최근 들어 연구기관 및 기업에서 특허 출원 및 등록이 지속적으로 증가함에 따라 특허 관련 비용뿐만 아니라 특허의 양적 질적 관리도 매우 중요한 요소로 대두되고 있다. 따라서 기업 및 기관이 보유하고 있는 많은 특허 중에서 활용 목적에 맞는 우수 특허를 선별 하고 관리하는 것이 특허경영의 한 방안으로 강조되고 있다. 본 연구는 기업이 보유하고 있는 특허를 대상으로 QFD를 적용하여 가치 있는 우수 특허를 효과적으로 선별하는 방안을 제시하였다. QFD를 이용하여 특허를 분류하고 품질을 정량적으로 평가하기 위해서 우선 특 허에 대한 기업의 요구사항 및 특허품질 특성지표를 도출하였다. 기업의 요구사항의 경우 AHP의 쌍대비교 방식으로 중요도를 결정하였으며, 이를 바탕으로 고객의 요구를 충족시킬 수 있는 특허지표의 값을 결정하고, 이에 대한 해석 및 활용방안에 대해서 논했다. 본 연구에서 제시한 우수특허 선별 방식을 실제 기업의 보유 특허에 적용하여 결과를 비교 분석하였으며 개별 특허지표 및 특허복합지표를 통해 우수 특허를 비교적 손쉽게 선별할 수 있음을 보여 주었다.

Overstock in aquaculture is a matter of concern in aquaculture management. To sort fish based on fingerling size in case of overstocking is an important problem in aquaculture farm. This study aims to determine the amount of fry overstock and sorting time in aquaculture farm. This study builds a mathematical model that finds the value of decision variables to optimize objective function summing up the fingerling purchasing cost, aquaculture farm operating cost and feeding cost under mortality and farming period constraints. The proposed mathematical model involves following biological and economical variables and coefficients: (1) number of fingerlings, (2) sorting time, (3) fish growth rate and variation, (4) mortality, (5) price of a fry (6) feeding cost, and (7) possible sorting periods. Numerical simulation is presented herein. The objective of numerical simulation is to provide decision makers to analyse and comprehend the proposed model. When extensive biological data about growth function of fry becomes available, the proposed model can be widely applicable to real aquaculture farms.

수수는 잡곡의 한 종류로서 주곡인 쌀이 부족한 시대에 대체 식량으로 역할을 담당하였다. 현대 산업화에 따라 농업부분 기계화 및 생산기술의 급격한 발전을 이루었다. 이에 주곡인 쌀의 생산 증가 및 자급에 따라 수수 등 잡곡의 소비 및 생산이 줄어들었다. 최근에 먹거리에 대한 웰빙의 확산으로 기능성이 부각된 수수의 수요가 증가하고 있다. 그러나 수수의 생산은 소규모 재배로 생산 및 수확후 산지처리 등 작업공접별 기계화가 미비하였다. 이러한 문제를 해결하고자 수확후품질관리 기계기술 개발(2007, 조) 잡곡 산지종합처리 모델 및 공정개선 연구(2010, 최 등) 등으로 산지처리 기술 연구를 수행 하였으나 실용화에 미흡하다. 이번 수행과제에서 수수 등 잡곡의 수확후처리 기계화를 위해 2015∼2016년에 도정, 정선, 석발 공정에 기계를 개발하여 생산지에 보급 중에 있다. 2017년에 마지막 공정인 선별기를 개발하기 위해 시험하고, 그 결과를 보고한다. 수수의 색채 선별기는 카메라가 촬영한 영상에 색채 차이를 이용하여 선별하는 영상처리 방식이다. 이 시험장치의 구성은 시료 투입호퍼, 승강기, 투입량 조절 호퍼 및 유량조절 판, 평 진동 벨트, LED 조명등, 카메라, 이젝터, 영상판독처리부, 배출구 등으로 되어있다. 각 구성부분별 기능을 살표 보면 공급량 조절호퍼 및 유량조절 판은 평 진동 벨트에 시료를 쌓이지 않고 단층으로 엷고 균일하게 펼친다. 이는 유량조절판의 높이를 조정함으로써 가능하다. 평 진동 벨트는 수평으로 위치하며 진동의 세기로 시료의 진행 속도를 제어한다. 평 진동 판 끝에서 떨어지는 원료를 조명등 불빛 속에 카메라가 영상을 촬영하고 얻어진 영상은 판독 처리부에서 판단한 정보를 이용하여 이젝터가 공기를 분사되어 제거한다. 이 시험장치의 선별 요인은 백색값과 흑색값 2가지로 색값으로 한정하였다. 시험요인은 4개의 백색값(55, 60, 65, 70), 4개의 흑색값(40, 45, 50, 55)으로 하였다. 선별한 시료는 양품은 배출구 1번, 불량품은 배출구 2번으로 배출한다. 각 배출구에는 조금씩 혼합되어 배출되었다. 시험에서 이물질 선별률(선별정도)은 배출구 1번에서 나온 이물질량을 투입시료의 이물질로 나누어 백분율로 계산하였다. 알곡의 회수율(미손실률)은 1번 출구의 기장의 무게를 투입기장의 무게로 나누어 백분율로 계산하였다. 시험결과 백색값 65, 흑색값 50에서 이물질 제거율이 75.82%, 회수율 90.88%로 가장 양호하였다. 작업성능(처리량)은 투입량 40, 55, 70, 85kg/시간에서 시험하였다. 시험결과 작업성능은 투입량 70kg/시간에서 선별률 74.1%로 가장 양호하였다. 수수의 색채 선별률이 다른 잡곡(기장 88%) 에 비해 낮은 것을 생각된다. 원인은 수수 도정 전후의 색의 차이가 크지 않기 때문으로 생각되며, 수수의 품질향상을 위해서는 선별률 향상에 대한 추가 연구가 필요하다.

