• 한국식품위생안전성학회지
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• 제26권1호
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• pp.25-30
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• 2011

본 연구에서는 식중독 예방과 식품의 안전성 확보 및 정량적 미생물 위해평가에 활용하기위하여, Gompertz model과 Baranyi model을 이용하여 샐러드용 신선채소에서 L. monocytogenes의 SGR에 관한 성징예측모델(SGR by Gompertz equation=-0.1606+$0.0574^*Temp$+$0.0009^*Temp^*Temp$, SGR by Baranyi equation=0.3502-$0.0496^*Temp$+$0.0022^*Temp^*Temp$)을 개발하였다. 개발된 모델의 적합성 평가를 위해 MSE, Bf, 및 Af factor를 산출하였다. 샐러드용 신선 채소의 MSE, Bf, Af는 Gompertz model식을 적용한 경우 0.002718, 1.050084, 1.160767, Baranyi model 식을 적용한 경우 0.055186, 1.931472, 2.137181으로 나타나 Gompertz model식을 적용하여 개발한 예측모델이 Baranyi model 식을 이용하여 개발한 예측모델에 비해 적합성이 높은 것으로 나타났다. Gompertz model식을 활용하여 본 연구에서 개발된 샐러드용 신선 채소에서의 L. monocytogenes 성장 예측모델은 신선 채소류를 생산, 가공, 보관 및 판매하는 산업체에서 널리 활용 가능할 것으로 판단되며, 더욱 정확한 예측모델 개발을 위해서는 pH 및 수분활성도 등 다양한 변수에 따른 미생물의 성장패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.111-120
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• 2010

도로교통 장려정책은 1970년대부터 산업성장에 기반이 되어 국가전반에 순기능을 발휘하였으나, 점차 수도권에 집중 된 토지개발정책과 맞물려 역기능이 나타나기 시작했다. 승용차보유대수가 폭발적으로 증가하였던 시기는 정부의 적극적인 도시개발이 진행되어온 시기와 맞물린다고 볼 수 있다. 교통은 통행목적 및 활동에 기반하는 파생적 수요이기 때문에 교통수요를 정확히 추정하고, 이를 통해 정책평가를 도출하기 위해서는 토지이용에 대한 특성파악이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존에 연구된 교통과 토지이용에 관한 통합모델을 고찰하여, 교통수요추정의 정확성 확보를 위한 정책평가 기반을 마련하는데 연구의 목적이 있다. 따라서 교통-토지이용모델의 이론적 배경이 되고 있는 Predictive model과 Optimizing model에 대해서 고찰하고, 해외사례를 통하여 사용된 모델에 대한 평가 및 장단점에 대해 살펴보았다. 본 연구는 이미 시행되고 있거나, 계획되고 있는 다양한 도시정책을 평가하기 위한 준거를 제시하기 위한 사전단계임으로 이를 기반으로 향후에 서울 및 수도권을 대상으로 하는 통합토지이용모델을 개발할 수 있을 것이다. 또한 기술의 발달로 인한 U-Society환경이 교통패턴에 미치는 영향, 즉 이동 중에 다양한 활동을 할 수 있는 U-Transportation 현상이 통행패턴에 미치는 영향을 파악함으로 ITS 사업 추진에 중요한 기반으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권11호
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• pp.1618-1624
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• 2009

