nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 urushiol 제거에 적합한 장수버섯 종균용 원료에 대하여 평가하였다. 세 가지 곡물조, 현미, 통밀에서의 장수버섯 균사체 증식속도는 각각 4.92±0.05, 2.20±0.03, 1.93±0.03 mm/day 이었다. 장수버섯이 배양된 곡물종균의 laccase의 활성은 각각 0.86±0.02, 0.04±0.01, 0.01±0.00 U/mL 이었다. 증식속도와 효소활성 측면에서 장수버섯 종균용 곡물로는 조를 사용하는 것이 적합하였다. 조에 배양된 장수버섯 종균을 옻나무에 배양하였더니 3일차에 urushiol이 최대 86.6% 감소하였고 7일차에 98.5%까지 감소하였다. Urushiol 제거를 위한 적정 배양기간은 3일이었으며 이때 flavonoid 잔존량은 68%, phenolic 성분의 잔존량은 42% 이었다. 액체종균을 사용하여 배양한 것과 비교했을 때 urushiol을 제거하기 위한 증식기간이 10일에서 3일로 단축되었다.

This study evaluated the raw materials for spawning Perenniporia fraxinea, to eliminate urushiol. The growth rates of spawns on grains of millet, brown rice, and wheat were 4.92±0.05, 2.20±0.03, and 1.93±0.03 mm/day, respectively, and the laccase activity was 0.86±0.02, 0.04±0.01, and 0.01±0.00 U/mL, respectively. These observations revealed millet as the most appropriate grain for spawn production in terms of growth rate and enzyme activity. Inoculation of lacquer tree (Rhus verniciflua Stokes) stem bark with millet spawns of P. fraxinea resulted in a reduction of its urushiol contents, up to 86.6% on the third day and up to 98.5% on the seventh day. The optimal period of cultivation to eliminate urushiol was three days with 68% of residual flavonoids and 42% of phenolic components. When compared to the product cultivated from liquid spawn, the millet spawn reduced the cultivation period from 10 days to 3 days for eliminating urushiol.

(게재일: 2019.12.31)
작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a )을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수(0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

Rice yield (kg 10a ) in South Korea was estimated by meteorological variables that are influential factors in crop growth. This study investigated the possibility of anticipating the rice yield variability using a simple but an efficient statistical method, a multiple linear regression analysis, on the basis of the annual variation of meteorological variables. Due to heterogeneous environmental conditions by region, the yearly rice yield was assessed and validated for each province in South Korea. The monthly mean meteorological data for the period 1986-2018 (33 years) from 61 weather stations provided by Korean Meteorological Administration was used as the independent variable in the regression analysis. An 11-fold (leave-three-out) cross-validation was performed to check the accuracy of this method estimating rice yield at each province. This result demonstrated that temporal variation of rice yield by province in South Korea can be properly estimated using such concise procedure in terms of correlation coefficient (0.7, not significant). Furthermore, the estimated rice yield well captured spatial features of observation with mean bias of 0.7 kg 10a (0.15%). This method may offer useful information on rice yield by province in advance as long as accurate agro-meteorological forecasts are timely obtained from climate models.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구의 목적은 수온-염분도를 분석하여 음속최소층을 유추하는 과정을 통해 과학영재들의 그래프 해석 능력과 해양의 물리적 개념 이해 정도를 살펴보는 것이다. 이에 과학영재학교에 재학 중인 3학년 총 106명의 영재학생을 대상으로 해양학 학술지에 게재된 수온-염분도를 이용하여 SOFAR (SOund Fixing And Ranging) channel의 깊이를 추정하는 논서술형 문항을 만들어 양적, 질적 분석을 수행하였다. 연구결과 수온-염분도를 해석, 모델링, 변환하는 등 과학영재마다 그래프를 분석하는 수준에서 차이가 나타났으며 수온, 염분, 밀도 등에 관한 대안 개념도 노출되었다. 본 연구 결과는 과학영재들의 그래프 해석 수준을 이해하고, 그 과정에서 나타난 대안 개념을 토대로 해양 분야 교수-학습 방법 개선 프로그램 및 그래프 분석과 관련된 소재 발굴을 위한 기초 자료를 제공할 것이다.

