• 한국식품영양과학회지
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• 제43권8호
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• pp.1296-1303
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• 2014

최근 과채류나 즉석섭취식품과 같은 비가열처리식품 중 당근에 존재하는 B. cereus 균은 토양세균의 일종으로 내열성 포자를 생성하여 다른 식중독 균보다 어느 표면이든 잘 들러붙어 세척과 소독이 어려운 것으로 알려지고 있다. 따라서 식품위생 및 품질에 민감히 대처하기 위해 비가열 세척 처리기술과 미생물의 생육을 수학적으로 기술하여 예측함으로써 위해 미생물을 효과적으로 제어하는 예측 미생물학을 개발해야 한다. 이를 위해 비가열 세척 처리 방법 중 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 병용 처리한 후 최적조건으로 병용 처리한 당근을 시간과 온도에 따른 생육 변화를 통해 예측모델을 개발하였다. 미산성 차아염소산수와 초음파를 병용 처리하여 B. cereus 균 저감화 효과를 분석한 결과, 초음파 단독 처리 시 400 W/L, $40^{\circ}C$, 3분 조건에서 2.87 log CFU/g의 살균 효과를 나타내 가장 좋은 최적조건을 나타내었다. 이를 바탕으로 B. cereus 균을 접종한 당근에 미산성 차아염소산수와 병용 처리를 하였을 때 3.1 log CFU/g의 저감화를 나타내었다. 최적조건으로 병용 처리한 당근을 각각 다른 온도(5, 10, 15, 20, 25, 30, $34^{\circ}C$)에서 저장 중의 B. cereus 균 생육 변화와 예측모델을 개발한 결과, modified Gompertz model은 B. cereus 균 생육 변화를 예측하는 데 매우 적합($R^2$은 0.9918~0.9992)한 것으로 나타났으며 온도가 높을수록 SGR값은 증가하였고 LT값은 감소하였다. 이를 바탕으로 2차 모델을 개발하여 적합성을 분석한 결과 예측값과 측정값이 모두 정확하게 일치하게 되면 1에 가까운 값을 나타내는 Bias factor($B_f$)와 Accuracy factor($A_f$)가 SGR은 1.00, 1.03, LT는 1.02, 1.05로 각각 나타나 매우 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구 결과의 의미는 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 당근에서 B. cereus의 저감화 기술 및 저장 중 생육 변화를 실시간으로 정량적으로 예측하는 예측모델을 개발하여 식품의 가공 및 저장 중의 품질 변화 원인을 규명하고 품질 저하를 위생적으로 안전한 저장 및 유통 기술을 확립하고자 하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.233-241
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• 2016

기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.21-36
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• 2019

본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.