• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.1-15
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• 2021

코로나19(COVID-19)라는 전례 없는 감염병 팬데믹(Pandemic)으로 인해 인적·물적 이동이 위축되었고, 이로 인한 글로벌 경제구조의 변화는 국내외 경기침체와 함께 고용악화 등 다양한 경제·산업적 문제를 유발하였다. 이러한 위기 상황에서 정부는 '긴급재난지원금'에 이어, 경제 활력 제고를 위한 새로운 카드로 '한국판 뉴딜'을 발표하였다. 한국판 뉴딜의 핵심인 디지털 뉴딜의 첫 번째 사업이 데이터 댐으로, 데이터 경제의 '쌀'인 데이터의 수집에서 디지털 전환이 시작됨을 의미한다. 그간 정부와 지자체들은 공공데이터의 수집·공유를 위하여 다양한 공공데이터 포털을 구축하였으나, 초기 공공데이이터 포털을 구축할 때 비즈니스 모델에 대한 고려 없이 플랫폼 구축에만 집중함에 따라 사업화를 위한 활용도가 부족하다는 평가를 받고 있다. 더군다나 지역의 경우 데이터 비즈니스에 활용할 데이터의 양이 절대적으로 부족하므로 공공데이터의 품질 개선과 함께 지역의 공공기관이 보유한 데이터의 활용 체계를 강화하는 것이 시급하다. 이에 본 연구에서는 지역의 공공데이터 이용을 활성화하기 위하여 지역의 공공기관 데이터를 중심으로 한 다양한 데이터 수집, 데이터 품질 개선, 데이터 활용성 향상 등 개선 방안을 제시하고자 하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권1호
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• pp.9-16
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• 2022

흑미에서 생합성되는 안토시아닌에 대한 관심이 높아지고 있고, 환경 및 제분비용이 낮은 건식제분 쌀가루의 장점이 부각되고 있다. 이에 따라 국립식량과학원에서는 분질배유를 지녀 건식제분에 적합한 벼 '수원542호'에 흑미인 '흑진주'를 교배한 '아로마티'를 개발하였고, 2019년 특허 출원하였다(Ha et al., 2019). 2019년 국립식량과학원 작물육종과 포장에서 재배된 '아로마티'의 재배시기별 주요 농업형질, 분질배유 및 건식제분 적합성을 연구한 주요 결과는 다음과 같다. 1. '아로마티'는 남부지방에서 이모작 또는 만기재배에 적합하다. 이모작 및 만기재배에서 '아로마티'의 출수기는 각 8월 14일 및 8월 26일으로써 부본인 '흑진주'보다 늦었다. '아로마티'와 '흑진주' 현미수량성은 보통기 재배보다 이모작 재배와 만기재배에서 격차가 더 컸다. '아로마티'의 안토시아닌 성분과 향기성분인 2AP 함량은 만기재배에서 유리하다. 따라서 '아로마티'는 '흑진주'에 비해 남부지방에서의 이모작 및 만기재배 환경에 더 적합할 것으로 판단된다. 2. '아로마티'의 분질배유는 모본인 '수원542호'에서 유래되었다고 유전적으로 규명하였다. '수원542호'의 분질배유는 5번염색체에 존재하는 열성 단인자 'flo7'에 의해 결정되고, 분질배유 유전자인 cyOsPPDK 유전자의 ORF 내 8번 Exon에 존재하는 SNP의 서열이 G에서 A로 치환되었다고 보고되었다. 해당 영역의 '아로마티'의 SNP 서열은 '수원542호'와 동일하게 G에서 A로 치환되었다. 또한, '아로마티'에서는 '수원542호'와 동일한 'Adenine' 염기가 확인되었고, '흑진주'에서는 'Guanine' 염기가 확인됨을 알 수 있었다. 따라서 '아로마티'의 분질배유는 '수원542호'에서 유래되었음을 유전적으로 확인할 수 있었다. 3. '아로마티'가 '흑진주'보다 등숙기간의 저온 및 고온 적응력이 더 우수하다. '아로마티'의 안토시아닌 함량은 모든 재배조건에서 '흑진주'보다 높게 생합성되기 때문이다. 특히, 만기재배에 생산된 '아로마티'는 부본인 '흑진주'보다 열수처리를 통해 용출되는 안토시아닌 함량도 높았고, 구수한 향을 발산하는 2AP의 함량이 높으므로 음용이 간단한 흑미차 소재로 활용가치를 확인하였다. 4. '아로마티'는 건식 흑미가루 생산에 적합하다. '아로마티'는 분질배유를 지니었기에, 가루로 제조할 경우 입도가 곱고, 손상전분이 낮다. 따라서 '아로마티'는 다양한 쌀 가공품 소재로 활용가능성이 높은 건식 흑미가루 생산에 적합할 것으로 판단된다. 5. 이상의 결과로 '아로마티'는 분질배유를 지니는 흑미이자 향이 존재하는 점을 고려할 때, 고품질 흑미가루 및 현미차 등으로 활용하여 쌀가공산업에 신소재로써 가치가 높다고 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권3호
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• pp.271-279
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• 2021