유전분석을 위해서, CTAB buffer를 이용하여 가시나무류 4종의 genomic DNA를 분리하였다. CTAB buffer를 이용하여 분리한 genomic DNA의 순도는 Edward buffer를 이용했을 때보다 더 높게 나타났다. 가시나무(Q. myrsinaefolia)로부터적정 순도 gDNA는 2% CTAB에 0, 1 또는 2% PVP가 첨가된 buffer를 이용했을 때 얻어졌다. 종가시나무(Q. glauca)로부터 1% CTAB buffer와 1% PVP를 첨가한 buffer를 이 용하여 얻은 gDNA 순도는 1.84±0.02(A260/280)였다. 참가시나무(Q. salicina)의 적정순도 gDNA는 2% CTAB와 1 또는 5% PVP가 첨가된 buffer를 이용하여 분리할 수 있었다. 2% CTAB와 2% PVP가 첨가된 buffer를 이용했을 때, 졸가시나무(Q. phillyraeoides)의 gDNA의 순도는 1.85±0.01(A260/280)였다. 18개 의 RAPD primer를 사용하여 PCR을 수행하였을 때, 가시나무에서는 15개 primer에 의해 53개의 다형질 DNA가 발견되었다. 종가시나무에서는 11개의 primer에 의해 40개의 다형질 DNA가 나타났다. 참가시나무의 경우 16개의 primer에 의해 50개의 증폭된 DNA밴드를 확인 할 수 있었다. 졸가시나무에서 14의 primer가 증폭반응을 일으켰고, 53개의 다형질 DNA가 나타났다. 이 결과들은 가시나무류의 유전분석에 이용할 수 있다.

Seafood is attracting attention as a future food industry. In recent years, the demand for fishery equipment of mechanization, automation, and unmanned was increased due to the environment affected by seafood processing, stricter regulations on safety, decline and aging of fishery worker. Ark shell (Scapharca subcrenata) was being produced in many steps in the production process. The process has been made such as collection–landing–washing–first sort (goods/non-goods)–transports– second sort (size). It was undergone first and second steps by delivering to the consumer. Here, the first step is to sort goods to collection and the second step is to sort by size. The fishery workers need ten people in first step and six people in second step. The workload of one hour per kg is 4,247 kg/h in first step and 2,213 kg/h in second step. In addition, the goods ratio by work process was 79% in first step and 98% in the second step. In this process, a lot of fishery worker and working time is needed. Therefore, this study developed elemental techniques for an automated size sorting system considering the working process problem, time and situation for washing and sorting of ark shell.

