• 청정기술
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• 제30권1호
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• pp.47-54
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• 2024

비식용 작물인 네팔산 Jatropha 씨앗으로부터 추출한 식물성 오일을 원료로 사용하고, 에스테르화 반응과 전이에스테르화 반응으로 구성된 2-step 공정을 거쳐서 바이오디젤로 전환하였다. Jatropha 오일에 함유되어 있는 유리지방산과 메탄올과의 에스테르화 반응에 Amberlyst-15 촉매를 적용하였으며, 자트로파 오일의 산가를 11.0으로부터 0.26 mgKOH/g까지 낮추었다. 산가가 0.26 mgKOH/g인 Jatropha 오일과 메탄올을 원료로 사용하고 NaOH/γ-Al₂O₃ 촉매를 사용하여 전이에스테르화 반응을 통해서 바이오디젤을 제조하였다. NaOH 담지량이 3 wt%에서 25 wt%로 증가함에 따라 비표면적은 129 m²/g에서 28 m²/g으로, 기공 부피는 0.249 m³/g에서 0.129 cm³/g으로 감소하였다. 또한, NaOH의 담지량이 증가할수록 NaOH/γ-Al₂O₃ 촉매의 염기점의 양과 세기가 동시에 증가하였다. NaOH/γ-Al₂O₃ 촉매의 최적 NaOH 담지량은 12 wt%인 것을 확인하였다. NaOH/γ-Al₂O₃ 촉매를 이용한 Jatropha oil의 전이에스테르화 반응에서 최적 온도를 65 ℃로 선정하였다. 교반속도가 150 RPM 이하의 조건에서는 전이에스테르화 반응 속도가 외부 물질 전달의 영향을 받았으나, 그 이상의 교반속도에서는 외부 물질 전달의 영향이 크지 않았다.

• 한국작물학회지
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• 제68권4호
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• pp.402-412
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• 2023

기후변화에 대응하기 위해 재배지역 차이에 따른 쌀귀리(Avena sativa L.)의 품질을 비교하고자 재배지역이 다른 G1과 G2 그룹의 국내 농가에서 쌀귀리 조양 품종을 2020년부터 2022년까지 3년 동안 수집하여 외관 품질, 영양성분, 기능성 성분 등을 분석하였다. 외관 품질의 경우는 2020년에 G2지역에서 명도와 황색도에서 G1지역에 비해 유의하게 높게 나타나 차이가 있었지만 다른 연도에서는 재배지역간에 차이가 없었다. 쌀귀리 종자의 활력을 검정한 결과는 2022년에서만 G1지역에서 G2지역보다 전기전도도 값이 유의적으로 낮게 나타났다. 영양성분 중에서 수분 함량은 3개년 모두에서 G1지역보다 G2지역에서 더 높게 나타났으며 조단백질 함량 역시 모든 연도에서 G1지역보다 G2지역에서 유의적으로 높게 나타났다. 탄수화물 함량은 조단백질 함량과 반비례하게 3년간 모든 연도에서 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타났다. 조지방 함량은 2022년을 제외하고 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타난 경향을 보였다. 그리고 쌀귀리에 풍부하게 함유되어 있는 기능성 성분인 베타글루칸을 분석한 결과 3.4-4.2% 범위로 나타났으며 2020년을 제외하고 재배지역간의 유의적인 차이는 없었다. 또한 귀리에만 존재하는 대표적인 기능성 성분인 아베난쓰라마이드는 2021년과 2022년 2년에 걸쳐 함량을 분석한 결과, 아베난쓰라마이드 함량은 2.4-20.7 ㎍/g 범위로 나타났으며 2년 모두 G2지역에서 G1지역보다 유의적으로 아베난쓰라마이드 함량이 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구가 진행되는 재배지역간의 기온을 파악하기 위해 2020년부터 2022년까지 쌀귀리 생육기의 평균기온과 최저기온 평균값을 조사한 결과, 재배 한계지로 설정된 G2지역과 주산지로 설정된 G1지역 해남의 1월 평균기온과 1월 최저기온 평균값이 유사하였다. 결론적으로 재배지역 차이에 따라 재배되고 있는 쌀귀리 품질에서 일부 영양성분과 기능성 성분에 차이를 확인하였기에 기후변화로 인해 쌀귀리의 재배면적이 확대되는 상황에서 품질에 영향을 미치는 성분들의 변화에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권5호
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• pp.1123-1133
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• 2023

