The objective of this study was to determine the efficacy of a natural product of cherry tree (Prunus serrulata var. spontanea: PS) as a test substance for improving cytokine and ovalbumin-specific IgE using an ovalbumin-induced asthma disease model of 5-week-old male BALB/c mice. Lung tissue pathology was analyzed to confirm anti-inflammatory and asthmatic effects. As a result of examining the effect on changes in inflammatory cells in bronchoalveolar lavage fluid in an ovalbumin-induced asthma disease model by administering the PS sample, total cells, eosinophil, neutrophil, lymphocyte, and monocytes were significantly decreased. Concentrations of cytokine-based TNF-alpha and IL-4 and immunoglobulin E in serum were significantly increased in the asthma-inducing negative control group than in the normal group. However, high concentrations of PS decreased them. In histopathological examination of the lung tissue, it was confirmed that inflammatory cells infiltrated around the alveoli and bronchioles were increased in ovalbumin-induced asthma disease model. After administration of cherry tree extract, bronchiolar morphological changes such as mucosal thickening were slightly improved. From the above results, it was confirmed that extract of cherry tree significantly reduced inflammation expression and tissue damage in alveolar tissues. It was also confirmed that the cherry tree extract had an excellent efficacy in improving asthma inflammation.

여름철 고온기 온실 내 효율적 증발냉방을 위하여 다량 포그 분무가 가능하고 설치비용이 저렴하도록 한 터보팬 2류체 노즐로 포그 분무장치를 구성하고 소형 유리온실에 2.2 m 높이로 설치하여 냉방시험을 실시하였다. 이 장치의 분무시험 결과 평균분무입경이 29 ㎛이고 1대당 포그 분무량은 160 ㎖/min로 비산반경 2 m이내에서 입자들이 모두 증발하는 것으로 나타났다. 이 장치를 평면적 228 ㎡인 단동 유리온실에 2대를 설치하여 냉방실험한 결과, 외기의 온도 30.2℃, 상대습도 81.2%인 때 온실 내 공기의 온도 28.8℃, 상대습도 87.5%의 낮은 냉각효과를 나타내었다. 문헌 조사와 냉방실험 결과로부터 여름철 우리나라 남부지역의 외기온 35℃를 기준으로 단동온실은 50% 차광에서 증발냉각에 의해 온실 내 공기온도를 외기온보다 2∼3℃ 낮추려면 환기회수 1회/분, 물분무량은 10 ㎖/min/㎡인 것으로 추정되었다.

원형교차로 중 회전교차로는 기존에 존재하였던 로터리의 형태와 유사한 형태의 교차로로서 최근 세계적으로 많이 설치되고 있으며 우리나라에서도 회전교차로에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 도시부의 경우 회전교차로 운영 효율에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나인 보행량에 대한 영향 분석은 미미하다. 따라서 본 연구에서는 보행량에 따른 회전교차로의 효율 분석 및 보행신호를 제시하였다. 첫째, 도시부 1차로 회전교차로의 용량을 분석하기 위해 VISSIM 시뮬레이션을 구성하였다. 둘째, VISSIM 시뮬레이션을 통해 보행량에 따라 신호가 없는 회전교차로와 신호가 있는 원형교차로로 구분하여 교차로의 평균차량 지체를 산정하였다. 끝으로, 이 연구에서 나타난 분석결과 도시부 회전교차로 설치시 보행량이 200명/시 이하인 경우 회전교차로가 적합하며 보행량이 200명/시 이상인 경우는 펠리컨 신호가 있는 원형교차로, 보행량이 600명/시가 높으면서 교통량이 1,500대/시 이상인 경우는 정주기식 신호가 있는 신호교차로가 적합한 것으로 나타났다.

다양한 분야에서 인터넷 상의 방대한 양의 문서 혹은 리뷰로부터 유용한 정보를 얻고자 하는 노력이 높아짐에 따라 문서 혹은 리뷰 상의 생각 및 의견에 대한 자동 분류 연구의 필요성이 대두되었다. 이러한 자동분류를 감성 분류라 하며, 감성 분류 연구는 크게 세 가지 단계를 가지는데, 첫 번째로 주관적인 생각이나 느낌을 표현하는 문장을 추출하기 위한 주관성 분류 연구, 두 번째로 문서 또는 문장을 긍정, 부정으로 나누는 극성 분류 연구, 그리고 세 번째로 문서 또는 문장이 어느 정도의 주관성 및 극성을 갖는지 그 강도를 구하는 강도 분류 연구이다. 최근 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한편, 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하였다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.

