• Nutrition Research and Practice
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• 제4권5호
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• pp.375-382
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• 2010

The precise effects of protein intake on fractional synthesis rate (FSR) of muscle protein are still under debate. The sample size of these studies was small and the conclusions in young and elderly subjects were inconsistent. To assess the effect of dietary protein intake on the FSR level, we conducted a meta-analysis of controlled protein intake trials. Random-effects models were used to calculate the weighted mean differences (WMDs). Ten studies were included and effects of short-term protein intake were evaluated. In an overall pooled estimate, protein intake significantly increased the FSR (20 trials, 368 participants; WMD: 0.025%/h; 95%CI: 0.019-0.031; P < 0.0001). Meta-regression analysis suggested that the protein dose was positively related to the effect size (regression coefficient = 0.108%/h; 95%CI: 0.035, 0.182; P = 0.009). A subgroup analysis indicated that protein intake significantly increased FSR when the protein dose was ${\leq}$ 0.80 g/kg BW (16 trials, 308 participants; WMD: 0.027%/h; 95%CI: 0.019-0.031; P < 0.0001), but did not affect FSR when the protein dose was > 0.80 g/kg BW (4 trials, 60 participants; WMD: 0.016%/h; 95%CI: 0.004-0.029; P = 0.98). In conclusion, this study is the first integrated results showing that a short-term protein intake is effective at improving the FSR of muscle protein in the healthy elderly as well as young subjects. This beneficial effect seems to be dose-dependent when the dose levels of protein range from 0.08 to 0.80 g/kg BW.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.537-547
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• 2010

FPAR는 다양한 육상 생태계 모텔에서 중요한 입력변수로 사용된다. 이 때문에 다양한 global product의 형태로 제공되고 있다. 하지만 한반도를 영역으로 하는 연구에 이를 바로 적용 시 오차가 발생할 수 있고, 이것은 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차요인이 된다. 따라서 본 연구에서는 Terra/MODIS와 SPOT/VEGETATION 그리고 ECOCLIMAP 자료를 이용해 한반도에 최적화된 FPAR를 산출 하였고, 또한 기존에 사용하였던 LAI와의 관계식을 사용하지 않고, SPOT/VGT NDVI 로부터 계산된 FVC (Fraction Vegetation Cover)를 직접 이용하여 FPAR를 산출 하였다. 이를 위해 식생지수의 선형/비선형 관계를 이용하여 구하는 경험적인 방법을 적용하여 회귀분석을 수행한 결과 cropland와 forest에서 각각 결정계수 (Coefficient of Determination, $R^2$)가 0.9039. 0.7901으로 정확도가 높은 관계식을 도출해내었다. 최종적으로 Reference FPAR 자료와의 비교 분석을 통해 본 연구에서 산출된 FPAR가 전반적인 패턴을 잘 표현하면서 불규칙하게 발생하던 노이즈 또한 보정된 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 한반도에 최적화된 입력변수의 사용은 산출물의 정확도뿐만 아니라 연구의 질 향상에도 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 국토계획
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• 제54권2호
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• pp.54-66
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• 2019

This study analyzed whether a subway accessibility impact on house price is constant since its operation over time or not. The study was approached specifically to answer two research questions. One is "Are there significant temporal variations in the relationship between subway accessibility and housing price transacted after its opening?" The other one is "How the pattern of its temporal variation in housing price is formed as a function of the distance from the nearest station?" The study area is the subway station areas in the Daejeon metropolitan city, South Korea. Its first subway line has started to be opened in 2006 with 12 stations and then opened its additional 10 stations in 2007. It can be more appropriate to observe its impacts of subway accessibility on housing price because it has only one transit line with more than 10-year reaction term to its operation. The study employed alternative models to estimate yearly variation of subway accessibility on house price for the station areas with 500-meter and 1-kilometer radius respectively. While the study originally considered both a hedonic price model with interaction terms of its access distance to yearly transacted housing and a time-variant random coefficient model, the former model was finally selected because it is better fitted. Based on our analysis results, the reaction of house price to its transit line had significant temporal variation over time after opening. In addition, the pattern in its variation from our analysis results indicates that its capitalization impact on house price is over-estimated in its first several years after the opening. In addition, its positive capitalization impact is more effective in the 1000-meter station area than in the 500-meter one.

