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.

To analyze the pesticide residues in commercial bee pollen products in South Korea, 61 samples were collected and screened for 339 pesticides. Results revealed that approximately 34% (>LOQ) of samples were contaminated with at least one pesticide. The pesticide residue detection rates of domestic and imported samples were 31% and 44%, respectively. Furthermore, the pesticide residue detection rate of online distribution (60%) was higher than that of offline distribution (27%). Fifteen pesticides were discovered in bee pollen, and pendimethalin, chlorfenvinphos, chlorpyrifos, and fluazinam were detected in 7, 6, 3, and 2 order of frequency, respectively. Even though its concentration was low, chlorfenvinphos which is banned in food crops in the United States, European Union, and Korea, was detected in bee pollen samples commonly. Therefore, continuous investigation of pesticide residues in bee pollen products and their acceptance criteria is required for safety.

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.

현재, 국내에서는 가공식품인 식용유지에 대한 잔류농약 허용기준이 설정되어 있지 않아 잔류농약은 식용유 품질평 가의 사각지대라 할 수 있다. 본 연구에서는 식용유지에서 가열증류법을 이용하여 68종의 농약을 대상으로 추출 및 정 제법을 최적화하여 GC-MS/MS 분석법을 확립하였다. 가열 증류법은 가열온도 및 시간의 영향을 받았으며 이동상의 역 할을 하는 질소의 유량과 용출용매의 종류에는 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 본 연구에서 잔류농약의 결정 계수(R2)는 0.99 이상으로 나타났고, 정량한계(LOQ)는 0.01- 0.02 mg/L이었으며, 대두유를 이용하여 0.01, 0.02, 0.1, 0.5 mg/L 수준으로 회수율 실험 결과 평균 회수율(n=5)은 66.1- 120.0%이었고 상대표준편차는 ±10%이하로 나타났다. 또한 실험실내 일간정밀도는 11%이하로 조사되어, 식품의약품안 전평가원의 ‘식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라 인(2016)’에 적합한 수준임을 확인하였다. 따라서 본 연구에 서 개발한 시험법은 식용유지의 잔류농약 안전관리를 위한 시험법으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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.

본 연구는 2021년 2월부터 7월까지 잡곡 106건을 수거 하여 잔류농약 실태조사를 하였다. 대형, 중소형 및 온라 인 유통매장을 중심으로 국내 잡곡 40건과 수입 잡곡 66 건을 수거하였고, GC/MSMS, GC/ECD, GC/NPD, LC/ MSMS, UPLC/PDA, HPLC/FLD를 이용하여 다종농약 다 성분분석법으로 잔류농약 341종을 분석하였다. 잔류농약 이 검출된 잡곡은 대형유통매장 1건, 중소형 유통매장 2 건, 온라인 유통매장 5건으로 총 8건(7.5%)이었고, 5건 (4.7%)에서는 농약잔류허용기준을 초과하였다. 이들 잡곡 에서는 MGK-264, chlorpyrifos, thiamethoxam, malathion, piperonyl butoxide, pirimiphos-methyl 등 6종의 농약 성분 이 검출되었다. 검출된 잡곡은 강낭콩(1건), 녹두(6건), 수 수(1건)이다. 검출된 잡곡 중 농약잔류허용기준을 초과한 품목은 수입 녹두(5건)로 미얀마산이었고, 초과한 농약 성 분은 thiamethoxam이었다.

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.

