• 산업식품공학
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• 제14권2호
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• pp.166-172
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• 2010

본 연구에서는 감귤 과피 가공부산물로부터 기능성 polyphenol 및 flavonoid가 새로운 추출방법인 아임계 추출법을 통해 추출되었고, 열수(80$^{\circ}C$), 에탄올, 설탕용액을 이용한 기존 추출법과의 추출효율이 비교 분석되었다. 건조된 감귤 과피로부터 총 polyphenol(27.25${\pm}$1.33 mg QE/g DCP) 및 flavonoid(7.31${\pm}$0.41 mg QE/g DCP)에 대한 최대 수율이 아임계 추출법(190$^{\circ}C$, 1300 psi, 10 min)을 통해 획득되었으며, 이것은 기존 추출법 가운데 가장 높은 수율을 보인 에탄올 추출법을 통한 총 polyphenol (3.79${\pm}$0.73 mg QE/g DCP) 및 flavonoid(0.86${\pm}$0.27 mg QE/g DCP) 수율 대비 7.2배와 8.5배 이상 더 높은 것이었다. 추출방법에 따른 감귤 과피 추출물의 항산화 활성은 큰 차이를 나타내지 않았으나, 이러한 결과는 건조 감귤 과피 1 g 당 아임계 추출법(190$^{\circ}C$, 1300 psi, 10 min)에 의한 항산화 성분의 상대 수율(relative yield, %)이 다른 추출방법을 통해 획득된 것보다 대략 9.5배 이상 더 높다는 것을 설명하는 결과로, 아임계 추출법이 기존의 전통적 추출법에 비하여 감귤 과피의 기능성 polyphenol 및 flavonoid를 추출하는데 매우 적합한 방법임을 제시하고 있다.

• 산업식품공학
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• 제14권4호
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• pp.335-341
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• 2010

본 연구에서는 흑미의 가공부산물인 흑미강으로부터 기능성 polyphenol 및 flavonoid가 새로운 추출방법인 아임계 추출법을 통해 추출되었고, 열수($80^{\circ}C$), 에탄올, 설탕용액을 이용한 기존 추출법과의 추출효율이 비교 분석되었다. 건조된 흑미강 시료로부터 polyphenols(35.06${\pm}$1.28 mg QE/g dried material) 및 flavonoids(7.08${\pm}$0.31 mg QE/g dried material)에 대한 최대 수율이 아임계 추출법($190^{\circ}C$, 1300 psi, 10 min)을 통해 획득되었으며, 이것은 기존 추출법 가운데 가장 높은 수율을 보인 에탄올 추출법을 통한 polyphenols(2.98${\pm}$0.74mg QE/g dried material) 및 flavonoids (0.58${\pm}$0.21mg QE/g dried material) 수율 대비 11.77배와 12.21배 이상 더 높은 것이었다. 추출방법에 따른 흑미강 추출물의 항산화 활성은 에탄올 추출물에서 가장 높게 관찰되었다. 그러나 흑미강 시료 1g 당 획득된 추출물의 건조중량 차이 비교를 통해서 얻어진 건조 흑미강 1g 당 함유된 항산화 성분의 상대수율(relative yield, %)은 최적조건($190^{\circ}C$, 1,300 psi, 10 min)의 아임계 추출법을 통해 획득된 추출물에서 가장 높았으며, 이것은 에탄올 추출물의 항산화 성분 상대수율에 비해 대략 11.53배 이상 더 높은 것이다. 이상의 결과들은 아임계 추출법이 흑미강으로부터 기능성 polyphenols 및 flavonoids를 추출하는데 매우 적합한 방법임을 설명하고 있으며, 유기용매 추출법을 포함한 기존의 전통적 추출법에 대한 매우 효과적인 대안임을 제시하고 있다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권4호
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• pp.353-358
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• 2002