본 연구에서는 항산화 효능과 관능적 특성이 강화된 막걸리 제조를 위해 통단호박을 직접 찐 후 비율별로 첨가하여 막걸리를 제조하였다. 단호박 막걸리 제조를 위해 단호박을 쌀 중량의 5%, 10%, 20% 및 30%를 첨가하였으며 발효 및 담금 후 9일간 단호박 막걸리의 이화학적(pH, 총산 및 알코올), 미생물학적(유산균 및 효모수) 및 항산화 활성을 조사하였다. pH의 경우 모든 실험군에서 발효 및 저장기간이 늘어날수록 점차 낮아졌으며 9일차에는 단호박 무첨가군인 대조군(3.27)에 비해 단호박 첨가군(3.28-3.52)이 다소 높은 결과를 보였다. 총산도는 1일차(0.09-0.55) 및 3일차(0.81-0.86)에 급격히 증가하였으며, 그 후 서서히 증가하여 9일차에는 단호박 첨가군에서 1.16-1.32의 결과를 보였다. 알코올 함량은 9일차에 대조군 0%가 4.59로 가장 낮았고 단호박 5-30% 첨가군에서 5.20-5.77%로 단호박 첨가량이 많아질수록 알코올 함량이 높았다. 유산균수 측정의 경우 발효초반에 증가하는 양상을 보이다가 5일차부터 다소 감소하거나 유사하여 9일차에는 단호박 첨가 0-30% 첨가군에서 7.95-8.09 log CFU/g로 나타났으며, 효모수의 경우 발효가 진행될수록 증가와 감소를 다소 반복하였으며 9일차에는 7.68-7.99 log CFU/g으로 측정되었다. DPPH 및 ABTS 라디칼 소거능은 단호박 30% 첨가군에서 85.96 및 78.97%로 각각 측정되어 단호박 무첨가군의 DPPH (48.29%) 및 ABTS (62.12%) 결과와 비교 시 높은 항산화 활성도를 보였다. 따라서 추후 단호박 첨가에 따른 각종 비타민류, 무기질 및 β-carotene 등의 영양·기능성 성분의 분석과 더불어 소비자의 관능평가 등을 통해 항산화 기능이 강화된 단호박 막걸리의 실용화를 위한 구체적인 연구개발의 확대가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권8호
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• pp.979-985
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• 2017

본 연구는 유산균에 의한 gamma aminobutyric acid(GABA)의 생산 및 쌀겨 추출물을 이용한 최적 배지의 제조를 목표로 하고 electrostatic spray는 곡물에 GABA 함량을 증진시키기 위해 사용하였다. 분리한 Lactobacillus brevis CFM11을 MRS 배지를 이용하여 최적 조건($37^{\circ}C$, 24시간, pH 6.5)에서 배양시킨 결과, $600.12{\mu}g/mL$의 GABA 생성량을 나타냈고 0.8% MSG를 함유한 MRS 배지에서 배양시켰을 때 $2,002.93{\mu}g/mL$의 GABA 생성량을 나타냈다. 미강 추출물 배지에 MSG 0.4%, sucrose 2%, skim milk 1%, magnesium sulfate 0.2%를 첨가했을 때 GABA 생산량은 $585.80{\mu}g/mL$로 나타났다. 최적화 배지에 L. brevis CFM11을 배양시켜 얻은 GABA를 쌀 표면에 electrostatic spray 처리 후 GABA량은 $228.10{\mu}g/g$으로 나타난 반면, 아무것도 처리하지 않은 곡류에서의 GABA량은 $32.23{\mu}g/g$이었다. 이러한 결과로 보아 미강 추출물은 GABA 생산을 위한 MRS 배지의 대체물로서 산업적인 가치를 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제19권5호
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• pp.681-687
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• 2012

