• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제54권2호
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• pp.126-134
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• 2011

대봉감의 이용성 증대를 위히여 경남 하동군 악양면에서 생산된 대봉감으로 새로운 기능성 대봉감 연시 와인을 제조하고, 그 특성을 조사하였다. 대봉감 연시 와인의 최적 발효 조건을 위하여 효모 균주는 알코올 생성력과 방향이 가장 우수한 Saccharomyces cerevisiae CS02을 선정였다. 초기 효모 접종량 5%, $(NH_4)_2HPO_4$ 농도 0.5%와 $24^{\circ}brix$로 보당 하고 발효온도 $25^{\circ}C$에서 알코올 생성력이 가장 우수하였다. 최적의 발효 조건으로 대봉감 연시 과즙을 발효하였을 때 9일 경과 시 알코올 함량은 $12.2{\pm}0.02%$과 생성되었으며, pH $3.97{\pm}0.02$로 급격히 감소하였다. 대봉감 연시 와인의 유리당은 fructose ($0.12{\pm}0.02$ g/L)가 소량 검출되었으며, 주요 유기산은 malic acid ($35.92{\pm}0.24$ g/L), succinic acid ($8.12{\pm}0.03$ g/L), oxalic acid ($22.14{\pm}0.11$ g/L) 및 citric acid ($13.63{\pm}0.08$ g/L) 있었고 flavonoids와 phenolicacids는 catechin gallate ($38.99{\pm}0.32$ mg/L), epicatechin gallate ($110.21{\pm}0.16$ mg/L), epigallocatechin ($15.97{\pm}0.18$ mg/L), gallic acid ($43.88{\pm}1.11$ mg/L) 및 tannic acid ($3.36{\pm}0.02$ mg/L)가 검출되었다. 한편 유기산과 phenolic acids 함량이 증가함으로서 이에 상응하여 DPPH 라디칼(84.25%)과 $ABTS^{\cdot+}$ 라디칼 소거활성(99.65%) 역시 증가하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권11호
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• pp.611-617
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• 2016

사용 후 제품을 회수하여 완전 해체하고 부품들을 세척, 수리, 또는 새로운 부품으로 교체하여 재조립함으로써 신품과 동일한 성능 수준으로 재 제품화 하는 재제조는 천연자원과 에너지 사용의 저감 등 자원순환 측면에서의 환경적 개선효과가 뛰어나 자원 측면에서 주목받고 있다. 재제조는 뛰어난 환경개선 효과 및 자원보존으로 인해 우리나라에서 많은 연구가 수행되어왔으며, 현재 자동차 부품, 프린터 토너 및 카트리지를 중심으로 재제조가 이루어지고 있다. 하지만 코어의 상태가 양호한 상태로 반환되어 재제조 공정을 거쳐 새 제품과 동일한 상태의 재제조품 생산이 가능한 렌탈 제품은 아직까지 활성화 되어있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 LCA 기법을 이용해 렌탈 제품 중 하나인 공기청정기 신품과 재제조 제품의 환경성평가를 수행하였으며, 이를 통해 렌탈 제품 신품 대비 재제조품의 환경적 개선 효과를 정량적으로 분석하였다. 분석결과 공기청정기 1대 재제조 시 환경영향은 신품대비 약 20.7% 감소하는 것으로 나타났다. 환경과 관련된 영향범주 중 오존층 파괴(ODP)가 94% 감소하여 가장 큰 효과가 있는 것으로 나타났으며, 공기청정기의 수명주기에서 원료 추출 단계에서는 자원고갈(ADP) 및 지구온난화(GWP)에 대한 환경개선 효과가 가장 큰 것으로 나타났다.

• 대한정형외과 초음파학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2012

목적: 견관절의 석회화 건염에서 그 석회화의 크기, 시기나 형태와 관계없이 초음파를 이용한 1회 주사요법(needling)에 의한 석회 침착에 대한 방사선학적 조기 소멸 정도에 대하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2011년 3월부터 9월까지 본원에 내원한 증상이 있는 석회화 건염으로 진단받은 모든 환자에서 1회 초음파 유도하 주사요법을 시행 받은, 총 46명(47 견관절) 을 대상으로 하였다. 주사요법을 시행하기 전 초음파를 이용하여 석회 침착물의 정확한 위치와 형태적 특성을 관찰하였으며 초음파 유도하 주사바늘을 이용하여 침착된 석회에 대하여 가능한 예에서는 흡입을 시도하였고 흡입 실패 시 다발성 천공을 시행하였고 모든 예에서 견봉하-삼각근하 점액낭에 1 ml 리도케인과 1 ml 스테로이드의 혼합액을 주입하여 주었다. 초음파 유도하 주사요법에 의한 침착된 석회의 조기 소멸 정도를 파악하기 위해 주사요법 시행 전과 시술 후 첫 외래 방문시기인 4주째 방사선학적 검사를 시행하여 석회 침착물의 크기, 음영 및 형태의 변화를 비교하였다. 임상적 평가로는 통증과 기능에 대한 Visual Analogue Scale (VAS)와 American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) 점수를 시술 전과 후에 평가하였다. 결과: 남자가 11명, 여자가 35명이었고, 시술 당시 평균 연령은 53.8세(28~71세)이었다. 우측 35예, 좌측 견관절에서 12예로 관찰되었고, 우세 상지측에 발생된 경우는 37예 (78.7%)에서 해당되었다. 주사요법 시행 전 시행한 방사선학적 검사 상 석회 침착의 형태는 31예에서 A형, 16예에서 B형으로 관찰되었고 평균 크기는 $2.9{\pm}6.7$ mm이었다. 초음파 유도하 주사요법 시행 후 4주째 시행한 방사선학적 검사 상 크기나 음영이 변화가 없었던 경우가 10예, 변화를 보였던 경우가 37예에서 관찰되었다. 변화를 보였던 37예 중 크기는 유지되나 음영이 감소되거나 경계가 불분명해진 경우가 14예, 크기가 감소된 경우 13예(50%이상 감소한 경우 4예, 50%미만 감소된 경우 9예), 흔적만 남은 경우 8예, 그리고 완전한 소실을 보인 경우가 2예에서 관찰되었다. 방사선학적 변화를 보였던 군과 보이지 않았던 군의 시술 후 임상적 결과를 비교하여 보았을 때 두 군 간 통계학적 차이는 보이지는 않았으며 시술 전 FAS 분류에 있어 두 군 간 유의한 차이를 보였다(p=0.011). 결론: 견관절의 석회화 건염에서 그 석회화의 크기, 시기나 형태와 관계없이 초음파를 이용한 1회 주사요법(needling) 이후 조기(4주째)에 방사선학적으로 크기나 음영에서 변화를 보이는 예는 79%에서 보였으나 거의 없어지거나 완전한 소멸을 보이는 예는 21%에서만 관찰되었다. 향후 장기적인 추시 관찰을 통하여 석회 침착물의 소멸 여부를 비교해 봄으로써 1회 시술의 결과를 알 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.97-116
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• 2012

개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.203-219
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• 2011

최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.1-22
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• 2009

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.341-346
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• 2009

모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.