• 대중서사연구
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• 제27권3호
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• pp.95-124
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• 2021

본고는 시대와 사회에 따라 의미를 달리해 온 소녀가 최근 포스트휴먼 상상력과 결합하여 영화 속 싸우는 소녀로 등장한 현상에 주목하였다. 이에 포스트휴먼 소녀라는 이미지를 배태한 사회적 맥락과 그 재현 양상을 분석하고, 미래 여성 신체에 대한 한국 사회의 상상의 허용치와 '싸우는 기술증강 소녀'라는 새로운 이미지를 둘러싼 의미경합을 밝히고자 하였다. 21세기 고도로 발달한 디지털 영상기술로 인하여 영화는 기존의 상상만으로 가능했던 미래 존재를 시각적으로 구현할 수 있게 되었다. 그러나 성인 남녀와 달리 미성숙하다고 여겨진 소녀가 포스트휴먼으로 상상될 때에는 오히려 강한 실감효과를 추구하는 그 가능성으로 인해 감히 재현할 수 없는 불가능한 영역이 생기게 된다. 즉, 포스트휴먼 소녀는 인간의 원형을 최대한 보존한 신체증강형에 그쳤으며, 인간과 비인간의 경계를 탈하는 비판적 형상화를 구현하지는 못했다. 그러나 기술로 증강된 미래 신체는 에로틱한 폭력에 기대지 않는, 또한 모성애와 이성애에 매몰되지 않는 싸우는 위험한 소녀의 이미지를 만들었다. 물론 인간의 순수한 프로토타입에 근거한 포스트휴먼 소녀의 이상화는 기술의 인간화를 확신하는 기술도구주의에 경도되어 있다. 근대적 휴머니즘에 영합하는 이러한 기술 사유의 한계에도 불구하고, 포스트휴먼 소녀는 자기 파괴적 대항을 통해 기술-객체의 새로운 정치성을 보여준다. 이들은 테크노크라시와 신자유주의 정치적 감수성을 표출한 우울한 신체에서 벗어나 있으며, 생명 정치의 위계에 균열을 내는 체제전복적 행위를 구사했다. 포스트휴먼은 한 사회가 고도화된 기술시대로 이행하는 과정 중에 일어나는 다양한 힘들의 경합을 예시하는 하나의 사례로 볼 수 있다. 이러한 점에서 한국 영화 속 포스트휴먼 소녀는 여전히 이상화된 소녀 이미지를 고수하려는 인간형상중심주의를 예증하지만, 미시사회적 수준까지 침투한 기술생명권력의 폭압적 지배방식에 윤리적 고찰을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 생명과학회지
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• 제34권2호
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• pp.86-93
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• 2024

플라스미드의 복제는 엄격하게 조절되어야 하기 때문에 일반적으로 rolling circle 복제를 수행하는 플라스미드들은 복제 개시인자인 RepB는 전사 및 번역 수준에서 엄격하게 조절되어 일정한 copy number를 유지한다. 플라스미드 pJB01에는 단일 오페론으로 구성된 세 개의 orfs (copA, repB, repC 또는 repABC)가 포함되어 있다. 아미노산 서열 분석에서 pJB01 CopA는 다른 플라스미드의 복제 수 조절 단백질로서 Cops와 상동성을 보였다. pMV158의 CopG와 비교할 때, CopA는 플라스미드의 일반화된 억제자의 모티브로 알려진 RHH (ribbon-helix-helix)를 형성하는 것으로 추정된다. gel mobility shift assay 결과 정제된 융합 단백질이 repABC 오페론의 operator 영역에 결합하는 것으로 나타났다. 전사 수준에 대한 CopA의 기능적 역할을 조사하기 위해 CopA R16M, K26R 및 E50V와 같은 세 개의 포인트 돌연변이가 CopA의 코딩 프레임에서 구성되었다. CopA R16M, K26R 및 E50V 돌연변이의 repABC mRNA 수준은 CopA wt보다 각각 1.84, 1.78 및 2.86배 증가했다. 또한 세 개의 CopA 유전자의 돌연변이로 인한 복제 수도 CopA wt보다 각각 1.86, 1.68 및 2.89배 증가했다. 이러한 결과는 CopA가 전사 억제자이며 복제 개시자로서 repABC mRNA 및 RepB 단백질 수를 감소시킴으로써 pJB01의 복제 수를 감소시키는 것으로 제의된다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.418-427
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• 2003

