• 한국식품과학회지
• /
• 제53권6호
• /
• pp.669-681
• /
• 2021

우리나라 서남해안 지역의 암반에서 자생하는 모무늬돌김(P. seriata)과 잇바디돌김(P. dentata)을 선발·배양하여 1월과 2월에 모조 채취 지역별로 확보된 김들의 성분분석과 항산화 활성을 평가하였다. 그 결과 전반적으로 품종, 채취 장소 및 시기에 따라 유의적인 공통점은 관찰되지 않았다. 그러나 무기질 함량은 두 품종 모두에 있어 채취 장소 및 시기에 관계없이 K>Na>Mg>Ca>Fe>Zn>Mn>Cu의 순서를 보였다. 두 품종의 채취 장소별 특징을 비교하였을 때, 잇바디돌김의 경우 일반성분과 무기질 함량은 특정 지역에 대한 우수성은 관찰되지 않았다. 그러나 모무늬돌김의 무기질 함량은 1월과 2월에 장산도에서 채취된 경우 높은 경향을 보였다. 모무늬돌김과 잇바디돌김의 총 지방산 중 함량이 높은 것은 eicosapentaenoic acid (60.18-75.62%)>palmitic acid (8.51-15.13%)>arachidonic acid (1.98-11.88%)≅dihomo-γ-linolenic acid (3.35-4.54%) 순이었으며, 품종, 채취 시기 및 장소에 무관하게 12종 시료들에 있어 포화지방산:단일불포화지방산:고도불포화지방산 함량 비율은 약 12:5:83이었다. 시료 김들의 구성아미노산 및 유리아미노산 함량은 alanine>glutamic acid>aspartic acid 순이었으며, 특히 총 아미노산 함량은 잇바디돌김이 모무늬돌김보다 더 높았으며, 1월에 장산도에서 채취한 시료가 가장 높았다. 한편, 총페놀성 화합물 함량, 환원력 및 DPPH radical scavenging 활성에서 모무늬돌김의 경우 1월과 2월에 채취된 모든 시료에서 암태도와 달리도에서 채취된 시료 보다 장산도 시료가 낮은 활성을 나타내었다. 그와 달리 잇바디돌김의 경우에는 2월에 채취된 시료의 DPPH radical scavenging 활성을 제외하고 장산도에서 채취된 시료가 총페놀성 화합물 함량, 환원력 및 DPPH radical scavenging 활성에 있어 가장 우수했다. 그리고 이들 세 평가항목은 1월과 2월에 채취된 모든 시료에서 잇바디돌김이 모무늬돌김보다 우수한 특징을 보였다. 본 연구 결과들은 추후 돌김을 식품 소재로 활용함에 있어 돌김의 양식 및 품질 특성을 이해하는데 유용한 기초 자료로 활용되어질 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
• /
• 제64권1호
• /
• pp.40-47
• /
• 2019

본 연구는 단수수 '초롱'(Sorghum bicolor (L.) Moench)의 재식밀도(16.7, 11.1, 8.3, 6.7, 5.6주${\cdot}m^{-2}$)에 따른 생육, 착즙액의 수량 및 품질을 비교하고 적정 재식밀도와 다변량 분석을 통해 수량에 관계된 요인을 분석하고자 수행하였다. 재식밀도에 따라 파종 후 일수별 주경장은 처리간 차이가 없었으나 재식밀도가 높아짐에 따라 경태는 얇아지고 분지의 퇴화가 빨라지는 경향을 보였다. 수확기 추정한 착즙액과 당수량은 재식밀도가 높은 16.7 (각각 42.9, $4.16Mg{\cdot}ha^{-1}$), 11.1 (37.1, $3.73Mg{\cdot}ha^{-1}$)주${\cdot}m^{-2}$ 처리구가 8.3(30.5, $2.96Mg{\cdot}ha^{-1}$), 6.7 (26.6, $2.41Mg{\cdot}ha^{-1}$), 5.6 (24.7, $2.22Mg{\cdot}ha^{-1}$)주${\cdot}m^{-2}$ 처리구보다 많았다. 가용성 고형물 및 유리당 함량은 통계적인 차이는 없었으나 11.1, 8.3주${\cdot}m^{-2}$ 처리구에서 높은 편이었다. 반면 재식밀도가 5.6~11.1주${\cdot}m^{-2}$까지 증가했을 때 도복지수(9에 가까울수록 도복피해가 커짐)가 2.00~6.33까지 급격히 증가하여 최종 재식밀도의 결정시 태풍의 도래 횟수나 지형적인 특성 등을 고려해야 할 것이다. 추가적으로 조사항목간 상관분석과 주성분 분석에서 재식밀도는 생경수량($r=0.62^{**}$), 건물수량($r=0.58^{**}$), 착즙액($r=0.63^{**}$) 및 당수량($r=0.66^{**}$)과는 정의관계를, 주경의 굵기($r=-0.65^{**}$)와는 부의관계를 나타내었다. 또한 수량 관련 요인들은 초장, 경태, 마디수와 통계적 관계가 없었다.

• 한국조경학회지
• /
• 제51권2호
• /
• pp.103-119
• /
• 2023

BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.

• 한국지식정보기술학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.11-23
• /
• 2018

본 연구에서는 스마트폰의 확산에 가장 주요한 요인이며 다양한 기능성 편의를 제공하는 앱을 구매하는 채널인 앱 마켓을 선택하는 요인을 합리적인 선택 이론 관점을 도입하여 실증적으로 밝혀내었다. 281건의 설문 결과 분석을 통해, 이익의 관점에서 사용편의성과 구조적 보장이 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 검증 되었다. 반면, 고객신뢰, 정보 품질, 마켓 이미지는 앱마켓 선택에 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 파악되었다. 특히, 국내 앱마켓 플랫폼 제공자(KT, LG U+)의 경우, 해외 앱마켓 플랫폼사업자(구글)에 비해, 고객센터 운용, 피해보상 규정 등 구조적 보장 측면에서 우위에 있는 것으로 보인다. 하지만, 구글 앱 마켓의 경우는 모든 안드로이드 폰에 사전 설치되어 통신사 별로 타 앱마켓을 이용하기 위해 추가적으로 설치해야하는 불편함이 없어 국내 제공자보다 사용자 편의성에서 우위에 있다고 판단된다. 이는 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게만 불리하게 작용하고 있어, 정책적 해결점 마련이 필요하다. 사업자비용의 관점에서는 금전적인 전환 비용과 비금전적인 전환 비용 모두 앱 마켓 선택에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 비금전적인 전환 비용은 국내 앱마켓 플랫폼사업자에게 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 국내 앱마켓의 서비스 기대 수준이 낮다고 인식되어 있고, 신규 사용자가 사용하기 위해 회원 가입 등 소요되는 시간적 비용요소가 크다고 인지되어 있다고 설명될 수 있다. 국내 앱 마켓 사업의 활성화를 위해 개선이 필요한 항목으로 보인다. 본 연구를 통해 기존 대부분의 연구들이 앱 선택 요인에만 집중되었다는 한계를 극복하고 앱 마켓 선택 요인을 밝혀내었다는데 본 연구의 의의가 있다고 볼 수 있겠다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.57-77
• /
• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.