• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.394-399
• /
• 2022

국내 유통 중인 콜라겐 제품 120건을 대상으로 중금속 4종(납, 카드뮴, 비소, 수은) 함량에 대해 조사하였다. 수은은 금아말감화법을 이용한 수은분석기로 분석하였고 납, 카드뮴, 비소는 ICP-OES를 이용하여 분석하였다. 검사 결과 납의 평균 함량은 0.097±0.055 mg/kg이었고 건강기능식품, 기타가공품, 음료류, 과·채가공품에서 각각 평균 0.108±0.052mg/kg, 0.084±0.053 mg/kg, 0.131±0.047 mg/kg, 0.149 mg/kg 농도로 검출되었다. 카드뮴의 평균 함량은 0.026±0.011 mg/kg이었으며 검출된 제품은 모두 건강기능식품이었다. 비소의 평균 함량은 0.097±0.048 mg/kg이었고 건강기능식품, 기타가공품, 과·채가공품에서 각각 평균 0.091±0.055 mg/kg, 0.133 mg/kg, 0.086 mg/kg 농도로 검출되었다. 수은의 평균 함량은 0.0025±0.0016 mg/kg으로 건강기능식품, 기타가공품, 과·채가공품, 캔디류에서 각각 평균 0.0012 mg/kg, 0.0028±0.0018 mg/kg, 0.0013 mg/kg, 0.0031 mg/kg 농도로 검출되었다. 중금속 기준·규격이 있는 음료류(납 0.3 mg/kg, 카드뮴 0.1 mg/kg) 및 캔디류(납 0.2 mg/kg)는 모두 기준 이하로 검출되어 적합하였다. 기준·규격이 없는 제품도 국내외 식품의 중금속 기준과 보고된 식품 중금속 함량과 비교하였을 때 비교적 안전한 수준이라고 판단되었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제111권4호
• /
• pp.622-629
• /
• 2022

본 연구는 우리나라 대나무 중 맹종죽에 대해 수간곡선식을 도출하고, 이를 이용하여 재적표를 개발하기 위하여 수행되었다. 맹종죽의 수간곡선식을 도출하기 위하여 Max & Burkhart, Kozak, Lee의 세 가지 수간곡선 모형을 이용하였다. 대나무는 목질 특성 상 내부가 비어 있기 때문에 수간 외직경과 내직경을 산출하고, 이를 연결하여 수간곡선화 하였다. 세가지 수간곡선 모형을 이용하여 수간 외직경 및 내직경을 추정한 결과, Kozak 모형이 적합도지수가 가장 높고, 오차 및 편의가 가장 적어 최적 수간곡선식으로 선정되었다. Kozak 식으로 맹종죽의 수간고별 직경을 추정하고 수간곡선을 도식화하였다. 수간곡선식에 대한 잔차도를 확인한 결과, 잔차가 모두 "0"을 중심으로 분포하여 식의 적합성이 입증할 수 있었다. 맹종죽의 재적 산출을 위해 내직경, 외직경에 대해 각각 연결한 수간곡선식을 회전시켜 회전입방체를 만들었으며, Smalian 구분구적법으로 재적을 계산하였다. 외직경으로 산출된 재적에서 내직경에 의해 산출된 재적을 공제하여 맹종죽의 재적을 도출하였다. 맹종죽의 재적은 일반용재인 일본잎갈나무 재적과 비교해 볼 때, 그 양이 20~30%에 불과한 것으로 나타났다. 그러나 맹종죽의 현재 ha당 본수와 매년 발생되는 죽순의 양을 고려한다면 개체목의 재적은 다른수종에 비해 상대적으로 적더라도, ha당 재적은 유사하거나, 오히려 더 많을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 최초로 맹종죽의 수간곡선식 및 수간재적표가 개발되었으며, 공익 및 산업 수요 확대가 예상되는 대나무에 대한 매각 거래, 탄소흡수량 산정 등에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권6호
• /
• pp.447-459
• /
• 2022

본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.147-170
• /
• 2022

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 생태와환경
• /
• 제55권4호
• /
• pp.274-284
• /
• 2022

본 연구에서는 수생태계 생물다양성을 평가할 때보다 정확한 동물플랑크톤 종 다양성을 산정하고 수체 간 상대 비교 시 오차를 줄이기 위한 방안으로서, 관찰 노력, 즉 시료의 농축 정도 및 부차시료 추출량의 적정안을 제시하기 위해 수심, 영양상태 및 동물플랑크톤 군집 출현 양상이 서로 다른 세 개 호소를 대상으로 표준 크기 기반 희박화 분석(sample-size-based rarefaction analysis)을 수행하였다. 현장에서 동일한 채집 도구를 이용, 조사 정점의 수심을 고려하여 채집된 동물플랑크톤 시료로부터 부차시료 추출량을 달리함에 따라 추정되는 생물다양성 (richness, Shannon's H')은 호소에 따라 변화 양상이 다르게 나타났으나, 세 호소 모두 최대 시료 분석량에서 다양성 지수 값이 가장 높게 추정되었다. Sample coverage에 대한 희박화 분석 결과, 채집 시료 내 동물플랑크톤 출현 종수 및 개 체 밀도가 모두 많은 주암호의 경우 농축 시료 100 mL 기준 1 mL의 부차시료만 검경해도 해당 표본이 전체 시료의 99.8%를 대표하는 것으로 나타났으나, 매우 적은 출현 종수 및 개체 밀도를 보인 소양호에서는 동량의 농축 시료로부터 10 mL의 부차시료를 추출했을 때도 97%로 비교적 낮은 대표성을 보였다. 이와 같이 동물플랑크톤 전체 채집 시료에 대한 부차시료의 대표성은 현장으로부터 채집된 시료 내 개체 밀도에 따라 다르게 나타나며, 채집 개체 밀도에 따라 시료의 농축 정도 및 부차시료 추출량을 조절한다면 최소의 관찰 노력으로 지점 간 출현 종수 및 다양성 지수 비교 시 발생하는 오차를 최소화할 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구 결과는 호소 동물플랑크톤 군집 분석 및 수체 간 상대 비교를 위한 동물플랑크톤 시료 검경 방법에 있어 시료 여과량, 농축 및 부차시료 추출 방법을 표준화하는데 기준이 될 수 있는 정보를 제공한다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제111권1호
• /
• pp.136-149
• /
• 2022