목적: $^{99m}-lactosylated$ serum albumin ($^{99m}Tc-LSA$)은 간세포에 특이적으로 결합하는 간수용체 영상용 방사성의약품으로 새로이 합성되었다. 간섬유화를 유발하는 dimethylnitrosamine (DMN)을 투여한 간 손상 흰쥐 모델에서 $^{99m}Tc-LSA$의 역동학적인 간섭취를 조사하고 간효소치의 변화와 조직학적 소견을 비교하여, LSA의 간섭취가 간기능의 변화를 반영하는지를 연구하였다. 대상 및 방법: SD계 흰쥐에 DMN를 27 mg/kg으로 복강 내 주사하여 급성 간손상을 유도하고 대조군과 비교하였다. DMN을 주사한 흰쥐를 3일(DMN-3), 8일(DMN-8), 21일(DMN-21)에 $^{99m}Tc-LSA$ (1,665 mg/kg) 29 MBq를 정맥 주사하여, 30분 동안 동적 영상을 획득하고 간과 심장부위에 관심영역을 설정하여 간과 심장부위의 시간방사능 곡선을 얻었다. 간기능 평가를 위해 시간방사능 곡선을 이용하여 간섭취지수와 혈중제거지수를 구하였고 곡선 최적화를 시행하였다. DMN 투여군과 대조군의 간효소치의 변화와 간조직의 광학현미경 소견을 비교하였다. 결과: 대조군에서는 $^{99m}Tc-LSA$가 빠르게 간에 섭취되고 혈중에서 제거되었으나 DMN을 처리한 군에서는 간섭취가 낮았다. 간섭취지수의 비교에서 대조군에 비해 DMN 처리군에서 유의하게 간섭취지수가 낮았다(DMN-3: 0.842, BMN-8: 0.898, DMN-21: 0.91, 대조군: 0.96, p<0.05). 혈중제거지수의 비교에서도 대조군에 비해 DMN 처리군에서 혈중제거지수가 유의하게 높았다(DMN-3: 0.731, DMN-8: 0.654, DMN-21: 0.604, 대조군: 0.473, p<0.05). 비선형 회귀분석에서 $R_2$값은 0.9이상으로 좋은 일치를 보였고, 대조군에서 K값이 DMN처리군에 비해 크고 (DMN-3: 0.28, DMN-8: 0.41, DMN-21: 0.46, 대조군: 0.97, p<0.05), $T_{1/2}$값은 작았다(DMN-3: 2.5, DMN-8: 1.7, DMN-21: 1.5, 대조군: 0.7, p<0.05). 간효소치의 변화는 DMN-3군에서는 대조군에 비해 상승하였으나 DMN-8, DMN-21군에서는 간효소치의 상승이 관찰되지 않았다. 간조직 소견의 경우 DMN-3군에서 중심정맥 주위에 괴사가 관찰되었으나 DMN-8군, DMN-21군에서는 미약한 정도의 염증세포 침윤만이 관찰되었다. 결론: $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피의 간섭취 정도는 간손상과 반비례하였으며 간섭취의 변화는 조직학적 손상이 심한 정도와 간손상후 회복되는 과정을 반영하여 주었다. $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피가 간손상을 평가하고 간손상후 회복되는 과정을 추적하는 간수용체 영상용 방사성 의약품으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권4호
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• pp.318-324
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• 2004

목적: Philips GEMINI PET/CT 스캐너는 GSO 섬광결정을 사용해 제작된 전신용 PET/CT 스캐너이다. 이 연구에서는 NEMA에서 새롭게 제안한 NEMA NU2-2001에 따라 GEMINI PET/CT 스캐너의 공간분해능, 민감도, 산란분획, NECR 등을 평가하고 그 결과를 BGO, LSO등의 섬광결정의 특성과 비교하였다. 대상 및 방법: GEMINI는 Philips ALLEGRO PET과 MX8000 D multi-slice CT 스캐너를 결합한 PET/CT 스캐너로서 검출기는 GSO 섬광결정 ($4{\times}6{\times}20mm^3$)을 사용하였고 축방향 시야는 18 cm이다. 공간분해능. 민감도, 산란분획, NECR 등을 평가하기 위하여 PET 데이터를 획득하였다(동시계수창: 8 ns, 에너지창: $409{\sim}664$ keV). 공간분해능 측정을 위하여 축횡단면의 중심에서 1 cm, 10 cm 떨어진 지점의 각 3지점((a) x=0, y=1, (b)x=10, y=0, (c)x=0, y=10)에서 영상을 획득한 다음 여과후역투사방법(램프필터 사용)과 3D RAMLA를 이용하여 영상재구성을 하고 FWHM을 구하였다. 민감도 측정을 위하여 선선원(F-18)을 축횡단면의 중심과 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 5개의 알루미늄관을 차례로 씌워 매질감쇠에 따라 달라지는 참계수를 구하고 이 값을 회귀분석하여 감쇠매질이 없는 이상적인 상황에서의 민감도를 측정하였다(랜덤계수가 참계수의 1%이내). 산란분획과 NECR을 측정하기 위하여 F-18 선선원(1110 MBq)을 산란팬텀에 주입하여 7반감기동안 계수를 획득하였다. SSRB을 사용하여 3D 데이터를 재구성한 다음 랜덤계수율이 참계수율이 1% 미만인 영역에서 산란분획을 구하고 각 횡단면의 값을 평균하여 전체 산란분획을 얻었다. 이 값을 기초로 각 프레임, 각 횡단면에 대한 랜덤계수율, 산란계수율, NECR을 구하였다. 결과: 스캐너의 중심에서 1 cm 벗어난 지점에서 횡축방향, 축방향 공간분해능은 (1) 5.3, 6.5 mm (FBP), (2) 5.1, 5.9 mm (3D RAMLA)이었다. 횡단면의 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 횡축반경방향, 횡축접선방향, 축방향 공간분해능은 (1) 5.7, 5.7, 7.0 mm (FBP), (2) 5.4, 5.4, 6.4 mm (3D RAMLA)이었다. 감쇠매질이 없는 이상적인 상황에서의 민감도는 횡단면의 중심에서 3,620 counts/sec/MBq, 횡단면의 중심에서 10 cm 벗어난 지점에서 4,324 counts/sec/MBq이었다. 산란분획은 40.6%, 최대 참계수율과 최대 NECR은 각각 88.9 kcps @ 12.9 kBq/mL, 34.3 kcps @ 8.84 kBq/mL이었다. 결론: 이 실험에서 NEMA NU2-2001을 이용해 GSO 섬광결정을 사용해 제작된 PET/CT에 대한 성능 평가를 실시하였다. 이는 BGO, LSO 섬광결정을 사용해 제작된 PET 스캐너의 특성과 비교할 수 있는 자료를 제공하며 PET 영상 획득 시 객관적 평가와 분석에 유용하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.