• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.53-59
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• 2017

본 논문은 대형할인점에 대한 재실자밀도 예측을 통하여 현행 기준의 적합성을 검증하는 연구로서, PCS (People Counting System)을 이용한 실측조사와 내부자료조사를 수행하여 전국의 대형할인점에 대한 재실인원 및 95% 신뢰구간을 도출하였다. 실측조사의 결과, 최대재실인원이 발생되는 시각은 16~18시로 나타났으며, 크리스마스이브와 설날 전 주말에 최대재실인원이 나타났다. 최대재실인원의 결과는 판매건수에 의한 내부자료와의 관계를 통해 회귀식을 도출할 수 있었으며, 이 식은 선행연구를 통해 검증하였다. 이러한 과정에 따라 50개의 대형할인점의 내부자료를 분석하였다. 그 결과 95% 신뢰구간은 $2.7{\sim}2.9m^2/pers.$ 으로 도출되었고, 국내외 기준과 비교했을 때 오차는 크지 않았다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 측면을 고려하여 대형할인점의 재실자밀도 기준을 $2.7m^2/pers.$ 로 제안하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.58-66
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• 2010

본 논문에서는 지상 LiDAR 및 MBES(다중빔 음향측심기)를 이용하여 정밀 지형 및 수심측량을 실시하였고, 조간대 영역의 육도-해도 접합을 통하여 대조차 해안인 만리포에 대한 정밀 지형도를 작성하였다. 제한된 시간내에 조간대 영역의 충분한 지형정보 획득을 위하여 간조시 지상 LiDAR 및 DGPS를 차량지붕에 탑재하여 이동 정지 스캐닝의 해변 전체의 지형정보를 획득하였고, 이와 동시에 만조시 MBES를 통하여 수심측량을 실시하였으며 조위계 설치와 목측을 통한 조위관측의 병행을 통하여 수심보정자료 및 만리포의 평균해면 추산자료로 사용하였다. 조간대 정합을 위해 지형 및 수심자료의 수직좌표계 기준면은 인천 평균해면으로 단일화하였으며, 조간대 평균 중첩오차는 약 2~6 cm 이내로 나타났다. 또한 지상 LiDAR 자료의 정확도 검증을 위해 RTK-DGPS 측량을 동시에 실시하여 수직좌표값을 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 약 4~7 cm 이내로 나타났다. 정밀지형도 작성은 GIS 기반 자료처리를 통하여 50 cm 해상도를 갖는 수치표고자료로 생산하였으며, 이는 현재 연안지역 침수범람 예측을 위한 폭풍해일 침수범람 예측모델의 정밀 입력자료로 사용되고 있다. 또한 장기간에 걸친 주기적 측량 자료와 측량시의 인위적 해변 변화량 및 해양환경정보를 함께 고려하여 3차원 공간분석을 실시한다면 침 퇴적양의 정확한 산출을 통하여 연안 모니터링에도 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제22권2호
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• pp.144-156
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• 2012

본 논문에서는 TBM의 굴진성능 평가를 위한 실내시험 중 하나인 압입시험의 시험과 결과 분석방법에 대하여 연구하였다. 압입시험은 암석의 굴진저항 및 취성도를 나타내는 여러 지수들을 산정하고 이를 통해 TBM의 굴진율 및 추력을 직접적으로 추정할 수 있는 유용한 실험으로 알려져 있으나 국내에서는 아직 관련된 연구가 수행된 바 없으며 규격화된 시험방법이나 결과해석방법 역시 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 압입시험의 시험 장비를 재구성하여 제작하였고 다양한 조건에 대하여 시험을 수행하여 합리적인 시험방법과 시편의 크기에 대하여 고찰하였다. 또한 국내의 6개 암종에 대하여 압입시험을 수행하고 하중지수의 산정방법에 대하여 연구하였으며 하중지수로써 PLI와 MLI를 제안하였다. 본 연구에서 제안된 지수인 PLI와 MLI는 동일한 암종을 대상으로 수행된 선형절삭시험결과와 밀접한 상관관계를 보였으며 하중지수를 통해 개략적으로 예측된 단일 디스크커터의 수직하중은 실험값과 10% 오차를 보였다. 압입시험은 TBM의 성능예측을 위한 유용한 실험법임을 확인할 수 있었으며 본 연구는 이를 위한 기초연구로서 그 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제64권4호
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• pp.353-365
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• 2019

