• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.565-575
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• 2021

본 연구의 목적은 사회적 공급에 따른 고등학생의 음주량과 음주빈도를 분석하는 것이다. 2012년에 개발된 IAC(International Alcohol Control) Study의 설문지를 사용한 전국 21개 고등학교 16~19세 음주자 161명의 자료를 분석하였다. 고등학생에게 알코올음료를 제공하는 사회적 음주제공자의 수가 많을수록 회 당 알코올 섭취량이 유의적으로 증가하였다(사회적 음주공급 1인: 59.433 g, 2인: 113.40 g, 3인 이상: 133.56 g). 한편, 사회적 음주제공자 없이 혼자 음주를 하는 그룹인 혼술족의 알코올 섭취량은 167.84 g으로 사회적 음주 제공을 받는 그룹보다도 높게 나타났다. 사회적 음주제공자로 아버지(29.3%)에 의한 음주 제공이 가장 높았고, 친구(25.0%)와 어머니(20.7%)가 주요 음주 제공자로 나타났다. 특히, 아버지(𝛽=-.32, t=3.55, p<.01)와 어머니(𝛽=.22, t=2.71, p<.01)로 인한 음주 제공은 청소년의 사회적 음주 제공 빈도를 증가시키는 요인으로 통계적 유의미성을 나타냈다. 반면, 파트너/남·여친구(𝛽=-.23, t=-2.73, p<.01)는 음주 제공 빈도를 감소시키는 요인으로 나타났다. 청소년의 총 알코올섭취량을 증가시키는 요인은 친구(𝛽=.24, t=3.02, p<.01)와 선후배(𝛽=.16, t=2.04, p<.05)의 음주 제공 빈도의 증가로 나타났다. 이는 부모가 사회적 음주 제공자로서 친구와 선후배와 함께 고등학생의 알코올 섭취량을 증가시키는 요인임을 고려하여 알코올 폐해 교육이 학생에서 학부모로 확대되어야함을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.723-736
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• 2022

본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권5호
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• pp.641-651
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• 2022

보리는 베타글루칸, 폴리페놀, 안토시아닌 등을 이용한 건강식품 소비 증가로 최근 관심이 높아지고 있다. 따라서 보리에 대한 수요자의 기호에 맞춘 기능성 품종개발과 소재로서 유전자원 활용성을 증대시키기 위해서는 자원의 특성 분석과 종, 원산지과의 관계, 군집화(Clustering)을 통한 유사성과 대표성, 형질 간의 상호관계 등과 같은 유전자원의 다양성 연구가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 농업유전자원센터에서 보존하고 있는 보리 25,104 유전자원(25종, 국적미상을 포함한 102개 원산지)을 대상으로 종과 원산지에 따른 다양성 분석을 수행하였다. 특히 종에 대한 작물 유효수(ENCS)는 1.17로 원산지(24.73)에 비해 매우낮게 나타났다. 이는 보존하고 있는 보리 유전자원의 대부분이 Hordeum vulgare subsp. vulgare 로 확인되었는데, 원산지에 비해 보존 자원이 특정 종에 편중된것을 알 수 있지만, 형태적으로 구분한 20가지 특성평가 항목에 대하여 종과 원산지에 따라 유의적인 차이(P-value < 0.05)가 검정되었다. 비록 종 다양성은 낮지만 종과 종간의 차이와 종 내에서도 다양한 특성이 존재함을 추정할 수 있었으며, 이를 토대로 특성평가 항목을 이용한 군집화를 통해서 특성에 대한 다양성을 확인하였다. 특성평가 항목을 바탕으로 cacGMS 알고리즘을 이용한 군집 분석을 수행했을 때, 전체 97%의 자원이 분류된 1번~7번 군집에서 병와성, 도복, 깜부기병 항목이 공통적으로 동일한 형질을 보였다. 반면에 군집 별 특이성에서는 특성평가 항목에 대한 조합의 차이와 함께 생장습성, 망활, 한해, 파성, 보리누른모자이크병에서 다른 군집과 차별되는 특이성이 확인되었다. 이러한 특성평가 항목에 의한 대표성과 특이성, 그리고 각 군집에 따른 특성의 조합은 특성 간의 상호적 관계와 관련이 있을 것으로 추정되어 상관관계를 분석하였다. 그 결과 1수립수와 보리누른모자이크병이 높은 상관성(상관계수 0.79)을 보였고, 종자연구에서 중요한 지표로 사용되고 있는 천립중은 낮은 상관계수이지만 이삭조성(0.31), 이삭길이(0.23), 병와성(0.24), 이삭모양(0.28), 보리누른모자이크병(0.23), 1수립수(0.43), 조단백함량(0.29)과 관련이 있을 것으로 추정된다. 본 연구에서 사용된 연구방법과 결과는 신품종개발, 육종산업에 활용가능한 정보를 제공하고, 이를 통해 농업유전자원의 활용성 제고와 연구 선진화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.145-154
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• 2022

