• Journal of the Mineralogical Society of Korea
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• v.26 no.2
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• pp.101-110
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• 2013

Due to the large specific surface area and great reactivity toward environmental contaminants, nanocrystalline mackinawite (FeS) has been widely applied for the remediation of contaminated groundwater and soil. Furthermore, nanocrystalline FeS is rather thermodynamically stable against anoxic corrosion, and its reactivity can be regenerated continuously by the activity of sulfate-reducing bacteria. However, nanocrystalline mackinawite is prone to either spread out along the groundwater flow or cause pore clogging in aquifers by particle aggregation. Accordingly, this mineral should be modified for the application of permeable reactive barriers (PRBs). In this study, coating methods were investigated by which mackinawite nanoparticles were deposited on the surface of alumina or activated alumina. The amount of FeS coating was found to significantly vary with pH, with the highest amount occurring at pH ~6.9 for both minerals. At this pH, the surfaces of mackinawite and alumina (or activated alumina) were oppositely charged, with the resultant electrostatic attraction making the coating highly effective. At this pH, the coating amounts by alumina and activated alumina were 0.038 and 0.114 $mmol{\cdot}FeS/g$, respectively. Under anoxic conditions, arsenite sorption experiments were conducted with uncoated alumina, uncoated activated alumina, and both minerals coated with FeS at the optimal pH for comparison of their reactivity. Uncoated activated alumina showed the higher arsenite removal compared to uncoated alumina. Notably, the arsenite sorption capacity of activated alumina was little changed by the coating with FeS. This might be attributed to the abundance of highly reactive hydroxyl functional groups (${\equiv}$AlOH) on the surface of activated alumina, making the arsenite sorption by the coated FeS unnoticeable. In contrast, the arsenite sorption capacity of alumina was found to increase substantially by the FeS coating. This was due to the consumption of the surface hydroxyl functional groups on the alumina surface and the subsequent occurrence of As(III) sorption by the coated FeS. Alumina, on the surface area basis, has about 8 times higher FeS coating amount and higher As(III) sorption capacity than silica. This study indicates that alumina is a better candidate than silica for the coating of nanocrystalline mackinawite.

• Microbiology and Biotechnology Letters
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• v.38 no.3
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• pp.295-301
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• 2010

Sheath rot and dry rot disease caused by Pseudomonas marginalis and Fusarium oxysporum were serious problems in garlic farmland. In this study, total of 160 indigenous antagonistic bacteria were isolated from 16 farmlands in Yeongcheon, Korea. Among these, 15 strains were able to inhibited P. marginalis and F. oxysporum. The 16s rDNA genes of the selected 15 strains were amplified and sequenced. The strains has strong antagonistic ability against garlic pathogens was achieved Bacillus subtilis YC82, B. vallismortis YC84, B. amyloliquefaciens YC240. The selected 3 strains tested for investigation of antifungal mechanisms further analyses; 3 strains of these