• 한국작물학회지
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• 제68권1호
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• pp.27-33
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• 2023

가공원료용 고구마 전분, 냉동 및 냉장 상태의 페이스트, 맛탕용, 가루 등 국내에서 소비되는 대부분은 수입에 의존하고 있다. 본 시험은 고구마를 논에 재배하여 생산할 목적으로 전분용, 칩, 말랭이 및 음료 등에 적합한 품종을 선발하고자 수행하였다. 1. 전분용으로 적합한 4품종의 2년 평균 수량은 고건미(4,018 kg/10a) > 대유미(3,615 kg/10a) > 진홍미(3,428 kg/10a) > 신건미(2,837 kg/10a) 순으로 나타났다. 2. 전분함량은 대유미 20.2%, 고건미 18.2%, 신건미 21.2%, 진홍미 20.6% 이었으며, 단위면적당 총 전분 수량은 대유미와 고건미가 각각 730 및 731 kg/10a로 많았다. 3. 칩, 말랭이용으로 적합한 품종인 '풍원미'와 음료, 분말 등으로 이용 가능한 자색품종인 '신자미'의 2년 평균 수량은 각각 4,443 및 3,602 kg/10a로 논 재배 적응성이 좋았다. 4. 분질고구마 신천미의 부패율은 36.7%로 저장성이 가장 낮았고 대유미, 고건미는 부패율이 0.0~0.8%로 저장성이 양호한 경향이었다. 풍원미와 신자미의 부패율은 각각 25 및 7.5% 수준이었으나 가공용으로 단기저장의 경우는 문제가 되지 않을 것으로 판단되었다. 5. 습해처리구에서 풍원미의 수량은 대조구에 비해 괴근형성기의 경우 16.5%, 괴근비대기에서는 15.4% 감소하였으며, 신자미의 경우 각각 17.2 및 10.0% 감소하였다.

• 유기물자원화
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• 제31권3호
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• pp.73-82
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• 2023

본 연구는 느타리버섯 수확후배지를 이용하여 바이오차를 제조하고 바이오차 시용이 토양 이화학성과 작물생육에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행되었다. 연구에 사용한 바이오차는 TLUD 연소생산시스템 사용하여 450~600℃에서 제조하고 바이오차의 성분을 조사하였다. 사용한 바이오차는 원소분석결과 C 76.2%, H 2.5%, N 3.2%로 H/C 비율이 0.39로 국제적인 바이오차의 분해 안전성 인증기준(IBI)인 0.7 이하로 나타났으며 pH는 10.1, P₂O₅ 1.0%, K₂O 1.8%, CaO 2.5%로 나타났다. 느타리버섯 수확후배지 바이오차를 시용량별로 처리하여 배추, 대파 포장시험 결과 바이오차를 시용하지않은 시험구와 비교하여 바이오차 시용으로 토양의 유기물(OM), 전질소(T-N), 전탄소(T-C), K 함량이 증가하고 치환성양이온교환용량(CEC)이 증가하였다. 또한 토양 물리성에 대한 영향을 조사한 결과 바이오차 시용으로 토양의 용적밀도가 낮아지고 공극률이 높아져 토양 물리성이 개선되는 효과가 나타났다. 바이오차 200 kg/10a 시용시 배추와 대파 생육이 양호하고 최대수량을 나타내었으나 통계적인 차이는 없었다. 바이오차 시용량이 증가할수록 토양 탄소함량이 증가하고 이에 따라 토양 탄소격리량도 증가하였다. 느타리버섯 수확후배지 바이오차를 토양개량제로 활용하면 토양의 이화학성 개선에 효과가 있어 친환경 농가에서 토양개량제로 활용도가 높을것으로 생각되며 농업 부산물의 유기자원화를 통한 버섯 수확후배지의 소비처 확대에도 기여할 것으로 기대된다.

