• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.419-428
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• 2021

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm)이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

• 한국수산과학회지
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• 제32권6호
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• pp.737-747
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• 1999

본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은 $1^{\circ}C$ 이상인 Circumpolar Deep Water와 연안쪽에서 형성된 Weddell 해에 기원을 두고 있는 $-0.5^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도층 사이에 존재하는 전선역 (frontal area)에서 형성되고있다. 크릴군의 분포 유형은 작은 군집을 이루는 표층 분포, 100$\~$200m 수층의 넓은 띠 모양의 연속적인 분포, 200$\~$300m 수층의 연속적인 분포 그리고 300m 이하의 point scatter분포 둥 네 가지 특징을 보였으며, echogram으로부터 분리해 낸 군집의 최대 수평분포는 약 35 mile에 걸쳐 나타났으며, 최대 수직 분포는 최대 275m의 두께를 보이고 있었다. 채집된 크릴의 표준 길이는 최소 30mm에서 최대 51 mm까지 분포를 나타냈으며, 성체 크릴은 41mm에서 하나의 모드만 나타내고 있었으며 30mm 미만의 미성체크릴은 채집되지 않았다. 자원량 밀도를 정선별로 나타낸 결과, 전체적으로 연안역보다는 대륙사면과 외양에서 높은 분포를 보였으며. 전 층의 평균 밀도는 151.0g/$m^2$였다. 해수의 표층 혼합이 강하게 일어나고 관측 자료 중상층부에 해당하는 22$\~$65m 수 층의 분포는 이 수층에서 전 정선의 평균 밀도는 17.0g/$m^2$로 계산되었으며, 이와 같은 분포는 5개의 수 층 가운데 가장 낮은 분포이다. 중층에 해당하는 115$\~$165m 수 층에서는 1,000m 수심을 경계로 대부분의 고농도 군집이 대륙 사면과 외양 쪽으로 치우치고 대륙붕 쪽으로는 대부분이 10g/$m^2$ 미만의 미약한 어군 형성이 나타나는 상반된 특징을 보였다. 이수충의 평균 밀도는 35.9g/$m^2$로 상층부보다 2배 이상 높게 나타났다. 하층으로 접어드는 165$\~$215m 층의 분포도 1,000m 등심선을 경계로 연안역과 대륙사면에서 상반된 분포를 보이며, 전체적으로 120$\~$l70m 수 층과 유사한 분포를 보이고 있다. 이 수 층의 평균 밀도는 40.2g/$m^2$으로 전 수 층 가운데 가장 높은 분포를 보였다. 관측 자료 중 가장 하층인 215$\~$3l5m 수 층의 평균 밀도는 37.8g/$m^2$로 크릴군이 비교적 깊은 수심까지 존재함을 나타내고 있다. 각 수층에서 예측된 자원량으로부터 22$\~$315m 사이의 총 예측자원량은 약 277만 톤 (CV=$19.92\%$)으로 계산되었으며, 수층별로는 22$\~$65m 에서 전체 양의 $11.2\%$ (31만 톤, CV=$16.24\%$), 65$\~$115 m에서 $13.3\%$ (37만 톤, CV=$34.91\%$), 115$\~$l65m에서 $23.7\%$ (66만 톤, CV=$41.5\%$), 170$\~$220m에서 $26.6\%$ (74만 톤. CV=$27.84\%$) 그리고 215$\~$315m에서 $25\%$ (69만 톤, CV=$26.83\%$)를 차지했다. 이러한 결과로부터 전체 예측된 크릴 자원량의 약 $75\%$가 115m 하층에 분포하여 크릴군이 표층보다는 중층 이하에 높게 분포함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권4호
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• pp.268-277
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• 2007