The purpose of this study is to investigate the science gifted students' level of interpreting the oceanic graph and of understanding the oceanic physical concept through analyzing the Temperature-Salinity (T-S) diagram and inferring the SOFAR (SOund Fixing And Ranging) channel. A total of 106 gifted students in the 3rd year of a science gifted high school, using T-S diagrams published in one of the journals of Oceanology, developed descriptive questions asking the depth of the SOFAR channel to conduct the quantitative and qualitative analysis of graph interpretation ability. As a result, there was a big difference in the level of graphs interpretation and concepts understanding for each science gifted students such as interpreting, modeling, and converting, and exposed their alternative concepts about water temperature, salinity, and density. The results of this study will be used to understand the levels of science gifted students' graph interpretation in oceanology, and to provide the basic data for improving the teaching and learning methods of oceanology and also provide basic data for teaching material development related to graph analysis.

(게재일: 2019.12.31)
울산, 여주 등 산업단지의 고압매설배관에서 발생할 수 있는 굴착공사 등 타 공사로 인한 중대사고의 발생빈도를 도시가스 매설 배관과 비교하여 FTA에 의해 기초사상(Basic event)을 도출하여 제시한다. 또한 굴착빈도, 순찰주기 등 배관손상 영향 인자를 관찰 및 분석하고, 이들 인자의 중요도와 민감도를 Risk 비교분석을 통해 구해봄으로써 고압가스매설배관의 안전성 향상에 기여한다.

The frequency of major accidents which has probability of occurrence at the high pressure underground pipeline of industrial estate such an Ulsan, Yeo-ju by the other construction such as an excavation work will be compared to city gas underground pipeline to derive the basic event by the FTA and present. Also, Observe and analyze the pipe damage impact factor such as an excavation frequency, patrol cycle. As a result, It contributes to the safety improvement of high pressure gas buried pipeline due to obtain importance and sensitivity of the pipe damge impact factors.

(게재일: 2019.04.30)
본 연구에서는 차대동력계 시험에서 수집한 자동차 배출가스자료를 엔진동력계에서 측정되는 동력계 단위로 변환하는 방법을 제안하였다. 엔진동력계 시험은 소요시간이 길고 비용이 높아 적용이 제한적일 경우 간편한 방법인 차대동력계 시험이 선호될 수 있다. 환산 방법은 거리기준 배출가스 자료에 모드 엔진효율을 고려하여 동력단위로 환산하는 방법이며 CO2 성분에 대해서 적용한 결과 환산 결과와 측정 결과 사이에 우수한 상관성을 확인하였다. 이 방법을 해외자료에 적용할 경우 CO2 배출성능에 대해 0.1% 이내로 일치함을 보였으나 CO, NOx 및 THC 와 같은 미량 배출성분 들은 같은 환산방법을 적용하기에는 상관성이 다소 떨어지며 추가적인 고려가 필요함을 보였다.

We proposed a method to convert the CO2 emission data of vehicles collected from the chassis dynamometer test from distance unit to energy unit which generally measured from the engine dynamometer tests. In the future, if engine dynamometer tests are limited, it is expected to be applied as an alternative method to calculate CO2 emission based on energy unit through the chassis dynamometer test. At this moment, engine efficiency is required and the test mode average efficiency should be used to improve the accuracy, not the result derived from specific speed and load conditions. Also, this method was applied to foreign data and the results were within 0.2%. However, CO, NOx and THC which have very low emission characteristics except CO2, are limited by the method proposed in this study and need to be considered separatively.