Mill scale, an iron waste, was used to separate magnetite particles for the adsorption of phosphate from aqueous solution. Mill scale has a layered structure composed of wustite (FeO), magnetite (Fe3O4), and hematite (Fe2O3). Because magnetite shows the highest magnetic property among these iron oxides, it can be easily separated from the crushed mill scale particles. Several techniques were employed to characterize the separated particles. Mill scale-derived magnetite particles exhibited a strong uptake affinity to phosphate in a wide pH range of 3-7, with the maximum adsorptive removal of 100%, at the dosage of 1 g/L, pH 3-5. Langmuir isotherm model well described the equilibrium data, exhibiting maximum adsorption capacities for phosphate up to 4.95 and 8.79 mg/g at 298 and 308 K, respectively. From continuous operation of the packed-bed column reactor operated with different EBCT (empty bed contact time) and adsorbent particle size, the breakthrough of phosphate started after 8-22 days of operation. After regeneration of the column reactor with 0.1N NaOH solution, 95-98% of adsorbed phosphate could be detached from the column reactor.

본 논문에서는 강낭콩의 생산이나 이송과정에서, 곰팡이나 충격으로 인한 변색과 변형이 섞인 강낭콩 군집 에서 정상립을 선별하는 방법을 제안한다. 곰팡이로 인한 변색을 선별하기 위해서 개체별로 표면의 회색 화소를 추정 하는선별 인자를 제안하였고, 충격으로 인한 조각 변형이나 변형 이후 외부 변색을 동시에 고려하기 위해서 는 화소별로 R-G값과 G-B값의 차이 비교를 이용한 선별 인자를 제안하였다. 제안한 두 개의 선별인자를 이 용하여 문턱치 기반의 실시간 선별 알고리즘을 각 100씩의 개체를 갖는 정상립과 두 종류의 불량립에 대해 적용한 결과, 선별 정확도는 최적 환경에서 얻은 강낭콩 영상에 대해서는 99%의 정확성을 보였고, 블러링 및 조명 열화로 인한 환경에서 얻은 강낭콩 영상에 대해서는 각각 98.67%와 96.33%의 성능을 보였다.

One of the issues currently facing nuclear power plants is how to store spent nuclear waste materials which are contaminated with radionuclides such as 134Cs, 135Cs, and 137Cs. Bioremediation processes may offer a potent method of cleaning up radioactive cesium. However, there have only been limited reports on Cs+ tolerant bacteria. In this study, we report the isolation and identification of Cs+ tolerant bacteria in environmental soil and sediment. The resistant Cs+ isolates were screened from enrichment cultures in R2A medium supplemented with 100 mM CsCl for 72 h, followed by microbial community analysis based on sequencing analysis from 16S rRNA gene clone libraries (NCBI’s BlastN). The dominant Bacillus anthracis Roh-1 and B. cereus Roh-2 were successfully isolated from the cesium enrichment culture. Importantly, B. cereus Roh- 2 is resistant to 30% more Cs+ than is B. anthracis Roh-1 when treated with 50 mM CsCl. Growth experiments clearly demonstrated that the isolate had a higher tolerance to Cs+. In addition, we investigated the adsorption of 0.2 mg L-1 Cs+ using B. anthracis Roh-1. The maximum Cs+ biosorption capacity of B. anthracis Roh-1 was 2.01 mg g-1 at pH 10. Thus, we show that Cs+ tolerant bacterial isolates could be used for bioremediation of contaminated environments.

목 적: 저습환경 근로자들은 환경적인 요인으로 건성안이 증가하는 실정이다. 따라서 건성안 선별검사방 법에 따른 유병률을 알아보고, 비교분석하여 이에 따른 기준을 알아보고자 한다. 방 법: 충남지역 이차전지(리튬이온) 생산 공정에서 환경적으로 밀폐된 공간인 클린룸(상대습도 1%미만) 에 근무하는 근로자 543명을 대상으로 하였다. 자각적으로 McMonnies 설문지와 일반적 특성을 설문 조사하 였고, 타각적으로 눈물막 안정성검사와 눈물량 검사를 실시하였다. 결 과: 4개의 건성안 선별검사에서 모두 양성으로 진단 받은 사람은 72명이었고 음성으로 진단 받은 사 람은 471명이었으며, 양성으로 진단 받은 사람 72명과 일반적인 특성과의 상관관계를 분석해 본 결과 수면 시간과 음의 상관관계가 있었다. 건성안 검사방법에 따른 신뢰도 분석한 결과 맥모니 검사가 0.53으로 가장 일치도가 높았으며 타당도 분석인 ROC곡선을 비교결과도 0.90으로 가장 높았다. 건성안 선별검사에서 모두 양성으로 진단받은 환자여부에 관한 예측 적합 모형 분석결과 1차 맥모니검사 후 맥모니검사에서 양성으로 진단받은 환자에 대해 2차 눈물량 검사를 하는 방법이었다. 결 론: 저습 환경 근로자들의 건성안 판정은 수면시간과 유의한 관계를 보였다. 따라서 저습환경 근로자 들의 수면시간을 일반적으로 권고되고 있는 8시간 수면으로 교육하여 수면량 조절을 할 필요가 있다. 본 연 구에서 4개의 건성안 선별검사방법을 비교분석해본 결과 가장 신뢰도와 타당도가 높은 맥모니검사를 눈 건강 검진 시행시 문진에 추가하여 건성안 환자 여부를 판별하는데 도움이 되리라 사료된다.