목적: 호흡에 의한 종양의 움직임은 사이버나이프를 이용한 정위적 방사선수술과 같은 정확한 치료에 있어 고려할 만한 방해 요인이다 이 연구에서는 사이버나이프를 이용한 방사선 수술의 Interplay현상을 보고자 팬텀을 움직이게 하고 또한 움직이지 않게 하여 선량 분포의 왜곡을 조사하였다. 대상 및 방법: 팬텀은 $2.5{\times}2.5{\times}5.0$ 인치의 4개의 직육면체로 구성된 폴리에틸렌과 2장의 Gafchromic 필름으로 구성되었다. 치료 계획은 20, 30, 40, 50 mm지름을 가진 구를 가상하여 사이버나이프 치료기를 이용하여 104개의 빔 방향과 single center mode의 치료 계획 하에 총 30 Gy를 조사하였다. 특별히 제작된 로봇은 팬텀을 좌우, 전후, 두미쪽으로 각각 5, 10, 20 mm 움직이도록 고안되었다. 필름의 optical density을 이용하여 정적인 상태의 팬텀과 로봇에 의해 움직일 때의 팬텀의 선량 분포를 구하였다. 결 과: 정적인 상태에서 종양을 모두 포함할 수 있는 최소의 등선량은 20 mm 종양의 경우 80%, 30 mm에 84%, 40 mm에 83%이며 50 mm 종양에 80%였다. 정적인 상태와 움직일 때의 팬텀 사이에서 발생한 선량 분포의 차이(gap)는 20 mm 종양에서 두미방향으로 각각 3.2, 3.3 cm이며 오른쪽 3.5 mm, 왼쪽 1.1 mm였다. 30 mm 종양의 경우는 각각 3.9, 4.2, 2.8과 0 mm였고 40 mm 종양은 각각 4.0, 4.8, 1.1, 0 mm였다. 50 mm 종양의 경우 각각 3.9, 3.9, 0.0 mm였다. 결 론: 20 mm의 적은 종양을 치료할 때 80%의 등선량이 계획되더라도 움직이는 실제 치료에 있어 종양 움직임을 보완하기 위하여 60% 등선량으로 처방할 필요가 있다. 이때 두 등선량 곡선의 차이는 5 mm정도이다. 또한 30, 40과 50 mm의 종양에서는 움직임을 보완하기 위하여 등선량 곡선을 70%정도로 처방할 필요가 있다. 이때의 차이도 약 5 mm 미만이다. 이는 사이버나이프를 이용한 방사선수술 시 움직임 그 차체 보다 여유폭을 적게 줄 수 있다는 의미이며 이는 일반 방사선치료와 다른 점이라 할 수 있다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제57권3호
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• pp.235-242
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• 2014

본 연구는 국내 유통 농산물의 잔류농약 실태를 조사파악하고, 위해평가 등의 안전성 평가를 수행한 후 정부차원에서의 식품 위생/안전 정책 수립의 과학적 근거를 마련하고자 수행되었다. 시료 수거는 인구 백만 이상의 전국 9개 지역(서울, 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산, 창원 및 수원)을 선정한 후, 다소비 식품 중 대표적인 농산물 15품목(쌀, 감자, 대두, 사과, 배, 오렌지, 복숭아, 딸기, 바나나, 수박, 토마토, 오이, 애호박, 깻잎 및 무)을 선별하여 총 232건의 농산물을 수거하였다. 대상 농약은 단성분 분석으로 가능한 생장조정제 3종(dichlorprop, ethychlozate 및 6-benzylaminopurine) 및 다종다성분 분석 농약 280종, 총 283종을 선정하여 잔류농약 모니터링을 수행하였다. 분석 대상 농약들은 모니터링에 앞서 분석법을 개선하고 분석검체를 대표할 수 있는 농산물에 적용하여 국제적 기준인 CODEX 분석법 가이드라인에 준하여 분석법 검증을 수행한 후, 잔류농약 모니터링 분석법으로 사용하였다. 또한 모니터링에서 검출된 잔류농약을 대상으로 1일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI) 대비 1일 추정섭취량(estimated daily intake, EDI) 값으로 위해 평가를 수행하였다. 잔류농약 모니터링을 수행한 결과, 수거된 농산물 총 232건 중 163건(70.3%)에서는 농약이 검출되지 않았으며, 69건(29.7%)에서 잔류농약이 검출되었다. 검출된 농약 중 2건은 MRL을 초과하여 0.9%의 부적합률을 나타내었다. MRL을 초과한 잔류농약은 깻잎에서 검출된 chlorpyrifos와 복숭아에서 검출된 picoxystrobin이었으며, 부적합으로 나타난 chlorpyrifos 및 picoxystrobin을 포함한 검출 농약 33종에 대해 위해평가를 수행한 결과, ADI 대비 EDI는 0.00087~0.902%의 범위를 나타내었다. 이러한 결과를 통해 검출된 모든 농약은 위해도가 매우 낮은 것으로 판단됐으며, 유통되는 농산물은 잔류농약 측면에서 안전한 수준임을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제27권2호
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• pp.349-357
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• 1997