(게재일: 2019.04.30)
절대 습도와 이슬점 온도의 관계에 대한 예비 교사들의 인식을 조사하기 위하여 설문지를 투입하였다. 설문 결과 예비 교사들이 "절대 습도와 이슬점 온도는 비례한다.", "이슬점 온도는 공기 중의 수증기의 질량에 비례한다."와 같은 견고한 오개념을 갖고 있음을 발견하였다. 예비 교사들이 갖는 이러한 오개념은 절대 습도와 이슬점 온도의 관계에 대한 7차 교육과정과 2007 개정 교육과정 중학교 과학 교과서의 부정확한 서술 내용에서 기인하는 것으로 사료된다. 한편, 2015 개정 교육과정 중학교 1학년 과학 교과서는 증발, 응결, 압력과 온도 변화에 따른 기체의 부피 변화를 분자운동의 관점에서 다루기 때문에, 중학교 교육과정에서 이러한 관점을 유지하기 위해 수증기량과 이슬점 온도의 척도로서 수증기압의 도입은 예비 교사와 학습자의 오개념을 방지할 수 있으며, 과학 교육과정을 보다 일관되고 논리적으로 만들 수 있을 것으로 사료된다.

A questionnaire was administered, and all responses were analyzed to examine prospective teachers' conceptual understanding of the relationship between dew point temperature and absolute humidity in air parcels. The responses revealed that many prospective teachers have substantial misconceptions about the relationship. For example, some thought that the absolute humidity and the dew point temperature are proportional to each other, and that the dew point temperature is proportional to the water vapor mass in the parcel. The misconceptions seemingly stemmed from inadequate descriptions on the relationship in middle-school science textbooks of the 7th and 2007 revised curricula. The study notes that the first year students' textbook of the 2015 revised curriculum introduced the concepts of evaporation, condensation, and volume changes as a function of gaseous pressure and temperature, from a perspective of molecular motion. It is suggested that keeping this perspective in the middle school curriculum, while introducing water vapor pressure as the measure of water vapor amount and dew point temperature, should help prevent middle school teachers and students from having misconceptions. There should be a concerted effort to make the science curriculum more consistent and coherent across the grade levels.

(게재일: 2019.12.31)
화학물질의 사용 증대와 더불어 위험물 및 독성가스 누출 사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중에서도 위험물 저장설비 사고는 누출이 감지되었을 때 대응하기 위한 초동 조치가 가장 중요하지만, 전적으로 조업자에 의한 경험에 비중이 크기 때문에, 잘못된 판단으로 인한 더 큰 물적, 인적 피해가 발생할 가능성이 높다. 본 연구는 기존 고정식 감지기를 통한 알람 발생 후 수동적인 대응을 취하는 현 접근 방식에서 벗어나, 오픈소스기술을 적용하여 쉽게 제작이 가능한 로봇 플랫폼에서 작동하는 이동식 센서를 활용한 능동적인 누출원 추적 시스템을 설계하였다. 아울러 프로토타입 시스템의 검증을 통해 누출 초기의 정확한 현장 상황파악 및 조기대응을 바탕으로 사고의 확산 및 피해 최소화의 기틀을 마련하고자 하였다.

In recent years, dangerous materials and gas leak accidents have been frequently occurred. The hazardous materials storage facility accidents are not rapidly controlled when a leak is detected, unlike other chemical plants can be controled. Externally, the human has to approach and respond to the source of leaking directly. As a result, the human and material damage are likely to larger result in the process. The current approach has been passive response after ringing the alarm. In this study, the suggested tracking system of the leak resource is designed system to track the resource actively by utilizing the mobile sensor robot platform, which can be made easily through recent rapid development technology, is verified through prototype system. Thus, a suggested system should pave the way for minimizing the spread and damage of the accident based on the exact site situation of the initial leak and quick and early measures.