과학·의학기술의 발달 및 유전적·환경적 요인 등으로 인해 인간의 수명이 늘어남에 따라 노년기는 인생의 약 1/3가량에 해당할 만큼 길어졌다. 65세 이상 전체 고령 인구의 비율은 2021년 16.5%인 853만 7천 명이며, 2025년에는 20.3%로 우리나라가 초고령 사회에 진 입하고, 2036년에는 30.5%, 2060년에는 43.9%에 이를 것으로 전망된다고 밝혀졌다. 한 국사회의 빠른 고령화와 개인의 평균 기대수명 증가로 노년기를 보내는 시간이 길어져 제2의 인생을 시작할 수 있는 긍정적인 측면도 있으나, 노인이 될수록 좁아진 활동 범위와 노화되는 신체, 대인관계의 축소로 인한 노인의 심리적 위축과 외로움은 개인의 몫으로 남아있게 된다. 그리하여 동물매개치료는 신체적·정신적·사회적 능력의 퇴보로 심리·정서 적인 문제들을 가지고 있는 노인들에게는 매우 효과적인 중재방안이 될 수 있다. 본 연구는 동물매개치료를 활용한 프로그램이 여성노인 대상들에 적용하고, 대인관계 에 미치는 효과를 검증하는 목적으로 시행되었다. 연구대상은 I시에 위치한 치매안심센터 에 다니는 여성노인 총 5명으로 선정하였다. 연구방법은 단일군 전후 실험설계(one group pretest-post test design) 방법을 설계로 진행하여 연구대상을 총 5명 단일집단 으로 구성하였다. 동물매개치료는 주 1회 50분씩 총 8회기 실시하였으며, 연구 도구는 대인관계 척도 (RCS)를 사용하여 사전/사후 검사를 시행하였다. 자료 분석은 프로그램의 효과성 검증을 위해 통계 프로그램을 활용하여 윌콕슨 부호 순위 검정을 시행하였다. 통계 프로그램을 활용한 연구결과, 동물매개치료 프로그램 시행 후 실험집단의 대인관계에 유의미한 차이 가 나타나지 않았다. 그러나 대인관계의 사전·사후 총 점수가 향상된 것과 연구대상자들 에 대한 관찰을 통해 미루어보았을 때 동물매개치료 프로그램이 여성노인의 대인관계에 긍정적인 영향이 있었음을 알 수 있었다.

본 연구는 SNS 중독 경향성 및 대인관계가 간호대학생의 대학생활적응에 미치는 영향을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 2019년 10월 01일부터 10월 04일까지 G시 1∼3학년의 간호대학 재학생 228명을 대상으로 실시되었다. 결과분석은 기술통계, ANOVA, Pearson correlation coefficients, Multiple regression을 이용하였다. 연구결과, 대학생활적응은 성별(t=5.26, p<.001), SNS 일 평균 사용시간(F=8.07, p<.001), 현실에서의 교류 친구 수(F=2.87, p=.037)와 유의한 차이가 있었다. 변수 간의 상관관계로 대학생활적응은 SNS 중독 경향성(r=-.31, p<.001) 및 대인관계(r=.52, p<.001) 간에 유의한 상관관계가 있었으며, SNS 중독 경향성과 대인관계에서도 유의한 상관관계가 있었다(r=-.17, p=.011). 대학생활적응에 영향을 미치는 요인으로는 대인관계(β=.477, p<.001), 성별(β=-.198, p=.001), SNS 일 평균 사용시간(β=-.177, p=.003)으로 나타났으며 설명력은 37.8%였다. 본 연구결과를 토대로 간호대학생의 대학생활적응을 향상시키기 위해 긍정적인 SNS를 활용한 긍정적인 대인관계 형성을 위한 프로그램 개발이 필요하리라 사료된다.

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.

The purpose of this study was to investigate the contents of apigenin and luteolin in vegetables mainly distributed and consumed in Korea. In this study, the contents of apigenin, apigenin-7-O-glucoside, luteolin, and luteolin-7-O-glucoside in vegetables were surveyed by using liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS/MS). According to the analysis of 27 items (91 samples) in vegetables, the content of total apigenin (the sum of apigenin and apigenin-7-O-glucoside) was quantified in 8 out of the 27 items in vegetables, followed by pepper leaves, parsley, celery, chamnamul, foremost mugwort, and perilla leaves. The content of total luteolin (the sum of luteolin and luteolin-7-O-glucoside) was found in 11 of the 27 items in vegetables, followed by pepper leaves, dandelion, celery, red lettuce, foremost mugwort, and perilla leaves. Celery was divided into stalks and leaves for comparing the contents of apigenin and luteolin. Celery showed higher contents of apigenin and luteolin in leaves than in stalks.

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.