• 한국식품영양과학회지
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• 제36권1호
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• pp.51-57
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• 2007

본 연구에서는 레반의 경구 투여가 혈중 지질 및 체내 칼슘대사에 미치는 영향을 검토하고자 0.1% 칼슘제한식이를 섭취하는 흰쥐를 대상으로 각각 식이무게의 2.5%와 5% 수준의 레반을 8주간 투여하면서 대사실험을 수행하였으며 그 결과는 다음과 같다. 체중 증가량은 대조군(C)에 비하여 5% 레반을 섭취한 군에서 감소하였으며 신장의 무게는 대조군에 비하여 레반 섭취군에서 유의적으로 높았으나 간무게는 차이가 없었다. 레반의 섭취는 맹장 내용물을 유의적으로 증가시켰으며 5%레반 섭취시 맹장조직의 무게가 유의적으로 증가하였다. 혈장 triacylglycerol과 LDL-cholesterol은 대조군에 비하여 5% 레반 섭취군에서 유의적으로 감소하였으나 AI에는 차이가 없었다. 혈장 alkaline phosphatase (ALP)와 뇨중 hydroxnproline(HP) 배설량, 혈장 칼슘 농도, 체중에 대한 대퇴골 무게 비는 레반 섭취로 변화되지 않았다. 그러나 5% 레반 섭취군의 변 중 칼슘 배설량은 대조군에 비하여 유의적으로 적었으며 칼슘 흡수율은 높았다. 레반섭취군의 뇨 칼슘 배설량과 칼슘 보유량(Ca retention)은 대조군과 차이가 없었다. 본 연구의 결과로 보아 수용성 식이섬유인 레반은 혈장 지질 개선효과와 칼슘 흡수율 증가 등의 유익한 생리적 특성을 보이므로 다이어트와 정장 기능성 소재로 뿐만 아니라 심순환계 질환의 예방과 골 대사 개선용 기능성식품 소재로의 활용도 가능할 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.217-225
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• 2021

본 연구는 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 이용의도를 알아보기 위하여 기술준비도와 기술수용 모델의 융합과 동시에 인공지능 윤리를 고려한 모델로 확장시킴으로써 인공지능을 접한 사용자들이 인공지능에 대해 현재까지 형성하고 있는 인식을 분석하였다. 독립변인은 낙관성, 투명성, 윤리의식, 이용자 중심성이며 독립변인의 영향을 받는 잠재변인으로 지각된 유용성 과 지각된 사용용이성이 포함되었고 종속변인으로 이용의도를 잠재변수로 정의하였다. 2020년 9월 5일~10월 12일까지 전국의 만 17세 이상 남녀를 대상으로 실시한 온·오프라인 설문조사 결과(N=260)가 구조방정식 모형분석에 활용되었다. 연구결과는 첫째, 낙관성은 지각된 유용성과 사용용이성에 유의미한 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 윤리적 인식(투명성, 윤리의식, 이용자중심성)은 지각된 유용성과 사용용이성에 유의미한 영향이 나타나지 않았다. 셋째, 지각된 유용성과 사용용이성은 최종적으로 이용의도에 유의미한 정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 지각된 유용성이 사용용이성에 비해 비교적 높은 영향력을 나타냈다. 연구의 결과는 인공지능 기술발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 다각적인 노력의 기초 자료로서 중요한 토대가 될 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제26권6호
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• pp.9-15
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• 2022

사용 압력 범위에서 고압 수소 탱크의 내구성을 검증하기 위해서는 수압 파열 시험이 수행되어야 한다. 그런데 물의 초기 주입 과정에서 물과 공기의 상호작용에 의해 생성된 기포가 탱크 내벽에 부착되어 잔류할 경우, 가압된 탱크가 파열되는 과정에서 기포의 급격한 압력 변화로 인해 큰 충격과 소음이 유발된다. 따라서 본 연구에서는 단순화된 수식을 통하여 탱크 내벽에 잔류하는 기포를 제거하기 위해 필요한 유속을 예측하였으며, 수소 버스용수소 용기 형상을 기준으로 해당 유속을 유지하기 위한 주입 노즐의 형상을 결정하였다. 또한 입구 압력에 따른 유속 변화를 예측하기 위하여 수치 해석 모델의 개발이 수행되었고, 예측 결과의 타당성을 입증하기 위하여 모형 제작을 통한 실험이 수행되었다. 실험 결과, 탱크 벽면 근처의 유속은 해석모델 예측 값과 유사하게 나타났으며, 입구 압력이 1.5 ~ 5.5 bar 일 경우 제거 가능한 기포의 최소 크기는 약 2.2 ~ 4.6 mm로 예측되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.31-37
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• 2024