동소 mRNA 보합결합법과 면역조직 화학적 염색법을 이용하여 정상 치은 상피와 염증성 치은 상피의 표피성장인자 수용체의 발현을 관찰하여 치은 상피의 염증에 있어서 표피성장인자 수용체의 역할을 연구하고, 타액에 노출되지 않는 치낭 조직에 있어서 표피성장인자 수용체의 발현을 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 동소 mRNA 보합결합법상 정상 치은 상피에서 EGFR mRNA는 거의 기저세포층에 국한되어 나타났으며, 극세포층은 약양성을 보였고 과립층과 각화층에서는 발현되지 않았다. 2. 면역조직 화학적 염색법상 정상 치은 상피에서 EGFR 단백은 거의 각화층과 과립층에 국한되어 나타났으며, 극세포층은 약양성을 보였고 기저세포층에서는 발현되지 않았다. 3. 동소 mRNA 보합결합법상 염증성 치은 상피에서 EGFR mRNA는 각화층을 제외한 전층에 걸쳐서 균일하게 분포하였다. 4. 면역조직 화학적 염색법상 염증성 치은 상피에서 EGFR 단백은 기저세포층에서 각화층에 걸쳐서 균일하게 분포하였다. 5. 치낭 조직에서는 동소 mRNA 보합결합법과 면역조직 화학적 염색법 모두에서 Malassez 상피세포 잔존물에 강하게 염색이 되었고, 그 외의 주위 조직에서는 발현되지 않았다. 이상의 결과에서 볼 때, 염증성 치은 상피에서 EGFR의 과발현과 치낭 조직의 Malassez 상피세포 잔존물에서 다량의 EGFR이 존재하는 것으로 미루어, 이는 구강 환경에 가해질 수 있는 손상에 대하여 생체의 항상성을 유지하기 위한 반응으로 여겨진다.

• 시큐리티연구
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• 제36호
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• pp.177-200
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• 2013

