1. 연구배경 사상인은 생리 및 병리 현상에 차이를 나타낼 뿐만 아니라 섭생법 및 치료법에서도 각기 다른 방법을 적용하고 있다. 그러므로 사상의학에 있어서 체질변증분야가 매우 중요한 과제라 하겠다. 동무는 사상인변증의 진단지표를 외형 심성 병증 등을 제시하였고, 많은 의가들에 의해 여러 가지 새로운 체질변증의 방법이 모색되어 임상에 시도 활용되고 있는 추세이나 체질변증의 객관성유지에 어려운 점이 많아서 학문의 발전에 적지 않은 난관이 따랐다. 최근에는 음성과학의 발달에 힘입어 음성의 특성을 가시적 수치적으로 객관화 할 수 있는 가능성이 높아졌다. 본 연구는 이러한 음성과학을 바탕으로 여러 의가들에 의해 제시되어 온 사상인의 음성적 특정을 각 개인의 사상체질과 직접적으로 연관성이 있다고 판단되는 공명주파수와 기본주파수 등 여러 음성학적인 pattern자료들을 모집단으로부터 획득하여 체질별로 객관적인 수치로 비교 분석함으로써 음성과 체질과의 관계에 대하여 살펴보고 개인의 성문에 의한 사상체질 판단의 기본자료로 활용하고자 하였다. 2. 연구방법 상지대한의과대학 남학생 132명과 기타8명을 대상으로 하였다. 음향특성과 체질과의 상관성에 관하여 문헌조사를 하였다. 설문지와 체질전문가에 의하여 연구대상자를 체질 판별하였다. 연구대상자의 음성특성에 대한 설문조사를 하였고 CSL로 Pitch. Formant Frequency. Energy, Time of reading composition 등을 분석하고 통계 처리하여 체질 판별을 시도하였다. 3. 연구결과 1) 설문조사결과 소음인은 음성이 낮고 완만하며 조용한 편으로, 소양인은 음성이 높고 밝으며 급하고 함부로 말을 하는 것으로, 태음인은 음성이 낮고 무거우며 완만하고 굵고 성량이 풍부한 것으로 나타났다. 2) 문장의 평균 발음 시간에서 태양인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 길었다. 몸무게에서 태음인은 다른 체질에 비하여 유의성 있게 높았다. Formant frequency 1에서는 태양인이, Bandwidth 1에서는 소음인과 태양인이 다른 체질에 비하여 유의성 있게 낮았으며, Bandwidth 2와 Formant frequency 5에서는 태양인이 유의성 있게 높았다. Pitch Maximum과 Pitch Maximum-Pitch Minimum에서는 소음인과 태양인이 유의성 있는 차이를 나타내었다. Energy Mean에서는 태양인과 태음인에서 유의성 있는 차이를 나타내었다. 3) Multi-dimensional 4-class minimum-distance classifier 분석결과 모든 항목으로 분석한 것 보다 체질별로 특정 항목을 갖고 분석한 것이 높은 일치를 나타내었다. SPSS/PC+프로그램에서 일원분산분석과 판별분석결과 네 체질사이에서의 정판별력보다 소양인을 제외한 3체질 사이에서의 정판별력이 높았다. CART모형에서 앞에서 제시된 다른 방법들보다 높은 예측율을 보이고 있다. 연구수행과정 중에 표준화, 녹음기술, 적적한 문장의 선택, 음성분석 항목선택, 통계기법, 적절한 알고리즘의 개발 등의 많은 문제점이 나타나고 있으며 관련분야의 보완과 연구진행이 지속적으로 있어야 할 것으로 사려 된다. 다각도로 진행되고 있는 사상의학에서의 객관화 노력과 통계적인 방법론들이 적용되고 체질진단에 있어 가장 최적의 알고리즘을 찾아낼 수 있다면, 정확한 체질 진단과 더불어 그에 따른 환자들의 치료와 약물처방에 있어서도 많은 도움을 줄 수 있으리라 생각된다. 성문과 음성특성의 분석을 통한 사상체질 분류검사방법은 사상체질의 객관화를 위한 하나의 보조적인 방법이 될 수 있다고 사료된다.
