후 심장사건의 위험도 평가를 위해 심근관류 SPECT를 시행하고 있다. 암환자의 경우 수술 전에 전신 뼈 검사 혹은 전신 PET 검사로 암 전이 여부 확인 후 심근관류 SPECT를 시행하여 불필요한 검사 처방을 막고 있다. 하지만 단기 병동 입원 환자의 경우 재원 일수를 줄이고자 전신 뼈 검사 후 최소 16시간의 간격을 두고 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행하는 경우가 있지만 아직까지 서로 다른 동위원소 투여로 인한 crosstalk contamination의 영향에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 anthropomorphic torso phantom을 이용한 실험과 실제 환자 데이터를 이용하여 이에 대한 유효성 검정을 시행하고자 한다. 2009년 8월부터 9월까지 서울아산병원 핵의학과에서 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행한 87명의 환자를 대상으로 연구 분석하였다. $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 시행 전날 전신 뼈 스캔 시행 여부에 따라 환자를 분류하였고 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 촬영 시 이중 에너지 창을 이용하여 영상을 획득하였다. 획득한 영상에서 $^{201}Tl$ 창과 $^{99m}Tc$ 창에서 계수된 카운트의 비율을 전날 전신 뼈 검사의 시행 유무에 따라 비교 분석하였다. 실험에는 anthropomorphic torso phantom을 사용하였으며 심근($^{201}Tl$)과 심근 이외의 부분($^{99m}Tc$)에 각각 14.8 MBq, 44.4 MBq를 투여 하였다. 영상획득은 시간 간격을 두고 게이트 법 적용 없이 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행하여 얻었고 Xeleris ver 2.0551를 이용하여 공간 분해능을 측정 분석하였다. 수집한 환자 데이터에서 $^{201}Tl$ 창과 $^{99m}Tc$ 창에서 계수된 카운트 비율 비교 결과 전날 전신 뼈 스캔을 시행한 경우 Bone tracer 주입 후 12시간에서 24시간까지의 비율이 Ventri에서는 1:0.411 에서 1:0.114, Infinia에서는 1:0.249에서 1:0.079로 지수함수적으로 감소하며 시간 경과에 따라 유의한 차이(Ventri p=0.0001, Infinia p=0.0001)를 나타내었다. 또한 전신 뼈 스캔을 시행하지 않은 경우의 비율은 Ventri에서 평균 1:$0.067{\pm}0.006$, Infinia에서 1:$0.063{\pm}0.007$로 나타났다. Phantom 실험 후 공간 분해능 측정 결과는 $^{99m}Tc$의 첨가 여부와 시간 경과에 따라서 FWHM의 유의한 변화는 나타나지 않았다 (p=0.134). Anthropomorphic torso phantom을 이용한 실험과 환자 데이터 분석을 통해 bone tracer 주입 16시간 이 후에 시행된$^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 영상은 $^{99m}Tc$에 의해 공간 분해능에 유의한 영향을 받지 않는다는 것을 확인하였다. 하지만 이는 영상의 질적 평가만 이루어진 것으로 환자의 피폭과 검사의 정밀도 및 정확도에 관한 연구가 추가로 필요한 실정이다. 추후 서로 다른 동위원소 사용에 따른 crosstalk contamination의 영향에 대한 정확하고 표준화된 유효성 검정으로 검사 간격에 대한 정확한 가이드라인 제시가 이루어져야 할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.31-54
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• 2007

첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.