• 한국균학회지
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• 제51권2호
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• pp.81-90
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• 2023

표고의 재배방법은 원목재배와 톱밥재배 2가지 방법으로 나뉘는데 최근 환경적문제와 인건비 상승, 노동력 감소 등의 문제로 인하여 톱밥재배에 중요성이 부각되고 있다. 국립산림과학원이 보유하고 있는 한국의 표고톱밥재배 품종 24개 중 사각블럭배지 조건에서 우수한 품종을 선발하고자 실험을 수행하였다. 접종후암배양 60일, 명배양 40일 동안 배양했는데 산조712호는 명 배양 10일 시점(70일 배양)에 발이를 시작하였다. 5차까지 발생한 24개 품종의 자실체 평균 생산량은 약 1,816 g이었고 산조712호는 2,267 g으로 나타났다. 생산량이 가장 높은 품종은 산조713호로 3,443 g이었고 낮은 품종으로는 산림10호, 산산향 그리고 산조716호가 각 174, 238, 214 g으로 큰 차이를 보였다. 자실체의 형태적 특성조사 결과 개체당 생중량은 산산향과 밤빛향이 전체 평균보다 약 2배 무거웠고 설백향은 약 2배 가벼웠다. 갓 직경과 대 길이는 밤빛향이 가장 컸고 대두께는 산조716호가 가장 두꺼웠다. 갓 부위의 경도는 밤빛향이 1,276 g/5 mm으로 가장 높은 수치를 보였고 산조711호가 542 g/5 mm으로 가장 낮게 나타났다. 종합하면 사각블럭배지 조건에서 자실체 특성이 가장 우수한 품종은 밤빛향이었고, 생산량이 가장 좋은 품종은 산조713호였다. 이번 연구로 배양기간이 단축된 품종 그리고 형태적 특성이 우수하거나 생산량이 높은 품종을 확인하였다.

• 한국과학예술포럼
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• 제31권
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• pp.105-118
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• 2017

본 연구는 비즈니스 분야에서 폭넓게 활용되는 판매촉진 활동의 효과성과 소비자의 행동심리를 이해하기 위해 시작되었다. 다양한 선택권을 지닌 합리적인 참관객이 판매촉진 활동을 통해 상품을 접하더라도 구매를 하지 않거나, 오히려 부정적인 영향을 미치는 현상이 빈번해짐에 따라 판매촉진 활동을 접한 소비자의 구매의사 과정에 대한 학문적 접근이 필요하다. 본 연구는 참관객의 행동심리를 연구하기 위해 행동예측변수인 지각된 행동통제를 조절요인으로 활용하여 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 참관객의 구매의사결정에 미치는 요인을 파악하고자 한다. 이에 따라 연구의 목적은 전시참가업체의 다양한 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 지각된 행동통제의 조절효과를 파악하는 것이다. 본 연구 목적을 수행하기 위해 2016년 11월 17일~19일 3일간 부산 BEXCO에서 개최되는 국제게임전시회 지스타 2016의 전시 참관객을 대상으로 305부의 설문지를 배포, 회수하여, 총 259부를 유효 표본으로 연구를 시행하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 현실도피, 가격할인, 오락, 교육 판매촉진 활동이 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 통제지각의 조절효과를 살펴본 결과, 통제지각이 조절작용을 할 경우 가격할인과 교육 판매촉진 활동이 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 지각된 능력의 조절효과를 살펴본 결과, 지각된 능력이 조절작용을 할 경우 현실도피와 오락 판매촉진 활동이 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 참관객은 스스로 인지하는 구매능력과 구매 이후 얻게 될 혜택에 대한 인지에 따라 판매촉진 활동의 효과성이 달라지는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 바탕으로 참관객의 성향에 따라 보다 다양한 판매촉진 활동의 개발 및 적용이 필요할 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.433-440
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• 2023