목적 만성폐쇄성폐질환의 CT에서 자동 정량 측정된 체성분과 폐기능 또는 정량적 변수들 사이의 연관성을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 총 290명의 만성폐쇄성폐질환 환자를 대상으로 연구하였다. 흉부 CT에서 근육 및 피하지방 부피, T12 레벨에서 근육 및 피하지방 면적 및 골 감쇠를 딥러닝 기반 분할 알고리즘을 사용하여 획득하였다. Parametric response mapping-derived emphysema (이하 PRM^emph), PRM-derived functional small airway disease (이하 PRM^fSAD) 및 기도 벽 두께(airway wall thickness; 이하 AWT)-Pi10을 정량적으로 평가하였다. Pearson 상관 분석을 사용하여 체성분과 결과 간의 연관성을 평가하였다. 결과 근육과 피하지방의 부피와 면적은 PRM^emph와 PRM^fSAD와 음의 상관관계를 보였다(p < 0.05). T12에서의 골밀도는 PRM^emph와 음의 상관관계를 보였다(r = -0.1828, p = 0.002). 피하지방의 부피와 면적과 T12에서의 골밀도는 AWT-Pi10과 양의 상관관계를 보였다(r = 0.1287, p = 0.030; r = 0.1668, p = 0.005; r = 0.1279, p = 0.031). 반면에 근육 부피는 AWT-Pi10과 음의 상관관계를 보였다(r = -0.1966, p = 0.001). 근육 부피는 폐기능과 의미 있는 연과성을 보였다(p < 0.001). 결론 흉부 CT에서 정량적으로 평가된 체성분은 만성폐쇄성폐질환의 표현형 또는 중증도와 연관성을 보인다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.638-652
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• 2023

목적 경도인지장애와 알츠하이머 치매 환자에서 아밀로이드베타 양성을 예측할 수 있는 MRI 특징을 알아보고 머신러닝으로 아밀로이드베타 양성 예측 모형의 성능을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 후향적 및 단면조사연구로 경도인지장애와 알츠하이머 치매 총 139명의 환자를 대상으로 하였다. 이들은 모두 뇌 MRI와 아밀로이드 PET-CT를 시행하였다. 대상자는 아밀로이드 베타 양성군(n = 84)과 아밀로이드 베타 음성군(n = 55)으로 분류하였다. 시각적 분석으로는 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도와 뇌미세출혈 개수를 시행하였다. 정량분석으로 뇌백질 고신호 병변의 부피와 국소뇌부피를 측정하였다. 다중 로지스틱 회귀분석과 머신러닝 기법으로 아밀로이드베타 양성을 가장 잘 예측할 수 있는 MRI 특징을 확인하였다. 결과 시각적분석에서 아밀로이드베타 양성군은 뇌백질 고신호 병변의 Fazekas 척도(p = 0.02)와 뇌미세출혈 개수(p = 0.04)가 유의미하게 높았다. 해마, 내후각피질, 설전부의 국소뇌부피들은 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 작았다(p < 0.05). 제3뇌실(p = 0.002)의 부피는 아밀로이드베타 양성군에서 유의미하게 컸다. 간이 정신 상태 검사와 국소뇌부피를 이용하여 머신러닝기법을 이용했을 때 좋은 정확도를 보였다(81.1%). 결론 간이 정신 상태 검사, 제3뇌실과 해마 부피를 이용한 머신러닝의 적용은 아밀로이드베타 양성을 예측하는데 활용될 수 있다.