기후변화로 인한 이상기온 현상으로 전 세계적으로 자연재해와 피해가 점차 증가하고 있다. 이는 저온성작물로 알려진 감자 생산에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 향후 식량안보작물로서의 감자의 역할은 증대될 것으로 예상되지만, 감자에 대한 기후변화의 영향과 대응책은 충분히 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구를 통해 폭염처리에 따른 감자의 피해 양상을 분석하고, 품종별 반응을 평가하여 이상고온 환경에 대응하는 감자의 안정 재배기술을 확립하고자 수행하였다. 폭염처리(35~37℃)는 한여름(7월) 비닐하우스를 밀폐하여 처리하였으며, 대조구와 비교하여 감자의 수량 및 품질 특성을 비교하였다. 폭염처리를 했을 때 총 수량과 상서수량 및 주당 괴경수는 감소하는 것으로 나타났다. 폭염처리 시 자영 품종은 대조구에 비해 상서수량(>80g)이 84% 감소하여 고온 피해가 컸으며, 조풍 품종은 36%로 감소폭이 적었다. 괴경 생리장해(이차생장, 열개, 기형)는 폭염구에서 전반적으로 증가하는 경향이었다. 열개 발생률이 가장 적은 품종은 '조풍'이었다. 폭염처리 하에서 괴경은 길어졌는데, 이는 감자의 상품성이 낮아지는 것을 의미한다. 괴경의 경도와 건물률은 폭염 처리를 받았을 때 유의하게 낮아 지는 경향을 보였다. 따라서 폭염 조건에서 감자 재배 시 수량 감소와 품질 피해를 입으며, 폭염 적응성이 높은 품종은 '조풍'이었다. 이상의 연구 결과는 감자 재배 농가 및 내서성 품종 육종 등에 기초 자료로 사용될 수 있을 거라 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.101-119
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• 2022

기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R²=0.91, RMSE=8.1mg/m³)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km²이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km²(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km²(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구에서는 폐기물 배출해역의 퇴적물이 해양생물에 미치는 영향을 평가하기 위해 2016~2019년 3개 배출해역; 동해병, 서해병, 동해정 해역의 9개 정점에서 채취한 퇴적물 시료들을 대상으로 국내 해양폐기물공정시험기준에 의거하여 저서성단각류(Monocorophium acherusicum)와 발광박테리아(Vibrio fischeri)를 이용한 독성시험을 수행하였다. 시험결과, 상대평균생존율(저서성단각류)과 상대발광저해율(발광박테리아)이 각각 30 % 이하로서 '독성없음'으로 판정되었으나, t검정을 이용한 독성 평가 결과에서는 총 12개(2016년 6개, 2017년 1개, 2018년 1개, 2019년 4개)의 저서성단각류 시료에서 대조구와 유의한 차이를 나타내었다(p<0.05). 저서성단각류의 독성원인 탐색을 위해 퇴적물 내 8종 중금속 함량(Cr, As, Ni, Cd, Cu, Pb, Zn, Hg)과 저서성단각류 상대평균생존율의 단순선형회귀분석을 수행한 결과, Cr의 저서성단각류 독성 기여도가 가장 높았다(p=0.000, R²=0.355). 또한, 매년 독성영향이 가장 높은 정점(DB-85)의 시료에서 Cr이 여전히 가장 높은 농도로 검출되었으며, 해양환경기준을 매년 초과하였다. 해양폐기물공정시험기준의 생태독성판정 기준 적용 시 '독성없음'으로 평가되는 퇴적물 오염도가 대조구와의 통계적 유의성 검정, 독성원인확인 평가를 적용할 경우 독성영향을 수용 가능한 수준으로 판단하기 어려우므로 향후 종민감도분포곡선을 활용한 정량적 위해성 평가를 통한 준거치를 도출하여 생태독성 영향 판단 기준의 재설정을 고려할 필요가 있다.

• 대한소아치과학회지
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• 제49권4호
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• pp.379-391
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• 2022

