• 대한임상검사과학회지
• /
• 제54권3호
• /
• pp.217-223
• /
• 2022

다양한 건강기능식품 중 프로바이오틱스는 전 세계적으로 가장 방대한 시장을 이루고 있으며, 장 건강이 우리 몸의 전반적인 면역작용을 조절하며 질병을 예방하고, 나아가 치료에 도움을 줄 수 있다는 연구결과에 따라 지속적으로 프로바이오틱스에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 무화과식초가 가진 항균능을 이용하여 유제품과 드레싱 소스를 개발하여 그 선호도를 조사하고 대장세포에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 일반우유에 5% 무화과식초를 첨가하였을 때 마시는 요거트와 리코타치즈에 대한 가장 만족도가 높았다. 제조된 유제품에서 분리한 균은 Leuconostoc lactis이며 1.0×10⁷~1.0×10⁸ CFU/mL 이상의 세균수가 측정되어 식품의 기준 및 규격의 기준치를 만족하였다. 인체의 소장 상피세포와 흡사하게 증식되는 Caco-2 세포주에서 세포생존율을 관찰한 결과, 유청을 10% 농도로 처리하였을 때 세포생존율이 19% 가량 유의적으로 증가하였다. 농도별로 유청을 처리하였을 때 최대 58%의 항산화능을 보였다. 또한 유청에서 분리된 Leuconostoc lactis는 우수한 부착능이 관찰됨에 따라 장건강에 도움을 주는 유제품임을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.219-240
• /
• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.133-142
• /
• 2023

국립공원은 세계 자연 보존 연맹(WWF)이 수립한 보호지역 관리 체계의 중요 유형 중 하나이며, 또한 자연 및 문화 유산의 효과적인 보호와 지속적인 이용을 실현하는 세계 각국의 관리 모델이다. 이러한 공원은 보호, 과학 연구, 교육, 레크리에이션 및 지역 개발을 비롯한 중요한 역할을 담당하다. 대용량 데이터의 배경 아래, 본 연구는 전 세계 연안 습지의 대표적인 대상인 중국 랴오하 국립공원을 사례 지역으로 삼아 파이썬 기술을 사용하여 중국의 주요 관광 OTA 사이트 중 하나인 망픈웨이 (Mafengwo), 셰어이(Gonglve), 큐난우(Chujingyou), 메이툰(Meituan) 및 대중점평넷(Dianping)의 관광객 여행기와 댓글을 데이터 소스로 수집하였다. 텍스트 시간 범위는 2015년부터 2022년까지이며, 총 2,998개의 댓글과 166,588개의 단어를 포함하다. ROST 콘텐츠 마이닝 및 Gephi 소프트웨어를 사용하여 랴오하 국립공원 방문객의 만족도, 인지 과정, 공선 네트워크, 감정 성향 등을 시각적 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 야생 동물 및 식물 자원, 강과 바다가 결합 된 자연 경관, 습지 생태는 랴오하 국립공원 방문객의 인식에서 충분히 반영되었다. 방문객은 랴오하 국립공원에 대해 강한 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 시설 서비스, 대중교육, 방문객 참여 경험 등에서 여전히 개선할 여지가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.129-164
• /
• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제16권4호
• /
• pp.157-164
• /
• 2023

