• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 한국화재조사학회지
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• 제9권1호
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• pp.103-121
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• 2006

우리나라에서 발생한 화재 원인조사 대부분은 소방관서에서 초기조사, 경찰관서에서 수사가 진행되고 있으며, 보다 난해하거나 이해관계가 복잡한 경우인 일부만이 경찰에서 심도 있게 조사하고 경찰조사 시 감정이 필요한 경우 감정기관에 감정의뢰 후 경찰관서 자체조사만으로 끝나며, 점차 전문기관에 의뢰되고 있는 건수가 증가하고 있는 실정이나 많은 문제점을 안고 있어 이에 대안을 제시한다. 국내 화재사고 발생 건수는 소방방재청 통계 연간 약 30만 건으로 추산되나, 전국 경찰화재감식 전문 요원(국립과학수사연구소 전문화 교육 이수자)은 80여명에 지나지 않으며, 국립과학수사연구소 화재감정 관련 연구원은 전국에 15명인 것에 비추어 사건화 된 화재에 대한 감식 감정 인력은 턱없이 모자라 과중한 업무를 수행하고 있는 실정이다. 가연성 액체에 의한 방 실화 시 바닥재의 연소형태를 비교 연구함으로써 연소에 사용된 연소촉매제에 대하여 추론 할 수 있는 연구를 실시하여 모델을 제시하였다. 화재사건 관련 감식 감정 업무를 담당하고 있는 경찰 및 국립과학수사연구소의 과중한 업무의 부담인 의뢰 건수의 폭주로, 경찰 화재 감식의 대상 중 범죄혐의(방화, 실화 등)가 있는 사건은 전체 조사 건수의 20% 미만이고, 나머지 80%에 달하는 사건이 범죄혐의 없는 제조물 관련 또는 이재 관계의 민사 소송 사건에 지나지 않는 것이 현실이다. 본 연구는 경찰화재조사 및 소방화재조사에 대한 검토와 문제점 대안 등을 제시하여 화재사건과 관련하여 경찰 소방 양 기관에서 합동으로 사건을 처리하는 것이 과오를 범하지 않는 효율적이고 과학적인 수사가 될 수 있다는 제도개선이 필요함이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• Applied Microscopy
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• 제23권2호
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• pp.27-40
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• 1993

1990년(年) 6월(月) 30일(日)부터 10월(月) 31일(日)까지 또한 1991년(年) 9월(月) 30일(日)부터 1992년(年) 4월(月) 31일(日)까지 본 실험실의 양어장(養魚場)에서 염분(鹽分) 농도(濃度)가 각각 10%o, 20%o, 30%o의 $1.5m^3$인 탱크에서 사육된 100-350g(평균 250g)인 틸라피아(Oreochromis niloticus)의 아가미 및 신장(腎臟)의 미세구조적(微細構造的) 변화(變化)를 알기 위해서 광학현미경(光學顯微鏡)과 주사(走査) 및 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)으로 관찰하여 얻어낸 결과는 다음과 같다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같이 나타났다. 해수(海水)에 적응(適應)된 Oreochromis nilotirus의 경우 모두 아가미엽 비대, 아가미엽 상피세포의 분리, 신사구체의 수축, 신장(腎臟)의 울혈(鬱血) 등(等)의 조직학적(組織學的) 변화(變化)가 있었다. 가장 높은 저삼투압(低渗透壓) 능력(能力)은 10%o에서 채취된 틸라피아에서 확인되었고, 이러한 현상은 외형적인 형태를 통해서 확인된 염분순치화(鹽分馴致化)(smoltification)와 일치(一致)되었으며, 실험군 중 틸라피아 저삼투조절능력(低渗透調節能力)은 10%o에서 떨어지기 시작하였다. Oreochromis niloticus의 각 군의 삼투압(渗透壓)은 모두 담수(淡水)의 수준보다 높았고, 모두 300m Osmol 이상으로 나타났다. 