• 한국대기환경학회지
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• 제34권2호
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• pp.306-320
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• 2018

Emission inventory is the essential component for improving the performance of air quality forecasting system. This study evaluated the simulated daily mean $PM_{2.5}$ concentrations in South Korea and China for 1-year period (Sept. 2016~Aug. 2017) using air quality forecasting system which was applied by the emission inventory of E2015 (predicted CAPSS 2015 for South Korea and KORUS 2015 v1 for the other regions). To identify the impacts of emissions on the simulated $PM_{2.5}$, the emission inventory replaced by E2010 (CAPSS 2010 and MIX 2010) were also applied under the same forecasting conditions. These results showed that simulated daily mean $PM_{2.5}$ concentrations had generally suitable performance with both emission data-sets for China (IOA>0.87, R>0.87) and South Korea (IOA>0.84, R>0.76). The impacts of the changes in emission inventories on simulated daily mean $PM_{2.5}$ concentrations were quantitatively estimated. In China, normalized mean bias (NMB) showed 5.5% and 26.8% under E2010 and E2015, respectively. The tendency of overestimated concentrations was larger in North Central and Southeast China than other regions under both E2010 and E2015. Seasonal differences of NMB were higher in non-winter season (28.3% (E2010)~39.3% (E2015)) than winter season (-0.5% (E2010)~8.0% (E2015)). In South Korea, NMB showed -5.4% and 2.8% for all days, but -15.2% and -11.2% for days below $40{\mu}g/m^3$ to minimize the impacts of long-range transport under E2010 and E2015, respectively. For all days, simulated $PM_{2.5}$ concentrations were overestimated in Seoul, Incheon, Southern part of Gyeonggi and Daejeon, and underestimated in other regions such as Jeonbuk, Ulsan, Busan and Gyeongnam, regardless of what emission inventories were applied. Our results suggest that the updated emission inventory, which reflects current status of emission amounts and spatio-temporal allocations, is needed for improving the performance of air quality forecasting.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제45권3호
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• pp.171-182
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• 2018

파파야는 열대와 아열대 지역에서 광범위하게 재배되고 있는 주요 작물 중의 하나이다. 파파야 열매는 칼로리가 낮고 비타민 A와 C, 미네랄이 풍부하며, 미숙과에는 단백질 분해 효소인 파파인이 풍부하여 의약품, 화장품, 식품 가공 산업 등에 널리 활용되고 있다. 전세계 파파야 산업에서 가장 중요한 제한 요인 중의 하나가 potyvirus에 속하는 papaya ringspot virus (PRSV)에 의해 야기되는 식물병이다. 1992년에 미국 연구자들에 의해 PRSV의 coat protein (cp) 유전자를 발현하는 최초의 PRSV-저항성 GM 파파야 이벤트($R_0$ '55-1')가 만들어졌으며, 1997년에는 이로부터 유래한 GM 품종('SunUp', 'Rainbow')에 대해 미국 정부가 상업적 재배를 승인하였다. 현재까지 GM 파파야 개발은 해충 저항성, 병 저항성(곰팡이, 바이러스), 수확 후 저장성 증대, 알루미늄과 제초제 저항성 등의 형질에 초점을 맞추어 왔다. 아울러 파파야를 동물단백질(백신 등) 생산을 위한 식물공장으로 활용하기 위한 시도도 이루어졌다. 현재, 미국과 중국을 비롯한 약 17개 국가에서 GM 파파야 개발과 포장 실험 또는 상업적 재배가 이루어지고 있다. GM 파파야의 개발과 더불어 생물안전성 평가 및 GM 판별 기술 개발에 관한 연구도 이루어지고 있다. 생물안전성 평가와 관련하여 주로 인체 위해성과 환경 위해성에 관한 분석이 수행되고 있다. 인체 위해성의 경우, 동물 모델을 대상으로 장기간 식이섭취를 통해 일반 및 유전 독성, 알레르기항원성, 면역 반응, GM 유래 단백질의 안정성에 관한 연구가 수행되었다. 환경 위해성의 경우, GM 재배가 토양 미생물 다양성에 미치는 영향, GM 유래 유전물질의 토양 잔류 및 토양 미생물로의 전이 여부에 관한 연구가 이루어졌다. 우리나라, 유럽 및 일본을 비롯한 많은 나라에서는 상업적 재배를 위한 GM 품종 도입이나, 파파야 가공 식품 제조에 비승인 GM 파파야의 사용을 규제하고 있다. 도입 유전자 특이적 또는 이벤트 특이적인 분자표지를 개발하고, PCR(일반, real-time) 또는 loop-mediated isothermal amplification 방법을 통해 GM 여부를 판별하고 있다. 파파야에 대한 초안 수준의 유전체 정보가 2008년에 해독되었으며, 최근에는 차세대 유전체 분석 기술로 확보된 유전체와 전사체 정보를 활용하여 GM 여부를 판별하는 기술도 확립되었다.

• 경영과정보연구
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• 제36권5호
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• pp.45-60
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• 2017

본 연구는 사물인터넷 기반 국내 스마트 홈서비스에 대한 고객지원 현황과 이용자의 사용평가를 통하여 핵심적인 개선점을 도출하고자 한다. 스마트 홈서비스는 일반적으로 크게 보면 보안성, 안전성, 관리 성(전기 및 수도사용), 편의성, 원거리 관리 접근성의 다양한 가치를 제공한다. 이러한 사용자 가치분석을 위해 본 연구에서는 국내의 삼성, SKT, LG U+ 기업의 사물인터넷 기반의 스마트 홈서비스의 현황을 분석하였고, 아울러 각사의 사용자 후기를 분석하고자 하였다. 다만, 사용자 후기를 제공하고 있는 기업으로는 LG U+가 유일하였기 때문에 일반화하는데 한계는 있지만 일부라도 사용자 가치를 제대로 전달하고 있는지 여부와 어떤 부분에서 고객지원을 중점화하여 서비스 지원이 이뤄지는지 파악하고자 한다. 사용 후기를 분석해본 결과 스마트 홈서비스는 상업화하여 다양한 형태로 시장에 출시하고는 있으나, 이에 대한 기술적 수준과 사용자 만족 수준이 충분히 충족되고 있는지는 의문이다. 본 연구 분석 결과 첫째, 각 기업에서는 상품에 대한 이용안내를 제공하고는 있지만 여전히 상품을 가입하고 제품을 사용하는데 많은 질문을 하고 있다. 둘째, 제품자체에 대한 하자가 많이 발생하고 있고, 이에 대한 기업의 대응에 대하여 전반적으로 만족하지 못하고 있는 것을 알 수 있었다. 셋째, 3개 기업은 공통적으로 스위치, 콘센트, 센서, 전등에 주력하여 제품을 출시하고 있다. 이는 연동이나 연계 수준이 아닌 개별 지능화 제품으로 본래의 사물인터넷의 개념과 맞지 않는 부분이 많다는 것을 알 수 있다. 결론적으로, 본 연구를 통하여 스마트 홈서비스의 고객서비스 제공수준에 대하여 여전히 개선해야할 부분이 많으며 특히, 사용용이성이 떨어지며, 제품에 대하여 품질을 신뢰하지 못한 것으로 나타났다. 이에 대한 개선점을 본 연구를 통하여 자세히 제시하여 이를 제조사와 서비스를 제공하는 기업들이 이를 반영하기 바란다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.