validated for production of siderophore, ${\beta}$-glucanase and chitinase using CAS (chrome azurol S) blue agar, CMC-congo red agar and DNS method. The 3 strains were able to utilized insoluble phosphate as dertermined by vanado-molybdate method. The 3 strains verified for production of auxin and gibberellic acid using Salkowski test and holdbrook test. Also, 3 strains showed stimulation germination, stem growth promoting activity on the in vivo test. The 3 strains were able to effectively suppress P. marginalis and F. oxysporum causing sheath rot and dry rot diseases on the in vivo pot test.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.27 no.4
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• pp.420-426
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• 2012

The purpose of this study was to identify control points through microbiological hazard analysis in the manufacturing processes of starch noodles. Samples were collected from the ingredients, manufacturing processes, equipment and environment. Microbiological hazard assessments were performed using aerobic plate counts (APC), Enterobacteriaceae (EB), E. coli and five pathogens including B. cereus, E. coli O157:H7, L. monocytogenes, Salmonella spp., and S. aureus. The APC levels in raw materials were from 2.12 to 3.83 log CFU/g. The contamination levels after kneading were 4.31 log CFU/g for APCs and 2.88 log CFU/g for EB counts. APCs decreased to 1.63 log CFU/g and EB were not detected after gelatinization, but their levels slightly increased upon cooling, cutting, ripening, freezing, thawing, and separating. The reuse of cooling and coating water would be a critical source of microbial increase after cooling. After drying, APCs and EB counts decreased to 5.05 log CFU/g and 2.74 log CFU/g, respectively, and the levels were maintained to final products. These results suggest that the cooling process is a critical control point for microbiological safety, and the cooling water should be treated and controlled to prevent cross contamination by pre-requisite program.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.1
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• pp.42-55
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• 2023

A methodology to predict the carbon performance of newly created urban greening plans is required as policies based on quantifying carbon performance are rapidly being introduced in the face of the climate crisis caused by global warming. This study developed a tree carbon calculator that can be used for carbon reduction designs in landscaping and attempted to verify its effectiveness in landscape design. For practical operability, MS Excel was selected as a format, and carbon absorption and storage by tree type and size were extracted from 93 representative species to reflect plant design characteristics. The database, including tree unit prices, was established to reflect cost limitations. A plantation experimental design to verify the performance of the tree carbon calculator was conducted by simulating the design of parks in the central region for four landscape design, and the causal relationship was analyzed by conducting semi-structured interviews before and after. As a result, carbon absorption and carbon storage in the design using the tree carbon calculator were about 17-82% and about 14-85% higher, respectively, compared to not using it. It was confirmed that the reason for the increase in carbon performance efficiency was that