하굿둑은 내륙의 염분 침투를 방지하고 공급 용수를 확보하기 위해 설치되어 홍수기를 제외하고 닫힌 상태로 운용되고 있다. 그러나, 수문은 부영양화와 같은 수질 문제를 발생시켜 수질 개선과 용수 공급의 목적을 이루기 위해 수문 운영에 따른 염분 침투영향 파악이 필수적이다. 지하수는 지표하 조건과 느린 흐름 특성으로 인해 수치 모형을 통한 분석이 주로 수행된다. 본 연구에 이용된 OpenGeosys는 열-수리-역학-화학 현상을 모의할 수 있는 오픈소스 모형이다. 모의는 하굿둑이 없는 자연흐름 조건, 3~9월의 농번기를 고려하여 수문이 운영된 조건을 반영하여 수행되었다. 모형은 해석해와 검증하여 3.7%의 오차를 획득함으로써 염분 침투 가능성을 평가하였고, 모의 결과, 농번기를 고려한 수문 운영 조건의 염분침투 길이는 자연흐름 조건보다 46% 감소하여 약 74.36 m로 파악되었다. 본 모의의 결과는 지하수 관련 정책 수립 및 지하수 이용자의 지하수 이용 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.89-105
• /
• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권6호
• /
• pp.1-6
• /
• 2011

투명 산화물 반도체 (Transparent Oxide-TFT)를 활성층과 소스/드레인, 게이트 전극층으로 동시에 사용한 비결정 indium zinc oxide (a-IZO), 절연층으로 co-sputtered $HfO_2-Al_2O_3$ (HfAIO)을 적용하여 실온에서 RF-magnetron 스퍼터 공정에 의해 제작하였다. TFT의 게이트 절연막으로써 $HfO_2$ 는 그 높은 유전상수( > 20)에도 불구하고 미세결정구조와 작은 에너지 밴드갭 (5.31eV) 으로 부터 기인한 거친계면특성, 높은 누설전류의 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는, 어떠한 추가적인 열처리 공정 없이 co-sputtering에 의해 $HfO_2$와 $Al_2O_3$를 동시에 증착함으로써 구조적, 전기적 특성이 TFT 의 절연막으로 더욱 적합하게 향상되어진 $HfO_2$ 박막의 변화를 x-ray diffraction (XRD), atomic force microscopy (AFM) and spectroscopic ellipsometer (SE)를 통해 분석하였다. XRD 분석은 기존 $HfO_2$ 의 미세결정 구조가 $Al_2O_3$와의 co-sputter에 의해 비결정 구조로 변한 것을 확인 시켜 주었고, AFM 분석을 통해 $HfO_2$ 의 표면 거칠기를 비교할 수 있는 RMS 값이 2.979 nm 인 것에 반해 HfAIO의 경우 0.490 nm로 향상된 것을 확인하였다. 또한 SE 분석을 통해 $HfO_2$ 의 에너지 밴드 갭 5.17 eV 이 HfAIO 의 에너지 밴드 갭 5.42 eV 로 향상 되어진 것을 알 수 있었다. 자유 전자 농도와 그에 따른 비저항도를 적절하게 조절한 활성층/전극층 으로써의 IZO 물질과 게이트 절연층으로써 co-sputtered HfAIO를 적용하여 제작한 Oxide-TFT 의 전기적 특성은 이동도 $10cm^2/V{\cdot}s$이상, 문턱전압 2 V 이하, 전류점멸비 $10^5$ 이상, 최대 전류량 2 mA 이상을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.351-361
• /
• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제42권1호
• /
• pp.78-96
• /
• 2009