• 대한치과교정학회지
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• 제53권5호
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• pp.336-342
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• 2023

Objective: To determine whether the gonial angle on digital panoramic radiographs is associated with vitamin D receptor (VDR) Taql polymorphism. Methods: Genomic DNA samples were collected from the buccal mucosa of patients aged 26-43 years. TaqMan assay for single nucleotide polymorphism genotyping was used to detect the genotype of Taql polymorphism. The gonial angle was measured bilaterally on panoramic radiography. The normal gonial angle was fixed as 121.8°, and it represented the cutoff value for the high gonial angle (HGA) and low gonial angle (LGA) groups. Various genetic models were analyzed, namely dominant (homozygous [AA] vs. heterozygous [AG] + polymorphic [GG]), recessive (AA + AG vs. GG), and additive (AA + GG vs. AG), using the chi-squared test. Results: The reliability of the gonial angle measurement was analyzed using a random sample (26%) of the tests, with the intra-examiner correlation showing an intra-class correlation coefficient of 0.99. The frequencies of the AA, AG, and GG genotypes of rs731236 polymorphism were 40.5%, 41.9%, and 17.6% in the HGA group and 21.8%, 51.0%, and 27.2% in the LGA group, respectively (P = 0.042). A statistically significant difference was observed in the allele frequencies between the two groups (P = 0.011). Moreover, a significant correlation was observed in the dominant genetic model. Conclusions: Taql polymorphism in the VDR gene plays a critical role in the vertical growth of the mandible and decreased gonial angle.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권5호
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• pp.193-209
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• 2011

SSM(Super Supermarket) 출점이 사회적 논쟁이 되고 있고 출점을 저지하기 위한 다양한 규제가 마련되고 있는 중이다. 그러나 SSM 규제의 핵심이 진입제한에 있는바 경쟁 정책적 관점에서 그 타당성을 인정받기는 쉽지 않다. 그렇다면 적어도 보다 거시적 관점 즉 경쟁정책의 범위를 벗어나 사회적 정치적 목적에서 그 타당성을 인정받을 필요가 있을 것이다. 여기서 사회적 정치적 목적의 달성 여부는 '국민경제적 차원'에서 볼 때 규제 타당성이 성립할수 있는 지를 살펴보는 것을 의미한다. 본 논문은 국민경제적 차원을 지역상권의 활성화 차원으로 파악하고 SSM의 출점이 경쟁 소매업체에 대해 미치는 영향이 아닌 지역 상권에 대해 미치는 영향을 파악하는 것으로 연구 목표를 설정하였다. 아울러 본 연구는 이해당사자를 대상으로 한 설문 중심의 연구방법을 활용한 과거 연구의 약점을 일부라도 회피하고자 보다 객관적인 접근을 시도한다. 구체적으로 본 연구에서는 SSM 상권의 범위인 출점 반경 500m 이내에 위치한 편의점 매출액을 해당상권의 활성화 정도의 지표로 사용하고 이에 대한 업종별 점포비율의 변화, SSM의 출점 여부, 그리고 소매판매지수의 영향력을 평가하고자 한다. 이를 위해 편의점 매출액, 업종별 점포비율, 소매판매지수로 구성된 패널자료를 바탕으로 Swamy(1970)의 확률계수모델을 이용하였다. 그 결과 SSM(기업형 슈퍼마켓)의 출점 여부와 상관없이 편의점의 매출액이 증가하거나 감소하고 있기 때문에 SSM의 영향이 미비하거나 없는 것으로 나타났다. 편의점 매출액의 변화에 영향을 주는 많은 변수 중에서 소매업과 음식업의 경우 소매업 비율은 부의 관계를, 음식업 비율은 정의 관계를 나타났다. 이러한 결과는 소매업의 비율이 감소한다고 해서 상권 전체의 침체를 가져오는 것이 아니라는 주장을 지지하는 것으로 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.12-28
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• 2019