본 연구는 근적외선 분광분석기(NIRS) 예측모델을 설정하여 유전자원 대량분석 체계를 확립하고 그에 따른 국내 외 밀 자원의 단백질 함량에 관한 기초 정보를 제공하고자 하였다. 1. 농업유전자원센터에 보유하고 있는 20,000여 자원 중 1,798자원을 검량 자원으로 선발하였다. 검량자원의 NIR 스펙트럼을 측정하였고, 단백질 함량 습식분석 데이터 입력 등 일련의 통계적 처리 과정을 거쳐 NIRS 예측모델을 설정했다. 검량 자원의 다양성 지수는 0.80이었고, 습식 분석법에 의한 단백질 평균은 13.2%, 함량 구간은 7.0-20.8%였다. 최적화된 NIRS 모델의 R², SEC, Slope은 0.997, 0.132, 1.000이었다. 300자원을 사용하여 외부 검정 과정을 실시하였고 R², SEP, Slope은 0.994, 0.191, 1.013이었다. 최적화된 NIRS 모델과 외부검정 결과의 통계치가 상호 유사하였고, 1에 가까운 R²와 Slope 값, 낮은 SEC와 SEP 값을 볼 때 본 연구에서 설정한 NIRS 모델은 습식 분석법을 대체하여 밀 자원의 단백질 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 2. 국내외 수집된 밀 6,794자원의 NIRS 단백질 함량 측정값을 정규분포로 작성하여 특성을 파악했다. 자원의 다양성 지수는 0.79, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 임의구간 42.1% 단백질 함량자원 범위는 10-13%이었으며, 68.0%를 차지하는 자원들의 단백질 함량 범위는 9.5-14.7%였다. 3. 전체 6,794자원의 품종 집단 구성은 육성계통 3,128자원, 재래종 2,705자원, 육성품종 961자원이었다. 육성계통 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 11.8%, 전체 자원의 68%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.2-14.5%였다. 재래종 자원의 다양성 지수는 0.76, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.8-14.4%였다. 육성품종 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 12.8%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 10.2-15.4%였다. 재래종 자원은 가장 낮은 다양성 지수를 나타냈고, 육성계통과 육성품종은 동일한 다양성 지수를 나타냈다. 육성계통은 가장 낮은 단백질 평균을 나타냈고, 육성품종은 가장 높은 단백질 평균을 나타냈다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제36권1호
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• pp.50-57
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• 2016

본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.

• 한국식품과학회지
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• 제35권5호
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• pp.818-824
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• 2003

외국농산물의 국내 유입증가와 이에 따른 신속한 원산지 판별법 확립이 요구되는 가운데 최근 수입이 급증한 품목 중 하나인 황기를 선택, CE 및 NIRS를 이용하여 분석조건을 확립하고 원산지판별에의 적용 가능성을 검토하였다. CE를 이용하여 분석 시 추출은 methanol: 0.1M phosphate buffer(pH 2.5)(3:7)를 사용하였으며 uncoated fused silica capillary$(50\;{\mu}m\;I.D.{\times}27cm)$를 이용하여 $45^{\circ}C$, 14 kV로 분석, 200 nm에서 검출하였다. 분석 buffer는 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)에 20% methoxy ethanol과 40 mM HSA를 첨가하여 사용하였으며, 8초간 pressure injection 하였다. Peak의 재현성을 증대시키기 위하여 시료 주입 전 분석 buffer를 1분간 분석 시와 같은 방향으로(F) 흘려주고 0.1 M phosphoric acid와 1 M sodium hydroxide는 각각 4분, 5분간 반대방향으로(R) 홀려주었다. 증류수를 다시 1분간 흘려주고(R) 분석 buffer로 2분간 평형화(F) 시킨 후 시료를 주입하였다. 이상의 조건으로 국내산(97점)과 수입(113점) 황기를 분석한 결과 전체 peak의 양상은 유사하였으나 약 $11{\sim}13$분에 용출되는 2개의 peak(peak am-1, am-2)의 면적 비율에서 차이가 나타나 국산은 peak am-2가 peak am-1의 약 4배인 반면, 수입 산은 10배로 나타나 원산지 판별이 가능하였으며, 약 80%의 편별율을 나타내었다. NIRS는 국산 및 수입산 황기 raw 스펙트럼의 2차 미분 스펙트럼 R값이 0.915로 비교적 안정된 값을 얻을 수 있었고, SEP는 약 14.3%로 나타났다. 이를 국산과 수입산 황기에 적용 시 전체 판별율이 약 97%로 비교적 높은 판별율을 보였다. 또한 NIRS로 판별이 불가능한 시료가 CE로는 판별이 가능하여 이 두 기기를 함께 사용 시 상호보완하여 신속 정확한 원산지 판별법의 개발 가능성이 시사되었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권6호
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• pp.72-84
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• 2008

