• 대한화장품학회지
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• 제49권3호
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• pp.231-245
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• 2023

화장품 업계에서는 미백, 주름, 항산화, 항노화 등 기능성 화장품의 신소재 개발과 더불어 실제로 피부에 적용 시 피부흡수율을 높이는 기술이 중요하다. 이에 본 연구에서는 실험설계법인 반응표면분석법(RSM)을 활용하여 나노에멀젼 제형을 최적화하고자 하였다. Glabridin을 활성성분으로 하여 고압유화 방법으로 나노에멀젼을 제조하였으며, 최종적으로 최적화한 나노에멀젼의 피부흡수율을 평가하였다. RSM 인자로서 계면활성제 함량, 콜레스테롤 함량, 오일 함량, 폴리올 함량, 고압유화 압력, 고압유화 횟수를 달리하여 나노에멀젼을 제조하였다. 그 중 입자 크기에 가장 큰 영향을 미치는 인자인 계면활성제 함량, 오일 함량, 고압유화 압력, 고압유화 횟수를 독립변수로 하였고, 나노에멀젼의 입자 크기와 피부흡수율을 반응변수로 하였다. 중심점 5 회 반복실험을 포함하여 총 29 회 실험이 무작위로 수행되었으며, 제조된 나노에멀젼의 입자 크기와 피부흡수율을 측정하였다. 그 결과를 바탕으로 최소 입자 크기, 최대 피부흡수율을 갖는 제형을 최적화하였으며, 계면활성제 함량 5.0 wt%. 오일 함량 2.0 wt%, 고압유화 압력 1,000 bar, 고압유화 횟수 4 pass를 최적 조건으로 도출하였다. 최적 조건으로 제조한 나노에멀젼의 물성으로 입자 크기는 111.6 ± 0.2 nm, 다분산지수는 0.247 ± 0.014, 제타전위는 -56.7 ± 1.2 mV로 측정되었다. 나노에멀젼과 일반 에멀젼 피부흡수 시험 결과, 24 h 후 나노에멀젼의 누적 투과량은 79.53 ± 0.23%이며, 대조군으로서 에멀젼의 누적 투과량은 66.54 ± 1.45%로 나노에멀젼이 에멀젼보다 13% 높았다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-99
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• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제15권3_2호
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• pp.59-70
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• 2015

본 연구는 사회안전망구축과 시민문화 및 지역사회결속의 관계를 규명하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 2014년 7월 15일부터 9월 15일 까지 서울지역(강동, 강서, 강남, 강북) 일반 시민들을 모집단으로 선정한 다음 집락무선표집법(cluster random sampling)을 이용, 400명을 표집 하였다. 불성실한 자료를 제외하고 최종분석에 사용된 사례 수는 337명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 18.0을 이용하여 연구의 목적에 따라 분석 하였으며, 통계기법은 요인분석 신뢰도분석 상관분석 독립표본 t검증 일원변량분석 다중회귀분석 경로분석 등의 방법이 활용되었다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사회안전망구축은 시민 문화에 영향을 미친다. 자율방범활동이 활성화 될수록 질서준법정신은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스가 활성화 될수록 참여의식은 높아진다. 자율방범활동 거리CCTV시설 경찰치안서비스가 활성화 될수록 관용정신은 높아진다. 반면, 거리 CCTV시설은 시민들의 자율성을 감소시킨다. 둘째, 사회안전망구축은 지역사회결속에 영향을 미친다. 거리CCTV시설 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 안정감은 높아진다. 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될 수록 공동체의식은 높아진다. 자율방범활동 지자체안전교육 경찰치안서비스 범죄예방설계가 활성화 될수록 지역사회제도는 높아진다. 셋째, 시민문화는 지역사회결속에 영향을 미친다. 참여의식 관용정신이 활성화 될수록 안정감 공동체의식 지역사회제도는 높아진다. 넷째, 사회안전망구축은 지역사회제도에 직접적으로는 낮게 영향을 미치지만, 시민문화를 증대시켜 준다면 지역사회 결속에 더 크게 영향을 미친다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.15-27
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• 2020