additional planting was actively carried out within a given budget, along with the replacement of excellent carbon performance species. Pre-interviews revealed that designers distrusted data and the burdens caused by new programs before using the arboreal carbon calculator but tended to change positively because of its usefulness and ease of use. In order to implement carbon reduction design in the landscaping field, it is necessary to develop it into a carbon calculator for trees and landscaping performance. This study is expected to present a useful direction for ntroducing carbon reduction designs based on quantitative data in landscape design.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 1995.11a
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• pp.1-48
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• 1995

식생활은 인간 생활의 주체이고 먹는다는 것은 그 수단이다. 그중 중요한 하나의 명제는 인간이 놓여진 여러 환경에서 어떻게 건강을 유지하고 그 개체가 소유하고 있는 능력을 최대치까지 생리적으로 성장 발전시킴과 동시에 최대한 수명을 연장시키기 위한 식물 섭취방법을 마이크로 레벨까지 해명하는데 있다. 인간은 일생동안 엄청난 양의 음식물을 먹는다(70세 수명일 경우 200만 파운드 즉 체중의 1,400배). 그러나 먹기는 먹되 자신의 건강과 장수를 위하여 어떤 음식을 어떻게 선택하여 어떻게 먹어야 하는 문제가 매우 중요하다. 최근 우리나라도 국민 소득이 늘면서 식생활은 서구화 경향으로 기우는 듯하다. 공해를 비롯한 수입식품 등 여러 가지 문제점이 제기됨에 따라 자연식과 건강식을 주장하는 소리가 높이 일고 있다. 그중에는 축산 식품이 콜레스테롤 함량이 다른 식품에 비하여 높게 함유하고 있다는 것으로 심혈관질환의 주범인양 무차별 강조하는 나머지 육식공포 내지는 계란 등의 혐오감 마저 불러 일으키는 경향까지 있는 듯하다. 따라서 본논고에서는 축산식품중의 콜레스테롤 함량수준이 과연 성인병의 주범인지 아니면 다른 지방산과 관련해서 올바르게 평가하고 그 문제점과 대책을 개관해 보고 요약하면 다음과 같다. 1. 사람은 유사이래 본능적으로 주변의 식물이나 동물의 고기를 먹고 성장하여 자손을 증식시키고 어느 사이에 늙으면 죽음을 맞이 하는 싸이클을 반복하면서 기나긴 세월동안 진화를 하여 오늘날의 인간으로서의 자태를 이루었다. 유인원과 같은 인류의 선조들은 수렵을 통해 육식을 많이 하였을 것이므로 인간은 원래 육식동물이 아닐까? 구석기시대의 유물을 보면 많은 뼈가 출토되고 “얄타미라”나 “라스코” 동굴벽화가 선명하게 묘사되고 있다. 2. 우리나라 선조 승구족의 일파가 백두산을 비롯한 만주 송화강 유역에 유입되면서 수렵과 목축을 주요 식품획득의 수단으로 식품문화권을 형성하면서 남하하여 한반도 민족의 조상인 맥족(貊族)으로 맥적(貊炙)이라고 하는 요리(오늘날의 불고기)를 먹었다는 기록이 있다. 3. 인간의 수명을 1900년대로 거슬러 올라가서 뉴질랜드가 세계최장수국(호주는 2위)로서 평균수명은 남자 58세, 여자 69세인 반면 일본과 한국은 당시 남자 36세, 여자 37세이던 것이 일본은 1989년에 이르러 세계 최장수국으로 등장했으나 1990년 당시 뉴질랜드${\cdot}$호주 등은 목축 및 밀(小麥) 생산국가였기 때문이라는 것과 일본은 오늘날 합리적인 식생활 국가라는 것을 간과해서는 안된다. 4. 우리나라 10대 사망원인중 (1994년도) 뇌혈관질환이 1위, 교통사고 2위, 암이 3위 순위로서 연령별로는 10~30대의 불의의 사고(교통사고), 40~60대는 암, 70대 이상은 뇌혈관질환이 가장 많다. 구미${\cdot}$일 7개국 정상국가들은 심질환 사망이 가장 높다. 5. 식생활의 변화에 있어서 우리나라는 주식으로 섭취해 왔던 곡류는 70년 대비 94년에는 0.7배 감소된 반면 육류 5배, 계란 2.4배, 우유는 무려 29.3배 증가되었다. 식생활 패턴이 서구화 경향으로 바뀌는 것 같다. 6. 71년도 우리나라의 지질섭취량은 국민 1인당 1일 평균 13.1g에 섭취에너지의 5.7%수준이었으나 92년도에는 34.5g으로서 총에너지 섭취량의 16.6%에 달하고 총섭취 지방질중 동물성 섭취 비율은 47%를 차지 한다. 국민 평균 혈청콜레스테롤 농도는 80년에 비해 88년에는 11%가 증가되었고 80년에 210mg/dl 이상 되는 콜레스테롤 혈증인 사람의 비율이 5%에서 88년에는 23%로 크게 증가했다. 7. 세계 정상국가들의 단백질 즉 축산식품의 섭취는 우리나라보다 적게는 2배, 많게는 6~7배 더 섭취하고 90년도 우리나라의 지질섭취량은 일본의 1/3수준에 불과하다. 8. 콜레스테롤은 인체를 비롯한 모든 동물체에 필수적으로 분포하고 있는 것으로 체내 존재하고 있는 총량은 90~150g, 이중 혈청콜레스테롤은 4%(6g)를 차지하고 있음에도 불구하고 이 아주 적은 콜레스테롤에 일희일비(一喜一悲) 논쟁은 60~70년 끄러오고 있다. 9. 콜레스테롤의 생체내 기능으로서는 (1) 세포벽의 지지물질 (2) 신경세포 보호막물질 (3) 담즙산의 합성 (4) 비타민 D의 합성 (5) 임신시에 반듯이 필요한 분자 (6) 기타 여러 가지 기능을 수행하는 것으로 필수적인 물질이다. 10. 우리가 식이를 통해서 섭취 콜레스테롤을 550mg정도를 섭취한다고 하더라도 이 정도의 양은 배설 소모되는 양과 거의 맞먹는 양이다. 피부와 땀샘에서 소실되는 양만도 100~300mg에 달하기 때문에 미국농무성에서 섭취량을 300mg로 제한하는 것은 무의미하다. 11. 콜레스테롤 운반체로서의 지단백질은 그 밀도가 낮은 것으로부터 킬로미크론(chylomicron), 초저밀도 지단백질(VLDL), 저밀도 지단백질(LDL) 및 고밀도 지단백질(HDL)으로 나누는데 LDL은 혈청콜레스테롤 중 약 70%, HDL은 약20%를 함유한다. 12. 