Purpose: The purpose of this study is to understand the nature of the health promotion behavior of the high-risk group of cardiovascular disease among large-scale industrial manufacturing workers. Method: The subjects of this study were 11 workers at high-risk of cardiovascular disease with a Framingham Risk Score (FRS) score of 10% or more among workers at large-scale workplace in Gyeongsangbukdo area, and the data collection period is from July 1 to September 11, 2022. The interview data were inductively analyzed using the qualitative content analysis method used by Elo and Kyngas (2008). Result: Participants' awareness of their own health status and knowledge of cardiovascular disease were low, and there were more obstacles than benefits to health behavior. The process and method of realizing and practicing health care were also different. As a result of qualitative content analysis, 42 semantic units, 12 subcategories, and 3 upper categories were derived. The health promotion behavior of workers at high-risk for cardiovascular disease was categorized into ‘Awareness of health conditions’, ‘Obstacles to health care behavior’, ‘Health care practice process’. Conclusion: Since most of the workers spend a lot of time at work, it is necessary to understand the health care of high-risk workers with cardiovascular disease, so a qualitative study using participatory observation methods to observe workers’ work sites is recommended.

본 연구는 등유를 사용하는 농업용 난방기에서 배출되는 가 스를 포집하고, 농업용 난방기의 사용 연식에 따른 이산화탄 소의 배출농도를 파악하고자 수행되었다. 선형 회귀분석의 결과로 농업용 난방기의 연식에 따른 이산화탄소의 배출량은 R2 = 0.84로 y = 26.99x+721.98의 식을 따른다고 나타났다. 농업용 난방기의 사용 연식에 따라 세 그룹으로 분류하여 분 산분석을 수행하였다. 분산분석을 수행한 결과, 분석을 위해 설정한 유의확률 0.05보다 작은 2.1961×10-13으로 나타났으 며 이는 적어도 한 그룹에서 차이가 나타난다는 것을 의미한 다. 본 연구에서는 농업용 난방기의 기본적인 배출농도의 차 이를 분석하고자 기기의 제작사와 상관없이 농업용 난방기의 기기 연식만을 고려하여 배출가스 데이터를 수집하였다. 기 기의 연소 방식에는 제작사에 따라 연소 방식에 차이가 미미 하게 있었을 것으로 판단되며 데이터 변수의 개수가 늘어난다 면, SVR(support vector regression) 기반의 선형회귀 분석 등 을 실시하여 농업용 난방기의 이산화탄소 데이터가 온실가스 발생량 파악에 더욱 활용도가 높아질 것으로 판단된다. 추후 연구에서는 더욱 세분화된 데이터의 수집 방식을 따라 더욱 높은 정확도를 가진 결과값을 도출할 수 있다고 판단된다. 이 처럼 우리나라의 농업 분야에서 용도별 온실가스 발생량을 조 사하기 위하여 고정형 농기계인 농업용 난방기의 이산화탄소 발생량을 정확히 파악하여 온실가스 배출량 조사에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로 연구하여 설문지를 작성하였으며, 설문 대상은 경남 사천시에 있는 농가 10곳, 진주시에 있는 농가 62곳 등, 총 72곳의 농가이다. 농작업으로는 벼농사, 보리농사, 밭농사 등이 있으며, 작업내용으로는 쟁기, 로터리, 비료살포, 베토, 모내기작업 등이 있다. 다중 회귀분석을 통해 연료 소비량 예측에 영향을 미치는 변수(마력, 기계사용연수, 경작면적, 작업 시간)를 추출하였고. 머신러닝 회귀 학습기 모형으로 학습하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 연료 소비량을 예측하는 모델의 성능은 결정 계수(R), RMSE (제곱 평균 제곱근 오차), MSE (평균 제곱 오차) 및 MAE (평균 절대 오차)를 포함한 4가지 통계적 품질 매개변수를 사용하여 결정되었다. 연구 결과 4가지 모델(다중회귀, 랜덤포레스트, 아다부스트, K-최근접 이웃) 중 K-최근접 이웃의 성능이 제일 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구의 결과는 실제 농가의 연료 소비량을 예측하여 면세유 유통의 투명성을 확보하고 추후 개발 모델의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제 안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검 출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반 적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따 라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우 수하다는 것을 증명할 수 있었다.