빈부 격차가 커지는 고도 산업사회의 진입에 따라 인간의 안전에 대한 요구와 욕구는 양적인 급속한 팽창과 함께 다양화 되고 고급화 되고 있다. 따라서 민간 경호경비 산업분야의 시장 전망은 매우 밝을 것으로 예상된다. 그러나 우리나라 민간 경호경비업체는 영세할 뿐만 아니라 경영 전략적 사고의 부족으로 새로운 시장기회를 확보하기 위한 전략적 방향성을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 따라서 우리는 경영전략 이론을 바탕으로 구조화된 의사결정 방법인 AHP 방법을 활용하여 우리나라 민간경호 산업의 발전 방향을 제시하고자 한다. 자원기반 이론은 경영전략 이론의 중요한 이론 중에 하나로 기업의 성과는 기업이 가지고 있는 독특한 자원에 의해 결정된다는 이론이다. 자원기반 이론을 적용하여 기업의 전략적 방향을 설정할 수 있는데, 그 방법은 기업이 가지고 있는 독특한 자원과 핵심역량을 분석하고, 이를 반영하여 기업의 전략적 방향을 설정하는 것이다. 이 방법과 이론은 1990년대 이후 그 유용성이 실증적으로 많이 검증이 되어왔다. 우리는 자원기반 이론을 활용하여 민간 경호경비 기업의 경영전략을 수립하기 위한 기본 절차를 수립하고 그 전략적 방향을 정립하였다. 우리는 민간 경호경비 기업의 공공기관과 대비한 경쟁력 있는 자원, 핵심 역량, 전략을 추출 위해서 AHP 방법을 사용하였다. AHP 방법론은 비구조화 된 문제를 전문가의 지식을 계량화하여 의사결정에 이용하는 방법이다. 이 방법은 학술적 연구는 물론 실제 기업 내에서의 많은 경영의사결정 문제를 수행하여 그 유용성이 검증된 방법이다. 우리는 이를 위해 학계, 업계, 연구계의 전문가 11인에게 데이터를 확보하였고, 이를 통해 민간 경호경비 기업이 공공기관과 대비하여 차별적인 자원, 역량, 그리고 전략적 방향성을 도출하였다. 우리는 이를 통해 민간 경호경비 기업의 공공기관과 차별화된 자원은 무형자원이며 그 중에서도 특히 관계자원, 고객정보자원, 기술자원 등이 중요한 자원으로 분석되었다. 반면, 설비자원, 재무자원, 유통망자원 등 유형 자원은 상대적으로 부족한 것으로 분석되었다. 또한 핵심역량으로는 마케팅 및 영업역량과 신제품 개발역량이 중요한 역량으로 분석되었다. 그리고 이러한 자원과 역량을 고려한 전략적 자원으로는 특정 시장에 집중하는 집중화 전략이 채택되었다. 집중화 전략은 특정고객에 집중하여 총력적으로 마케팅활동을 통해 수익을 창출하는 전략으로 규모가 작은 중소기업에 적합한 전략이다. 따라서 민간 경호경비 기업은 새로운 시장을 개척하고 이에 적합한 상품을 개발하며 고객과의 지속적인 마케팅활동을 하는 것이 매우 중요한 과제라 하겠다. 또한 장기적으로 민간 경호경비 기업의 마케팅 역량 강화를 위한 인적인 보강도 지속적으로 요구된다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제53권2호
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• pp.65-70
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• 2010

중쇄지방산은 탄소수가 8-12개로 구성된 포화지방산으로, 장쇄지방산과 달리 인체내 흡수가 빠르고 분해가 빨리 일어나 체지방으로 축적되지 않으면서 열효율이 높아 소화장애환자의 식이요법에 이용된다. 또한 최근 의료분야의 위장침투향상기술에 중쇄지방산 또는 중쇄지방산 유도물질이 사용되며, 이 기술은 최첨단 약물전달시스템 분야에 매우 중요하게 적용되고 있다. 이처럼 효용가치가 높은 중쇄지방산 기름은 아열대작물인 코코넛, 팜 그리고 쿠페아 종자에서 주로 생산되고 있는데, 기름함량이 적고 재배가 까다로워 상업적 이용의 어려움이 있다. 이러한 이유로 재배지역이 넓고 재배가 용이한 유채의 종자에서 중쇄지방산을 생산하고 함량을 증대시키기 위해 그 동안 많은 연구가 수행되어 왔다. 지금까지 밝혀진 중쇄지방산 생산에 관여하는 유전자는 크게 Thioesterase(지방산 사슬 길이), KAS(지방산 사슬 연장), 그리고 Acyltransferase(지방산 전이)로 알려져 있다. 이러한 유전자를 단독 또는 동시에 유채에 형질전환 한후, 여기에서 얻어진 형질전환체 계통을 이용하여 고전육종과 분자육종의 병행을 통해 유채 종자에서 중쇄지방산인 Laurate함량이 60 mol%까지 축적되는 결과를 얻었다. 또한 Caprylate와 Caprate함량은 각 각 8 mol%와 27 mol%까지 축적되었다. 비록 유채 종자에서 일부 중쇄지방산의 생산이 성공적으로 생산되는 결과를 얻었다 할지라도 실제 상업적으로 이용하려면 중쇄지방산 함량이 더 많이 생산되어야 한다. 본 총설에서는 지금까지 유채 종자 내에서 중쇄지방산이 생산된 연구결과를 면밀히 살펴보았고, 향후 연구방향에 대해 간략하게 논하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.273-283
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.