육묘장의 두상관수장치는 균일하게 관수되어야 모종도 균일하게 성장한다. 본 연구에서는 부채꼴 분사노즐을 이용한 두상관수장치의 노즐 설치위치에 따른 관수상태를 조사하여 균일관수방법을 구명하였다. 살수량은 주행속도에 반비례하였고, 관수균일도는 노즐과 관수면과의 거리에 큰 영향을 받으며 주행속도의 영향은 없었다. 단일노즐에 의한 두상관수인 경우 노즐 끝에서 관수면이 60cm 이상 멀어질수록 관수균일도가 향상되며, 연속노즐에 의한 두상관수인 경우 관수면이 노즐분사 각도의 2차 교차점에 위치할 때 관수균일도가 가장 좋은 것으로 나타났다. 두상관수장치의 균일관수를 위해서는 작물의 머리높이가 분사노즐의 2차교차점에 일치하도록 노즐의 위치를 정해야 하며 작물의 자람에 따른 노즐대 놀이를 조절해 주는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

The purpose of this study was to determine the optimum re-extraction conditions of ethanol from catechin in Korean green tea (Camellia sinensis L.) using response surface methodology (RSM). The experiments were carried out according to a five level and two variable central composite design (CCD). The two independent variables were solvent ratio to sample content (1, 4, 7, 10, 13 mL/g) and extraction temperature (-20, -10, 0, 10, 20℃) on the dependent variables including yield, epigallocatechin (EGC), epicathchin (EC), epigallocatechingallate (EGCG), epicatechingallate (ECG), total catechin and caffeine. ANOVA results showed that Coefficients of determination (R2) of estimated models for dependent variables were ranged from 0.9054~0.9778, while R2 of caffeine were estimated 0.8770. The optimum ranges for the maximized extraction including yield, EGC, EC, EGCG, ECG, caffeine and total catechin were 4.5~7.5 mL/g in ratio of ethanol to sample and -8~8℃ in extraction temperature. The actual values of yield, EGC, EC, EGCG, ECG, caffeine and total catechin, respectively, at the optimized conditions were 35.02%, 13.31%, 3.978%, 19.11%, 4.29%, 5.30% and 40.68%

본 논문에서는 우리나라의 광역상수도 노후관을 개량하는 적정시기에 대하여 이론적으로 접근하여 분석하고, 현재 47개 광역상수도 구역에 대하여 최적개량시기를 구하기 위하여 필요한 실증분석을 수행하였다. 노후관로의 최적개량시기의 결정은 관로의 노후화에 따라 발생하는 파손사고의 피해비용을 포함하는 관리비용(Cb)과 노후관로의 대체에 소요되는 비용(Cr)의 합으로 표시되는 관로 개량의 총 기대비용을 극소화하는 동태적 최적화문제(dynamic optimization problem)의 해를 구하는 것이 된다. 최적화문제의 1계 필요조건으로부터 알 수 있는 것은 첫째, 노후관로의 최적개량 시기는 관로 대체비용이 증가함에 따라 점점 더 지연되는 것을 알 수 있다. 둘째, 노후관로의 최적개량 시기는 관로 관리비용이 증가할수록 더 빨라지는 것을 알 수 있다. 셋째, 노후관로의 최적개량 시기는 이자율에 비례하여 지연된다. 노후관로의 최적개량시점을 결정하는 데 있어 중요한 요인으로는 광역상수도 노후관의 파열사고 횟수와 관로개량비용 및 노후관로를 그대로 방치하는 경우 관리비용이 있으며, 특히 노후관로의 파열사고 횟수에 대한 전망치가 중요한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 노후관로 사고 횟수에 대한 모형을 선형 모형, 지수함수 모형, 코호트 모형, 포아송 모형과 로짓 모형 등을 이용하여 1980-2008년 기간의 자료를 이용하여 관로사고함수를 추정하고, 다섯 가지 모형의 추정결과를 이용하여 2009-2013년 기간에 대하여 관로사고횟수를 예측하였다. 다음 단계에서 관로사고 예측치와 동 기간 동안 실제 관로사고횟수(실측치)의 RMSE(Root Mean Square Error)가 최소가 되는 모형을 최적모형으로 선정하였다. 47개 광역상수도별로 관로사고 횟수의 최적예측모형은 상이한 것으로 나타났다. 마지막으로 관로 관리비용과 관로 대체비용에 대한 추정치를 이용하여 최적개량 시기를 구하는 것을 예로서 살펴보았다. 이러한 방법을 이용하여 47개 광역상수도 각각에 따라 최적개량 시기를 구할 수 있을 것이다.

