• 한국응용과학기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.67-77
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• 2001

In search for several fatty acid with unusual structure in vegetable oils, we have found that unknown peaks were shown on GLC in the analysis of fatty acids of the lipids from the pulp of ripened jujube (Zizypus jujuba var. inermis) fruits. These fatty acids were identified as a series of cis-monoenoic acids with ${\omega}-5$ double bond system such as $C_{14:1{\omega}5}$, $C_{16:1{\omega}5}$ and $C_{18:1{\omega}5}$, including ${\omega}-7$ fatty acid as $C_{16:1{\omega}7}$ and $C_{18:1{\omega}7}$, by GLC, solid-phase extraction silver ion-column chromatographic, GLC-mass spectrometric and IR techniques. First of all, total fatty acid methyl esters were resolved into saturated and branched fatty acid, monoenoic acid, dienoic acid, and trienoic acid fraction, respectively, with 100% dichloromethane (DCM), DCM/acetone (9:1, v/v) 100% acetone, and acetone/ acetonitrile (97:3, v/v) solvent system. Unknown fatty acids were included in the monoenoic fraction and were confirmed to have cis-configuration by IR. Picolinyl esters of monoenoic fatty acids gave distinct molecular ion peak and dominant diagnostic peaks, for example, m/z 317, 220 and 260 fragment for $cis-C_{14:1{\omega}5}$, m/z 345, m/z 248 and 288 fragment for $cis-C_{16:1{\omega}5}$ and m/z 373, m/z 276 and 316 fragment for $cis-C_{18:1{\omega}5}$. In this way the occurrence of $cis-C_{16:1{\omega}7}$ and $cis-C_{18:1{\omega}7}$ could be deduced from the appearance of prominent fragments as m/z 345, 220 and 260, and m/z 373, 248 and 280. Level of total ${\omega}-5$ fatty acids amounted to about 30% in the fatty acid composition with the predominance of $C_{16:1{\omega}5}$ $ (18.7{\sim}25.0%)$, in the semi-ripened and/or ripened samples collected in September 14 ($C_{16:1{\omega}5}$ ; 18.7%, $C_{14:1{\omega}5}$ ; 3.6% and $C_{18:1{\omega}5}$ ; 3.0%), September 22 ($C_{16:1{\omega}5}$ ; 25.0%, $C_{14:1{\omega}5}$ ; 1.4% and $C_{18:1{\omega}5}$ ; 2.6%), and October $7 (C_{16:1{\omega}5}$ ; 24.7%, $C_{14:1{\omega}5}$ ; 7.7% and $C_{18:1{\omega}5}$ ; 2.5%). However, the lipids extracted from unripened jujube in July and August contain these unusual fatty acids as low as negligible. It could be observed that the level of ${\omega}-5$ fatty acids in the pulps increased sharply with an elapse of ripening time of jujube fruits. Other monoenoic fatty acids with ${\omega}-7$ series, $C_{16:1{\omega}7}$ (palmitoleic acid) and $C_{18:1{\omega}7}$ (cis-vaccenic acid) could be detected. And in the lipids of the kernel and leaf of jujube, none of ${\omega}-5$ fatty acids could be detected.

• 대중서사연구
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• 제27권2호
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• pp.215-262
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• 2021

본고는 김려령 작가의 소설 『완득이』와 『우아한 거짓말』, 이한 감독의 영화 <완득이>와 <우아한 거짓말>을 대상으로 매체 전환 스토리텔링의 변형 과정을 분석하여, 포스트IMF시대 가족해체 및 '개인화'를 둘러싸고 상이한 서사적 대응이 공존하는 트랜스미디어 스토리텔링의 문화 정치적 함의를 고찰하였다. 먼저 트랜스미디어 스토리텔링 개념에 대한 기존 연구를 비판적으로 검토하고, 원작에서 출발한 매체 전환 스토리텔링을 구명(究明)하기 위해 마리-로르 라이언의 서사학적 관점인 '트랜스픽셔낼러티(transfictionality)'를 참조하였다. 소설 『완득이』와 『우아한 거짓말』은 가족해체라는 실존적 조건을 받아들이는 '개인화'의 두 가지 양상을 드러낸다. 소설 『완득이』는 '자기 발견'을 통해 가부장 중심의 가족로망스를 벗어나 친밀한 개인들의 동행과 같은 느슨한 가족 유대를 보여주었다. 소설 『우아한 거짓말』은 철저히 고립된 자신을 발견하는 청소년의 이야기를 통해 '고통의 개인화'를 보여주는 동시에 남겨진 자들의 애도가 불가능함을 서늘하게 그려냈다. 한편, 영화로 전환된 <완득이>와 <우아한 거짓말>은 가족 해체에 직면한 가족 구성원들이 이에 맞서 가족을 재발견하고 복원하는 서사를 보여 주었다. 영화 <완득이>는 다문화 정체성을 통해 가족공동체의 확장을 도모하였고, 영화 <우아한 거짓말>은 남겨진 가족들이 슬픔 속에서도 '자살생존자'로 살아남아 자신들의 애도를 완성하였다. 위 소설의 스토리월드는 청소년 개인의 '자기 발견'에, 영화로 전환된 스토리월드는 '가족을 재발견'하는 데에 무게중심을 두고 있다. 스토리텔링의 변형, 특히 서사구조의 재구성('수정 modification')을 통한 트랜스미디어 스토리텔링은 매체 전환 텍스트들 간의 관계를 '충실한 재현'에서 멀어지게 하는 것은 물론 상반된 주제와 세계관을 보여 주고 있다. 즉 '인물의 등장'이라는 기준점을 제공하되, 원작에서 출발하여 매체를 전이하면서 스토리텔링을 변형시킴으로써 원작으로부터 자유로워지려는 트랜스미디어 스토리텔링은 이질적인 목소리들을 생성하여 다성적 스토리월드로 개방하였다. 가족해체와 개인화를 둘러싸고 불확실성이 증폭하는 포스트IMF시대에, 이와 같은 트랜스미디어 스토리텔링에 의해 생성된 다성적(多聲的) 스토리월드는 개인의 자유/위험과 공동체에의 안주라는 이질적인 욕망을 경험하도록 이끈다. 이는 '횡단, 초월, 변형'을 근간으로 하는 트랜스미디어 스토리텔링의 문화정치적 함의라할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.