본 연구는 기능성 건강식품으로 각광받고 있는 콩의 자급률을 올리기 위함이다. 콩의 함수율에 따른 극한강도를 측정하여 콩의 깨짐(파단) 부분을 파악하고 함수율에 따른 극한강도를 찾는 것을 목표로 한다. 현재 수확 과정중 발생하는 손실은 자연적 손실, 탈곡 과정 손실, 분류 과정 손실, 예취 과정 손실로 크게 4가지로 분류되며, 이중 탈곡 손실은 두류(콩)의 파손 및 손실율에 직접적인 요인으로 판단되여 다른 요인들에 비해 중요하다 판단되고 있다. 본 실험에서는 앞선 실험에서 부족했던 두류(콩)의 함수율 세부적인 단계로 나누어 실험하고, 생물체의 깨짐이 발생하는 하중을 직접적으로 측정하는 것을 목표로한다. 가수기간이 가장 긴 두류(콩)의 극한강도값이 3.9N으로 가장 낮게 측정되었으며, 가수기간을 거치지않 은 두류(콩)의 극한강도값이 5.244N으로 가장 높게 측정되었다.

본 연구는 딸기 온실 내부의 방대한 환경인자를 활용하여 판별분석을 실시하고 딸기의 재배 베드 단수에 따른 온실 내부의 환경인자를 분석함으로 써, 딸기 분야에서 계측된 데이터의 활용성을 높이기 위한 기초자료로 활용할 목적으로 수행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 환경인자별(온도, 습도, 이산화탄소 농도, EC 및 pH) 동질성 검정의 유의확률은 각각 0.0001, 8.2788E-38, 4.3310E-85, 1.3001E-16 및 0.0001로서 설정한 유의수준 0.05보다 낮게 나타났다. 그리고 분석결과 판별함수식은 F(x)1 = –60.5664 -0.1339×Temperature –0.0087×Humidity +0.0018×CO2 +0.1014×EC +8.3860×pH, F(x)2 = –12.4928 +0.1963×Temperature –0.0024×Humidity +0.0254×CO2 –0.0187×EC –0.3651×pH로 도출되었다. 판별함수식의 정확도는 대상 온실 A (81.1%) 및 B (96.1%)보다 대상 온실 C (100.0%)에서 높은 것으로 나타났다. 예측 가능한 대상 온실별(A, B 및 C) 분류함수는 각각 – 1836.7035 – 2.8733×Temperature + 0.1355×Humidity + 0.4186×CO2 + 7.4351×EC + 484.5901×pH, – 1710.8369 – 2.7701×Temperature + 0.1550×Humidity + 0.3937×CO2 + 7.2482×EC + 468.1477×pH, – 2291.7125 - 3.9756×Temperature + 0.0723× Humidity + 0.4177×CO2 + 8.1961×EC + 546.8476×pH로 나타났다. 특히 판별함수식을 근거로 환경인자별 새로운 측정값이나 자료를 입력하였을 때, 특정 그룹으로 분류가 가능함으로써 데이터의 특징을 파악할 수 있다. 이러한 환경인자는 식별을 용이하게 함으로써 환경인자 측정값의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

본 연구는 양계사내에서 작업자의 위치를 예측하기 위해 BLE 비콘을 이용한 위치 서비스 시스템을 제안한다. 애플리케이션을 개발하여 스마트 단말기로 비콘의 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 기반으로 핑거프린트 알고리즘을 이용한 스코어맵을 생성하였다. 작업자의 위치 예측은 스코어맵과 양계사내에서 실시간으로 수집한 데이터를 유사도 알고리즘을 이용하여 예측하였다. 실험대상 양계사에서 작업자 위치를 예측한 결과 일반 데이터는 위치 예측 시 많은 오차와 낮은 정확도를 보이고, 일반데이터에 필터링을 적용한 알고리즘을 적용 시 위치 예측 정확도가 개선됨을 알 수 있다. 따라서 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였고, 스코어맵 기반 위치 예측 시스템만 적용했을 때 위치예측 결과보다 필터를 적용한 결과가 더 나은 결과를 보였다. 본 연구는 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치 예측이 강점을 가질 수 있는 것으로 보인다.

Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry’s yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO2 and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of ‘Seolhyang’ (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.