(게재일: 2019.04.30)
본 연구는 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적, 정서적, 의미적 구별성이 인출 유도 망각(retrieval induced forgetting; RIF)에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1은 인출 유도 망각 실험 패러다임에 적합한 범주와 범주 내 항목을 구성하고, 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 6개의 범주와 각 범주 당 6개의 단어들로 이루어진 목록이 사용되었다. 통제조건에서는 지시문을 포함하여 범주명과 범주 내 항목 등 모든 자극이 고딕체의 검은색으로 제시었다. 반면 지각적 구별성 조건에서는 지시문과 범주명, 범주 내 항목의 절반은 검은색 고딕체로 제시되었고, 나머지 범주 내 항목의 절반은 붉은색의 궁서체로 제시되었다. 그 결과 통제집단 뿐만 아니라 지각적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 관찰되었다. 실험 2는 부적정서의 구별성과 의미적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 부적정서의 구별성은 범주 내 항목의 절반에 부적 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 의미적 구별성은 범주 내 항목의 절반에 의미적으로 특이한 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 중성 조건은 모든 범주 내 항목에 중성적인 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 그 결과 중성 조건에서는 인출유도망각이 발생된 반면 부적정서 구별성 조건과 의미적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 이러한 결과는 구별성이 범주와 범주 내 항목간의 연합관계 안에서 작용될 때만 인출 유도 망각이 발생되지 않을 가능성을 제안한다.

The present study is designed to investigate the effect of perceptive, emotional and semantic distinctiveness on retrieval-induced forgetting(RIF). Experiment 1 was designed to construct a category and category list for RIF experimental paradigm and to investigate the effects of perceptual distinctness on retrieval-induced forgetting. It was used for the list consisting of the six categories and six words in each category list. In controlled conditions, all the stimuli were presented in black and Gothic. In contrast, perceptual distinctiveness conditions, half of the category list were presented in red and Gungseoche. RIF was observed in all conditions. Experiment 2 was designed to investigate the effects of semantic and emotional distinctiveness on retrieval-induced forgetting. In neutral conditions, adjectives related to items were added. In the emotional distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the negative adjectives. In the semantic distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the inappropriate adjective. As a result, RIF occurred in the neutral condition, but RIF did not occur in both the emotional discrimination condition and the semantic discrimination. These results suggest the possibility that the RIF will not occur when the distinctiveness occurs within a categorical relationship.

(게재일: 2019.03.30)
인공 지능으로 인한 정체성 위협은 지능 과제에 대한 동기 및 수행을 저해할 수 있다. 본 연구는 실험기법을 활용하여 개인의 지능 과제 수행 저하 현상이 인공 지능으로 인한 위협에 노출됨으로써 나타나는지 조사하였다. 또한 본 연구는 집단 정체성 확인(group identity affirmation)이 과제 수행 저하 현상을 완화해줄 수 있는지 확인하였다. 구체적으로, 인공지능 위협이 높은 조건에서는 낮은 조건에서보다 지적 과제 수행이 낮을 것으로 예측하였다. 또한 이와 같은 수행 저하 효과는 집단 확인 조건에서 나타나지 않을 것으로 예측하였다. 대학생 참가자 210명을 대상으로 실험 연구를 시행하여 예상과 일관된 결과를 발견하였다. 인공지능으로 인한 정체성 위협은 참가자의 지적 과제 수행을 떨어뜨렸으며, 이와 같은 수행 저하 현상은 집단가치 비 확인 조건에서 발견됐지만 집단 가치 확인 조건에서는 발견되지 않았다. 논의에서는 이론적 실용적 함의를 다루었다.

Motivation of human individuals to perform on intellectual tasks can be hampered by identity threat from intellectual machines. A laboratory experiment examined whether individuals' performance loss on intellectual tasks appears under human identity threat. Additionally, by affirming alternative attributes of human identity, researchers checked whether group-affirmation alleviate the performance loss on intellectual tasks. This research predicted that under high social identity threat, individuals' performance loss on the intellectual tasks would be moderated by valuing alternative attributes of human identity. Experiment shows that when social identity threat is increased, human individuals affirmed alternative human attributes show higher performance on intellectual tasks than individuals non-affirmed. This effect of human-group level affirmation on performance loss did not appear in the condition of low social identity threat. Theoretical and practical implications were discussed.

