본 연구에서는 초임계 공정에 의해 복령피를 추출하였고, 에탄올 복령피 추출물과 비교하여 항염, 미백, 항산화효과를 측정하였다. 또한 선정된 추출물의 제형과 약물전달 펩티드를 활용하여 효율적인 경피투과 방법을 제시하였다. 복령피의 항암, 항염성분으로 알려진 Pachymic acid를 지표성분으로 HPLC 분석 결과 에탄올 복령피 추출물 보다 초임계 복령피 추출물이 2배 이상 높게 추출되는 것으로 나타났다. 복령피의 항산화효과를 확인하기 위하여 DPPH 소거능과 ABTS 소거능은 복령피 에탄올 추출물이 초임계 복령피 추출물보다 더 낮은 농도에서 $IC_{50}$을 나타내었다. 하지만 RAW 264.7 세포 내 NO(Nitric oxide) 생성량을 측정한 결과에서는, 에탄올 복령피 추출물보다 초임계 복령피 추출물이 동일 농도에서 더 낮은 NO 생성량을 나타냈다. 또한 B16 melanoma 세포에 복령피 추출물을 $20{\mu}g/mL$ 농도를 72시간 처리 후 세포 내외 멜라닌 합성을 확인한 결과에서는, 에탄올 복령피 추출물과 초임계 복령피 추출물 모두 효과가 있었으며 초임계 추출물이 더 낮은 멜라닌 함량을 보였다. NO 생성량 실험에서 활용된 RAW 264.7 세포에서는 $800{\mu}g/mL$농도에서도 독성이 나타나지 않았다. 하지만 B16 melanoma 세포에서는 $50{\mu}g/mL$에서도 에탄올 추출물과 초임계 추출물 모두 60 % 미만의 생존율을 나타냈다. 초임계 복령피 추출물을 대상으로 리포좀 제형과 약물전달 펩티드를 활용하여 Franz diffusion cell 실험 결과에서는, 리포좀 제형과 약물 전달 펩티드가 초임계 복령피 추출물을 경피 투과를 증진시켜 주는 것으로 나타났다. 초임계 복령피 추출물이 다양한 효능의 화장품 소재로서 개발될 가능성이 있다고 판단된다.
본 연구에서는 상온 저장이 가능하며 별도의 처리 없이 바로 섭취할 수 있는 통초당옥수수를 위한 최적 살균법을 도출하고 저장기간동안 최적 살균된 초당옥수수의 품질인자를 분석하였다. 살균 시 유통기한 확보 및 초당옥수수의 고유한 특징인 아삭한 식감이 가열처리에 의하여 감소되는 것을 최소화 하기 위해 비가열 전처리 공정으로서 알코올 세척을 도입하였으며, 냉점은 초당옥수수의 속대와 중심 사이로 하였다. 초당옥수수의 표면은 알코올 세척을 통하여 1 log CFU/g 이상을 감소시킨 후 $F_{121.1}=4$분을를 만족하도록 가열하여 $25^{\circ}C$ 인큐베이터에서 9개월간 저장하면서 대조군으로서 일반적인 증숙의 방법으로 가열한 초당옥수수의 품질과 비교하였다. 알코올 처리 및 가열 살균한 초당 옥수수의 조직감은 대조군의 조직감 대비 30%이내를 유지하여 최소 $464.50{\pm}103.35g$에서 최대 $514.50{\pm}81.83g$값을 나타내었으며, 당도는 샘플 간의 차이가 다소 있었으나 최소 $28.83{\pm}1.05%$에서 최대 $34.36{\pm}0.42%$값으로 대조군에 대비하여 30% 이내 당도를 유지하였다. 초당 옥수수 겉표면 황색도는 대조군 대비 5% 이상 향상되어 최대 $34.36{\pm}0.42$값을 나타내었으며, 미생물 검사에서는 일반세균과 진균류가 저장 9개월 동안 검출되지 않았다. 이러한 연구결과는 가열살균한 초당옥수수의 품질변화가 최소화되면서 6개월 이상의 상온유통이 가능한 최적 살균 방법을 도출하였으며, 이에 따라 가열에 의하여 식품 본연의 조직감 감소를 최소화하면서 상온유통이 가능한 살균제품에 이용될 수 있다.
본 연구는 견과종실류 및 그 가공품을 대상으로 LC/MS/MS를 이용하여 aflatoxin (B1, B2, G1, G2), ochratoxin A, fumonisin (B1, B2), zearalenone을 동시 분석하여 오염 실태를 조사하였다. 연구 대상 106건 중 37건(35%)에서 곰팡이독소가 검출되었으며, 2항목 이상의 곰팡이독소가 동시에 검출된 경우는 8.5%로 조사되었다. Aflatoxin, ochratoxin A, fumonisin, zearalenone은 각각 0.08-1.45 ㎍/kg, 17.29 ㎍/kg, 1.16-14.89 ㎍/kg, 0.12-12.69 ㎍/kg의 농도범위로 검출되었다. 검출 빈도로 보면 zearalenone (23%), aflatoxin (13%), fumonisin (8%), ochratoxin A (1%) 순으로 높은 검출율을 보였다. 원물 형태인 견과류와 유지종실류는 각각 35%, 33%의 검출율을 나타내었고 이를 가공한 견과류가공품과 유지종실류가공품은 각각 44%, 46%의 검출율을 나타내어 가공 식품에서의 곰팡이독소 검출율이 10% 이상 높게 나타났다. 곰팡이독소는 물리화학적으로 안정한 물질로서 가공이나 조리 과정 중에도 그대로 남아있어 식품 원료에서의 곰팡이독소 관리가 더 중요할 것으로 판단된다.
