• 농업과학연구
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• 제14권1호
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• pp.134-143
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• 1987

딸기원료 및 가공제품의 색깔을 비교하고 원료에서 오는 영향을 관찰하기 위하여 물리적인 측정기기를 이용해서 색깔의 수치를 조사하였다. 딸기의 물성은 레오텍스춰 메타를 이용해서 측정하였고, 아울러 딸기쨈의 리올로지 특성을 측정하였던바, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 딸기의 색깔을 헌터값 X, Y, Z Lab로 나타날때, 숙성도에 따라 변화하는 것을 알 수 있다. 또한 pH 의 변화에 따라 a의 값이 규칙적으로 변화하였으며, 색깔의 양상은 수치적으로 나타낼 수 있었다. 즉 미숙과, 적숙과, 과숙과의 쨈에서 pH 2인 경우의 수치는 37.48, 42.21, 45.04가 됨을 알 수 있다. 2. 딸기의 적색소는 시간이 흐름에 따라 퇴색되고 헌터값의 수치는 낮아지는 경향이었다. 3. 또한 딸기쨈의 색소는 시간의 흐름에 따라 퇴색됨을 보여주었다. 즉 20일후의 딸기쨈의 a값은 16.63이었으나 50 일후의 값은 11.28, 90 일 후의 값은 7.65로 되었다. 4. 딸기에서는 T.P.A에 의해 나타난 양상은 첫번째 피크가 높았으며 이는 체리, 포도, 파인애플과 같은 양상을 보였다. 5. 딸기 조직의 특성인 Hardness 와 Cohesiveness의 특성관계는 반비례적이었다. 6. 딸기쨈은 의가소성 (PseudopIastic) 특성을 가지고 있으며, 또한 점도도 지수는 온도의존성을 보였다. 7. 딸기쨈의 활성화 에너지는 2.03 Kcal/g mol 으로 애플소스 1.3Kcal/g mol 토마토 농축액 1.9Kcal/g mol 보다 높은값을 나타내었고, 토마토 케찹 3.2Kcal/g mol 보다는 낮은 값을 나타내었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제18권2호
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• pp.81-87
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• 2006

목 적: 움직이는 장기의 방사선치료시에 움직임을 고려한 선량분포의 연구가 많이 이루어지지 않았고, 정적인 상태로서의 선량분포가 고려된 치료 및 연구가 이루어졌다. 그래서 본 연구는 구동팬텀 시스템을 이용하여 움직이는 장기의 선량분포 계측을 시행하였다. 이 연구의 목적은 호흡에 따른 선량분포의 변화가 어떻게 일어나는지에 대한 실험적 계측에 대한 평가이다. 재료 및 방법: 호흡에 의한 움직이는 장기의 선량분포 측정을 위해서 다목적 팬텀과 구동팬텀을 고안 하였다. 다목적 팬텀의 구성은 아크릴과 코르크를 사용하였고, 아크릴의 밀도는 $1.14g/cm^3$이고 코르크는 $0.32g/cm^3$이다. 아크릴은 정상조직을 표현하기 위해 사용되었고, 코르크는 폐를 묘사하기 위해 제작 되었다. 측정용 필름은 가프크로믹 필름과 EDR2필름을 사용하였다. 구동팬텀 시스템은 상하좌우 2차원적인 움직임을 하도록 설계되었으나 본 실험은 1차원적인 움직임만으로 구동하여 측정하였다. 결 과: 코르크 팬텀에서 측정된 선량분포가 아크릴에서 측정된 선량분포보다 반음영이 크게 나타났다. 가프크로믹 필름으로 측정된 선량분포는 선량분포에 따른 광학농도가 낮기 때문에 분포곡선이 평탄하지 않았다. 내부장기의 움직임이 증가함에 따라 선량분포에서 반음영, 평탄도, 대칭도가 점점 증가하였다. 모든 가프크로믹 필름으로 측정된 선량분포는 EDR2필름으로 측정된 필름보다 평탄도나 대칭도가 좋지 않았지만 반음영은 비슷하게 분포되었다. 결 론: 가프크로믹 필름은 현상이 필요 없기 때문에 사용하기 편하고, 조그만 크기로도 쉽게 잘라서 사용할 수 있다. 또한 많은 양의 방사선을 조사할 수 있는 장점이 있다. 그러나 선량에 따른 광학농도의 변화가 작기 때문에 측정 시에 선량분포에 평탄도가 좋지 않다. 움직이는 장기의 방사선치료시 다목적 팬텀과 구동팬텀을 이용하여 질보정이 이루어진다면 치료효과를 향상시킬 것이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.