본 논문에서는 10.3GHz(x-band) 주파수에서 동작하는 단일 및 2-패치 마이크로스트립 배열 안테나 설계 및 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 전송선로 이론을 통한 패치와 급전 선로 설계 파라미터를 구하였고 CST MWS를 사용하여 마이크로스트립 패치 배열 안테나를 최적화 설계하는 과정을 제안하였다. 먼저 단일 마이크로스트립 패치 안테나를 설계한 후 최적의 반사 손실 및 이득을 얻기 위해 CST MWS를 사용하여 각 파라미터를 최적화하였다. 그리고 X-대역 애플리케이션을 위한 2×1 마이크로스트립 배열 안테나로 설계를 확장하였다. 사용된 기판은 Roger RO4350B(h=0.79mm, 𝜖_r = 3.54)이고 급전 방식은 안테나 크기와 급전 효율을 고려하여 인셋(inset) 급전 방식을 사용하였다. CST MWS를 활용한 시뮬레이션 결과를 제시하였으며, 동작 주파수(10.3GHz)에서 -18dB의 S11, 10.2dBi의 이득, 0.165GHz의 대역폭, 30°(Az, 𝜑=0), 121°(El, 𝜑=90)의 3-dB 빔폭을 얻었다. 향후 본 연구 결과를 기본으로 4×4 어레이로 추가 확장하여 안테나를 설계 및 제작하여 다양한 X-밴드 애플리케이션에 활용될 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.410-418
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• 2023

최근 자율운항선박 관련 연구개발과 상용화가 급속하게 진행됨과 동시에 자율운항선박의 감항성 확보를 위하여 선박에 설치된 각종 장비 상태를 원격지에서 검사할 수 있는 방법 역시 연구되고 있다. 특히, 각종 장비에 부착된 아날로그 게이지의 값을 영상처리를 통해 획득할 수 있는 방법이 주요 이슈로 부각되고 있는데, 그 이유는 영상처리 기법을 이용하면 이미 설치되었거나 또는 설치 예정인 다수의 장비를 변형 또는 변경하지 않고 비접촉식으로 게이지의 값을 검출할 수 있어서 장비의 변형 또는 변경에 따른 선급의 형식승인 등이 필요하지 않은 장점이 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상 중에서 동적으로 변하는 지시바늘의 객체를 식별하는데 있다. 지시바늘 객체의 위치는 정확한 게이지 값의 판독에 영향을 미치는데, 게이지 값을 정확하게 판독하기 위해서는 우선하여 지시바늘 객체의 식별이 중요하다. 지시바늘 객체의 식별 작업을 위한 영상은 비상소화펌프 모형에 부착한 수압 측정용 아날로그 게이지를 이용하여 획득하였다. 획득한 영상은 가우시안 필터와 임계처리 그리고 모폴로지 연산 등을 통해서 사전처리한 후, 허프 변환을 통해서 지시바늘의 객체를 식별하였다. 실험결과, 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상에서 지시바늘의 중심과 객체가 식별됨을 확인하였고, 그 결과 본 연구에 적용한 영상처리 방법이 선박에 장착된 아날로그 게이지의 객체 식별에 적용될 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박의 원격검사를 위한 하나의 영상처리 방법으로 적용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.199-205
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• 2020

정액의 동결보존은 인공수정을 통한 동물 번식에 유용한 것으로 알려져 있지만 동결-융해된 돼지 정액의 사용은 저온손상 때문에 제한된다. 최근에는 이를 보완하기 위해 다양한 첨가제 연구가 진행 되고 있다. 그 중 항산화제는 정자의 동결 융해과정에서 정자 세포막의 지질과산화를 억제시켜 정자의 생존성과 운동성을 개선시킨 다고 알려져 있다. 본 연구의 목적은 동결보존액에 대한 MitoTEMPO(미토콘드리아 표적 항산화제) 첨가가 돼지 동결-융해 정자의 운동학적 특성에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 성숙한 Duroc종 수퇘지로부터 정액샘플을 채취하였으며, 다양한 농도의 MitoTEMPO (0, 0.5, 5, 50 및 500 μM)를 lactose-egg yolk 동결보존액에 첨가하여 정액을 동결하였다. 동결-융해 후 정자의 운동학적 특성들은 정자자동분석기 (CASA; computer-assisted sperm analysis)를 이용하여 분석하였다. 그 결과, 동결용 보존액에 5 및 50 μM (50.46±2.71%, 46.96±2.66%) MitoTEMPO 첨가 시 500 μM 처리구(35.40±2.95%)에 비해 유의적으로 높은 정자 운동성을 나타냈다(P<0.05). 그렇지만, 운동성을 제외한 다른 운동학적 특성에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 결론적으로 동결용 보존액에 대한 MitoTEMPO 첨가는 동결-융해 돼지 정자의 운동성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 사료된다.