• 농약과학회지
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• 제8권3호
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• pp.151-161
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• 2004

새로운 1-(5-methyl-3-phenylisoxazolin-5-yl)methoxy-2-chloro-4-fluorobenzene 유도체들의 phenyl 고리에 R-치환기와 치환기가 도입된 A=3,4,5,6-tetrahyophthalimino, B=3-chloro-4,5,6,7-tetrahydro-2H-indazolyl 및 C=3,4-dimethylmaleimino 치환체들에 의한 벼(Orysa sativa L.)와 논피 (Echinochloa crus-galli) 뿌리와 줄기 부위의 살초활성에 관한 3차원 구조-활성관계(3D-QSAR)를 Gasteiger-Huckel 전하를 사용하여 비교 분자장 분석(CoMFA) 방법으로 연구하였다. 두 초종의 뿌리와 줄기의 살초 활성에 대한 4개의 CoMFA 모델들은 46개 화합물로 구성된 training set로부터 유도되었으며 각 모델들은 8개 화합물의 각 test set에 의하여 예측성이 평가되었다. Standard field, indicator field 및 H-bond field를 조합한 조건(SIH)에서 유도된 모델들의 통계결과는 cross-validated $r^2_{cv.}$값$(q^2=0.635\sim0.924)$과 non cross-validated, $r^2_{ncv}$ $(0.928\sim0.977)$값 그리고 PRESS 값$(0.091\sim0.156)$에 근거하여 매우 양호한 예측성을 나타내었다. 그리고 살초 활성은 분자의 입체장$(74.3\sim87.4%)$, 정전기장$(10.10\sim18.5%)$ 및 소수성장$(1.10\sim8.30%)$과 높은 상관성을 보였으며 입체장이 살초 활성에 가장 중요한 요소이었다. 이같은 CoMFA 분석 결과로부터, 이종 간 선택적이며 고 활성의 protox 저해제들이 X-치환기의 수식에 의하여 설계될 수 있을 것임을 알았다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

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.

• Applied Biological Chemistry
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• 제48권1호
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• pp.82-88
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• 2005

새로운 2-alkoxyphenyl-3-phenylthioisoindoline-1-one 유도체(A & B)들의 치환기 변화에 따른 저항성(RPC; 95CC7303)과 감수성(SPC; 95CC7105) 고추역병 균주(Phyto pthora capsici)들의 살균활성에 대한 3차원적인 정량적 구조-활성관계(3D-QSAR)를 비교 분자장 분석(CoMFA) 방법으로 연구하였다. 정렬방법에 따라 field fit(FF) 보다는 atom based fit(AF) 정렬시에 양호한(AF>FF) 모델, A3 및 A7을 얻을 수 있었다. AF 정렬시, 부가적 설명인자로서 HOMO 및 LUMO 분자 궤도장이 추가된 H-bond와 standard field에서 유도된 균주별 두 모델의 cross-validated $r^2\;_{cv.}$값$(q^2=0.625{\sim}0.834)$과 non cross-validated 값$(r^2_{ncv.}=0.894{\sim}0.915)$에 근거하여 SPC 균주의 살균활성에 대한 모델, A7이 RPC 균주의 살균활성에 대한 모델, A3보다 양호한 예측성(q2)을 나타내었다. 두 균주에 대한 살균활성은 분자의 입체장$(66.8{\sim}82.8%)$, 정전기장$(10.3{\sim}4.6%)$ 그리고 분자 궤도장(SPC: HOMO, 12.6% 및 RPC: LUMO, 22.9%)이 영향을 미치는 중요한 요소이었다. 두 균주에 대한 선택성은 N-phenyl 고리상 ortho, meta-위치의 양하전과 S-phenyl 고리상 치환기의 친수성의 크기에 의존적이었다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제47권4호
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• pp.414-421
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• 2004