본 연구는 여름철에 고랭지 지역에서 재배되는 8종류 배추의 품종별 품질 특성을 조사하고 '력광'과 'CR-농심'의 적정 저온저장 조건을 제시하기 위해서 수행되었다. 7월에 조기 수확한 품종은 9 월에 수확된 배추에 비해서 낮은 구중을 보이는데, 이는 7월의 배추 수확기간 동안 강원도 지역의 기상조건 악화에서 기인한 것으로 보인다. 배추 품종별 경도는 10N 이상으로 '청옥', '상장군', 그리고 '력광'에서 높게 나타났다. 관능평가 결과의 경우 외관, 신선함, 그리고 조직감은 배추 품종에 따른 차이가 없었다. 관능평가 항목 중 단맛은 '력광'이 가장 높고, 'CR-농심'과 '슈퍼춘광'이 그 다음을 이었고, 쓴맛은 'CR-농심'과 '수호'에서 높았다. 저장조건 최적화를 위한 실험에 이용된 배추는 'CR-농심'과 '력광'으로 고랭지 지역에서 80일 동안 재배된 것을 수확하여, $0^{\circ}C$, $2^{\circ}C$, $5^{\circ}C$, 그리고 $25^{\circ}C$의 상대습도 90% 이상조건에서 저장하였다. 상온저장은 품종에 상관없이 저장기간은 3일 이내로 무게손실률은 15% 이상을 보이고 있고, $0^{\circ}C$와 $5^{\circ}C$ 처리구에서는 각각 18%와 20% 이상의 무게손실률을 보였다. 그러나 $2^{\circ}C$에 저장할 경우 저장기간은 두 품종 모두 3주 이상으로 연장되었다. 경도는 'CR-농심'이 '력광'에 비해서 높으며 각 온도별 저장기간 동안에 유의적 차이가 없었다. 관능평가 항목 중 외관 모습은 배추의 저장 가능기간을 판단할 수 있는 품질 인자였다. 'CR-농심'은 $0^{\circ}C$, $2^{\circ}C$, 그리고 $5^{\circ}C$에서 저장 가능기간이 각각 1주, 3주, 그리고 1주인 반면 '력광'은 2주, 4주, 그리고 2주 동안 가능하였다. 'CR-농심'과 '력광'의 저장기간 동안 품질유지를 위한 저장온도는 $2^{\circ}C$ 온도조건이 최적저장 온도였다.
본 연구는 유과의 품질과 저장성 향상을 위한 포장기술개선을 목적으로 이차포장의 효과를 확인하기 위하여 실시되었다. 유과의 포장은 단일필름인 OPP(P1)를 사용하여 일차포장을 하였고, 다층접합필름인 OPP/LLDPE(P2), PET/NY/CPP(P3), PET/AL/NY/CPP(P4)를 각각 사용하여 각각 이차포장을 하였다. 포장된 유과는 $25^{\circ}C$에서 12주 동안 저장하면서 품질 변화와 저장수명을 조사하였다. 모든 포장군들 중 산가는 P1에서 1.26 mg KOH/g으로 가장 높은 값을 기록했지만, 저장말기까지 법적 기준치인 2.0 mg KOH/g보다는 낮게 나타났다. 산가는 저장기간 중 계속 증가하였는데 포장재의 투과도가 낮은 이차포장군일수록 증가추세가 완만하였다. 과산화물가는 P3에서 32.91 meq/kg으로 가장 높은 값을 기록하였다. 색의 변화에서는 전반적으로 Hunter 'L'값이 감소하고 Hunter 'a'와 'b'값은 증가하는 경향을 보였으며 저장기간 중 P1에서의 색차가 가장 두드러졌다. 유과의 물성은 각 항목에서 P1은 경도, 검성, 탄력성과 응집성, P2은 부서짐성 품질의 변화가 가장 컸던 것으로 나타났다. 또한 수분차단성이 가장 높은 P4에서 모든 물성의 변화가 가장 낮게 나타났다. 관능검사 시 P1 등을 제외한 이차포장군에서 10주까지도 외형의 변화가 두드러지지 않았음이 관찰되었다. 유과의 조직감을 결정하는 수분함량은 5%이하로 감소되면 관능검사 시 조직감이 나쁘게 나타난 것으로 관찰되었다. 결론적으로 OPP필름으로 일차포장하는 것보다 산소와 수증기차단성이 높은 필름으로 이차포장할 경우 조사된 모든 품질지표가 개선되고 저장성이 향상되었으며 차단성이 높은 처리구일수록 그 효과가 높았다. 