본 논문은 히스토그램과 그레이레벨 프로파일의 VS(valley size)를 이용한 문턱치 기반의 대두 선별알고리즘 을 제안한다. 대두의 변형은 크게 표면 변색 및 외형 변형으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 대두 개체를 건전립, 부 분변색립, 전면변색립, 표면변형립으로 구분하고 히스토그램 기반 문턱치와 VS기반 선별알고리즘을 이용하여 표면의 변색 및 변형에 따른 불량 대두와 건전립을 선별하였다. 제안한 방법은 대두와 같이 개체수가 많은 농작물의 실시간 선별을 목적으로 하여, 정수덧셈 연산기반의 선별 알고리즘으로 구현 되었다. 제안한 방법을 실제 선별에 적용한 결 과 선별의 정확도는 94.5%이며 기존의 문턱치 기반 대두 선별 알고리즘에 비교할 때 상대적으로 적은 연산량에서 동 등한 수준의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

목적 : 본 연구는 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가의 체계적 고찰을 통해 임상 및 연구의 기초 자료를 제공하고자 하였다. 연구방법: 2015년 11월 한 달 동안 Embase, PubMed, PsycINFO, The Cochrane Library에서 “computerized” OR “computer-based” AND “cognitive assessment” OR “screening test” AND “mild cognitive impairment”의 키워드를 검색하여 최종적으로 12개의 연구에서 9개의 전산화 인지기능 평가를 추출하였다. 연구의 질적 수준, 평가 구성 비율, 대상자 선정기준, 평가 운영체제, 시행방법, 평가영역, 신뢰도, 민감도 및 특이도를 분석하였다. 결과 : 12편의 연구 질적 수준을 분석한 결과 수준Ⅱ의 연구는 11편으로 전체의 91.7%였고 수준Ⅲ 단계의 연구는 1편으로 전체의 8.3%를 차지하여 전반적인 근거수준은 대체로 높았다. 경도 인지장애 대상자 선 정을 위해서 간이정신건강상태검사(Mini-Mental State Examination; MMSE)을 포함해 다양한 평가를 사용하고 있었다. 9개의 전산화 인지기능 평가 중 알츠하이머형 치매 선별도 가능한 것은 3개였다. 대부분의 평가는 컴퓨터 기반으로 3~30분 이내의 시간에 시행되고 있었으며, 키보드 또는 마우스를 이용한 자기시행법이 가장 많았고 터치를 이용한 방법이 다음으로 많았다. 각 평가별로 평가영역에 차이가 있었 으나 기억력 평가는 모든 평가에 포함되어 있었으며 평가의 신뢰도는 대체로 높았다. 평가의 민감도 및 특이도는 지필평가와 유사하거나 낮은 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통하여 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가의 특징을 종합적으로 알아보았다. 연구결과는 추후 경도 인지장애 선별을 위한 전산화 인지기능 평가 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Proteolytic enzymes were screened to obtain anchovy protein hydrolysates (APH) with low-bitterness under pressurization. First, the residual proteolytic activity (%) and SDS-PAGE of commercially available food-grade protease (Alcalase® 2.4 L, FlavourzymeTM 500 MG, Neutrase®, ProtamexTM) and mixed enzyme (ME, Alcalase® : FlavourzymeTM = 1 : 5) after treatments of ambient pressure and 100 MPa at 50oC were investigated. The proteolytic activity of enzymes was still largely retained after pressure treatment. The SDS-PAGE on tested enzymes showed that the electrophoretic mobility maps (EMMs) after pressure treatment were similar to those at ambient pressure. With these results, it seemed that tested enzymes were stable at 100 MPa and 50oC. Raw anchovy hydrolyzed with various protease at 50oC under ambient pressure and 100 MPa for 1, 2, 6, 12, and 24 h. The degree of hydrolysis (DH, %) of prepared APHs at 100 MPa was increased, which suggests that the medium pressure treatment accelerates protein hydrolysis. The APH by ME exhibited the best suitable characteristics, which had a relatively higher DH (36.2±1.8- 57.5±2.8), a high content of oligopeptides with a molecular mass lower than 1,100 Da, mildly bitter taste as the bitterness value was lower than that of 0.2 g/L tea alkaloid, and the lowest contents of tryptophan. Thus, ME was selected to obtain APH with low-bitterness under pressurization.

