• 한국도서관정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.143-165
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• 2023

본 연구에서는 학습 과정의 중재 역할에 대한 설계 및 구현 전략을 제시한 Kuhlthau의 ISP 모형을 활용하여 정보탐색과정에 적용할 수 있는 스캐폴딩 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌을 검토하여 스캐폴딩 전략을 범주화하고, 대전지역의 중학생 150명을 대상으로 ISP 모형 기반의 스캐폴딩 전략을 적용한 프로젝트 수업을 시행한 후, 이에 대한 소감문 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료는 전처리 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 가공한 후 단어 빈도를 추출하고, STM(Structural Topic Modeling)을 활용하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 최적의 토픽 개수를 결정하고 ISP 모형 각 단계별로 토픽을 추출한 후 추출된 토픽을 인지적 영역-거시적 관점, 인지적 영역-미시적 관점, 정서적 영역 관점의 3가지 유형으로 구분하였다. 이 과정에서 텍스트마이닝을 통해 추출한 단어 가운데 인지동사와 감정동사를 중점적으로 살펴보았으며, 대표 문서 사례를 검토하여 각 토픽과 관련된 스캐폴딩 전략 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 정보탐색과정(ISP) 단계에서 적절한 스캐폴딩 전략이 제공된다면, 학습자들의 자기 주도적 과제해결에 긍정적인 영향을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.11-19
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• 2009

다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제36권4호
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• pp.381-389
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• 2023

산림청 지정 희귀·특산식물 봉래꼬리풀(Pseudolysimachion kiusianum var. diamantiacum (Nakai) T.Yamaz.)을 대상으로 광조건, 온도와 전처리에 따른 발아 특성을 조사하였다. 광조건에 따른 발아실험결과, 봉래꼬리풀은 암조건에서 전혀 발아하지 않는 광발아성 종자로 판단되었다. 봉래꼬리풀의 최적 발아온도는 최종 발아율과 발아세를 고려하여 20-25℃임을 확인하였다. 봉래꼬리풀 종자의 발아율 향상을 위해 생장조절제 3종(IAA, GA₃, kinetin)과 무기염류 2종(KNO₃, KCl)을 전처리하였다. 생장조절제 IAA와 kinetin은 봉래꼬리풀 종자의 발아율 향상에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 반면 GA3는 농도와 관계없이 최종 발아율과 발아세를 유의미한 수준으로 증가시켰고, 특히 20℃에서 500 mg·L^-1 이상 처리한 것은 무처리구에 비해 4배 이상 효과적이었다. 무기염류 KNO₃과 KCl는 저농도에서 봉래꼬리풀 종자에 유의미한 영향을 미치지 못했지만 고농도(각40 mM, 300 mM) 이상에서는 발아율과 발아세를 무처리구에 비해 1.5배 이상 향상시켰다. 본 연구의 결과는 복원용 자생식물로 활용 가치가 있는 봉래꼬리풀의 대량증식에 유용한 자료가 될 것이다.

• 분석과학
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• 제19권4호
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• pp.290-300
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• 2006

세계적으로 음용수 공급을 위한 정수 공정에는 여러 가지 방법이 쓰이고 있다. 그 중 염소는 값이 싸고 비교적 사용하기 쉬우며 미생물 제거 효과가 좋아 가장 많이 사용되는 소독제이다. 그러나 소독과정 중에 독성을 가지는 소독부산물을 생성시키는 문제가 있다. 대표적인 소독부산물에는 트리할로메탄같은 휘발성 물질과 유기염소산같은 비휘발성 물질이 있고, 최근 새로이 3-chloro-4-dichloromethyl-5-hydroxy-2(5H)-furanone (MX)라는 물질이 대두되고 있다. MX는 음용수 중 총 변이원성의 20-50%에 해당하는 강력한 변이원성을 가지는 물질이다. 이에 WHO에서는 MX를 유해물질로 선정하였으나 분석적 어려움과 독성 자료의 부족으로 인해 아직 정확한 기준치가 설정되지는 않았다. MX는 음용수 중에 21.9-30.3 ng/L 수준의 미량이 존재하였으므로 좀 더 효율적인 분석방법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 전처리 방법의 개선을 위해 액체-액체 추출방법과 고체상 추출방법을 사용하여 그 추출효율이 더 좋은, 고체상 추출방법을 채택하였다. 이미 여러 국가에서 MX의 분포를 조사한 바 있으나 국내에서는 MX의 분포 조사가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내의 각 정수장별 MX 함량과 수계별 MX 함량을 조사하여 국내의 MX 분포 실태를 파악하고자 하였다. MX의 생성패턴을 알고자 염소투입량, 정수장으로부터의 거리, 계절 수온 및 여러 수질조건에 따라 MX생성과의 상관관계를 확인해 본 결과 MX의 생성은 염소투입량과 계절, 수온의 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 MX의 최적 소독방법을 마련하기 위한 기초 연구로서 오존이나 입상활성탄(GAC)을 사용하는 고도처리수에서의 MX 함량을 측정하였다. 본 연구 결과 MX의 생성은 염소 투입량과 계절, 수온의 영향을 받는 것으로 나타났고, 오존 처리한 고도처리수에서의 MX 생성이 최소화되는 것을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.105-122
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• 2022