아가미엽의 염분세포의 발생빈도와 그 정도는 염분농도(鹽分濃度)의 증가와 더불어 빠르게 증가되었고, 염분세포의 수도 광학(光學) 및 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)을 통해서 볼 때 NaCl의 증가와 함께 증가하였다. 삼투압(渗透壓)의 점차적인 증가에 대해서 틸라피아의 체내에 축적된 NaCl과 무기성분(無機成分)을 배출시키기 위해서 혹은 체내의 삼투압(渗透壓)의 균형을 위해서 이러한 결과가 이루어지는 것으로 사료된다. 아가미엽(葉)의 표피(表皮)는 염분농도(鹽分濃度)가 높을수록 요철(凹凸)상태가 심하게 나타났다. 이러한 생리학적 현상들은 모든 경골어류(硬骨魚類)에서 일어나는 것으로 사료되며, 틸라피아와 무지개 송어(松魚)는 조직병리학적(組織病理學的) 변화(變化)에도 불구하고 해수(海水)에 견디어내어 순치(馴致) 적응(適應)하는 것으로 나타났다. 주사전자현미경(走査電子顯微鏡)에 의해서 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 제 2차(次) 아가미엽(葉)의 미세구조(微細構造)는 적응기간(適應期間) 동안 표면이 울퉁불퉁한 특징을 나타내었고, 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)에 의해서는 해수(海水)에 노출된 염분세포내(鹽分細胞內)에 길게 변형된 미토콘드리아가 관찰되었으며, 잘 발달된 cristae가 확인되었고, 담수(淡水)에 서식하던 개체의 염분세포(鹽分細胞)보다 그 수가 증가하였다. 이와같이 미토콘드리아가 풍부한 염분세포의 존재를 통해서 해수(海水)에 적응하는 동안 일어나는 저삼투압조절(低渗透壓調節) 작용(作用)에 중요한 역할을 하는 것이라 사료된다. 해수(海水)에 적응(適應)된 대부분의 틸라피아는 신장(腎臟)의 보우만 주머니를 가득 채운 신사구체(腎絲球體)를 가지고 있으며, 신사구체(腎絲球體)의 수축은 담수(淡水)에 적응된 개체보다 10%o, 20%o, 30%o에 적응된 개체에서 훨씬 더 많이 발생되었고, 울혈현상(鬱血現象)은 10%o보다 20%o, 30%o에 적응(適應)된 개체의 신장조직(腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다 유의성있게 나타났다. 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 신단위(腎單位)의 사구체(絲球體)와 핵(核)의 면적이 감소하였으며, 담수(淡水)에 적응(適應)된 개체보다 신단위세포(腎單位細胞)의 핵(核)보다 크기에 있어서 작게 나타났다. 이러한 세포면적당(細胞面積當) 변화(變化)는 해수(海水) 및 담수(淡永)에 적응(適應)된 광염도성(廣鹽度性) 경골어류(硬骨魚類)의 서로 다른 삼투조절(渗透調節) 능력(能力)과 연관이 있는 것으로 고찰된다. 그 결과는 신사구체(腎絲球體) 여과율(濾過率)(GFR)과 관련(關聯)이 있는 것으로 나타나서, 해수(海水)에 적응(適應)된 개체의 오줌이 배설되는 정도는 담수(淡水)에 적응(適應)된 개체보다 훨씬 더 적게 나타났다. 이러한 결과는 물고기 체내와 체외 사이의 삼투압(渗透壓)의 균형을 유지하기 위해서 신사구체(腎絲球體)가 수축되는 것으로 나타난 것으로 추정된다. 담수(淡水)에 적응(適應)된 틸라피아의 신장조직(腎臟組織)은 대부분 작고, 둥근 형태의 미토콘드리아를 가지고 있고, 전자밀도(電子密度)가 높은 미토콘드리아를 가지고 있다. 그러나 해수(海水)에 적응된 개체(個體)의 신장내(腎臟內)에 있는 미토콘드리아는 그 크기에 있어서 담수(淡水)에 서식하던 개체(個體)의 미토콘드리아 보다 길고, 타원형(楕圓形)으로 변형된 형태를 나타내었으며, 전자밀도(電子密度)가 높은 cristae를 가지고 있는 미토콘드리아의 수(數)가 상당히 증가하였다. 틸라피아는 적절한 염분농도(鹽分濃度)를 가진 환경에 적응할 수 있는 능력을 지니고 있고, 30%o의 해수(海水)에 적응된 개체의 체중의 증가는 조직병리학적(組織病理學的) 변화(變化)에도 불구하고 0%o의 해수(海水)에 적응된 개체보다 훨씬 더높게 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제14권4호
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• pp.1-10