강원지방소나무의 수간곡선 추정에 비선형 혼합효과 모형(nonlinear mixed-effects models: NLME)을 적용하고 몇 가지 성능 척도를 이용하여 비선형 고정효과 모형과 비교하였다. 혼합효과 모형이 고정효과 모형을 개선한 정도를 전체 성능의 측면에서 설명하면, 수간직경에 대해서는 BIAS 26.4%, MAB 42.9%, RMSE 43.1%, FI 0.9%만큼이었고, 수간단면적에 대해서는 BIAS 67.7%, MAB 44.7%, RMSE 45.8%, FI 1.0%만큼이었다. 수간을 12개의 상대수고 구간으로 세분화하여 분석한 결과에서도 수간곡선의 성능은 혼합효과 모형에 의해 크게 개선된 것으로 나타났다. 혼합효과 모형은 모든 상대수고 구간에서 수간직경 및 수간단면적에 대한 성능이 고정효과 모형보다 더 나은 MAB, RMSE, FI를 나타내었고, BIAS의 경우 일부 구간(수간직경: 0.05, 0.2, 0.3, 0.8, 수간단면적: 0.05, 0.3, 0.5, 0.6, 1.0)에서만 고정효과 모형보다 뒤떨어지는 것으로 확인되었다. 특히 지상에 근접한 수간 최하부(수고 0.2 m 지점)에서 수간직경 및 수간단면적 추정 성능이 혼합효과 모형에 의해 크게 향상되었다. 수간직경의 경우 BIAS 84.2%, MAB 69.8%, RMSE 68.7%, FI 3.1%, 수간단면적의 경우 BIAS 98.5%, MAB 70.1%, RMSE 68.7%, FI 3.1%만큼 향상된 것으로 분석되었다. 지상으로부터 0.2 m 높이 지점의 수간단면적이 수간단면적 전체에서 차지하는 비중은 22.7%에 달하였다. 이렇게 수간재적에서 가장 큰 비중을 차지하는 수간 최하부에서의 추정 성능이 크게 향상되었다는 것은 전체 수간재적의 추정 성능 역시 큰 폭으로 향상될 수 있음을 시사한다. 비록 모형 적합 과정이 고정효과 모형보다 까다롭다는 단점이 있지만, 추정 성능의 개선 효과를 고려하면 NLME를 수간곡선 추정의 표준적인 방법으로 사용하는 것을 검토할 필요가 있다.

• 한국심리학회지:학교
• /
• 제15권3호
• /
• pp.459-488
• /
• 2018

국내외의 학교폭력이나 괴롭힘 실태조사에서 괴롭힘 경험률을 파악하기 위해 자기보고식 평가방법이 널리 활용됨에도 불구하고, 자기보고에 기초한 가해율 및 피해율이 구체적인 조작화 방식, 측정방법 등에 따라 적지 않은 차이를 보인다는 지적이 제기되면서 괴롭힘 평가에서 편향요인은 주요 쟁점이 되어왔다. 이러한 배경에서 본 연구는 690명의 남녀 중학생을 지시문을 통해 조작된 서로 다른 네 평가조건(정의제시/미제시, 익명/기명실시)에 무선배정한 후, Olweus 괴롭힘 질문지의 가해 및 피해문항을 실시하여 성별에 따른 경험률의 차이를 살펴보고, 정의제시 및 익명실시 여부에 따라, 그리고 질문형태(전반질문/세부질문)에 따라 경험률이 다르게 나타나는지, 두 가지 절단점과 성별을 고려하여 살펴보았다. 교차분석 결과, 전반질문에서는 남학생이 여학생에 비해 가해율 및 피해율이 높았고, 직접적 괴롭힘에 대한 세부질문에서도 남학생의 경험률이 유의하게 높았지만, 관계적 괴롭힘에서는 성차가 나타나지 않았다. 또한 괴롭힘에 대한 정의가 제시되지 않은 경우, '엄격한' 절단점을 사용할 때, 전반적 가해 경험률뿐 아니라 언어적 괴롭힘 가해율 및 피해율이 111%~157%나 더 높게 나타났다. 그러나 익명실시 여부에 따라서는 한 문항을 제외하고는 경험률에서 차이가 없었으며, 솔직히 응답한 정도나 비밀보장의 확신 정도도 두 조건 간에 다르지 않았다. 질문형태에 따라서는 세부질문을 통해 경험률을 측정한 경우 전반질문 대비 68%~148% 높게 나타났으며, 질문형태에 따른 괴롭힘 경험 측정치 간의 상관도 낮거나 중간 정도 수준이었다. 또한 전반질문은 민감도는 높지 않은 반면, 이에 비해 특이도는 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과가 학교폭력이나 괴롭힘 실태조사 문항의 개발과 실시 절차의 개선을 위해 갖는 구체적 시사점을 제시하였으며, 본 연구의 한계점과 의의를 논의하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.267-275
• /
• 2023

본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1309-1320
• /
• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1009-1029
• /
• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.