• 지구물리와물리탐사
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• 제1권1호
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• pp.25-30
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• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.678-688
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• 2021

본 연구는 소나무 모수작업에 따른 천연갱신 조성방안 및 산림시업지침을 마련할 수 있도록 2001년 실시된 소나무 천연하종갱신 시업지를 대상으로 작업 후 18년이 경과한 시기에 표준지조사를 실시하고 임분현황 및 치수생육상태를 분석하여 생장특성 및 임분자료를 제공하고자 하였다. 연구대상지는 강원도 춘천시 동산면 원창리 내 강원대학교 학술림에 위치하고 있으며, 설치된 모수시험림에서 2018년 11월 조사된 흉고직경, 수고, 수관급, 수간형질, 수령, 수고생장량 등의 자료를 활용하였다. 분석 시 흉고단면적, 재적, 형상비와 더불어 임분상대밀도, 임목축적도 등의 추가인자를 산출하여 시업지의 현황을 분석하였다. 잔존모수는 58본/ha으로 임목축적도 17.7%이었으며, 치수는 2,330본/ha으로 임목축적도 79.0%로 진단되었다. 치수의 수령은 2001~2007년에 발아분포를 보이고 있었는데 대부분은 15~16년생에 속하였다. 치수 생육상태는 흉고직경 10 cm, 수고 8 m로 파악되었다. 수관급이 우세할수록 흉고직경과 수고가 더 크게 나타났으며, 분산분석 및 Duncan 다중비교검정에서도 수관급별 차이는 통계적으로 매우 유의하였다(p<0.0001). 형상비는 80~90% 범위에 많이 분포하였으며, 95%이상 대부분 치수의 형질은 수간이 곧고 분지가 없으며, 초두부가 부러지지 않고 병해충의 피해가 없는 양질의 형태로 파악되었다. 치수의 평균 연년수고생장량은 1년생 21.9 cm, 5년생 43.3 cm, 10년생 54.3 cm, 15년생 64.3 cm이었으며, 전체적으로 수령증가에 따라 생장량이 우상향하는 것으로 나타났다. 공분산분석 결과, 수관급별 연년수고생장량에서도 유의적인 차이가 나타났으며, 회귀분석의 파라미터 추정치는 수령이 증가하거나 수관급이 우세할수록 연년수고생장량이 높은 것으로 분석되었다.

• 광물과 암석
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• 제34권2호
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• pp.133-146
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• 2021

아라고나이트는 탄산칼슘(CaCO₃)의 동질이상 중 하나이며, 해양 생태계를 포함한 다양한 환경에서 생물학적 및 이화학적 침전 과정을 통해 형성된다. 이러한 아라고나이트의 형성 및 성장뿐만 아니라 아라고나이트 내 스트론튬(Sr)과 같은 미량원소의 치환 특성은 화학종의 농도와 온도와 같은 핵심 인자들에 의해 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 해양 생태계와 유사한 용액 온도와 아라고나이트에 대한 이 용액의 다양한 포화도 조건에서 아라고나이트 내 Sr 병합 특성이 규명되었다. 반응 용액의 주입속도(0.085-17 mL/min), 반응 용액의 이온 농도([Ca]=[CO₃] 0.01-1 M), 혼합 용액의 온도(5-40 ℃)의 다양한 실험 조건에서 컨스턴트-에디션(constant-addition) 방법을 통해 순수한 아라고나이트가 합성되었다. 또한, 모든 Sr 병합 실험 조건(0.02-0.5 M, 15-40 ℃)에서도 순수한 아라고나이트가 형성되었다. 합성된 아라고나이트의 결정도와 결정크기는 포화도 및 온도가 증가함에 따라 상대적으로 더 크게 증가하며 아라고나이트 결정이 더 많이 성장하였음을 지시하였다. 그러나 BET-비표면적을 이용하여 계산된 결정성장속도는 결정 형상 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타나 해석에 주의가 요구된다. 아라고나이트 내 Sr의 분배계수(K_Sr)는 반응이온의 농도가 0.02에서 0.5 M로 증가할 때 2.37에서 1.57로, 온도가 15에서 40 ℃로 증가할 때 1.90에서 1.54로 감소하였으며, 모든 조건에서 K_Sr 값이 1보다 높게 관찰되었다. 이러한 결과는 K_Sr가 결정성장속도와 역의 상관관계로서 아라고나이트 내 Sr 병합이 호정성 관계임을 나타낸다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.153-160
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• 2018