본 연구는 학교급식에서 제공되는 숙주나물의 안전성을 확보하기 위하여 수행되었다. 표준레시피를 이용하여 조리한 숙주나물에 대하여 예측 미생물학을 이용하여 숙주나물의 성장예측 모델을 개발한 후 보관기간을 설정하였고, 식초를 첨가하여 조리한 숙주나물의 S. aureus 성장과 비교하였다. 표준레시피를 이용하여 조리한 S. aureus는 성장하기에 적절한 pH(6.32)로 측정되었고, 온도 변화(5, 15, 25, 35$^{\circ}C$)에 따라 빠르게 증식하였다. 성장예측모델을 개발하기 위하여 Gompertz model을 적용하여 생육 지표(LT, SGR)를 구한 결과 5$^{\circ}C$를 제외하고 0.90 이상의 높은 $R_2$값을 나타내어 이차모델의 변수 값으로 사용하기에 적합성이 높았다. Response surface model을 이용한 2차 모델에서는 LT, SGR의 R²값이 모두 0.94 이상으로 나타나 관측값과 예측값의 상관관계가 밀접하였다. MSE는 각각 0.020, 0.002로 나타났고, Bf와 Af의 경우에도 이상적인 값인 1에 가까운 값으로 나타나 관측값과 예측값 간의 높은 정확성을 나타내었다. 따라서 본 연구의 S. aureus 성장예측모델은 통계적으로 적합성이 높다고 할 수 있으며, 사용 가능한 모델로 판단된다. 숙주나물의 보관기간은 S. aureus의 성장조건과 독소가 생성되는 6.0 log CFU/g을 근거로 설정하였다. 그 결과 10$^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도에서 보관할 것을 권장한다. 25$^{\circ}C$ 이상에서 보관할 경우에는 12시간 이전, 35$^{\circ}C$ 이상에서는 6시간 이전에 섭취하여야 할 것이다. 숙주나물에 식초를 첨가한 결과 pH는 4.78로 나타나 S. aureus의 증식에 불리한 조건이었고, 균의 증식도 온도 변화와 상관없이 일정한 수준을 유지하거나 감소하였다. 따라서 기온이 높은 계절에는 식초를 이용하면 S. aureus에 대한 증식억제 효과를 나타내 숙주나물의 안전성을 높일 수 있을 것이다.

• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.349-371
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• 2022

Purpose: Compared to the rapid growth rate of the domestic automotive LED industry so far, the predictive analysis method for demand forecasting or market outlook was insufficient. Accordingly, product characteristics are analyzed through the life trend of LEDs for automotive exterior lamps and the relative strengths of p and q using the Bass model. Also, future demands are predicted. Methods: We used sales data of a leading company in domestic market of automotive LEDs. Considering the autocorrelation error term of this data, parameters m, p, and q were estimated through the modified estimation method of OLS and the NLS(Nonlinear Least Squares) method, and the optimal method was selected by comparing prediction error performance such as RMSE. Future annual demands and cumulative demands were predicted through the growth curve obtained from Bass-NLS model. In addition, various nonlinear growth curve models were applied to the data to compare the Bass-NLS model with potential market demand, and an optimal model was derived. Results: From the analysis, the parameter estimation results by Bass-NLS obtained m=1338.13, p=0.0026, q=0.3003. If the current trend continues, domestic automotive LED market is predicted to reach its maximum peak in 2021 and the maximum demand is $102.23M. Potential market demand was $1338.13M. In the nonlinear growth curve model analysis, the Gompertz model was selected as the optimal model, and the potential market size was $2864.018M. Conclusion: It is expected that the Bass-NLS method will be applied to LED sales data for automotive to find out the characteristics of the relative strength of q/p of products and to be used to predict current demand and future cumulative demand.

• 농업과학연구
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• 제49권1호
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• pp.61-75
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• 2022

The first purpose of this study is to evaluate the usefulness of pork traceability data, which is monthly time-series data, and to draw implications with regard to its usefulness. The second purpose is to construct a dynamic ecological equation model (DEEM) that reflects the biological characteristics at each growth stage, such as pregnancy, birth and growth, and the slaughter of pigs, using traceability data. With the monthly pig model devised in this study, it is expected that the number of slaughtered animals (supply) that can be shipped in the future is predictable and that policy simulations are possible. However, this study was limited to traceability data and focused only on building a supply-side model. As a result of verifying the traceability data, it was found that approximately 6% of farms produce by mixing great grand parent (GGP), grand parent (GP), parent stock (PS), and artificial insemination (AI), meaning that it is necessary to separate them by business type. However, the analysis also showed that the coefficient values estimated by constructing an equation for each growth stage were consistent with the pig growth outcomes. Also, the model predictive power test was excellent. For this reason, it is judged that the model design and traceability data constructed with the cohort and the dynamic ecological equation model system considering biological growth and shipment times are excellent. Finally, the model constructed in this study is expected to be used as basic data to inform producers in their decision-making activities and to help with governmental policy directions with regard to supply and demand. Research on the demand side is left for future researchers.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제27권7호
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• pp.1013-1018
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• 2014