본 연구는 논산지역 마을상수도를 대상으로 수질 모니터링, 수리지화학적 고찰 및 다변량 통계분석을 통하여 수질에 관한 문제점과 원인을 규명하고 타당한 관리 방안을 마련하고자 수행되었다. 논산지역은 마을상수도 이용이 많은 전형적인 농촌지역으로 지질은 화강암이 가장 넓은 면적을 차지하며 옥천대 변성퇴적암, 편마암과 화산암이 분포한다. 마을상수도의 수질 모니터링 결과 전국 평균인 2.5%보다 5-8배 높은 13-21% 정도가 수질기준을 초과하였으며 주요 오염성분은 질산성질소, 탁도, 총대장균, 일반세균, 불소 및 비소로 조사되었다. 연구지역 남쪽과 북쪽에서 높게 나타나는 질산성질소 오염의 주요 원인으로서 비닐하우스 같은 시설영농의 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 마을상수도 수질은 Ca와 $HCO_3$가 지배적이나 화강암 지역에서는 농경지와 주거지 등의 인위적인 오염의 영향으로 Na, Cl 및 $NO_3$가 증가되었다. 주성분분석 결과 주로 농경과 인위적 오염의 영향을 나타내는 주성분 2에 의하여 크게 두 개의 그룹인 화강암과 편마암 및 옥천대 지하수로 구분된다. 판별분석은 초기 지질분류와 판별분석 예측결과의 오차가 5.56%로서 주성분분석보다 더 명확하게 각 지질별 지하수 특징을 보여준다. 다변량 통계분석은 수리지화학적 특성의 종합적 분석을 가능하게 하여 지질특성에 의한 지하수 수질의 변화를 명확하게 구분할 수 있는 방법으로 사료되었다. 논산시 마을상수도 수질에 대한 연구결과는 지질에 의해 영향받는 토지이용, 토양 특성 및 지형 등이 복합적으로 작용하여 지하수 수리지화학적 특성을 결정하는 것임을 확인하였다. 따라서 향후 정부 및 지자체의 마을상수도관리는 지질, 토지이용, 지형 및 토양 특성 등에 대한 종합적 자료 구축 및 해석이 필요하다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제32권3호
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• pp.301-308
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• 2012

본 연구는 근적외선분광법의 현장 이용성 및 이탈리안 라이그라스 원물 사일리지의 신속한 품질평가를 위한 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 이탈리안 라이그라스 사일리지 약 450여 점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값 간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 이탈리안 라이그라스 원물 사일리지의 수분 함량에 대한 검량식 개발 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)가 0.94% ($R^2$=0.99)로 매우 우수한 정확성을 보였으며 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 1.27% ($R^2$=0.98)로 나타났다. ADF, NDF 및 조단백질 함량 평가를 위해 개발된 검량식의 상호검증(SECV) 결과는 각각 1.26% ($R^2$=0.88), 2.0% ($R^2$=0.84) 및 0.96% ($R^2$=0.93)으로 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식 개발 결과는 다소 낮은 정확성(SECV 0.72%, $R^2$=0.62)을 나타내었다. 사일리지의 발효품질의 주요 평가항목인 pH와 젖산함량 평가에 대한 검량식 개발결과(SEC)는 각각 0.41 ($R^2$=0.85), 0.18% ($R^2$=0.92)로 나타났으며 개발된 검량식의 상호검증 결과(SECV)는 각각 0.56 ($R^2$=0.78), 0.31%(0.81)로 나타났다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권2호
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• pp.114-120
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• 2019

본 연구는 근적외선분광법을 이용한 조사료품질 검사의 현장 이용성을 확대하기 위하여 기존 사일리지 중심의 근적외선 DB에 저 수분 함량의 근적외선 DB를 추가하여 저 수분 조사료의 품질평가 가능성을 검토하고 통합된 동계사료작물 단일의 근적외선 검량식을 개발하기 위하여 전국에서 동계사료작물 조사료 2454점을 수집하였다. 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 동계사료작물 초종별로 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 초종별 동계사료작물의 수분함량 예측에 대한 검량식 작성 결과는 검량식 작성시 표준오차(SEC)와 상호검증표준오차(SECV)는 이탈리안 라이그라스가 각각 1.16%($R^2=0.99$)와 1.27%($R^2=0.99$)로 가장 우수한 예측능력을 보였으며 통합된 동계사료작물은 1.53%($R^2=0.99$)와 1.59%($R^2=0.99$)로 매우 양호한 예측능력을 나타냈다. ADF와 NDF함량 평가를 위해 개발된 검량식의 초종별 상호검증(SECV) 결과는 청보리가 각각 1.47%($R^2=0.75$)와 2.07%($R^2=0.52$)로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 청보리(SECV=0.64%, $R^2=0.61$)를 제외하고는 모든 초종에서 양호한 예측능력을 보였으며 특히 통합된 동계사료작물(SECV=0.61%, $R^2=0.93$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다. 조회분 함량 평가에 대한 검량식 검증결과는 청보리(SECV=0.75%, $R^2=0.61$)와 호밀(SECV=0.81%, $R^2=0.68$)이 다소 낮은 예측 정확성을 나타냈으며 통합된 동계사료작물(SECV=0.45%, $R^2=0.90$)이 가장 높은 예측결과를 나타냈다.

• 한국식품과학회지
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• 제40권6호
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• pp.603-610
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• 2008

본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.