(게재일: 2019.09.30)
가상현실 기술을 이용한 플랜트 안전훈련 시스템 개발을 위해서 대규모 플랜트를 대상으로 훈련 시스템을 구성하였다. 소규모 플랜트 또는 단위장치의 안전훈련에 비해서 가상 플랜트 구현, 공정 내 데이터 처리, 작업 지시 등 많은 시스템 구성이 필요하며 이들에 대한 통합 시스템 작업을 진행 하였다. 대상 플랜트인 RDS 공정은 고온 고압의 위험도가 높은 공정으로 해당 범위에서 누출로 인한 화재가 발생할 경우에 조치할 수 있는 훈련 시나리오를 고려하였으며 실제 사용 중인 운전 정지 절차를 참조하였다. 제안한 안전훈련 통합 시스템은 RDS 공정에서 일어날 수 있는 유사 상황에서도 이용 가능하며 대규모 플랜트에서의 가상현실을 이용한 안전훈련의 새로운 플랫폼으로 고려될 수 있다.

To develop a plant safety training system using virtual reality technology, we constructed a training system for a large scale plant. Compared with safety training for small plants or unit equipment, many system configurations such as virtual plant model, in-process data processing, work instruction, etc. are required and integrated system works have been carried out. The target plant, RDS process, is a high-risk process(high-temperature, high-pressure) that takes into account the training scenarios that can be taken in the event of a leaking fire in the range and refer to the actual shutdown procedure. The proposed safety training integration system can be used in similar situations that can occur in the RDS process and can be a platform for safety training using virtual reality in a large plant.

(게재일: 2019.04.30)
채소작물과 과수작물의 생육에 악영향을 미치는 서리발생을 미리 예측하기 위해 모형을 구축하고 채소 주산지에 적용해 보았다. 서리 발생 전날에 관측되는 다양한 기상인자들(최저기온, 18시 기온, 21시 기온, 24시 기온, 평균풍속, 18시 풍속, 21시 풍속, 구름량, 5일간 강수량, 3일간 강수량, 상대습도, 이슬점온도, 초상최저기온, 지면온도)을 수집하고, 그 중에서 서리발생에 유의한 영향이 있다고 판단되는 변수들을 통계적 방법(T-test, Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, 그리고 Wilk's lambda values)을 통해 선택하였다. 여러 통계적 방법을 통해 선택된 유의한 기상 인자는 24시 기온, 구름량, 이슬점온도, 21시 풍속 이였으며, 이 기상인자를 기계학습법의 한 종류인 랜덤 포레스트에 적용하여 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 이렇게 구축 된 서리 발생예측 모형의 정확도는 70.6%로 나타났으며, 이 모형을 가을배추와 가을무의 주산지인 홍성과 서산에 적용하였을 때 65.2%와 78.6%로 나타났다.

In this study, to estimate the occurrence of frost that has a negative effect on th growth of crops, we constructed to the statistical model. We factored such various meteorological elements as the minimum temperature, temperature at 18:00, temperature at 21:00, temperature at 24:00, average wind speed, wind speed at 18:00, wind speed at 21:00, amount of cloud, amount of precipitation within 5 days, amount of precipitation within 3 days, relative humidity, dew point temperature, minimum grass temperature and ground temperature. Among the diverse variables, the several weather factors were selected for frost occurrence estimation model using statistical methods: T-test, Variable importance plot of Random Forest, Multicollinearity test, Akaike Informaiton Criteria, and Wilk's Lambda values. As a result, the selected meteorological factors were the amount of cloud, temperature at 24:00, dew point temperature, wind speed at 21:00. The accuracy of the frost occurrence estimation model using Random Forest was 70.6%. When it applied to the main production areas of vegetables, a estimation accuracy of the model was 65.2 and 78.6%.