혈중 콜레스테롤 수준에 영향을 미치는 요인을 열거하여 보면 다음과 같다. 1) 음식을 통해서 섭취되는 콜레스테롤 중 단지 10~40%정도가 흡수되고, 체내에서 합성되는 콜레스테롤이 증가할수록 식이콜레스테롤은 실제 혈청콜레스테롤 수준에 거의 영향을 미치지 않으므로 식이중함량에 대하여 공포를 느끼고 기피할 필요가 없다. 2) 고도불포화지방산, 단가불포화지방산, 포화지방산의 비 즉 P/M/S의 비가 균형되도록 권장한다. 3) 동맥경화를 비롯한 성인병의 원인이 되는 혈전증에는 EPA의 양을 높여줌으로서 성인병을 예방할 수 있다. 4) 오메가6지방산 아라키도닉산과 오메가3지방산인 EPA로 유도되는 에이코사에노이드 또는 프로스타노이드는 오메가6와 3지방산을 전구체로 하여 생합성되는 중요한 생리활성 물질이다. 5) 사람은 일반적으로 20세에서 60세까지 나이를 먹어감에 따라 혈중 콜레스테롤 수준이 증가하고 60세 이후부터는 일정한 수준을 유지하며 심장보호성 HDL-콜레스테롤은 감소하는 반면에 죽상경화성 LDL콜레스테롤은 증가한다. 6) 높은 HDL콜레스테롤 수준이 심장병 발생 위험요인을 감소시키는 기능을 갖고 있기 때문에 좋은 HDL이라 부르고, LDL은 나쁜 콜레스테롤이라 부르기도 하는데, 이것은 유전적 요인보다도 환경적 요인이 보다 큰 영향을 미친다. 7) 이것은 생활 형태와 영양섭취상태를 포함해서 개인적 생활패턴에 영향을 받는다. 8) 많은 실험에서 혈중 콜레스테롤 상승은 노년의 가령(加齡)에 적응하기 위한 자연적 또는 생리적인 세포의 생화학적이고 대사적인 기능을 위해 필수적일 수 있다는 것을 간과해서는 안될 것이다. 이 점으로 미루어 노년의 여성들을 위한 콜레스테롤 농도를 200mg/dl이 가장 알맞은 양이 아닌 듯하다. 9) 스트레스는 두가지 모양으로 유발되는데 해로은 스트레스(negative), 이로운 스트레스(positive)로서 긴장완화는 혈중 콜레스테롤 농도를 10% 떨어진다. 10) 자주 운동을 하는 사람들은 혈중 HDL콜레스테롤치가 운동을 하지 않는 사람보다 높다. 육체적인 운동의 정도와 혈중 HDL콜레스테롤 농도와는 정비례한다. 11) 흡연은 지방을 흡착시키므로 혈전증의 원이이 되며 혈관속의 HDL농도를 감소시킨다. 12) 에너지의 과잉섭취에 의한 체중 증가느 일반적으로 지단백질대사에 영향을 미치고, 간에서는 콜레스테롤 과잉 생산과 더불어 VLDL콜레스테롤의 LDL콜레스테롤 혈증을 나타냄으로 운동과 더불어 비만이 되지 않도록 하여야 한다. 13. 콜레스테롤 함량에 대한 조절기술 1) 식품의 우열을 평가할 때 단순히 동물성 또는 식물성 식품으로 분류해서 총괄적으로 논한다는 것은 지양되어야 한다. 이것은 그 식품에 함유하고 있는 지방산의 종류에 따라서 다르기 때문이다. 2) 인체의 원할한 기능 유지를 위해서는 P /M /S비율 뿐만 아니라 섭취 지방질의 오메가6 /오메가3계 지방산의 비율이 모두 적절한 범위에 있어야 하며 한두가지 지방산만이 과량일 때는 또 다른 불균형을 일으킬 수 있다는 점을 알아야 한다. 3) 닭고기는 오메가6지방산 함량을 높이기 위하여 사료중에 등푸른 생선이나 어분이나 어유를 첨가하여 닭고기는 첨가수준에 따라 증가됨을 알 수 있다. 4) 오늘날 계란내의 지방산 조성을 변화시켜 난황내의 오메가 3계열 지방산 함량을 증가시킨 계란의 개발이 활발해졌다. 14. 계란 콜레스테롤에 대한 소비자들의 부정적 인식을 불식시키고자 계란의 클레스테롤 함량을 낮추는 과제가 등장하면서 그 기술개발이 여러모로 시도되고 있으나 아직 실용 단계에 이르지 못했다. 15. 계란의 콜레스테롤 문제에 대한 대책으로서 난황의 크기를 감소시키는 방법에 대한 연구도 필요하다. 16. 계란 중 콜레스테롤 함량 분석치는 표현 방식에 따라서 소비자들을 혼란시킬 가능성이 있다. 또한 과거에는 비색법으로 분석했으나 오늘날은 효소법으로 분석하면 분석치에 상당한 차이가 있다. 17. 소비자의 요구를 만족시키고 버터 소비를 촉진시키기 위해 콜레스테롤을 감소시키는 물리적${\cdot}$생물학적 방식이 제안되어 있으나 현장적용이 가능한 것은 아직 없다. 18. 우리나라에서 이미 시판되고 있는 DHA우유가 선보였고 무콜레스테롤 버터의 경우 트란스(trans)형 지방산에 관해서는 논란의 여지가 많을 것이다. 끝으로 국가 목표의 하나는 복지사회 건설에 있고 복지국가 실현에는 국민 기본 욕망의 하나인 식생활 합리화가 선행되어야 한다. 소득이 늘고 국가가 발전해감에 따라 영양식${\cdot}$건강식 및 기호식을 추구하게 됨을 매우 당연한 추세라 하겠다. 우리의 식생활이 날로 향상되어 지난날의 당질 위주에서 점차 축산물쪽으로 질적 개선이 이루어진다는 것은 고무적임에 틀림없다. 이 축산물을 통한 풍요로운 식의 문화를 창출하면서 건강과 장수 그리고 후손에 이르기까지 번영하고 국가 경쟁력 강화에 심혈을 기우려야 할 때이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.4
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• pp.27-65
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• 2020

Many companies on information and communication technology make public their own developed AI technology, for example, Google's TensorFlow, Facebook's PyTorch, Microsoft's CNTK. By releasing deep learning open source software to the public, the relationship with the developer community and the artificial intelligence (AI) ecosystem can be strengthened, and users can perform experiment, implementation and improvement of it. Accordingly, the field of machine learning is growing rapidly, and developers are using and reproducing various learning algorithms in each field. Although various analysis of open source software has been made, there is a lack of studies to help develop or use deep learning open source software in the industry. This study thus attempts to derive a strategy for adopting the framework through case studies of a deep learning open source framework. Based on the technology-organization-environment (TOE) framework and literature review related to the adoption of open source software, we employed the case study framework that includes technological factors as perceived relative advantage, perceived compatibility, perceived complexity, and perceived