목적 : 자궁경부 편평상피암의 치료 후 추적조사 시에 시행하는 혈중 Squamous Cell Carcinoma (SCC) 항원 검사가 재발의 조기 발견에 도움이 되는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 1997년 1월부터 1998년 12월까지 자궁경부 편평상피암으로 방사선치료를 받고 완전 관해 되었다가 재발된 환자들 중에서 재발 시에 SCC 항원 검사가 이루어졌던 20명을 대상으로 하였다. SCC 항원은 환자의 혈청으로부터 면역효소법으로 측정되었고, 2 ng/mL 미만을 정상으로 하였다. 진단, 추적조사, 재발 시의 SCC 항원값을 조사하여, SCC 항원 검사의 재발에 대한 민감도, 재발 양상에 따른 차이, 재발에 대한 증가 시기, 종양의 크기 및 병기와의 관계 등을 조사하였다. 결과 : 재발된 환자 20명 중의 17명에서 SCC 항원이 정상보다 증가되어 SCC 항원의 민감도는 $85\%$였고, 평균은 15.2 ng/mL (중앙값 : 9.5 ng/mL)였다. 재발 부위별로는 국소 재발, 원격전이, 동시에 발생한 경우 등으로 나누어서 SCC 항원을 비교하였으나 차이가 없었다. 재발을 진단하기 전 6개월 내에 SCC 항원이 검사되었던 11명에서 재발전 SCC 항원은 평균이 13.6 ng/mL (중앙값 : 3.6 ng/mL)였고, 7명에서 정상 보다 높았으며, 정상 범위였던 4명 중의 3명에서 1.5 ng/mL 이상으로 증가되는 양상이었다. 재발된 환자들 중에서 진단 시에 SCC 항원이 검사되었던 16명의 환자들에서 병기 Ib, IIa이면서 4 cm 미만이었던 환자들에 비하여 병기 Ib, IIa이면서 4 cm 이상이거나 병기 IIb, III이었던 환자들에서 진단 당시의 SCC 항원값이 높았다. 결론 : 자궁경부 편평상피암 환자들에서 추적조사 SCC 항원 검사는 재발의 조기 발견에 유용하고, 향후 효과적인 구제치료법이 개발되면 임상적인 이득이 더욱 증가될 것으로 생각된다.y 미만과 그 이상인 경우가 $5.1\%$ 대 $22.1\%$, 병기 II 이하인 경우와 III 이상인 경우가 $10.5\%$ 대 $31.8\%$였다. 다변량분석에서는 icruCREED 만이 유의하였다(0=0.0432). 등급 1 출혈은 자연적으로 소실되거나(3명) $1\~2$개월의 sucralfate 관장으로 멈추었다. 등급 2의 환자 6명은 $1\~2$개월 동안 sucralfate 관장으로 출혈의 빈도와 양이 줄어들었고 이 중 4명은 전기응고술을 추가로 시행하였다. 다른 9명은 전기응고술을 먼저 시행하였다(4명; sucralfate 관장 병행). 모두 $3\~10$개월 내에 정지되었다. 등급 3의 출혈은 잦은 전기응고술과 수혈을 요하였다. 결론 : 본 연구에서 중등도 이상의 직장출혈빈도가 $8.5\%$로 타 문헌에서 보고된 빈도와 유사한 결과였다. 직장에 조사된 총 생물학적 동등선량이 100 Gy 이상인 경우에 직장출혈이 유의하게 증가하므로, 치료계획시 생물학적 동등선량을 고려함으로써 휴유증 감소에 도움이 될 것으로 생각된다. 직장출혈이 발생한 환자에서 조기에 적극적으로 치료를 시행함으로써 출혈로 인한 불편함을 신속하게 해결하고 이로 인한 심리적 불안감을 해소할 수 있으며 나아가 삶의 질 향상에도 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.절, 복강림프절 그리고 문합부위 등을 모두 포함하는 좀더 넓은 조사면의 치료가 필요할 것으로 사료된다.장암의 국소제어율을 높일 수 있는 치료방법이 개발되어야 할 것으로 사료된다.어율 모두에 유의한 인자는 방사선치료 후 종양반응과 N 병기였다. 결론 : 조기 병기의 성문상부암에서는 통상적인 방사선단독치료로 후두기능을 보존하면서 수술군과 대등한 종양제어율을 보여주었다. 그러나 진행된 병기의 경우에는 수술과 방사선치료의