영양적, 기능적으로 우수한 쌀겨의 이용 가능성을 확인하고 유용자원의 재활용을 통해 쌀 가공 산업의 확대를 목적으로 본 연구를 진행하게 되었다. 쌀겨를 첨가한 머핀의 높이 측정결과 쌀겨의 농도와 저장기간이 증가할수록 감소하는 경향을 보였다(p<0.05). 머핀의 무게는 시료간의 유의적인 차이가 발견되지 않았다. 머핀의 색도는 쌀겨의 첨가량이 증가할수록 L값은 감소하였고 a 및 b값은 증가하는 경향을 보였다(p<0.05). 머핀의 수분함량은 0일차에 수분함량 범위가 30.47~34.07%였으나 저장 1일차에는 33% 전후의 수분함량으로 전처리군의 수분함량이 유사한 값을 보였다. 머핀의 경도는 0일차에 부산물의 첨가량이 0, 3, 5% 일때 각각 760.90, 645.95, 626.87로 부산물의 농도가 증가할수록 감소하였다. 저장 1일째에 경도는 모든 처리군에서 초기 경도보다 2배 이상의 값을 나타내어 0, 3, 5, 10%에서 각각 1644.49, 1522.61, 1464.79, 1613.90을 보였다. 그러나 저장 2일째에서는 머핀경도의 변화가 크게 나타나지 않았고 처리군간에 경도차이도 보이지 않았다. 부착성은 저장기간별, 부산물 첨가량별 유의적인 차이가 없었고 탄력성은 저장기간에 따라 전 처리군에서 다소 감소하는 경향을 나타내었다. 검성은 저장 0, 1일째에는 부산물의 농도가 증가할수록 감소하다가 부산물의 농도 10%에서는 다시 증가하여 대조군과 유사한 값을 나타내었다. 관능검사 결과 대조군이 머핀의 색과 향에서 높은 점수를 획득한 반면, 쌀겨 첨가 머핀이 맛, 촉촉함, 씹힘성 및 전반적인 기호도는 더 높은 것으로 나타났다. 쌀겨에 들어있는 식이섬유의 수분흡착 작용으로 수분 보유력이 증대되어 머핀의 촉촉함을 유지시켜 주고 전반적인 기호도가 높은 것으로 보아 쌀겨의 머핀을 비롯한 제빵 이용시 식미를 증진 시킬 수 있을 것으로 기대되었다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제18권6호
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• pp.859-868
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• 2011

코지와 대두의 혼합비율을 달리하여 제조한 된장을 60일간 숙성하면서 품질을 비교 평가하였다. 대두와 현미코지의 비율은 1.5:1 (BR-1), 2:1 (BR-2), 3:1 (BR-3)로 하고, 대조구로써 대두와 백미코지를 2:1 (PR)로 하였다. 60일 숙성 후 수분과 염도는 시료 간에 큰 차이가 없었으나, 숙성 경과에 따라 pH, 산도 및 미생물수는 숙성 20~30일 째에 최대에 이르렀고. 이에 앞서 10~20일째에 환원당 함량과 에칠 알코올 함량이 최대로 증가하였으며 이러한 변화는 코지비율이 높을수록 빠르고 변화 값이 높은 경향이었다. 된장의 숙성지표가 되는 아미노태 질소 함량도 숙성 경과에 따라 증가하여 60일 숙성 후 BR-1이 가장 많은 887.6 mg%이었으며, 유리아미노산 함량도 BR-1이 가장 높아 $4047.0{\pm}1.5$ mg%이었으며, 코지비율이 높을수록 아미노산 생성이 많았다. GABA함량은 숙성 경과에 따라 소량 증가하는 것으로 나타났다. 색도는 숙성 경과에 따라 L값과 b값은 점차 감소하였으며 a값은 점차 증가하였다. 이와 같은 결과에서 현미코지를 이용한 된장은 백미코지를 이용한 된장에 비하여 숙성이 빠르게 진행되었고, 이와 함께 된장의 풍미를 결정하는 환원당, 에칠 알코올 및 아미노산의 함량이 상대적으로 다소 높게 나타났으며 이러한 변화는 숙성 30일 까지 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다. 이상의 결과에서 현미코지 된장은 백미코지 된장에 비하여 단백효소활성이 우수하므로 상대적으로 숙성이 빠르게 진행되며 에칠알코올과 아미노산 성분 등의 풍미물질이 많이 생성될 뿐만 아니라 현미의 영양성분이나 기능성물질인 GABA성분의 생성이 유도되어 산업적으로도 의미가 있는 것으로 생각되며, 현미코지 비율이 가장 높았던 BR-1이 품질면에서 바람직할 것으로 생각되었다.

• 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.