본 논문에서는 문턱치 기반의 영상처리 알고리즘을 이용한 인셀(in-shell)헤이즐럿과 셀드(shelled)헤이즐럿의 분류 방법을 제안한다. 헤이즐럿은 외피가 있는 인셀 형태, 내피만 있는 셀드 형태, 내피도 제거된 블랜치드 (blanched)형태, 그리고 모든 껍질을 제거한 후 알맹이를 볶아 판매하는 로스티드(roasted)형태로 제품화 된다. 그러나 생산, 이송과 가공 과정에서 외피가 쉽게 박피되기 때문에 각 단계별로 제품을 판매하기 위해서는 일차적으로 인셀 헤이즐럿과 셀드 헤이즐럿을 구별하여 제품화하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 각 단계의 헤이즐럿 표면에 대한 영상처리 기반 분석을 바탕으로 18개의 문턱치 기반의 선별인자를 얻고 이를 바탕으로 실시간 선별이 가능한, 인셀 및 셀드 헤이즐럿의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 선별에 적용한 결과 인셀 헤이즐럿의 선별 정확 도는 98%이며 나머지 셀드 헤이즐럿의 선별 정확도는 94%를 보였다.

목적: 녹내장 환자용 “삶의 질 평가 (Glaucoma Quality of Life-15, GQL-15) 설문지의 녹내 장 선별검사 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 방법: 안과전문의에게 원발개방각 녹내장 진단을 받은 45명을 대상으로 하였으며 시력검사, 안 압검사, 굴절이상도, 시야검사 및 망막신경섬유층 두께 측정을 시행하고, GQL-15 설문검사를 하였다. 정상군은 안질환이 없으며 안압이 21mmHg 이하이고, 녹내장성 시신경 병증이 없고 녹내장군과 연령 차이가 없는 26명을 대상으로 하였으며 모든 검사는 녹내장 환자와 동일하게 시행하였다. 상관관계는 SPSS(version 21.0, SPSS, Inc., Chicago, IL, USA)를 이용하였고 선 별분석은 의학 통계프로그램인 Medcalc Ver. 15.8을 이용하여 분석하였으며 통계적 유의수준 은 p<0.05로 하였다. 결과: 설문검사 값은 각 항목의 총점, 중심시, 주변시, 명순응과 암순응, 실외활동으로 분류하 여 비교하였고, GQL-15 설문지 항목의 총점, 주변시, 명순응과 암순응, 실외활동 저하는 시야 감도(Mean Deviation), 남은시야기능(Visual Field Index), 망막신경섬유층(Retinal Nerve Fiber Layer) 두께와 상관성이 있었고(p<0.05), 중심시와 근용시 저하는 남은시야기능과 상관성이 있 었다(p<0.05). 정확도를 나타내는 지표인 ROC 곡선 분석에서 곡선아래면적(Area Under the Curve, AUC)은 시기능 만족도의 모든 활동에 판별력이 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 선별 기준 값(cut-off point)은 특이도를 95%로 제한하고 민감도가 가장 높은 지점을 정하였을 때, GQL-15 각 항목의 총점은 AUC가 0.838, 민감도 60.47%, 특이도 96.15%로 나타났고, 검사 항목 중에서는 명순응과 암순응의 AUC는 0.842, 민감도는 53.49%, 특이도는 96.15%로 가장 높게 나타났다. 결론: GQL-15 점수의 총점과 명순응∙암순응의 점수는 초기녹내장 예측에 유용하여 녹내장 선 별검사에 활용할 수 있을 것으로 생각된다.