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제46권1호
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• pp.53-64
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• 1999

연구배경: 대량객혈을 치료하지 않는 경우 사망률이 50% 이상으로 매우 높은 것으로 알려져 있다. 대부분의 경우 출혈이 기관지 동맥에서 발생하고, 기관지 동맥색전술은 75-90% 의 환자에서 즉각적인 지혈효과를 가져오므로 대량객혈의 효과적인 치료방법으로 받아들여 지고 있다. 저자들은 대량 객혈환자에서 기관지 동맥 색전술의 유용성과 효과를 알아 보고자 하였고 또한, 성공적인 색전술후 재출혈에 관여 하는 인자를 알아보고자하였다. 방 법: 1990년 2월부터 1996년 7월 까지 가톨릭 의과대학 소속 7개 부속병원에 객혈을 주소로 내원하여 2 회 이상 객혈을 보이거나, 1 일 400-600cc 이상 대량 객혈을 보이는 환자에서 동맥색전술을 시행한 환자중에서 1년이상 경과관찰이 가능한 146명을 대상으로 하였다. 결 과: 기관지 동맥색전술을 시행한 환자는 남자 98예(67.1%), 여자48예(32.9%)였고, 객혈의 원인 질환으로는 폐결핵 및 이와 동반된 병변이 106예(72.6%)로 가장 많았다. 지혈에 사용된 색전물질로는 Ivalon을 단독으로 사용한 예가 58예(39.7%)로 가장 많았고, Gelfoam만 사용한 예는 52예(35.6%), 코일과 Gelfoam을 병용한 예는 24예(16.4%), Ivalon과 Gelfoam을 병용한 예는 9예(6.2%), 코일만 사용한 예는 3예(2.1%)이었다. 기관지 동맥색전술을 이용한 24시간 이내의 지혈의 성공률은 95%였으며, 추적관찰 중 객혈의 재발은 36예(24.7%)였고, 2 회이상 재발한 환자는 6예(4.1%)였다. 기관지 동맥색전술의 합병증은 40명(27.4%)의 환자에서 총 58 건수가 발생하였는데, 발열이 22 건(37.9%)으로 가장 많았고, 흉통 9건(32.8%), 두통 4건(6.9%), 오심 및 구토 3건(5.2%), 부정맥 2건(3.4%)순으로 나타났고, 기타 기침, 요통, 마비성장폐색, 배뇨장애, 하지감각 소실, 견갑골 통증, 저혈압, 두드러기등이 각각 1건씩 발생하였다. 초기 기관지동맥 조영술 소견상 색전의 대상이 양측성인 경우, 체측부동맥-폐동맥간 단락이 있는 경우, 신생혈관 형성, 동맥류, 출혈의 직접적인 소견인 조영제외 누출, 체측부동맥이 영양동맥으로 관여한 경우 등 이들 모두에서 재발군과 비재발군 사이에서 유의한 차이를 보이지 않았다(P>0.05). 원인 질환별, 지혈에 사용한 색전물질, 공동이 있는 경우, 국균종이 동반된 경우, 기관지 확장증이 동반된 경우, 폐기종이 동반된 경우 모두 재발군과 비재발군 사이에서 유의한 차이를 보이지 않았으나(P>0.05), 늑막에 병변이 있는 경우 양군 사이에 유의한 차이가 있었다(P<0.05). 결 론: 기관지 동맥색전술은 대량 객혈시 안전하고, 심각한 합병증의 빈도가 적은 시술로서 특히 초기 지혈효과가 뛰어난 시술방법으로 사료된다. 초기 기관지 동맥조영술 소견에서 출혈의 재발을 예견할 수 있는 의미있는 지표는 없었으나, 늑막에 병변이 있는 경우 재발의 빈도가 높은 것으로 보아 향후 이에 대한 재검토가 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.