유과의 이차포장에 따라 포장비용이 증가되겠지만 제품의 품질유지기간 연장 및 반품율 저하, 그리고 소비자 만족도 제고에 따른 상품성 및 브랜드가치 향상 등 긍정적 효과를 감안하여 목적하는 저장유통기간에 부합되는 최적의 이차포장방법을 적용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구는 면역력이 약한 영유아 및 면역결핍환자를 위한 아이스크림을 개발하기 위하여 시판중인 바닐라 아이스크림의 품질을 여러 선량의 감마선 조사 후에 평가하였다. 감마선 조사에 의해 바닐라 아이스크림의 일반성분(수분, 지방 및 단백질) 및 지방산의 함량변화는 유의적으로 차이가 없었다. 또한 감마선 조사에 의해 바닐라 아이스크림의 명도, 적색도 및 황색도는 약간 감소하였고, TBARS를 이용한 지질산패도를 측정한 결과 5 kGy 이상의 조사선량에서 산패도가 증가하였다. 감마선 조사에 의한 바닐라 아이스크림의 관능검사 결과 색 변화는 유의적으로 차이가 없었으나 향, 맛, 전체적인 기호도가 조사선량에 따라 감소하였으며, 특히 5 kGy 이상에서는 심각한 차이를 보였다. 따라서 바닐라 아이스크림의 품질변화를 최소화 하기 위한 최적조사선량은 3 kGy 이하인 것으로 판단되며 감마선 조사기술과 특정 향 및 항산화제 첨가 등의 병용처리를 통한 품질 개선 실험이 필요하다고 판단된다.
호접란의 형질전환시스템을 확립하기 위한 제 연구를 수행하였다. 항생제 kanamycin, hygromycin 및 spectinomycin 농도(0, 25, 50, 100, 200, and $400mg{\cdot}L^{-1}$)가 품종별 PLB 생존율에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험에서 hygromycin은 $25mg{\cdot}L^{-1}$에서 모든 품종이 괴사하였으므로 형질전환 개체의 선발 항생제로는 hygromycin이 유리할 것으로 보였다. P. 'Maki Watanabe'와 P. 'Brother Lawrence' 두 품종에서 형질전환체 선발을 위한 DL-Phosphinothricin (PPT)의 적정 농도는 $0.5mg{\cdot}L^{-1}$이었다. 형질전환시 가장 높은 효율을 얻기 위한 공동배양 일수를 결정하기 위한 실험은 Dtps. 'City Girl'과 A. tumefaciens LBA4404를 이용하여 2단계로 이루어졌다. 균주와 VW 배지의 1 : 10 현탁액에 균주와 PLB를 감염시킨 결과 1시간 처리구에서 PLB 생존이 가장 많았다. 그런 다음 공동배양한 결과 5일 배양에서 PLB 생존수가 가장 많았지만, 4일 이상의 공동배양할 경우 PLB 조직이 연화가 되고 약해져서 죽게 되었다. 따라서 오히려 3일 공동배양 기간이 적당한 것으로 판단되었다. 박테리아 균주의 종류가 호접란 PLB의 형질전환에 미치는 효율을 비교하기 위해 A. tumefaciens LBA4404(pTOK233)와 EHA105(pGA643)를 이용하였다. LBA4404 보다 EHA105로 감염시킨 PLB의 생존율이 더 높았다. A. tumefaciens LBA4404(pTOK233)와 AGL1(pCAMBIA3301)을 이용한 형질전환 실험에서 치상된 PLB가 초기에 백변하는 정도가 LBA4404를 이용한 경우 눈에 띄게 빠르게 나타났고 새로운 PLB가 유도되는 정도도 매우 낮았다(1% 미만). 반면에 AGL1을 이용한 경우 40% 정도의 새로운 PLB 및 유식물체 형성율을 나타내었다. 형질전환 실험에서 최종적으로 hygromycin 저항성 식물체 11개체와 PPT 저항성 식물체 32개체를 얻어냈으나 진정한 형질전환체인지는 차후에 더 검정이 되어야 할 것으로 보인다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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