• 제목/요약/키워드: safety performance indicator

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TLC, HPLC를 이용한 식품 중 비트레드 함량조사 (Survey of Beet Red Contents in Foods using TLC, HPLC)

  • 장영미;이달수;홍기형;박성관;박성국;권용관;박재석;장선영;황혜신;김은정;한윤정;김병섭;원혜진
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.244-252
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    • 2005
  • 비트레드는 '천연식품, 다류, 고춧가루 또는 실고추, 김치류, 고추장 및 식초'에 사용 금지토록 현행 식품첨가물공전에 사용기준이 규정되어 있으나, 식품 중 비트레드의 분석방법이 확립되어 있지 않은 실정이다. 따라서 국내유통 중인 식품 중 비트레드의 함유량을 조사하여 추후 식품 중 비트레드의 사용기준 준수여부 확인시 시험방법으로 사용하고자 식품 중 비트레드 분석법을 확립하였다. 본 연구는 LC-Mass로 비트레드의 주성분임을 확인한 베타닌(Betanine)과 이소베타닌 (Isobetanine)을 사용하여 HPTLC (High Performance Thin Layer Chromatography)와HPLC (High Performance Liquid Chromatography)로 신속하고 재현성이 높은 비트레드의 정성$\cdot$정량시험방법을 확립하였다. 이 때 정성분석조건은 셀룰로오스 박층판에, 아세톤:3-메틸-1-부탄올:물 (7:7:6) 전개용매를 이용하고, 정량분석은 역상계인 X-terra RP ($4.6\;mm{\times}250\;mm,\;5{\mu}m$)칼럼에 이동상, 온도 및 파장조건으로 각각 $0.1\%$ 인산:메탄올 (90:10), $40^{\circ}C$ 및 538 nm 조건이었을 때 가장 양호한 분석결과를 얻었다. 확립된 분석방법을 적용하여 시중에 유통되고 있는 식품 중 비트레드 사용실태를 확인하거나 사용가능성이 있는 영양보충용식품, 아이스크림, 소스류, 캔디류, 레토르트식품 등 총 5종 204품목에 함유된 비트레드의 함유량을 조사하였다. 그 결과, 영양 보충용식품은 60품목에서 $900.22\∼27,701.60{\mu}g/g$이 검출되었으며, 캔디류는 48품목 중 30품목에서 $21.95\∼713.40{\mu}g/g$이 검출, 나머지 18품목에서는 검출되지 않았다. 아이스크림에서는 12품목에서 $155.85{\∼}505.37{\mu}g/g$이 검출되었고, 소스류는 72품목 중 18품목에서 $43.52{\∼}64.75{\mu}g/g$이 검출, 나머지 54품목에서 검출되지 않았고 레토르트식품은 12품목에서 모두 검출되지 않았다.

사용자 로그 분석에 기반한 노인 돌봄 솔루션 구축 전략: 효돌 제품의 사례를 중심으로 (Implementation Strategy for the Elderly Care Solution Based on Usage Log Analysis: Focusing on the Case of Hyodol Product)

  • 이준식;유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.117-140
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    • 2019
  • 고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.