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• 2011

본 연구는 새만금방조제의 해저준설토 매립지반에서 한국들잔디(Zoysia japonica)에 의한 효율적인 지표고정 공법을 개발하기 위해 수행하였다. 관행적 방법인 줄떼붙이기 시공지(A처리구 : 해저준설토 위에 15cm의 일반 흙을 복토)를 대조구로 하고, 해저준설토와 토양개량제를 혼합한 처리구와 여기에 일반 흙을 추가로 혼합한 처리구 등 생육기반이 다른 3개의 처리구에 한국들잔디를 기계파종 하였다. 관행방식으로 처리한 대조구인 A는 일반 흙을 15cm나 복토한 상태에서 시공한 것임에도 피복률이 43%이었으나 해저준설토 개량처리구인 B(천층)와 C, D(심층) 처리구는 모두 100%로 피복률이 높게 나타났다. 생육상황 분석은 엽장, 엽폭, 뿌리길이에 대해 실시하였는데 토양개량 효과가 뚜렷하였다. 엽장은 대조구 A는 5.73cm, 천층처리구 B는 5.97cm로 유사하였으며, 심층처리구인 C와 D처리구는 27.42cm, 30.18cm로 높게 나타났다. 엽폭은 C와 D처리구가 각각 3.79mm, 3.49mm이었으며 천층처리구 B는 2.40mm, 대조구 A는 1.97mm에 그쳤다. 뿌리길이는 D, C, B처리구에서 각각 13.18cm, 12.20cm, 8.56cm이었으며 대조구 A는 9.38cm이었다. 식물체 내 양분 분석 결과 전질소를 비롯하여 다른 양분함량에 대해서도 토양개량 효과가 확인되었다. 전질소 함량은 심층개량구인 C처리구의 지상부가 1.014%로 가장 높았으며 D와는 근소한 차이를 보였고 천층개량구 B, 대조구 A처리구 순으로 나타났다. 질소는 식물의 생장에 가장 큰 영향을 하는 양분으로서 지상부 생육상황 조사결과와 일치하였으며 지하부는 D처리구가 0.892%, C > A > B처리구 순이었다. 뿌리생장에 중요한 기능을 하는 인산의 함량에 있어서는, C처리구의 지상부가 0.442%로 가장 높았으며 D > B > A 처리구 순으로 나타났고, 지하부는 D > C > A > B처리구 순으로 높게 나타나 전질소와 같은 경향을 보였다. 칼륨 함량은 지상부에서 C > D > B > A 순으로, 지하부에서는 D > C > B > A 순으로 나타나 전질소만큼의 차이는 아니지만 뚜렷한 토양개량 효과를 보였다. 나트륨은 칼슘과 더불어 간척지, 건조지 등에서 토양의 염분집적으로 식물생장에 장애를 일으키는 대표적인 염류로서 토양을 개량하지 않은 대조구 A에서 지상부의 함량이 월등히 높았다. 이에 반해 지하부의 함량은 나트륨, 칼슘 모두 모든 처리구에서 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 엽록소의 생성에 영향하는 마그네슘도 모든 처리구에서 유사한 수치를 나타냈는데 지상부는 0.226~0.237%, 지하부는 0.167~0.211%이었다. 이상과 같이 본 연구를 수행함으로써 해저준설토만의 생육기반에 일반 흙을 사용하지 않거나 최소화를 추구하면서 식재가 아닌 파종에 의한 지표고정공법을 개발하였다. 즉, 피복률은 물론 엽장, 엽폭, 뿌리길이 등 생장에서 심층개량구(C와 D)는 물론 천층개량구(B)도 관행방법이나 다른 집약관리 시험지에 비해 아주 우수한 것으로 나타났다. 단 C와 D 심층처리구는 수목식재기반까지 고려한 것이므로 잔디가 필요이상으로 생장한 것이다. 따라서 교목성 수목 식재를 고려하지 않고 지표고정만을 목적으로 한다면 B 처리구가 적합한 것으로 판단된다. 현재 방조제 사면에 대한 지표고정은 해저준설토 위에 산지채취토를 15~30cm 복토하고 한국들잔디(Zoysia japonica)를 평떼나 줄떼붙이기로 시공되어 있는데 특히 줄떼붙이기 시공지의 경우 피복속도가 예상보다 더디고 잡초와의 전쟁을 하고 있으며, 더욱이 일부 구간에는 2종의 녹화매트류가 시험적 규모로 시공된 상태이나 1년도 못되어 완전히 고사하는 등 충분한 지표고정 효과를 보지 못하고 있다. 일반 흙을 전혀 사용하지 않거나 적은 양을 사용하면 훼손산지가 줄게 됨으로 자연을 보호하고 보전하는 효과와 가치는 헤아릴 수 없을 정도로 지대하다고 생각한다. 따라서 관행적으로 시공하고 있는 현행의 지표고정공법은 바꾸어야 할 필요가 있으며, 본 연구결과가 널리 활용되기를 기대한다.