(게재일: 2019.12.31)
과학영재교육 관점에서 성공지능 이론은 영재교육과정이 과학영재의 특성에 맞게 제시되고 있는지를 파악할 수 있는 수단이 된다. 이 연구의 목적은 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 특성을 Sternberg의 성공지능 관점을 적용하여 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 교육청 영재교육원 2곳과 대학부설 영재교육원 1곳의 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 각각 143개와 134개를 추출한 후, 이렇게 추출된 발문들의 구조적 특성에 차이가 있는지를 비교하기 위해 언어네트워크분석 방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 분석적 능력, 창의적 능력, 실행적 능력 등과 같은 성공지능을 균형 있게 반영하지 못하고 있었다. 둘째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 학생들에게 '문제 확인하기', '정보 표상하고 조직하기', '분석적 사고 촉진하기' 등 분석적 능력 영역을 집중적으로 요구하고 있었다. 셋째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 성공지능의 각 프레임 요소를 서로 유기적으로 연결되지 못한 채 제시되고 있다는 한계를 보였다. 과학영재들은 일반학생과 달리 학습속도가 빠르고 보다 복합적인 사고를 선호하는 특성을 보이기 때문에, 앞으로 과학영재교육 교재를 개발할 때에는 과학영재의 수준에 맞게 다양한 영역의 능력을 경험하고 통합적 사고를 촉진할 수 있도록 개발할 필요가 있을 것이다. 이런 측면에서 이 연구는 과학영재들의 맞춤형 교육지원을 위한 교재 개발을 위해 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

From the perspective of science gifted education, the successful intelligence theory is a means to understand how the gifted education curriculum reflects the characteristics of science gifted students. The purpose of this study is to investigate if the successful intelligence is fully reflected in the teaching materials of two gifted education centers (GECDOE: Gifted Education Center affiliated with District Office of Education, GSEIU: Gifted Science Education Institute attached to University). For this study, we selectively used 143 (GECDOE) and 134 questions (GSEIU) from the teaching materials of two gifted education centers. Those questions is analyzed through the semantic network analysis method. The results are as follow. First, the teaching materials of two gifted education centers are not evenly reflected in the successful intelligence, such as analytical ability, creative ability, and practical ability. Second, the teaching materials of two gifted education centers intensively demands analytical ability for students such as 'identify problem', 'represent and organize information', and 'additional prompts for analytical thinking'. Third, the teaching materials of two gifted education centers are presented to students without linking each frame of successful intelligence to one another. As the gifted students are quick to learn and show a preference for more complex thinking, it is necessary to develop teaching materials to experience the various abilities and promote integrated thinking according to the level of the gifted students. In this respect, this study is expected to be used as useful information for developing teaching materials to support customized education for gifted students.

(게재일: 2019.12.31)
플라스틱 비닐을 이용한 톱밥배지를 기반으로 하는 표고 재배방식은 환경문제를 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 비닐 대신 플라스틱 용기를 이용하여 표고의 재배실험을 실시하였다. 참나무 톱밥과 밀기울을 4:1 비율로 혼합하여 함수율을 65%로 맞춘 톱밥배지를 분리가 가능한 플라스틱 용기에 입병하였다. 접종한 배지는 배양일, 명배양 광조건 등을 달리하여 80일 또는 120일간 배양하였다. NIFoS 2464 균주에서는 300 Lux의 광도에서 명배양을 진행하였을 경우 배지의 중량감소율이 더 높았고, 빛의 세기는 배지의 중량감소와 연관이 있는 것으로 나타났다. 버섯 발생시에는 발생실의 공기순환 팬 속도를 달리하였다. NIFoS 2464 균주는 암배양 80일, 명배양 500 Lux에서 40일, 공기순환 팬 속도 30 rpm에서 가장 높은 생산량을 나타내었다. 120일 동안 배양된 병 배지의 경우, 명배양을 40일간 진행한 배지에서 생산량이 더 높았다. 암배양을 80일간 진행한 배지의 경우 배지 상면으로의 반복적인 살수작업 및 배양실 내의 빛 자극으로 인해 자실체가 발생하였다. 첫 수확 후 배지의 수축으로 인해 배지는 병으로부터 분리되었다. 분리된 플라스틱 병은 버섯 재배에 재사용할 수 있으며 이를 이용하면 플라스틱 폐기물의 양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