본 연구는 일정계획을 위한 간트 차트(Gantt Chart) 생성과정을 세로로 세우면 일자형만 존재하는 테트리스(Tetris) 게임과 유사하다는 아이디어에서 출발하였다. 테트리스 게임에서 X축은 M개의 설비(Machine)들이 되고 Y축은 시간이 된다. 모든 설비에서 모든 종류(Type)의 주문은 분리 없이 작업 가능하나 작업물 종류가 다를 경우에는 시간지체 없이 작업 준비비용(SetupCost)이 발생한다는 가정이다. 본 연구에서는 앞에서 설명한 게임을 간트리스(Gantris)라 명명하고 게임환경을 구현 하였으며, 심층 강화학습을 통해서 학습한 인공지능이 실시간 스케줄링한 일정계획과 인간이 실시간으로 게임을 통해 수립한 일정계획을 비교하였다. 비교연구에서 학습환경은 단일 주문목록 학습환경과 임의 주문목록 학습환경에서 학습하였다. 본 연구에서 수행한 비교대상 시스템은 두 가지로 4개의 머신(Machine)-2개의 주문 종류(Type)가 있는 시스템(4M2T)과 10개의 머신-6개의 주문종류가 있는 시스템(10M6T)이다. 생성된 일정계획의 성능지표로는 100개의 주문을 처리하는데 발생하는 Setup Cost, 총 소요 생산시간(makespan)과 유휴가공시간(idle time)의 가중합이 활용되었다. 비교연구 결과 4M2T 시스템에서는 학습환경에 관계없이 학습된 시스템이 실험자보다 성능지표가 우수한 일정계획을 생성하였다. 10M6T 시스템의 경우 제안한 시스템이 단일 학습환경에서는 실험자보다 우수한 성능 지표의 일정계획을 생성하였으나 임의 학습환경에서는 실험자보다 부진한 성능지표를 보였다. 그러나 job Change 횟수 비교에서는 학습시스템이 4M2T, 10M6T 모두 사람보다 적은 결과를 나타내어 우수한 스케줄링 성능을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제21권9호
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• pp.1251-1258
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• 2011

일반적으로 다산 한우암소는 미경산 혹은 어린 한우암소에 비하여 낮은 육질을 나타내는 것으로 알려져 있으며, 현재까지 다산 한우 암소 비육을 위한 사료급여방법에 대한 연구는 매우 미비하다. 본 연구는 두 개의 서로 다른 사료로 구성된 사료급여방법이 다산 한우 암소의 육생산과 육질에 미치는 영향을 조사하였다. 대조구로는 일반 비육우사료 급여를 사용하였다. 처리구의 사료는 두 개의 서로 다른 단백질 수준으로 구성되어 있으며 14.28%의 단백질 사료는 비육초기에 급여하였으며, 12.70%의 단백질 수준은 출하 전까지 급여하였다. 대조구는 일반비육우사료(12.39% CP)를 사용하였다. 사양실험은 3개의 농장에서 수행되었다. 농장A에서는 29두의 다산 한우암소를 처리구 그리고 3두를 대조구로 공시하였다. 농장B와 농장C에서는 처리구와 대조구에 각각 8두와 3두 그리고 11두와 4두를 공시하였다. 실험사료들은 총 211일 동안 급여하였고, 처리구의 비육전기사료는 4개월간 급여하였고, 나머지는 비육후기 사료를 급여하였다. 평균일당증체량, 등지방두께, 등심면적, 도체중, 육량지수, 근내지방, 육색 및 조직감등을 분석하였다. 통계처리는 렌덤효과모형[8]을 사용하였다. 처리의 정적효과는 평균일당증체량, 등지방두께, 등심면적, 도체중 및 근내지방에서 나타났으며, 육량지수, 육색 및 조직감은 처리구의 부적효과가 나타났다. 모든 분석항목에서 통계적 유의성이 발견되지 않았는데 이것은 농장별 실험결과의 분산이 매우 컸기 때문이다. 그러나 통합적 효과에 있어 평균일당증체량, 등지방두께, 등심면적 및 도체중에 대한 90% 신뢰구간은 정적효과 방향으로 나타났으며, 나머지 분석항목의 90% 신뢰구간은 부적효과의 방향으로 나타났다. 결과적으로 다산 한우암소비육에 있어 비육전기기간의 고단백질 사료 급여는 육생산성 향상 및 육질 개선의 효과를 나타낼 수 있다.

• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.1-23
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선 방안을 제시 하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하며는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출 방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 생태와환경
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• 제56권1호
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• pp.45-56
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• 2023

본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.

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

• 생명과학회지
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• 제19권5호
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• pp.684-687
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• 2009

핵과류 과수에 세균성구멍병을 일으키는 Xanthomonas arboricola pv. pruni는 집단의 다양성이 적은 것으로 알려지고 있다. 우리나라에서 분리된 X. arboricola pv. pruni의 유전적 특성을 조사하기 위하여 동일한 16S rDNA 염기서열을 갖는 X. arboricola pv. pruni의 type strain인 LMG852, 일본 균주 MAFF301420, 우리나라 균주 XWD1의 세 균주를 대상으로 세 개 유전자 부위의 DNA 염기서열과 RAPD 분석을 실시하였다. 그 결과 ITS와 glnA, atpD의 염기서열은 세 균주가 동일하였다. 그러나 756 염기로 구성된 atpD의 염기서열은 GenBank에 등록된 프랑스균주와 5곳에서 차이가 있었다. 40개의 random primer를 사용한 RAPD 결과는 우리나라와 일본균주는 동일한 밴드 패턴을 보이나 대표균주와는 다른 양상을 보였다. 이러한 사실은 우리나라와 일본의 X. arboricola pv. pruni의 개체군은 매우 가까워 유전적 다양성이 낮은 것으로 보이며 유럽균주와는 다른 기원과 전파 경로를 갖는 것으로 생각된다.