도로기하구조는 교통사고를 발생시키는 다양한 요인 중 하나이지만, 동일한 도로기하구조 조건하에서도 기상상태에 따라 교통사고에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 2001년부터 2014년까지 14년간 전국 고속도로 사고자료와 기상자료를 매칭하여 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수들을 분석하였다. 도로기하구조와 기상상태의 상호작용이 사고심각도에 미치는 영향뿐만 아니라, 개별사고 심각도 간의 지역별 상관성을 반영하기 위해 위계적 순서형 모형을 사용하였다. 위계적 모형 중에서도 도로기하구조와 기상상태의 상호작용 변수를 포함한 임의절편모형과 기상상태의 지역별 특성을 상위변수로 포함하는 임의계수모형을 모두 활용하였다. 분석결과 톨게이트 및 램프구간, 내리막 경사 3%이상, 콘크리트 방호벽 등이 기상상태에 따라 사고 심각도에 미치는 영향이 달라지는 것을 확인하였다. 또한 도로기하구조와 기상상태의 복합적인 영향은 강우량 또는 강설량에 선형적이지 않을 수 있음을 보여주었다. 끝으로 본 연구의 분석결과를 기반으로 안전개선 대책을 제시하였으며, 이를 토대로 향후 교통사고 심각도 감소가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.136-152
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• 2017

본 연구에서는 $CO_2$ 제거 용매로써 메탄올 수용액을 사용하는 $Rectisol^{(R)}$공정을 모델링하기 위한 열역학 모델식으로는 PC-SAFT(Perturebed-Chain Statistical Associating Fluid Theory) 상태방정식과 액체활동도계수 모델식을 기본으로 조합된 Two-model approach식{NRTL(Non Random Two Liquid) + Henry + Peng-Robinson}을 비교하였다. 또한 PC-SAFT 상태방정식의 이성분계 상호작용 매개변수와 Two-model approach식의 Henry 상수를 새롭게 결정하기 위해서 273.25K과 262.35K에서 $CO_2$와 메탄올 간의 흡수평형실험을 수행하고 회귀분석을 하였다. 그리고 새롭게 결정한 매개변수의 정확성은 실험 데이터의 추산결과를 통해 검증하였다. 이러한 모델식과 검증한 매개변수를 사용하여 $CO_2$ 제거공정을 모델링 하였다. 그 결과 Two-model approach식을 사용한 경우가 PC-SAFT EOS을 사용한 경우에 비해 $CO_2$ 99.00% 제거하기 위해 요구되는 메탄올 용매 유량이 약 43.72% 더 높게 추산되었으며, 증류탑에서의 냉각수 소모량은 39.22%정도, 스팀소모량은 43.09%정도 더 소요됨을 알 수 있었다. 결론적으로 고압에서 운전되는 $Rectisol^{(R)}$ 공정을 Henry관계식의 도움을 받는 액체활동도계수 모델식을 사용하여 모델링을 하는 경우 PC-SAFT 상태방정식을 사용한 경우에 비해서 크게 설계된 다는 것을 알 수 있었다. 이러한 이유는 액상에 대한 용해도가 낮은 가스성분이 일정한 온도에서 액상에 녹아드는 양은 기상의 분압에 비례하여 증가하는 것으로 계산되는 Henry 관계식의 특성 때문에 메탄올에 대해 용해도가 큰 $CO_2$의 경우 메탄올과 $CO_2$간의 흡수특성을 잘 예측하지 못하는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1179-1194
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• 2020

본 연구에서는 지상기상센서가 설치되지 않은 미 관측지점의 기온정보를 추정하기 위하여 K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 신경망 알고리즘을 대상으로 위성영상을 이용하여 기온자료를 산출하고 그 정확성을 평가·분석하고자 하였다. 위성영상자료는 2019년에 취득된 Landsat-8과 MODIS Aqua/Terra을 이용하였으며, 기상자료는 기상청과 산림청의 AWS/ASOS 자료를 이용하였다. 또한 추정 정확도를 향상시키기 위하여 수치표면 모델, 일사량, 경사방향, 경사도를 생성하여 이용하였다. 머신러닝 알고리즘 정확도 비교는 10-fold 교차검증을 통하여 R²(결정계수) 및 RMSE(평균제곱근오차)의 통계량을 계산하여 대상지역별 추정결과를 비교하였다. 그 결과 신경망 알고리즘이 R²=0.805, RMSE=0.508로 세 알고리즘 중 가장 안정적인 결과를 나타내었다. 신경망 알고리즘을 구축된 위성영상 데이터셋에 적용하여 2019년 6월부터 9월까지의 평균기온 지도를 생성할 수 있었으며 세밀한 기온 정보를 관측할 수 있음을 확인하였다. 연구 성과는 폭염 대응 정책, 열섬완화 연구 등 국가재난안전 관리에 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.