• 분석과 대안
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• 제8권2호
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• pp.65-86
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• 2024

본 연구는 우크라이나 공간을 둘러싼 유럽열강 간 오랜 지정학적 충돌을 역사적 관점에서 분석하고자 한다. 이를 통해 근대 유럽사 속에서 드러나는 우크라이나 공간의 지정학적 중요성과 이를 두고 벌어진 근대 유럽열강 간 패권분쟁을 부각시키고자 한다. 19세기 이래, 영미(英美)와 독일은 이와 관련하여 각각 상이한 대(對) 유라시아 지정학 관점과 전략을 발전시켰다. 따라서 양측이 일으킨 크림전쟁과 독소전쟁은 이들의 지정학적 전략과 이익실현의 관점에서 분석될 필요가 있다. 먼저 대영제국의 경우 크림전쟁개입을 통해 제정 러시아에 의한 우크라이나 공간의 완전한 장악을 저지하였다. 이를 통해 대영제국은 제정 러시아의 흑해 및 지중해 남하와 중부유럽진출을 위한 교두보 확보를 봉쇄하였다. 다음으로 중부유럽을 중심으로 아시아 대륙세력과 영미해양세력의 침투를 저지하는 배타적 공간질서를 건설해야한다는 지정학 전략을 수용한 독일 제3제국은, 중동부유럽의 레벤스라움(Lebensraum) 확보와 확장을 위해 독소전쟁을 일으켰다. 이를 통해 독일 제3제국은 우크라이나 공간을 넘어 카프카스 지역진출을 시도하고 소련과의 완충지대를 확장시키고자 하였다. 양(兩) 전쟁에 대한 지정학적 분석을 바탕으로 3가지 결론을 도출 할 수 있다. 첫째, 우크라이나 공간을 둔 지정학적 분쟁은 키예프 공국 패망 이래 해당공간을 토대로 한 강력한 국가의 부재에 기인한 측면이 크다. 둘째, 우크라이나 공간을 둘러싼 지정학적 분쟁은 분쟁당사자 모두에게 득보다 실이 큰 피로스의 승리와 같다. 셋째, 우크라이나 공간을 둘러싼 지정학적 분쟁의 근본원인은 상호공존과 균형을 경시하는 배타적 지정학관 간 충돌이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제39권3호
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• pp.288-298
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• 2024

본 연구는 국내산 왕벚나무 수피를 건강기능식품 소재로서 활용 가능성을 확인하기 위하여 용매별 추출물에 대한 특성 분석과 항산화 활성을 평가하였다. 용매별 소재의 아미노산과 지방산 분석을 통하여 성분함량 및 조성 차이를 확인하였고, 항산화 활성 비교를 위해 총 폴리페놀 함량, 총 플라보노이드 함량, DPPH 라디칼 소거능, ABTS 라디칼 소거능, FRAP 활성을 측정 및 비교 후 상관관계를 분석하였다. 아미노산 분석 결과, 열수 추출물, 30% 에탄올 추출물, 70% 에탄올 추출물에서 13종의 아미노산이 검출되었고, 주요 아미노산으로 aspartic acid, arginine, proline으로 분석되었으며, 총 아미노산 함량은 각각 0.17%, 0.16%, 0.09%로 확인되었다. 지방산 분석 결과, 포화지방산(SFA)이 열수 추출물, 30% 에탄올 추출물, 70% 에탄올 추출물에서 62.7-66.7%로 높은 조성비를 보였고, 확인된 지방산은 열수 추출물에서 behenic acid (C22:0)을 제외한 13종의 지방산이 검출되었으며, 30% 에탄올 추출물과 70% 에탄올 추출물에서 14종 지방산이 검출되었다. 주요 지방산은 열수 추출물, 30% 에탄올 추출물, 70% 에탄올 추출물에서 palmitic acid (C16:0)로 확인되었고, 총 지방산 함량은 각각 0.66 mg/g, 2.46 mg/g, 10.04 mg/g으로 70% 에탄올 추출물에서 가장 높았다. 총 플라보노이드와 총 폴리페놀 함량은 열수 추출물, 30% 에탄올 추출물, 70% 에탄올 추출물에서 각각 727.70-769.87 mg QE/g, 309.24-348.09 mg GAE/g이었다. 항산화 활성 측정 결과 열수 추출물, 30% 에탄올 추출물, 70% 에탄올 추출물에서 DPPH 라디칼 소거능은 0.05-1 mg/mL 농도에서 각각 14.42-81.77%, 16.85-83.38%, 19.33-81.12%의 결과를 보였고, ABTS 라디칼 소거능은 0.05-1 mg/mL 농도에서 각각 6.32-89.55%, 16.14-70.61%, 8.99-92.08%의 결과를 보였으며, FARP 활성은 0.05-0.5 mg/mL 농도에서 각각 0.32-2.91, 0.07-0.61, 0.39-3.43으로 나타나 농도 의존적으로 항산화 효과를 증가시키는 것을 확인하였다. 용매별 추출물의 총 플라보노이드 함량, 총 폴리페놀 함량과 항산화 활성 간의 상관관계를 분석한 결과, 높은 양(+)의 상관성을 보였다(P<0.01). 본 연구결과를 통해 왕벚나무 수피 추출물을 이용한 건강기능식품 소재 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권3호
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• pp.277-292
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• 2024