trialability, organizational factors as management support and knowledge & expertise, and environmental factors as availability of technology skills and services, and platform long term viability. We conducted a case study analysis of three companies' adoption cases (two cases of success and one case of failure) and revealed that seven out of eight TOE factors and several factors regarding company, team and resource are significant for the adoption of deep learning open source framework. By organizing the case study analysis results, we provided five important success factors for adopting deep learning framework: the knowledge and expertise of developers in the team, hardware (GPU) environment, data enterprise cooperation system, deep learning framework platform, deep learning framework work tool service. In order for an organization to successfully adopt a deep learning open source framework, at the stage of using the framework, first, the hardware (GPU) environment for AI R&D group must support the knowledge and expertise of the developers in the team. Second, it is necessary to support the use of deep learning frameworks by research developers through collecting and managing data inside and outside the company with a data enterprise cooperation system. Third, deep learning research expertise must be supplemented through cooperation with researchers from academic institutions such as universities and research institutes. Satisfying three procedures in the stage of using the deep learning framework, companies will increase the number of deep learning research developers, the ability to use the deep learning framework, and the support of GPU resource. In the proliferation stage of the deep learning framework, fourth, a company makes the deep learning framework platform that improves the research efficiency and effectiveness of the developers, for example, the optimization of the hardware (GPU) environment automatically. Fifth, the deep learning framework tool service team complements the developers' expertise through sharing the information of the external deep learning open source framework community to the in-house community and activating developer retraining and seminars. To implement the identified five success factors, a step-by-step enterprise procedure for adoption of the deep learning framework was proposed: defining the project problem, confirming whether the deep learning methodology is the right method, confirming whether the deep learning framework is the right tool, using the deep learning framework by the enterprise, spreading the framework of the enterprise. The first three steps (i.e. defining the project problem, confirming whether the deep learning methodology is the right method, and confirming whether the deep learning framework is the right tool) are pre-considerations to adopt a deep learning open source framework. After the three pre-considerations steps are clear, next two steps (i.e. using the deep learning framework by the enterprise and spreading the framework of the enterprise) can be processed. In the fourth step, the knowledge and expertise of developers in the team are important in addition to hardware (GPU) environment and data enterprise cooperation system. In final step, five important factors are realized for a successful adoption of the deep learning open source framework. This study provides strategic implications for companies adopting or using deep learning framework according to the needs of each industry and business.