• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.123-130
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• 2023

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증균 효율을 탐색하기 위해 10⁰, 10¹ 및 10² CFU/mL농도의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 10⁰, 10¹, 10² CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제41권6호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구는 저토심 옥상녹화모듈의 빗물유출 및 도시열섬 저감효과를 정량적으로 평가하기 위해, 저토심 경사 평지붕 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성을 규명한 것이다. 이를 위해 기린초를 식재한 라이시미터(깊이 100mm)를 4방향(동, 서, 남, 북)의 50% 경사 지붕과 평지붕 위에 구축하였다. 그리고 저토심 경사지붕 및 평지붕 녹화모듈을 대상으로 연간 수분보유량 및 저류량과 증발산량 그리고 옥상과 평지붕 녹화모듈의 표면온도를 2012년 9월 1일부터 2013년 8월 31일까지 1년간 연속적으로 측정하였다. 측정된 자료를 근거로 분석한 녹화모듈의 저류 및 증발산 특성은 다음과 같다. 경사지붕 녹화모듈의 수분보유량은 눈이 오는 겨울철을 제외하면 강우 직후 8.7~28.4mm까지 상승하였으며, 무강우 지속 시 3.3mm까지 저하하는 것으로 나타났다. 경사지붕 녹화모듈은 최대 22.2mm까지 강우를 저류했던 것으로 나타났다. 녹화모듈의 강우량 대비 강우 저류율 예측식은 경사지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-18.37 ln(강우량(mm))+107.75, $R^2$=0.79], 평지붕의 경우 [강우 저류율(%)=-22.64 ln강우량(mm))+130.8, $R^2$=0.81]였다. 경사지붕 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 경과일수에 따라 급격히 감소하였으며, 봄철과 가을철에는 로그함수형으로, 여름철에는 거듭제곱함수형으로 감소하였다. 그리고 경사지붕 녹화모듈의 강우 후 일증발산량은 여름 > 봄 > 가을 > 겨울 순으로 높게 나타났다. 이는 일사량 및 기온의 차이에 의한 것으로 사료된다. 녹화모듈의 증발산량은 강우 후 3~5일간 2~7mm/day에서부터 1mm/day 미만으로 급격히 감소하였으며, 이후 완만하게 감소하였다. 이는 녹화모듈에 식재된 기린초는 수분이 충분할 경우에는 수분을 급격히 소비하고, 수분이 부족할 때는 수분을 보존한다는 것을 시사한다. 여름철 알베도는 옥상면이 0.151, 옥상녹화면이 0.137 그리고 겨울철 알베도는 옥상면이 0.165, 옥상녹화면이 0.165로 나타나, 옥상면과 옥상녹화면의 알베도에는 큰 차이가 없었다. 여름철 녹화에 의한 표면온도의 저감효과는 일평균표면온도가 $1.6{\sim}13.8^{\circ}C$(평균 $9.7^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $6.2{\sim}17.6^{\circ}C$(평균 $11.2^{\circ}C$)로 나타났다. 겨울철 녹화에 의한 온도 차이는 일평균 표면온도가 $-2.4{\sim}1.3^{\circ}C$(평균 $-0.4^{\circ}C$), 일최고표면온도가 $-4.2{\sim}2.6^{\circ}C$(평균 $0.0^{\circ}C$)로 크게 나타나지 않았다. 증발산량이 증가함에 따라 녹화에 의한 저감온도가 선형함수형으로 커지는 것으로 나타났으며, 증발산량에 따른 저감온도의 예측식은 [저감온도($^{\circ}C$)=$1.4361{\times}$증발산량(mm)+8.83, $R^2$=0.59]였다. 무강우 지속 시 녹화에 의한 표면온도 저감은 세덤 수관에 의한 차양효과에 의한 것으로 판단되었다. 본 연구 결과, 녹화모듈에 의한 저토심 옥상녹화는 저류와 증발산 작용에 의해 빗물 유출 및 도시열섬 관리에 긍정적인 효과를 준다는 것을 규명하였다. 또한 기린초는 무관수 저토심 옥상녹화용 수종으로 이상적 식물재료이며, 장기적인 도시열섬 완화라는 측면에서는 기린초의 증발산효과뿐 아니라 차양효과를 고려해야 한다는 것을 제시하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권2호
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• pp.147-157
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• 1998

목적 : 시험개복술을 시행하지 않은 임상적 병기 1기, 2기 횡경막상부 호지킨병에서 후향적으로 치료 결과를 분석함으로써 시험개복술의 필요성을 재검토하였고 예후 인자를 분석하고, 예후 인자군의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 1985년에서 1995년까지 연세의료원에서 횡경막 상부에 국한된 임상적 병기 1-2기 호지킨병으로 진단받고 치료를 받았던 51례를 대상으로 하였다. 연령은 4-67세까지 였으며 중앙값은 30세였고 병기별로는 IA, IIA, IIB가 각각 16례, 25례, 10례였다. 방사선치료는 4, 6MV 광자선으로 매일 1.5-1.8Gy씩 19.5Gy에서 55.6Gy(중앙값:45Gy)가 조사되었으며, 항암화학 요법은 방사선치료 전후에 2-12회(중앙값: 6회) 시행되었다. 방사선치료 단독, 항암화학방사선병용요법, 항암화학요법 단독이 각 각 31례, 16례, 4례에 시행되었고 방사선치료는 Involved field 방사선치료가 3례, 맨틀방사선치료가 26례, 부분적림프절방사선치료가 18례에서 시행되었다. 생존을 분석은 Kaplan-Meier method, 유의성 검증은 log-rank test를 이용하였다. 결과 : 5년 전체 생존율은 $87.6\%$, 무병 생존율은 $78.0\%$였다. 완전 관해된 50례 중 림프절만 재발한 경우가 4례, 간이나 폐 또는 비장에서 재발한 경우가 3례, 림프절과 간에 동시에 재발된 경우가 1례 있었다. 재발한 8례중 구제 치료가 항암화학요법 단독, 방사선치료 단독, 항암화학방사선병용요법이 각 각 4례, 1례, 2례에서 시행되어 이중 2례만 구제되었다. 여성이거나 거대 종격동 림프선비대가 있는 경우에 재발이 의미있게 많았고 전체 생존율은 B 증상이 있거나 임상적 .병기가 높을수록 의미있게 낮았다. EORTC 예후 인자군에 따른 5년 무병 생존율은 very favorable군 (VF관), favorable군(F군), unfavorable군(U군)이 각각 100, 100, $55.8\%$, 5년 전체 생존율은 100, 100, $75.1\%$로 통계적으로 의미있는 차이를 보여주었다. VF군과 F은 방사선치료만으로도 $100%$의 생존율을 보였으나 U군에서는 항암화학방사선병용요법시 방사선치료 단독보다 적은 재발율을 보였으나 생존율은 비슷하였다. 방사선치료를 받았던 경우에 맨틀방사선치료보다 부분적림프절방사선치료를 받은 경우에 무병 생존율이 높았다. 결론 : 횡경막상부에 국한된 호지킨병에서 시험개복술을 시행하지 않고도 좋은 치료 결과를 보여 주었다 성별, 거대 종격동 림프선비대가 무병 생존율에 의미있는 영향을 주었고 B 증상, 임상적 병기는 전체 생존율에 영향을 주는 중요한 예후 인자였다. 그리고 EORTC 예후 인자군에 따른 분류가 예후 예측과 치료 방법을 결정하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.