본 연구는 D관공서 M 식당의 메뉴관리 및 식재료의 효율적 관리에 필요한 기초자료를 제공하고, 나아가 관공소급식소의 메뉴분석방법을 기초로 한 급식관리 필요성을 제시하고자 1982년 Kasavana와 Smith가 개발한 Menu Engineering 기법을 활용하여 2007년 1월부터 12월까지 1년간의 식단을 계절별, 년간 그리고 메뉴군별로 분석을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) D 관공서는 토요일 휴무기관으로서 2007년도 급식 일수는 248일이었으며, 총 35,193명이 이용하여 1일 평균 이용 인원은 141명으로 나타나 주 고객층의 식당 이용률은 64.0%이었다. 2) M 식당의 주 고객은 총 220명으로 남자 183명 (83.2%), 여자는 37명 (16.8%)이었으며, 남자의 평균연령은 $44.1\;{\pm}\;6.3$세, 여자는 $32.7\;{\pm}\;6.4$세로 나타나 여자 보다 남자의 평균연령이 유의하게 높았다 (p < .0001). 3) 직급별 조사에서는 판사 (124명)가 56.4%, 일반직 (96명)이 43.6%로 나타났으며, 주 고객층의 과반수이상 (51.8%)이 남자 판사이었다. 4) 봄철 ($3{\sim}5$월)에는 갈비탕 외 81가지의 메뉴가 제공 되었으며, 공헌마진과 인기도가 높은 STAR로 판정된 메뉴는 김치볶음밥, 갈비탕, 대구매운탕, 동태매운탕 등 23가지 (28.0%)이었다. 공헌마진은 낮으나 인기도가 높은 PLOWHORSE로 판정된 메뉴는 봄나물비빔밥, 김치찌개, 삼계탕, 선지해장탕 등 26가지 (31.7%)이었고, 공헌마진률은 높으나 인기도가 낮은 PUZZLE로 판정된 메뉴로는 꽃게탕, 낙지연포탕, 돈까스 등 15가지 (18.3%) 이었다. DOG로 판정된 메뉴는 고등어구이, 단호박 영양밥, 마파두부덮밥 등 18가지 (22.0%)로 조사되었다. 5) 여름철 ($6{\sim}8$월)에는 총 74가지 메뉴가 제공되었으며 STAR로 판정된 메뉴는 날치알밥, 콩나물국밥, 동태매운탕 등 20가지 (27.0%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 마파두부덮밥, 산채비빔밥 등 28가지 (37.8%), PUZZLE 메뉴는 냉모밀국수, 돈까스, 된장찌개 등 8가지 (10.8%), DOG 메뉴는 고등어자반구이, 꽁치소금구이 등 18가지 (24.3%)로 나타났다. 6) 가을철 ($9{\sim}11$월)에는 총 75가지의 메뉴가 제공되었으며, STAR 메뉴는 김치콩나물국밥, 동태매운탕, 만두전골, 버섯전골, 어묵백반, 우거지갈비탕, 추어탕 등 23가지 (30.7%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 마파두부덮밥, 잡채덮밥 및 카레라이스, 김치찌개, 된장찌개, 선지해장국, 순두부찌개, 얼갈이해장국, 육개장 등 24가지 (32.0%), PUZZLE 13가지 (17.3%), DOG 15가지 (20.0%)로 나타났다. 7) 겨울철에는 총 74가지의 메뉴가 제공되었으며 STAR메뉴 김치볶음밥, 날치알밥, 갈비탕, 굴해장국, 청국장찌개, 추어탕 등 25가지 (33.8%), PLOWHORSE 메뉴는 김쌈밥, 낙지비빔밥, 마파두부덮밥, 떡만두국, 얼갈이해장국, 육개장, 불고기정식 등 21가지 (28.4%), PUZZLE 메뉴는 갈치구이, 고등어구이, 닭매운찜 등 14가지 (18.9%), DOG 메뉴는 간장닭찜, 고등어자반구이 등 14가지 (18.9%)로 조사되었다. 8) 사계절 STAR 메뉴는 김치볶음밥 등 8가지로 전체 메뉴 중 6.2%에 불과해 사계절 DOG 메뉴 14가지 10.9% 보다 낮은 비율이었다. PLOWHORSE 메뉴 (김쌈밥 등 14가지) 10.9%, PUZZLE 메뉴 (새우볶음밥/자장소스 등 17가지) 13.2%으로 나타났다. 9) 년간 제공된 128가지의 주메뉴를 메뉴군별로 분류한 결과 밥류 29가지 (22.6%), 국/탕류 27가지 (21.1%), 면류 18가지 (14.1%), 찌개/전골류 13가지 (10.2%), 조림/찜류 12가지 (9.3%), 구이류와 양식류 각각 8가지 (6.3%), 양식 8가지 (6.25%), 볶음류 7가지 (5.5%), 중국음식 4가지 (3.1%) 및 기타 (1.5%)로 조사되었다. 