본 연구에서는 곡물건조기의 사용 연식에 따른 이산화탄소 배출농도 차이를 비교함으로써 농업 분야의 온실가스 배출 현황을 파악하고자 한다. 사용 연식의 기준을 5년 이하, 6-10년, 10년 초과의 3단계로 구분하였고, 간헐 포집 방법을 선택하였다. 포집 방법은 EPA Method 18에 해당하는 방법론을 따라 수행하였으며, 이는 흡입장치가 음압을 이용하여 간헐적으로 포집하는 원리이다. 포집 장치에 연결되는 보관 용기는 모든 기체에 우수한 차단성이 있어 화학적으로 안정한 테드라백을 사용하였다. 포집 된 가스는 미량분석용인 Gas Chromatograph System을 사용하여 분석하였으 며, 이산화탄소 배출농도 분석결과 평균적으로 5년 이하는 847.4423μ㏖/㏖, 6-10년은 919.2811μ㏖/㏖, 10년 초과는 1137.8560μ㏖/㏖으로 분석되었다. 이산화탄소 배출에 차이가 있는지 검증하기 위해 유의수준 0.05로 일원분산분석을 수행하였다. 분산분석의 결과 연식이 비슷한 그룹 간의 배출농도의 차이가 없다고 나타났지만, 이는 연식의 차이가 크지 않을 때 그룹 간의 비교에 대해서는 더 많은 표본이 필요할 것으로 판단되며, 연식의 차이가 큰 그룹 간의 배출농도에 유의한 차이가 있다고 나타났다.

The present study aimed to evaluate the effects of roasting temperature on the quality characteristics and biological activity of quinoa. Quinoa was roasted at 160, 200, and 220oC for 20 min. The lightness (L*) of quinoa decreased, however, the redness (a*) increased as the roasting temperature increased. The yellowness (b*) was the highest at 160oC and decreased at 200 and 220oC. The highest contents of total polyphenol, flavonoid, and quercetin were observed at 220oC, the highest roasting temperature. The highest radical scavenging activities of 2,2'-azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (73.65%) and α,α-diphenyl-β-picrylhydrazyl free radicals (47.82%) were found in roasted quinoa at 220oC. The α- glucosidase activity was inhibited by 62.13% at this temperature. The roasted quinoa at 220oC also showed a significant cytoprotective effect against oxidative stress in HepG2 cells. These results could be useful in the development of food products using quinoa.

This study evaluated the biological activity and cytoprotective effect of guava (Psidium guajava L.) branch against oxidative stress. The contents of vitamin C, beta-carotene, total carotenoids, quercetin and catechin determined were 26.783, 43.676, 65.083, 58.245, and 8.309 mg/100 g, respectively. To measure antioxidant activity, the guava branch was extracted using various concentrations of ethanol (60, 80, or 100%) and water. The highest content of polyphenols (0.245 mg gallic acid equivalent/mg residue) and flavonoids (0.128 mg cathechin equivalent/mg residue) was found in the 100% ethanol extract of the branch (E100). Moreover, E100 also possessed the highest radical scavenging activities and showed the highest inhibition rate of α-glucosidase (77.692%). E100 was the most effective extract to impart cytoprotectant activity against oxidative stress in HepG2 cells. Taken together, our results determine the promising antioxidant activity of guava branch, and indicate the potential to be applied as a natural antioxidant.

본 연구는 후기 중년 여성의 자아존중감, 폐경 증상, 배우자지지, 노화불안의 정도를 파악하고 노화불안에 미치는 영향 요인을 알아보고자 하는 서술적 조사연구로 2020년 5월 23일부터 6월 13일까지 3주 동안 대한민국에 거주하는 기혼자 중 후기 중년 여성을 대상으로 온라인 설문지를 이용하여 총 110명의 자료를 수집하였다. 자료 분석 결과, 후기 중년 여성의 노화불안에 미치는 영향 요인은 폐경 증상(β =.515, p<.001), 자아존중감(β=-.268, p=.001) 순으로 회귀모형의 설명력은 41.4%로 나타났다. 따라서 노화불안을 낮추기 위해서는 후기 중년 여성의 폐경 증상에 대한 적극적인 중재가 필요하며 자아존중감을 높이기 위한 방안이 마련되어야 할 것이다.