최근 정부는 지역특화형 스마트도시서비스(이하 스마트서비스)의 구축과 시민 체감도 향상을 위해 스마트도시사업에 지역의 사용자인 시민들의 참여를 점차 확대해가고 있다. 하지만, 스마트서비스 관련 기술에 대한 정보 부족으로 스마트서비스 구상 과정에서 시민들로부터 구체적인 수준의 의견을 도출하기에는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2019년 '스마트타운 챌린지 사업'으로 선정된 지자체 4곳의 보고서를 검토하여 리빙랩을 통해 스마트서비스에 대해 시민 의견의 구체화 수준을 진단하였다. 분석 결과, 리빙랩과정에서 다양한 디자인사고기법을 활용하여 스마트서비스 계획수립에 참여하였지만, 시민이 스마트서비스의 구체적인 기능을 구상하는 단계에 이르기는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 스마트서비스의 정보수집, 가공, 제공 방법, 기술 등 4가지 요소와 서비스의 콘텐츠 등을 모듈한 후 이를 자유롭게 조합하여 활용 가능한 기능카드 기법을 제시하였다. 이렇게 개발된 기능카드 기법은 효과성 검증을 위해 실제 진행 중인 스마트도시사업에 적용하여 보았다. 이를 통해 기능카드가 시민들이 스마트서비스의 기능과 콘텐츠를 조합하여 상세 기능 수준으로 스마트서비스를 구체화 할 수 있도록 도움을 주고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 기능카드 기법은 시민참여형 스마트도시 계획에서 시민들이 지역 문제해결을 위한 의견을 구체화하여 지역특화 스마트서비스를 구상하는 공동창의자로서의 역할을 수행하는데 기여할 것으로 기대한다.
원목표고는 수확시기, 재배지역 같은 요인들에 의하여 품질과 가격의 차이가 다양하다. 가을에 생산되는 표고는 수량은 많지만 화고로 불리는 고품질의 표고 생산량이 적고, 등급이 낮은 표고 생산량이 많아, 주로 표고가루로만 가공되고 있다. 이에 따라 가을에 생산되는 등급이 낮은 표고 가공품 개발이 요구되어 진다. 원목표고당화물의 𝛽-glucan, vitamin D2 함량은 UV 조사시간을 7분 적용한 원목표고당화물에서 가장 높게 나타났다. Ergosterol 함량은 UV 조사 7분 시험구에서 가장 낮은 함량을 보였다. 원목표고당화물의 환원당 함량은 62.4 mg/L~68.2 mg/L로 확인되었다. 원목표고당화물의 유리아미노산 함량을 분석한 결과, 총 16종의 유리아미노산이 검출되었으며, 대조구로 사용한 원목표고 열수추출물에 비하여 원목표고 당화물들의 유리아미노산 함량이 높음을 확인하였다. UV 조사시간에 따른 유리아미노산 및 필수아미노산 함량은 큰 차이를 보이지 않았다. 원목표고당화물의 세포독성을 확인한 결과 500 ㎍/mL 농도에서도 90%이상의 높은 세포 생존율을 보여, 대조구로 사용한 원목표고 hot water 추출액과 원목표고당화물 모두 세포독성은 없는 것으로 확인하였다. 원목표고당화물의 항염증 효과는 농도 의존적으로 높은 활성을 나타냈으며, UV 조사 7분 시험구에서 100 ㎍/mL이상의 농도에서는 90% 이하의 낮은 NO 생성능을 확인하였다. UV를 7분 조사한 원목표고당화물이 ergosterol을 제외한 유용성분 함량과 항염증 활성이 가장 높게 나타나, 원목표고당화액 제조 최적 UV 조사 시간은 7분으로 결정하였다. 본 연구결과 UV를 7분 조사한 원목표고당화물들은 안전성과 버섯의 유용성분 함량이 높아, 향 후 천연감미료 및 건강식품 소재로 다양한 활용이 기대된다.
4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.
전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.
본 연구는 유소년의 골연령에 따른 체력을 평가하는 데 있으며, 골연령에 따른 체력 표준지표를 통해 유소년들의 균형적인 발달을 위한 기초자료를 제공하는 데 있다. 연구 대상은 골연령 11세~13세 및 역연령 11세~13세에 해당하는 730명을 대상으로 하였으며 골연령 산출을 위해 X-ray 필름을 촬영한 후 TW3 방법으로 평가하였다. 체격은 신장, 체중을 신장계(Hanebio, Korea, 2021), Inbody 270(Biospace, Korea, 2019)를 사용하여 총 2개의 체격 요소를 측정하였으며, 체력은 근력(악력), 평형성(외발서기), 민첩성(플랫테핑), 순발력(제자리멀리뛰기), 유연성(좌전굴), 근지구력(윗몸일으키기), 심폐지구력(셔틀런)으로 총 7개 체력 요소의 종목을 측정하였다. 자료처리 방법은 SPSS PC/Program(Version 26.0)을 이용하여 기술통계, 독립표본 t-test 검정을 실시하였으며, p< .05수준에서 유의한 것으로 간주하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 11세~13세 골연령과 역연령을 비교한 결과, 체력에서 남자는 근력, 순발력, 근지구력, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났다. 여자는 근력, 평형성, 민첩성, 순발력, 유연성, 근지구력, 심폐지구력에서 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 골연령에 따른 유소년의 성별과 연령(11~13세)별로 체력평가의 기초 자료인 골연령 체력 표준지표를 개발하였다.
이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.