In this study, we developed kinetic models to predict the growth of pathogenic Escherichia coli on cheeses during storage at constant and changing temperatures. A five-strain mixture of pathogenic E. coli was inoculated onto natural cheeses (Brie and Camembert) and processed cheeses (sliced Mozzarella and sliced Cheddar) at 3 to 4 log CFU/g. The inoculated cheeses were stored at 4, 10, 15, 25, and $30^{\circ}C$ for 1 to 320 h, with a different storage time being used for each temperature. Total bacteria and E. coli cells were enumerated on tryptic soy agar and MacConkey sorbitol agar, respectively. E. coli growth data were fitted to the Baranyi model to calculate the maximum specific growth rate (${\mu}_{max}$; log CFU/g/h), lag phase duration (LPD; h), lower asymptote (log CFU/g), and upper asymptote (log CFU/g). The kinetic parameters were then analyzed as a function of storage temperature, using the square root model, polynomial equation, and linear equation. A dynamic model was also developed for varying temperature. The model performance was evaluated against observed data, and the root mean square error (RMSE) was calculated. At $4^{\circ}C$, E. coli cell growth was not observed on any cheese. However, E. coli growth was observed at $10{\circ}C$ to $30^{\circ}C$C with a ${\mu}_{max}$ of 0.01 to 1.03 log CFU/g/h, depending on the cheese. The ${\mu}_{max}$ values increased as temperature increased, while LPD values decreased, and ${\mu}_{max}$ and LPD values were different among the four types of cheese. The developed models showed adequate performance (RMSE = 0.176-0.337), indicating that these models should be useful for describing the growth kinetics of E. coli on various cheeses.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.39-43
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• 2010

본 연구의 주목적은 아스팔트 혼합물의 피로균열에 대한 예측모델을 개발하는 것이다. 아스팔트 혼합물의 피로균열 시험을 위하여 응력제어 간접인장피로 시험이 수행되었다. 피로균열에 대한 예측모델 개발을 위하여 내적손상비 증가 개념이 도입되었다. 내적손상비증가 개념에서는 방출에너지 개념을 주로 사용하였으며 기준인장변형율 및 변형율 추이 요소 등이 추가로 사용되었다. 피로시험에서 나타난 방출에너지의 원인은 아스팔트 콘크리트 시료 내부의 손상증가와 재료 자체가 갖고 있는 고유의 점탄성 특성에 기인하는 것으로 판단된다. 방출에너지는 하중재하 횟수가 증가함에 따라 점차 증가함을 보였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권8호
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• pp.1296-1303
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• 2014

최근 과채류나 즉석섭취식품과 같은 비가열처리식품 중 당근에 존재하는 B. cereus 균은 토양세균의 일종으로 내열성 포자를 생성하여 다른 식중독 균보다 어느 표면이든 잘 들러붙어 세척과 소독이 어려운 것으로 알려지고 있다. 따라서 식품위생 및 품질에 민감히 대처하기 위해 비가열 세척 처리기술과 미생물의 생육을 수학적으로 기술하여 예측함으로써 위해 미생물을 효과적으로 제어하는 예측 미생물학을 개발해야 한다. 이를 위해 비가열 세척 처리 방법 중 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 병용 처리한 후 최적조건으로 병용 처리한 당근을 시간과 온도에 따른 생육 변화를 통해 예측모델을 개발하였다. 미산성 차아염소산수와 초음파를 병용 처리하여 B. cereus 균 저감화 효과를 분석한 결과, 초음파 단독 처리 시 400 W/L, $40^{\circ}C$, 3분 조건에서 2.87 log CFU/g의 살균 효과를 나타내 가장 좋은 최적조건을 나타내었다. 이를 바탕으로 B. cereus 균을 접종한 당근에 미산성 차아염소산수와 병용 처리를 하였을 때 3.1 log CFU/g의 저감화를 나타내었다. 최적조건으로 병용 처리한 당근을 각각 다른 온도(5, 10, 15, 20, 25, 30, $34^{\circ}C$)에서 저장 중의 B. cereus 균 생육 변화와 예측모델을 개발한 결과, modified Gompertz model은 B. cereus 균 생육 변화를 예측하는 데 매우 적합($R^2$은 0.9918~0.9992)한 것으로 나타났으며 온도가 높을수록 SGR값은 증가하였고 LT값은 감소하였다. 이를 바탕으로 2차 모델을 개발하여 적합성을 분석한 결과 예측값과 측정값이 모두 정확하게 일치하게 되면 1에 가까운 값을 나타내는 Bias factor($B_f$)와 Accuracy factor($A_f$)가 SGR은 1.00, 1.03, LT는 1.02, 1.05로 각각 나타나 매우 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구 결과의 의미는 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 당근에서 B. cereus의 저감화 기술 및 저장 중 생육 변화를 실시간으로 정량적으로 예측하는 예측모델을 개발하여 식품의 가공 및 저장 중의 품질 변화 원인을 규명하고 품질 저하를 위생적으로 안전한 저장 및 유통 기술을 확립하고자 하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제35권5호
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• pp.495-502
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• 2020