• 한국작물학회지
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• 제26권1호
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• pp.69-89
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• 1981

스테비아는 Paraguay 산중에 야생하는 국화과에 속하는 다년생 초본식물로서 그 엽에는 감미성분 Stevioside가 6～12% 함유되어 있다. Stevioside는 배당체로써 감미가 설당과 유사하적, 감미도는 설당의 약 300배가 된다. 우리나라에서는 당원료(사탕무우, 사탕수수)를 전연 생산하지 않으며 또한 합성감미료의 유해성이 논란되어 그 사용이 제한되므로써 새로운 감미료 개발의 필요성이 절실하다. 그리하여 1973년 우리 나라에 도입된 스테비아를 감미자원식물로서 정착시키기 위하여 재배에 관한 시험을 실시하였는데 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 정식에서 발뢰기까지 일수는 공시품종 모두 14시간 일장보다 단일조건에서 단축되었으며, 12시간과 14시간 일장간에서 발뢰기의 차이가 가장 크게 나타났다. 77013은 단일에서 발뢰촉진정도가 크며 수원002, 77067은 감광도가 둔한 계통이었다. 2. 12시간 일장을 발뢰기를 결정하는 변곡점(turning point)이었으며 한계일장은 12시간 내외라고 할 수 있다. 단일에서는 조기 발뢰에 따른 생육일수 불1족으로 생육양이 현저하게 낮았다. 3. 삽본묘는 발근전에도 단일에 감응 하는데 40일 양묘에서 단일감응이 예민하여 발뢰까지 일수가 가장 짧은 20일이있으며 양묘일수가 짧으면 단일감응 후발뢰가 지연된다. 4. 실생묘의 출아에서 발뢰까지 일수는 출아후 20일 단일 처리에서 가장 짧았으며 20일보다 단일처리 시기가 빠르거나 늦을수록 발뢰까지 일수는 길어졌다. 5. 삽목기가 3월 20일에서 5월 20일로 늦어질 수록 초장, 분지수 및 건물중이 현저하게 낮아졌으며, 3월 20일 삽목에서는 40～50일, 4월 20일 삽목에서는 30～40일, 5월 20일 삽목에서는 30일 육묘에서 건엽수량이 높았다. 6. 건엽수량과 재식주수와는 Asymptotic relation을 보였으며 10a당 5,000～10,000주까지는 건엽이 급증하였고, 10.000～20,000주는 그 증가가 수만하며 20.000주 이상에서는 증가율이 더욱 둔화되었다. 따라서 20,000주가 적정재식주수라고 할 수 있다. 7. 수원, 청주, 목포, 제주에서 스테비아 활착과 생육은 양호하였으나 생육성기의 한발은 수량감수원인이 되었다. 정식기가 6월 20일로 늦으면 적기보다 건엽수량이 현저하게 감수되었다. 8. 3월 20일 정식의 보온단일구에서 단일감응으로 건엽수량이 낮았으나 보온 장일 및 보온 자연일장은 보온효과가 크게 나타났다. 4월 20일 이후 안식에서는 보온효과는 인정되지 않았다. 9. Stevioside 함량은 상부엽에서 높았으며 지상 20cm 부위는 현저하게 낮았다 건엽과 Stevioside 수량은 대체로 60～120cm에 집중되어 있었으며 그 집중정도는 품종에 따라 큰 차이가 있었다. 10. 발뢰까지는 수확기를 지연시킬 수록 건엽수량은 현저하게 증가되었으며 발뢰 이후에는 수확기를 지연시켜도 수량 차이는 인정되지 않는다. Stevioside 함량은 발뢰기에 가장 높았고 이보다 빠르거나 늦게 수확할 때 감소하는 경향을 보였다. 건엽수량과 Stevioside 함량을 고려한 수확적기는 발뢰시부터 개화전까지이고 수원 지방에서는 9월 10일～9월 15일경이었다. 11. 영양계의 Stevioside와 Rebaudioside 함량범위는 각각 5.4～l4.3%, 1.5～8.3%로 변이폭이 크며 Stevioside와 Rebaudioside 함량간에는 일정한 경향이 없었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권4호