이 연구는 premixed MTA 제재와 기존 치수복조제의 경화 전, 후의 pH 값 그리고 칼슘, 황, 스트론튬 이온의 유리량, 용해도를 비교했다. 사용된 재료는 다음과 같다 : 레진 강화형 칼슘실리케이트(TheraCal LC^®; TLC), 레진 강화형 수산화칼슘(UBP, Ultra-Blend^TM plus), 2종류의 premixed MTA(Endocem MTA^® premixed regular [EMPR] and Well-Root^TM PT [WRP]). 각 재료의 시편은 경화 전, 경화 후 2군으로 나누어 준비한 뒤 증류수에 보관하였다. pH, 용해도를 측정하였으며 ICP-AES를 이용한 칼슘, 황, 스트론튬의 3가지 이온 유리량을 측정하였다. 경화 후 군에서 TLC와 UBP의 pH 값은 감소했다. 그러나 premixed MTA 재료의 pH 값은 증가했다. TLC는 다른 재료와 비교하여 스트론튬 이온 유리량이 더 많았다. 동시에 EMPR에서 황이온 유리량이 높았다(p < 0.05). 경화 후 군에서 칼슘 이온 방출은 두 종류의 premixed MTA에서 더 높았다(p < 0.05). 경화 후 군에서 용해도는 Kruskal-Wallis 서 test를 이용하여 통계분석하였고 Mann-Whitney U test를 이용하여 사후검정하였다. 결론적으로 레진 강화형 칼슘 실리케이트 시멘트, 레진 강화형 수산화칼슘 시멘트, 2종류의 premixed MTAs 모두 경화 후 알칼리성 pH 값과 낮은 용해도를 가지고 있었으며 다양한 이온을 유리했다.

• 생명과학회지
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• 제32권11호
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• pp.872-881
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• 2022

본 연구에서는 토양으로부터 분리한 Indole-3-acetic acid (IAA) 고생산 균주인 Pantoea agglomerans SRCM 119864의 IAA 생산량을 증가시키기 위해 반응표면분석법을 활용하여 배지 조성 최적화를 수행하였다. Plackett-Burman design (PBD)을 이용하여 전구체인 L-tryptophan 이외의 IAA 생산에 영향을 주는 배지 성분 11개의 영향을 조사하였으며, 통계학적 분석을 통해 IAA 최적생산을 위한 배지 인자로 sucrose, tryptone, sodium chloride를 선정하였다. PBD에서 선정된 3가지 인자와 L-tryptophan의 농도 최적화를 수행하기 위해 적은 실험수로도 최적값을 분석할 수 있는 hybrid design을 설계하였다. 실험 모형에서 예측한 P. agglomer- ans SRCM 119864 균주의 IAA 최적 생산을 위한 배지 조성과 농도는 sucrose 13.38 g/l, tryptone 18.34 g/l, sodium chloride 9.71 g/l, L-tryptophan 6.25 g/l로 분석되었으며, 이때의 IAA 생산량은 64.34 ±1.07 mg/l로 예측되었다. ANOVA 분석을 통하여 실험 모형의 통계학적 유의성과 적합성을 검증하였으며, 설계한 최적 조성배지에서 모델 검증실험을 수행하여 IAA 생산량을 측정한 결과, 예측된 IAA 생산량과 매우 유사함을 확인하였으며, 최종 최적화 수행을 통해 IAA 생산량을 기본 배지 대비 44.56% 증가시켰다. 본 연구를 통하여 토양에서 IAA를 고생산하는 균주를 선별하여 배지 조성 최적화를 수행하였으며, 이를 바탕으로 지속가능한 농업 및 작물 생산량 증대를 위한 산업화 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.603-611
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• 2022

도시지역에서는 도시화로 인해 불투수면적이 지속적으로 증가하고 있고, 이는 빗물이 지표하로 침투 및 침루되는 기작을 방해하여 대부분의 빗물이 표면유출되도록 하고 있어 물순환의 왜곡이 심화되고 있다. 물순환의 왜곡은 강우-유출로 인한 수재해 뿐만 아니라, 하천 건천화 및 수질 악화, 생태계 균형 파괴 등 다양한 방면에 영향을 미치는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해 환경부에서는 저영향개발 기법의 활용을 적극 권장하고 있다. 저영향개발 기법을 적용하기 위해서는 대상지 개발 이후의 유출증가량을 처리할 수 있는 빗물관리 목표량을 설정해야하는데, 현행 기준에서는 10년 강우 기간의 일단위 강우사상으로 빗물관리 목표량으로 제시하고 있어, 강우기간 및 대상에 대한 개선 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물순환 개선을 위한 빗물관리 목표량의 설정에 무강우 지속시간(IETD)을 이용한 독립 강우사상의 구분과 통계분석을 통해 현행 기준과의 차이를 분석하였다. 부산광역시의 1991년에서 2020년까지 30년 강우자료를 이용하여 자기상관계수 분석, 변동계수 분석, 연평균 강우사상 발생개수 분석 등의 방법을 적용하였고, 대상 강우기간에 따라 무강우 지속시간을 선정하였다. 모집단의 표본이 많을수록 무강우 지속시간이 증가하는 경향을 보였다. 또한, 무강우 지속시간에 따른 독립 강우사상의 강우량 규모별 지속시간과 시간분포를 분석하여 빗물관리 목표량에 따라 표준 설계강우량을 산정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이에 본 연구와 같이 무강우 지속시간의 선정을 통해 독립 강우사상들의 충분한 표본을 이용한다면, 보다 개선된 빗물관리 목표량을 설정이 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.