새로운 5-methyl-3-phenylisoxazolin-5-yl)methoxy-2-chloro-4-fluorobenzenes 유도체들의 구조 변화에 의한 벼(Orysa sativa L.)와 논피 (Echinochloa crus-galli) 뿌리와 줄기 부위의 protox 저해활성에 대한 3차원적 구조-활성관계(3D-QSAR)에 근거하여(성낙도, 등 (2004) 한국응용생명화학회지 47(3), 351-356) 비교분자 유사성 지수분석(CoMSIA) 방법으로 연구하였다. 두 초종의 부위별 protox 저해활성에 관한 CoMSIA 모델들은 수소결합 주게장이 제외된 입체장, 정전기장, 소수성장, 수소결합 받게장 등으로 조합된 CoMSIA장과 부가적 설명 인자로서 LUMO 분자 궤도장, 몰라 굴절을(MR) 및 쌍극자 능율(DM) 등이 추가된 조건에서 유도되었다. 방제 대상인 논피에 대한 모델이 벼에 대한 모델보다 양호하였으며 논피에 대한 모델은 cross-validated $r^2\;_{cv.}$값$(q^2=0.871{\sim}0.913)$과 non cross-validated $r^2\;_{ncv.}$값$(0.936{\sim}0.920)$ 그리고 PRESS 값$(0.255{\sim}0.273)$에 근거하여 매우 좋은 예측성을 나타내었다. 그리고 protox 저해 활성은 분자의 입체장$(5.4{\sim}15.7%)$ 및 소수성장$(68.0{\sim}84.3%)$과 높은 상관성을 보였다. 이같은 CoMSIA 분석결과, 논피에 대한 선택적인 protox 저해활성은 C-phenyl 고리상 ortho-위치가 steric bulky 할수록 클 것으로 예상되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 자원환경지질
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• 제36권3호
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• pp.243-255
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• 2003

유용광물자원탐사나 산사태 취약성 분석과 같은 지질학적 응용을 목적으로 GIS를 이용하여 다양한 지질자료를 통합하기 위한 수학적 모델이 개발되어 왔다. 여러 공간통합 방법 중에서 불확실한 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 것으로 알려진 퍼지 이론을 이용한 지질정보의 통합에 대해서 논의하였다. 그동안 전문가의 의견에 의존하여 지질자료를 표현하는 목표 유도형 통합방법과 달리, 통합 목표와 지질자료 사이의 통계적 관계를 이용하는 자료 유도형 통합 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 퍼지 소속함수로의 표현, 퍼지 연산자를 이용한 결합, 비퍼지화, 검증의 4단계로 구성된다. 자료 표현에는 우도비에 기반한 퍼지 소속함수를, 퍼지 소속함수들의 결합에는 퍼지 연산자 네트웍을, 통합결과의 상대적인 가능성값을 도시하기 위해 비퍼지화 단계를 각각 제안하였다. 최종적으로 통합 목표에 대한 의미있는 해석과 다양한 퍼지 연산자 네트웍의 정량적 비교를 위해 공간 분할에 기반한 검증 과정을 제안하였다. 지질학적 응용을 목적으로 제안한 방법론의 적용가능성, 실제 적용시의 제안점을 산사태 취약성 분석 적용연구를 통해 논의하였다. 적용연구 결과, 대상지역에서 산사태에 대한 취약한 지역을 구분하는데 제안기법이 효과적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있었으며, 검증을 통해 최종 퍼지 소속함수의 결합에 ${\gamma}$연산자를 사용한 경우가 최대, 최소 연산자를 사용한 경우에 비해 높은 예측능력을 나타내었다.

• 한국식품과학회지
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• 제31권2호
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• pp.385-390
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• 1999

혼합실험계획법에 의해 율무-밀가루-물을 사용하여 국수를 제조하였다. 제조한 국수에 대해서 인장응력(tensile stress)과 색도($L^{*}$)를 측정하였고 또 다른 제약 조건으로 관능검사를 실시하여 통계학적인 모형으로 나타내었다. 선형 및 비선형 모델로서 분석한 결과 인장응력과 $L^{*}(lightness)$값, 관능검사는 선형성을 나타내어 각 성분간에 상호작용이 존재하지 않아 독립적으로 작용함을 보여 주었다. 반응에 영향을 미치는 성분과 그 반응을 trace plot을 이용하여 살펴본 결과 율무의 양이 증가함에 따라 국수의 인장응력을 어느 정도 증가 시켰으나, $L^{*}$값을 감소시키며 관능적 품질을 떨어뜨리는 경향을 나타내었다. 모든 인장응력, $L^{*}$값과 관능검사의 값들을 국수의 조건에 만족시키는 범위에서 least cost linear programming에 적용시 최소 가격에 따른 율무 : 밀가루 : 물의 비율이 각각 2.27% : 66.28% : 28.45%의 최적의 배합비 얻었으며, 그 때의 최소 가격은 9.924이고 예상되는 반응결과는 인장응력이 2.234 N, $L^{*}$값은 82.39로 예측되었고, Excel을 이용하여 함량에 따른 예상되는 반응결과를 screen화하였다.