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• pp.459-470
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• 2007

비육돈의 출하체중은 육질은 물론 양돈업의 수익성에도 크게 영향을 미치는 요인이다(이 등, 2006). 출하체중은 품종 및 사양프로그램 등과 같은 내적인 요인과 소비자 집단의 문화, 전통 및 기호 성향은 물론 도축․가공업자의 요구 등 다양한 외적 요인에 따라 결정된다(Kim 등, 2005). 세계적으로 지난 20~30년 동안 비육돈의 출하체중은 5~20kg 증가하였는데 이는 무엇보다도 종돈 자체가 적육 생산을 극대화하는 방향으로 육종되어 재래의 돼지에 비해 현대의 비육돈은 체중 증가에 따른 지방침적의 증가 정도가 저하되어 일정 한도까지는 출하체중이 증가할수록 돈육의 생산원가가 저하되기 때문이다. 현재 세계적으로 비육돈의 출하체중은 주로 국가에 따라 90~140kg 범위의 수치를 나타내고 있고, 미국의 경우는 주에 따라 92~137kg의 분포를 보이고 있다(NASS, 2006). 국내에서 사용되고 있는 대부분의 종돈은 구미 지역에서 도입된 적육형일 뿐만 아니라 국내 돈육 소비자는 구미의 소비자에 비해 삼겹살과 같이 지방 함량이 높은 부위를 선호하는 등 돼지지방에 대해 관대하여 출하체중을 높게 유지할 수 있는 잠재력이 크다. 그러나 국내 비육돈의 출하체중은 2003년 이후 110kg 수준에 정체되어 구미 지역보다 5~20kg 낮은 수치를 나타내고 있어 앞으로 국내 비육돈의 출하체중을 높일 수 있는 여지가 많다. 이러한 점에 착안하여 본 연구진은 선행연구(이 등, 2006)에서 경남지역에서 가장 일반적으로 사육되고 있는 계통의 비육돈을 110kg 대비 130kg까지 비육․도축하여 도체특성 및 경제성을 분석하여 다음과 같은 주요결과를 얻었다. 본 지역의 대표적인 비육돈은 적육형이기 때문에 생체중 110kg 대비 130kg 출하돈은 사료섭취량과 등지방두께는 다소 증가하고 사료효율은 다소 감소하였으나 일당증체량은 저하되지 않았고, 암퇘지와 거세돼지의 등지방두께는 각각 다소 얇게 & 다소 두껍게 평가되었으며, 도체품질의 척도가 되는 근육의 이화학적 특성에는 차이가 없었다. 수익성 면에 있어서는 110kg 출하돈 대비 130kg 출하돈은 두당 약 20,000원의 손실이 발생하는데 이는 도체품질과는 관계없이 거의 전적으로 A & B 등급의 한계도체중 초과로 인한 도체등급 저하 때문에 발생한 손실로서 만일 이들 등급의 도체중 상한선이 철폐되기만 한다면 130kg 출하돈이 110kg 출하돈보다 훨씬 더 경제성이 높을 것으로 예측되었다. 또한 이와 같은 결과를 토대로 본 연구진은 현행 도체등급 판정 기준을 무시한 암퇘지와 거세돼지의 적정 출하체중은 각각 135 & 125kg 수준이고 이때 암퇘지와 거세돼지의 등지방두께 예측치는 각각 22.5 & 24.0mm라는 결론을 내린 바 있다. 따라서 본 연구는 선행연구의 결론과 같이 암퇘지와 거세돼지를 각각 135 & 125kg까지 비육․도축했을 때 성장효율, 도체의 품질 관련 이화학적 특성과 관능적 수용성 및 경제성을 분석하여 기 발표된 결론의 타당성을 확인․검증하고자 수행되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.