목 적 : 부분절제술 시행 후 좌측 유방암 환자의 방사선 치료 시 적용된 각 방사선 치료 기법 별 선량을 후향적으로 분석하여 정상장기와 종양용적의 선량적 결과를 전형적인 분할치료 선량(EQD2)을 고려한 선량 결과를 도출함으로써 임상적 참고 지표로 활용하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 시행한 좌측 유방암 환자 중 부분절제술을 시행한 40명을 대상으로 3가지의 치료기법으로 구분하여 적용하였다. 각 치료법의 총 종양용적과 임상적 표적용적에서 HI(homogeneity index), $D_{95%}$, 그리고 CI(conformity index)값, 그리고 $V_{hot}$ 수치를 도출한 후 치료계획을 평가하였다. 사이버나이프를 이용한 경우 종양용적은 타 기법에서의 고선량 용적과 동일하여 임상적 표적용적는 고려하지 않았다. 정상장기에 대한 평가는 평균선량을 비교하였다. 결 과 : 세가지 치료법의 HI는 3D-CRT, VMAT, RIMRT 모두 큰 차이를 보이지 않았다. 체적조절 호형 방사선치료(VMAT)을 이용한 치료의 경우 임상적 표적용적의 $D_{95%}$의 경우 $95.84{\pm}0.75%$로 3차원 입체조형 방사선 치료(3D-CRT) 치료법에 비해 높은 값을 나타냈다. 총 종양용적의 $D_{95%}$값은 다른 치료법들에 비해 미세하게 높은 결과를 보여줬다. 사이버나이프를 이용한 치료법은 정상장기들에 조사되는 선량이 타 치료법에 비해 현저하게 낮았다. 결 론 : 3D-CRT의 경우 DIBH를 동반하여 치료할 경우 전반적으로 심장을 보호하는데 유용한 치료 기법이며 VMAT의 경우 탁월한 TARGET COVERAGE를 나타내지만 저 선량 영역이 타 기법에 비해 넓은 것을 알 수 있다. 그러나 앞선 두 가지 치료법에서 치료계획 평가를 위한 대부분의 선량적 지표에서 비슷한 값을 보여 치료 계획 결과 및 평가에서는 큰 차이가 없는 것으로 환자의 해부학적 구조나 호흡 조절 가능 유무에 따라 치료기법 선택이 가능할 것으로 사료된다. 사이버나이프를 이용한 치료의 경우 종양용적에 정확한 고 선량을 주며 정상장기 보호에 매우 유용한 치료법이지만 국소부위 치료만 가능한 점, 치료시간이 상대적으로 긴 점, 치료 전 침습적 시술인 금침 삽입술을 해야 하는 제약이 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권4호
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• pp.577-584
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• 2011

구상나무 3개 집단과 분비나무 5개 집단에 존재하는 유전변이량과 집단간 유전분화를 추정하기 위해서 5개 nSSR 표지를 분석하였다. 유전자좌당 대립유전자가 과다하게 관찰된 1개 유전자좌를 제외한 나머지 유전자좌를 대상으로 통계분석을 실시한 결과, 평균 이형접합체 빈도 기대값($H_e$)이 구상나무는 0.292, 분비나무는 0.220으로 계산되어 구상나무의 유전변이량이 더 큰 것으로 나타났다. 집단내 고정지수(F)는 구상나무가 평균 0.065, 분비나무가 평균 0.095로 양의 값을 나타내어 두 수종 공히 집단 내 동형접합체가 H-W 평형상태에서의 기대 개체수 보다 많은 것으로 나타났다. 집단 간 유전분화를 분석한 결과, 분비나무 집단들에 비해서($F_{ST}=0.039$) 구상나무 집단간 유전분화($F_{ST}=0.063$)가 더 심화된 것으로 나타났다. 두 수종간의 유전분화($F_{PT}$)는 0.049로 나타나 유전변이의 대부분이 두 수종 간에 공유되고 있음이 확인되었다. 집단간 유전적 유연관계를 분석한 결과, 구상나무의 2개 집단(덕유산, 한라산)이 분비나무 집단들과 분리되어 나타났으나 지리산집단은 분비나무 집단들과 그룹을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 분석된 대부분의 집단들이 빙하기 이후의 기온 상승으로 산 정상부에 국소적으로 남겨지게 됨에 따라 집단 크기가 점진적으로 감소되어 초래된 유전적 부동과 근친교배의 결과 동형접합체가 증가되었으며, 두 수종의 종분화 과정이 비교적 최근에 일어났으나 아직 충분히 분화되지 못한 상태인 것으로 추정할 수 있었다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.111-123
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• 2022