본 연구에서는 농산물에서 오염 가능성이 있는 병원성식중독 균 L. monocytogenes에 대해 신선편의 샐러드, 파인애플, 냉동망고에서 예측 모델을 개발하고, 본 연구에서 개발된 예측 모델을 다른 제품에서 적용 여부를 검증하였다. 시료에 L. monocytogenes를 접종하여 각각의 저장 온도에 보관 시 샐러드는 13℃, 파인애플은 10℃ 이상에서 성장하였으며, 두 식품 중 파인애플에서 L. monocytogenes가 더 빠르게 성장하는 것으로 확인 되었다. 또한, 냉동망고에 접종한 L. monocytogenes는 -2, -10, -18℃의 저장온도에서 온도가 낮아질수록 delta 값이 커지며 생존력이 높아지는 양상을 보였다. 본 실험 검증을 통해 같은 신선편의 과일, 채소 식품 그룹에 속하더라도 식품 각각의 특성에 따라 L. monocytogenes의 성장 패턴은 일정하지 않으며 각기 다른 행동 패턴을 보이는 것으로 확인하였다. 신선편의 샐러드 및 절단된 과일류는 냉장유통 되며 추가세척 없이 소비되는 제품 특성상 공정과정에서 L. monocytogenes에 의한 오염이 일어나지 않도록 위생관리에 주의하고 유통과정에서 온도 남용이 되지 않도록 유통온도 관리에도 유의해야할 것으로 사료된다.

• 여성건강간호학회지
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• 제28권2호
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• pp.123-133
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• 2022

Purpose: This study investigated the trajectory of subjective health status in married postmenopausal women and aimed to identify predictive factors affecting subjective health status. Methods: Data were obtained from women who participated in wave 4 (2012) of the Korean Longitudinal Survey of Women & Families Longitudinal Study and continued to the latest phase (wave 7, 2018). A latent growth model (LGM) was used to analyze data from 1,719 married postmenopausal women in the framework of the ecological system theory. Results: The mean age of the participants at wave 4 was 56.39±4.71 years, and the average subjective health status was around the midpoint (3.19±0.84). LGM analysis confirmed that subjective health status decreased over time (initial B=3.21, slope B=-0.03). The factors affecting initial subjective health were age, body mass index, frequency of vigorous physical activity (microsystem level), marital satisfaction (mesosystem level), and medical service utilization (macrosystem level). Medical service utilization and the frequency of vigorous physical activity were identified as predictive factors affecting the slope in subjective health status. The model fit was satisfactory (TLI=.92, CFI=.95, and RMSEA=.04). Conclusion: This analysis of the trajectory of subjective health status of married postmenopausal women over time confirmed that subjective health is influenced by overall ecological system factors, including the microsystem, mesosystem, exosystem, macrosystem, and chronosystem. Therefore, it is necessary to assess physical activity and support policies promoting access to medical services in order to improve the subjective health status of married postmenopausal women.