High dose rate brachytherapy은 선량률이 높은 동위원소를 체내에 넣어 종양에 방사선을 집중적으로 조사하는 암 치료법이다. 이러한 치료를 위해서는 정확한 치료 계획을 통하여 종양 조직에는 적확한 선량을 조사하면서도 정상조직에는 최소한의 선량만을 전달될 수 있도록 하여야 한다. 그래서 임상에서는 정확한 품질보증(QA)을 통해 선원의 위치정확성을 확인하는 것이 매우 중요하다. 하지만 임상에서 소스 위치는 눈금자, 자동 방사선 사진기, 비디오 모니터 등을 사용하여 결정되므로 부정확한 결과를 산출한다. 이에 본 연구에서는 CsPbI₂Br과 CsPbIBr₂를 활용한 새로운 반도체 선량계를 제작하였다. 그리고 두 물질 중에 근접방사선치료기용 relative QA에 측정에 적합한지 분석하고자 각각의 방사선 검출 능력을 비교 평가하였다. 근접방사선치료에서의 방사선 검출 능력 평가하기 위하여 ¹⁹²IR에서 두 물질의 재현성, 선형성을 평가하였다. 재현성 평가에서 CsPbI₂Br는 relative standard deviation(RSD) 0.98%로 제시되었고 CsPbIBr₂는 RSD 3.45%로 제시되었다. 선형성 평가에서는 CsPbI₂Br의 결정계수(coefficient of determination, R²)가 0.9998로 제시되었으며, CsPbIBr₂의 R²은 0.9994로 제시되었다. 평가결과, 본 실험에서 제작된 선량계에서 평가 기준을 만족하면서도 방사선 검출이 더 안정적인 것은 CsPbI₂Br로 나타났다. 따라서, CsPbI₂Br 물질이 근접방사선치료 장치의 방사선 검출을 위한 상대 선량계로 적용하기에 적합하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.17-24
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• 2023

이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.398-403
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• 2023

과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R²=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.517-527
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• 2023

본 연구에서는 추출 수율 및 소재의 풍미를 높일 수 있는 EE와 CE를 통해 명일엽과 돌미나리 착즙박 추출물을 제조하여 추출물의 정미 성분인 유리아미노산, 유기산, 당류와 항산화 특성인 DPPH 라디칼 소거능, TPC, TFC를 비교분석하여 명일엽과 돌미나리 착즙박 추출물의 업사이클 가능성을 검토해 보고자 하였다. 유리아미노산의 함량은 명일엽 착즙박은 EE가, 돌미나리 착즙박은 CE가 더 높은 추출 효율을 가졌으며, 착즙 전 원물로 제조한 추출물에 비해 높은 추출 효율을 나타냈다. AKEE의 주요 아미노산은 leucine, alanine, aspartic acid, AKCE의 주요 아미노산은 valine, alanine, aspartic acid 이다. OJEE의 주요 아미노산은 leucine, aspartic acid, arginine, OJCE의 주요 아미노산은 valine, aspartic acid, arginine으로 추출물의 특성에 맞게 사용한다면 식품의 풍미 향상과 더불어 기능성 소재로의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 유기산과 당류 함량은 명일엽, 돌미나리 착즙박 공통적으로 CE의 추출 효율이 높았다. 추출방법에 따라 유기산 및 당류의 조성이 상이하기 때문에 신맛과 단맛의 패턴이 다르게 나타나며 산도 조절과 같은 기능적 특성도 예상할 수 있다. DPPH 라디칼 소거능과 TPC 함량은 명일엽, 돌미나리 착즙박 공통적으로 CE의 추출 효율이 높았다. 이는 CE에 사용한 에탄올과 페놀성 화합물이 반응하여 추출 함량이 증대 된 것으로 판단된다. 또한, 폴리페놀 함량이 높아질수록 DPPH라디칼 소거능이 높아지고 있어 양의 상관관계 성립을 예측할 수 있었다. 하지만 착즙 전 원물 추출물 대비 착즙박 추출물의 항산화능은 다소 낮은 수준이므로 사용량에 대한 검토가 필요하다. TFC 함량은 명일엽 착즙박 추출물은 CE 대비 EE 에서 더 높은 추출 효율을 가지지만, 돌미나리 착즙박 추출물에서는 EE와 CE의 통계적 유의성이 없게 나타났다. 이는, 착즙박 추출물에 가해진 효소의 활성 조건이 착즙박의 세포벽 결합 구조를 파괴하여 플라보노이드의 추출을 유도할 때 AKEE에서는 적합하였지만, OJEE에서는 부적합하여 다른 경향의 결과를 나타내는 것으로 유추해 볼 수 있다. 본 연구를 통하여 명일엽과 돌미나리 녹즙 제조 후 생성되는 착즙박을 활용한 추출물의 정미 성분과 항산화 특성을 분석하였고 고부가가치 소재의 이용성 가능성을 확인 할 수 있었다. 연구결과를 바탕으로 실용화를 위한 구체적 연구개발의 확대가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.