본 연구는 자연계에서 가장 흔하게 관찰되는 두 그린 러스트(green rust) 광물인 carbonate green rust (CGR)과 sulfate green rust (SGR)을 공침법(co-precipitation)을 통해 각각 합성하고, 이들의 형성 메커니즘 및 이화학적 특성들을 체계적으로 규명하였다. X-선 회절(XRD) 분석 및 리트벨트 정련 수행 결과, 본 합성 조건에서 이차광물상 없이 이중층수산화물로서 CGR과 SGR이 합성됨을 확인하였다. 또한, 각각의 구조 파라미터는 CGR의 경우 a(=b)축 = 3.17 Å, c축 = 22.52 Å이고, SGR의 경우 a(=b)축 = 5.50 Å, c축 = 10.97 Å이며, 이들의 미결정 크기는 각각 (003)면 기준 57.8 nm와 (001)면 기준 40.1 nm로 밝혀졌다. 주사전자현미경/에너지 분산형 분광분석(SEM/EDS) 결과, CGR과 SGR은 모두 육각 판상의 전형적인 이중층수산화물 결정 형상을 보이지만 탄소(C)와 황(S)의 함량은 서로 다르게 나타났다. 퓨리에 변환 적외선(FT-IR) 분광 분석결과, 탄산염(CO₃^2-)와 황산염(SO₄^2-) 이온들이 각각 CGR과 SGR의 층간 음이온으로 밝혀졌고, 이는 XRD를 활용한 광물상 동정 결과와 잘 일치한다. 철 용액으로의 수산화이온(OH^-) 주입 시간에 따른 혼합 용액의 pH와 Eh, 그리고 잔류 철 농도의 비율(Fe(II):Fe(III)) 측정 결과, 시간에 따른 차이는 있지만 두 green rusts 모두 1단계 전구체 형성, 2단계 중간 생성물로의 상변환, 그리고 3단계 green rust로의 상변환과 에이징에 의한 결정성장으로 이어지는 결정 형성 메커니즘을 보이는 것으로 판단된다. 본 연구는 공침법을 통해 CGR과 SGR을 안정적으로 합성하고 이들의 형성 메커니즘과 이화학적 특성을 규명함으로써, green rust를 활용한 응용 연구 및 산업 활용에 원천 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제31권3호
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• pp.423-432
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• 2024

본 연구에서는 육가공 산업의 필수 공정인 냉동육 해동 시 발생하는 식육의 품질 저하를 최소화하기 위하여 진공 텀블링 해동 방식을 적용하고자 산업용 국산 임펠러-진공 텀블러(DVT, 6 ton)를 고안하고 이를 이용하여 해동한 냉동 돈육의 품질 특성을 현재 상업적으로 이용하는 자연해동(NTA)과 수입산 진공 텀블링 해동(IVT) 특성과 비교 분석하였다. 냉동 돈육(앞다리)의 자연해동 시간은 4,200분인데 반하여 DVT 해동은 165분이 소요되어 냉동 돈육 해동시간이 약 25배 단축되었다. 해동 시 돈육의 드립감량은 자연해동 2.08%에 비하여 DVT 해동은 0.85%로 낮아져 높은 해동 수율(99.2%)을 얻을 수 있었다. 자연 해동육에서 대장균군이 0.10±0.17 log CFU/g 수준으로 검출된데 반하여 DVT 해동육의 pH는 5.92, 총균수 1.96±0.01 log CFU/g, 대장균군 불검출로 높은 신선도를 보였다. 또한, DVT 해동육의 지방산패도(TBARS) 0.31±0.01 MDA mg/kg와 단백질변패도(VBN) 5.67±1.98 mg%를 보여 자연해동 돈육(각각 0.42±0.01 MDA mg/kg와 6.86±0.00 mg%)에 비해 지방과 단백질 변패도를 유의적으로 낮출 수 있는 것으로 나타났다. DVT 해동육의 보수력은 97.50±0.90%로 자연해동육(95.24±0.03%)에 비해 유의적으로 높았다. 자연해동(NTA) 후 조리한 돈육은 경도 212.03±0.02 N과 씹힘성 885.36±0.80이 진공 텀블링(DVT, IVT) 해동육에 비하여 각각 6.1배와 4.7배 높게 나타나 진공 텀블링 해동이 부드러운 조직감을 갖는 식육을 생산할 수 있는 것으로 나타났다. 해동육과 이를 가열조리한 돈육의 미세구조(SEM)를 관찰한 결과, 진공 텀블링 해동(DVT, IVT) 시료에서 근원섬유의 손상이 적어 섬유배열과 간격이 촘촘한 구조를 나타냈다. 본 연구에서 국내 최초로 고안한 산업용 대용량 진공텀블러는 해동 시 근육 조직의 손상을 최소화하여 보수력을 높이고, 드립감량을 감소시켜 부드러운 조직감과 함께 생산 수율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 미생물학적 및 이화학적 변패도를 최소화할 수 있어 고품질의 육제품 생산에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 또한, 본 장치는 수입산 진공텀블러와 비교해 우수한 품질의 해동육을 생산할 수 있어 본 연구자료를 이용한 국산 기술 자립화, 제품 품질 개선 및 수율 향상 등 육가공 산업 발전에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.