Currently, plastic bags are being used for sawdust cultivation of shiitake mushroom. However, due to serious environmental problems caused by the use of plastic bags, we studied the efficacy of bottle cultivation method to replace the sawdust bag method. Small detachable plastic bottles (400 g capacity) filled with Quercus spp. sawdust and wheat bran (4:1 w/w) media were incubated for 80 and 120 days. The weight loss (%) of the media was higher for the NIFoS 2464 strain at an approximate light intensity of 300 Lux than light intensity of 500 Lux; the light intensity was associated with the loss of sawdust medium-weight during the cultivation period. The highest yield was observed when the strain was cultivated for 80 days under dark conditions, 40 days under 500 Lux light, and air circulation fan speed of 30 rpm. When incubated for 120 days, mushroom yield in the bottle media was higher at 40 days of light exposure than 20 days of light exposure. In the bottle media incubated for 80 days under dark conditions, the mushrooms fruited due to repetitive water spraying on the top of the media and light stimulation during the fruiting period. The media could be separated from the bottles because the media shrank after the first harvest. These separated plastic bottles could be re-used for mushroom cultivation, thereby reducing the amount of plastic waste.

(게재일: 2019.12.31)
대표적인 딥러닝(deep learning) 기법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)은 고수준의 공간-분광 특징을 추출할 수 있어 초분광 영상 분류(Hyperspectral Image Classification)에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 초분광 영상은 높은 분광 차원이 학습 과정의 시간과 복잡도를 증가시킨다는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 기존 딥러닝 기반 초분광 영상 분류 연구들에서는 차원축소의 목적으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 바 있다. PCA는 데이터를 독립적인 주성분의 축으로 변환시킬 수 있어 분광 차원을 효율적으로 압축할 수 있으나, 분광 정보의 손실을 초래할 수 있다. PCA의 사용 유무가 CNN 학습의 정확도와 시간에 영향을 미치는 것은 분명하지만 이를 분석한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 PCA를 통한 분광 차원축소가 CNN에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 효율적인 초분광 영상 분류를 위한 적절한 PCA의 적용 방법을 제안하는 데에 있다. 이를 위해 PCA를 적용하여 초분광 영상을 축소시켰으며, 축소된 차원의 크기를 바꿔가며 CNN 모델에 적용하였다. 또한, 모델 내의 컨볼루션(convolution) 연산 방식에 따른 PCA의 민감도를 분석하기 위해 2D-CNN과 3D-CNN을 적용하여 비교 분석하였다. 실험결과는 분류정확도, 학습시간, 분산 비율, 학습 과정을 통해 분석되었다. 축소된 차원의 크기가 분산 비율이 99.7~8%인 주성분 개수일 때 가장 효율적이었으며, 3차원 커널 경우 2D-CNN과는 다르게 원 영상의 분류정확도가 PCA-CNN보다 더 높았으며, 이를 통해 PCA의 차원축소 효과가 3차원 커널에서 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다.

CNN (Convolutional Neural Network) is one representative deep learning algorithm, which can extract high-level spatial and spectral features, and has been applied for hyperspectral image classification. However, one significant drawback behind the application of CNNs in hyperspectral images is the high dimensionality of the data, which increases the training time and processing complexity. To address this problem, several CNN based hyperspectral image classification studies have exploited PCA (Principal Component Analysis) for dimensionality reduction. One limitation to this is that the spectral information of the original image can be lost through PCA. Although it is clear that the use of PCA affects the accuracy and the CNN training time, the impact of PCA for CNN based hyperspectral image classification has been understudied. The purpose of this study is to analyze the quantitative effect of PCA in CNN for hyperspectral image classification. The hyperspectral images were first transformed through PCA and applied into the CNN model by varying the size of the reduced dimensionality. In addition, 2D-CNN and 3D-CNN frameworks were applied to analyze the sensitivity of the PCA with respect to the convolution kernel in the model. Experimental results were evaluated based on classification accuracy, learning time, variance ratio, and training process. The size of the reduced dimensionality was the most efficient when the explained variance ratio recorded 99.7%~99.8%. Since the 3D kernel had higher classification accuracy in the original-CNN than the PCA-CNN in comparison to the 2D-CNN, the results revealed that the dimensionality reduction was relatively less effective in 3D kernel.

(게재일: 2019.12.31)