10) 년간 STAR 메뉴의 비율은 양식 (75.0%), 국/탕류 (48.1%), 찌개/전골류 (23.1%), 밥류 (17.2%) 순이었으며, 구이류와 조림/찜류에는 STAR 메뉴가 없었다. PLOWHORSE 메뉴는 구이류 (75.0%), PLOWHORSE 메뉴는 '구이류 (75.0%)', '국/탕류 (29.6%)', '밥류 (27.6%)', '조림/찜류 (27.3%)' 순이었으며, 찌개/전골류에서는 PUZZLE이나 DOG 메뉴가 없었다. PUZZLE 메뉴는 조림/찜류와 면류 (각각 33.3%), 밥류 (31.0%) 순이었고, DOG 메뉴는 중국음식 (75.0%)과 면류 (55.6%)에서 많았다. 11) 주메뉴 128가지에 대하여 STAR, PLOWHORSE, PUZZLE, DOG 메뉴에 대한 비율은 각각 23.4%, 30.5%, 23.4%, 22.7%로 나타나 공헌마진과 인기도 모두 낮은 DOG 메뉴가 29가지 (22.7%)나 되었다. 본 연구는 단체급식소에서의 과학적인 메뉴분석 기법을 적용한 정기적인 메뉴분석에 기초자료를 제공하며, 계절별 및 중 장기적인 메뉴분석결과를 기초로 하는 메뉴관리가 이루어져야 함을 제안하고자 한다. 향후에는 배식 후 잔반량 조사와 피급식자의 주관적인 평가도 메뉴분석방법에 반영된 연구가 이루어져야할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권1호
• /
• pp.183-194
• /
• 2004

기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 여러 가지 문제점이 발생되었다. 이러한 문제점을 해결하고 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 연구비의 통합관리가 절실하게 요구되고있는 실정이다. 최근의 이러한 추세를 반영하여 기존의 시스템 통합업체(Inmon, IBM)의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에 대해서 연구한 결과 Inmon의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에서는 고전적인 개발주기 기법으로 단계적이며 순차적인 접근방법을 이용한다. 이로 인해 개발단계에서 중복되어지는 부분이 나타나게 되어 각 단계의 진행과정에서 그 이전단계로 피드백이 요청되는 심각한 문제를 유발하게 된다. 또한, IBM의 데이터 웨어하우스 개발 프로세스에서는 개발 프로세스가 수행되는 동안 기능과 데이터가 분리되어 어떤 기능이 데이터를 참조하고 수정하는지 안기 어려운 문제점이 발생되었다. 따라서, 된 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 계획 덴 분석단계, 설계단계, 구현 및 시험단계에서 UML을 적용한 엔터프라이즈 환경의 연구비 통합관리 데이터 웨어하우스 개발 프로세스를 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 예산계획 DB, 예산편성 DB, 예산정산 DB의 데이터를 이용하여 사용자가 인하는 정보를 찾아주는 역할을 정보검색 에이전트에서 수행한다. 또한, 정보통합 에이전트에서는 정보검색 에이전트에서 수집한 데이터를 추출, 전송, 가공, 로딩 하여 통합 데이터베이스에 저장한다. 결과적으로, 정보통합 에이전트에서는 다수의 정보소스를 사용자가 하나하나 접근하여 검사하는 노력을 줄여주고 사용자에게 불필요하다고 판단되는 데이터를 걸러주는 역할을 수행한다. 이러한 결과로 사용자의 요구사항을 최대한 반영하여 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공할 수 있도록 하였다. 최종 사용자에게는 원하는 분석정보를 신속하게 접근하여 단편적인 관점보다는 종합적인 관점에서 다양한 분석자료를 제공받을 수 있도록 하였다. 또한, 3개의 시스템을 하나로 통합한 결과 데이터의 공유, 시스템 통합, 운영비용 절감, 의사결정 지원환경을 단순화시키는 효과를 제공하였다.