지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권8호
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• pp.509-518
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• 2024

돌발가뭄(Flash drought)은 급격한 기상 및 환경요인의 변화를 통해 단기간 급속하게 발생하는(rapid-onset) 가뭄으로 정의된다. 최근에는 전 세계적인 기상이상으로 인해 돌발가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 폭염 및 강수부족 등의 선행원인을 중심으로 다양한 연구가 수행되고 있다. 돌발가뭄과 같은 극단적인 수문현상은 사전에 대비하지 않으면 농업, 식량 및 도시 상수도 안보에 극심한 피해가 발생할 수 있다. 특히, 북한은 자연재해에 취약한 국가 중 하나로, 자연재해에 대해 대응할 수 있는 사회기반시설 부족으로 인해 사회적, 경제적으로 어려움을 겪고 있으며, 2014~2015년에 걸쳐 발생한 100년 빈도의 극심한 가뭄으로 인해 식량난, 전력난 등의 심각한 피해를 보았다. 본 연구에서는 토양수분 관측위성인 Advanced Microwave Scanning Radiometer-2(AMSR2) ascending X-band 토양수분 자료의 백분위수를 활용하여 주단위 Flash Drought Intensity Index (FDII)를 산정하였으며, 2013년부터 2022년까지 10년간 한반도의 돌발가뭄 특성을 분석하였다. 한반도 전역의 관개기를 대상으로 월별 공간분포를 분석한 결과, 북한 지역에서는 토양수분의 급격한 감소로 인해 가뭄 심화율(FD_INT)이 크게 나타났으며, 남한 지역은 가뭄 심각도(DRO_SEV)가 크게 나타났다. 또한, 지역별 시계열 분석을 통해 남북한의 강원도 지역에서 FD_INT, DRO_SEV가 모두 크게 나타났다. 지역별 확률 밀도 추정 결과, 남북한의 FD_INT 차이가 뚜렷하게 나타났으며, 남한 지역은 DRO_SEV의 높은 값이 주로 분포하여 심각한 가뭄의 발생확률이 높게 나타났다. 북한 지역의 FDII가 큰 값에서 높은 밀도를 보이면서 북한 지역의 돌발가뭄 발생 횟수, 피해 등이 남한 지역보다 높은 것으로 분석되었다. DRO_SEV와 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)의 한반도 전역에 대한 상관성을 분석하여 0.4~0.6 수준의 강한 양의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서 제시하는 토양수분 백분위수 활용 방법을 통해 남한보다 북한 지역이 돌발가뭄에 취약한 환경으로 판단되며, 돌발가뭄은 토양수분의 지속적인 결핍보다 급격한 감소가 더 큰 영향이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 돌발가뭄 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.384-395
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• 2023

증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R² 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R² 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R² 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.