최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.38-38
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• 2022

녹비작물은 천연비료로서 화학비료 사용량을 감소시키고 이산화탄소를 흡수해 농업분야에서 온실가스 저감을 위해 사용하고 있다. 녹비작물을 이용하여 지속가능한 친환경 농업의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 화본과 녹비작물은 두과 녹비작물에 비해 탄소 물질의 함량과 biomass가 상대적으로 높아 토양 내 유기물증진을 위한 재배에 적합하다. 이에 화본과 녹비작물 중 하나인 수단그라스의 발아 및 휴면특성 검정을 진행하여 발아 적정조건을 찾아 유기종자 생산기술 개발을 위한 자료로 활용하고자 한다. 본 연구에서는 수단그라스 4품종(GW104G, Cadan99B, TE-Evergreen, Sweet home)을 공시품종으로 사용하였다. 표준발아검사에 따라 각 품종별 종자를 100립씩 3반복 치상하여 10일간 발아검정 진행 후 발아율, 발아세, 평균발아일수, 발아속도를 조사하였다. 첫 번째 실험은 침종시간 및 치상온도별 실험으로 시간별(무처리/5/10/15/20/25hr)로 침종한 후, 생장상(10/20/30/40℃)에 보관하여 정상아 개수를 파악하였다. 두 번째 실험은 휴면타파 실험으로 1~5일 동안 종자를 예냉(무처리/5/10/15℃)과 고온(50℃) 처리한 후, 첫 번째 실험 결과에 따라 발아 최적 조건(침종 20hr, 치상온도 20℃)에서 발아시킨 후 정상아 개수를 파악하였다. 수단그라스 4품종의 치상온도별 발아율은 20℃에서 평균 92±6.9%로 가장 높았으며, TE-evergreen의 경우 치상온도 10℃에서 10시간, 20℃에서 20시간, 30와 40℃에서 15시간 침종한 값이 유의적으로 높은 발아율을 보였다. 수단그라스 4품종의 평균발아일수(MGT)는 침종 20시간과 치상온도 30℃일 때 평균 1.21±1.14일로 가장 빨랐으며 발아속도(GR)는 침종 20시간과 치상온도 20℃의 조건일 때 89.9±5.92로 가장 빨랐다. 수단그라스 4품종의 휴면타파 온도별 발아율은 10℃에서 평균 92±9.3%로 가장 높았다. TE-evergreen의 경우 휴면타파 온도 5, 10, 15℃에서 4~5일 동안 처리한 값이 무처리와 50℃처리에 비해 유의적으로 높은 발아율을 보였다. 수단그라스 발아검사 결과, 20시간 침종 후 20~40℃에서 2~3일간 발아시킬 경우 90%이상의 발아율을 보이므로 파종을 위한 종자 전처리를 할 경우 이와 같은 조건에서 진행하는 것이 바람직 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.827-835
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• 2023

드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.867-873
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• 2023

본 연구는 감기약의 품질관리를 위한 기초자료서, HPLC를 이용하여 감기약의 4가지 주요 성분인 아세트아미노펜(Acetaminophen), 카페인(Caffeine), 메틸 파라벤(Methly paraben), 프로필 파라벤(Propyl paraben)을 동시 분석하였다. 시료는 4가지 성분을 전처리한 후, 액체크로마토그래피(HPLC)를 사용하여 정량분석 하였다. 감기약의 분석은 상업용 C18 칼럼과 이동상으로 아세토니트릴(Acetonitrile) 과 증류수(H₂O)을 사용하였으며, 아이소그라틱 기법(Isocratic Elution)을 사용하였다. 검출기는 PDA 및 UV detector를 사용하였으며, 유속은 1.0mL/min, 주입부피는 10uL, 칼럼오븐의 온도는 35℃, 파장은 270nm에서 수행하였다. 실험 결과 Resolution의 값이 각각 4.983, 1.596, 5.519, 1.678으로 Rs >1.5 이상으로 나타나 분리능이 우수하고 Symmetry factor 값은 1.056, 1.069, 1.032, 1.133으로 안정적인 대칭을 갖는 것을 알 수 있었다. 모든 표준성분의 검량선 값은 R² > 0.9995 ~ 0.9999로 나타나 우수한 직선성을 나타내었다. 또한 검출한계(Llimit of detection) 와 정량한계(Limit of quantification)는 각각 0.0118 ~ 1.5973mg/mL 및 0.0353 ~ 4.7919㎍/mL, 회수율은 79.6% ~ 120.5%로 안정적인 값을 얻었다. 본 연구 결과는 실험적으로 입증한 감기약 성분의 동시 분석법에 의한 품질평가가 효율적임을 보여주었다

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.