본 연구에서는 같은 지역에 위치한 온실 3곳의 식별을 위해 통계적인 방법으로 분류를 하고자 주성분 분석(PCA)과 선형 판별 분석(LDA)을 수행하였다. 온실 내의 환경데이터는 같은 지역의 온실 3곳을 대상으로 4월 1일부터 4월 28일 총 4주간 1시간 간격으로 수집된 값을 사용하였다. 데이터를 분석하기 전, 데이터 정규화를 시키는 전처리를 거쳤으며, 전체의 80%인 훈련자료(training data)와 20%인 테스트 자료(test data)로 나누어 분석을 수행하였다. 분석을 수행한 결과, PC1은 57.51%의 설명력으로 PC1 = 0.7118112 × Tem. –0.6830065 × Humi. –0.1637892 × CO2.의 식을 가지며, LD1은 67.06% 의 설명력으로 LD1 = 0.8622565 × Tem. –0.1805741 × Humi. + 1.4018140 × CO2. + 0.03040701의 식을 가지는 것으로 나타났다. 이렇게 미리 분류시켜 놓은 온실의 데이터를 바탕으로 새로운 환경의 데이터를 입력하였을 때 특정 그룹으로의 분류가 가능함으로써 데이터의 성향을 파악할 수 있다. 이러한 데이터는 식별을 용이하게 함으로써 데이터의 활용도를 높여주는 방법이라고 판단된다.

The purpose of this study was to determine the contents of water-soluble vitamins B1 (thiamine), B2 (riboflavin), B3 (niacin) and B12 (cyanocobalamin) in seafood-based dishes by using the high-performance liquid chromatography with the ultra violet and fluorescence detector. The vitamin B1, B2, B3 and B12 contents were analyzed in 29 seafood-based dishes. The method validation was performed on the method to determine the linearity, accuracy, limits of quantification, limits of detection and precision for vitamin B1, B2, B3 and B12. An excellent linearity range (R2=0.999~1.000) in the calibration curve for the water-soluble vitamins was observed. All analytical methods for the water-soluble vitamins showed the acceptable accuracy (89.4~119.7% recovery) and the precision (0.6~4.8% repeatability and 1.0~4.2% reproducibility). The highest content of vitamin B1 was 2.646 mg/100 g in the kkongchi-jorim, and the highest contents of vitamin B2, B3 and B12 were 0.370 mg/100 g, 10.971 mg/100 g, and 17.193 μg/100 g, respectively, in the kkongchi-gui. Our results provide reliable data on the contents of the water-soluble vitamins of seafood-based dishes in Korea.

본 연구에서는 PTMSP[poly(1-trimethylsilyl-1-propyne)]의 기체투과에 대한 선택도와 열적 안정성, 시간에 따른 노화현상으로 인한 투과특성의 감소를 개선하기 위해서 PTMSP/PDMS[poly(dimethylsioxane)] graft copolymer에 zeolite를 삽입하여 PTMSP/PDMS-NaY zeolite 복합막과 PTMSP/PDMS-NaA zeolite 복합막을 제조하였다. 물리 화학적 특성을 FT-IR, 1H-NMR, TGA, SEM, GPC을 사용하여 조사하였고, H2와 N2 기체에 대한 투과도와 선택도 성질을 고찰하였다. PTMSP/PDMS-NaY zeolite 복합막과 PTMSP/PDMS-NaA zeolite 복합막 H2와 N2 투과도는 PTMSP/PDMS graft copolymer 단일막보다 증가하였고, zeolite 함량이 증가함에 따라 증가하였다. 반면에 선택도(H2/N2)는 zeolite 함량이 증가함에 따라 감소하였다. PTMSP/PDMS-NaA zeolite 복합막은 PTMSP/PDMS-NaY zeolite 복합막보다 높은 투과도와 선택도를 보였다.

본 연구에서는 학교 건축물에 발생할 수 있는 화재 상황을 시뮬레이션 하는 기법에 대해 알아보기로 한다. 이에, 기존의 국내외 연구를 통해 화재 상황을 시뮬레이션 하는데 있어 고려해야 할 기본적인 요소를 파악하고 다양한 화재의 원인과 발화량에 따라 나타는 화재양상을 살펴봄으로써 적절한 화재 시뮬레이션 기법을 도출하도록 한다. 화재를 시뮬레이션 하는 방법으로는 CFD (Computational Fluid Dynamics)를 기반으로 하는 공용 소프트웨어인 FDS(Fire Dynamic Simulator)를 이용하였으며, 시뮬레이션의 결과로 시간과 장소에 따라 나타나는 온도정보 및 화염의 전파 양상을 시각화하여 비교분석하였다. 본 연구에서 도출된 화재 시뮬레이션 기법을 이용하여 화재시 피난 대책, 대응인력의 투입 방법을 수립하는데 반영할 수 있으며, 화재 시뮬레이션 결과로부터 얻은 온도 정보를 이용하여 건축 구조부재의 안전성을 평가하는 데에도 활용할 수 있다.