광양항은 ‘98년 개장 이후 현재 16개 선석(5만 톤급 12선석, 2만 톤급 4선석)을 운영 중에 있다. 특히 광양지역은 광양만권의 핵심 역할을 하는 광양항이 위치하고 있다. 본 논문은 광양지역의 물류도시 발전 전략의 우선순위를 도출하기 위하여 SWOT/AHP 분석 방법을 사 용하였다. 분석 결과, 수익 창출형 물류 비즈니스 모델 창출, 항만기능과 연계된 국제적인 배후물류단지 개발, 공동물류창고 운영 등의 비용절 감형 물류 비즈니스 모델 창출, 자유무역지역의 고부가가치화 전략 그리고 광역항만클러스터 조성 등에 우선순위를 두고 전략을 수립하는 것 이 바람직한 것으로 도출되었다. 본 연구의 한계점으로는 도출된 우선순위에 대한 논리적 타당성 검증이 필요하며 이를 위해서는 일정한 주 기로 동일한 설문대상자를 대상으로 설문을 수회 실시하여 그 결과를 비교 분석하는 작업이 필요하다. 또한 향후, 보다 심도 있는 심층면접이 나 광범위한 설문조사를 통해 전략이 보완되어져야 할 필요가 있다. 향후, 이러한 한계점을 개선하고 보완할 수 있는 보다 심층적이고 실증적 인 연구가 수행되어져야 할 것이다.

추출방법을 달리하여 산초 종자의 정유성분을 추출하였 다. 초임계유체추출법은 24, 48 및 72 시간으로 구분하였고, 압착법은 볶음 및 증숙 처리하여 추출한 후 이화학적 특성을 분석하였다. 압착법에 의한 추출수율은 전처리 방법에 관계없이 30%로 동일하였으나 초임계유체 추출시는 추출 시간이 길어질수록 수율이 증가하여 72 시간 추출하였을 때 38.5%로 가장 높았다. 각각의 방법에 따라 추출된 산초 유의 비중과 굴절율은 각각 0.920∼0.297과 1.470∼1.473의 범위로서 차이를 나타내지 않았다. 점도는 볶음압착법에서 115.23±8.85 cP로 가장 낮았고, 초임계유체 추출시 181.88 ±4.8∼209.03±1.8 cP의 범위로 증가하였다. 추출법에 따른 유지의 색도 중 황색도는 초임계유체 추출시 3.81∼8.37 범위였으나 압착추출시는 29.14∼29.36으로 유의적으로 높 아 추출방법에 따라 큰 차이를 보였다. 산가는 증숙압착법 으로 추출하였을 때 0.93±0.01 mg/g으로 가장 낮았으며, 초임계유체 추출시 추출시간에 따른 유의차는 없었다. 검 화가는 182.96∼196.57 mg/KOH g의 범위로서 추출방법에 따른 차이가 없었고, TBA가는 158.96∼347.14 mg/kg의 범 위로 초임계 추출 시간이 길어질수록 증가하였다. 초임계 유체 및 증숙처리에 의한 정유성분에서는 ω-3 계열의 linolenic acid를 포함하였으나 볶음처리 추출에서는 측정되 지 않았으며, 포화지방산보다 불포화지방산의 함량(17:83, v/v)이 더 많았다.