• 한국수정란이식학회지
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• 제12권1호
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• pp.37-48
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• 1997

I. The Factors Influencing In Vivo Embryo Production by Condition of Superovulation Treatment These studies were carried out to establish an effective and practical system for comrnercialization of embryo production techniques by analyzing several factors influencing in vivo embryo production on superovulation treatment in Korean native cattle. In vivo embryos were flushed 226 times from 128 donors.The results obtained from the studies on the factors influencing in vivo embryo production by superovulation treatment were as follows : FSH-P had a significiant advantage(83.0%) over SUPER-OV in the percentage of fertilized embryos(P<0.01). No difference was found loetween FSH-P and SUPER-OV in the percentage of transferable and freezable embryos.2. The response of superovulation by SUPER-OV was greater than that of FSH-P The donors having 8~9 and more than 10 of corpora lutea(CL) derived by FSH-P were 40.0%(most frequent) and 33%, respectively. The donors having more than 12 and 10 CL derived by SUPER -OV were 33.3% (most frequent) and 56.6%, respectively.3. Embryo production after treatment of repeated superovulation was remarkablely decreased at 3rd time by FSH-P but did not differ among 1, 2 and 3rd times by SUPER-OV. Embryo production on intervals of repeated superovulation was significantly different for the number and percentage of fertilized, transferable and free-zable' embryos in FSH-P (P<0.01) and rernarkablely decreased in repeated superovulation of 81~120 interval days. The SUPER-OV showed no differences in interval days of repeated superovulation and was found better than FSH-P in the response of repeated superovulation. (Key words : in Vivo embryo, superovulation, FSH -P, SUPER-OV)

• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.1034-1044
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• 2016

This study seeks a method to objectively evaluate sensibility based on Big Data in the field of design. In order to do so, this study examined the sensibility responses on design factors for the public through a network analysis of texts displayed in social media. 'Hanbok', a formal clothing that represents Korea, was selected as the subject for the research methodology. We then collected 47,677 keywords related to Hanbok from 12,000 posts on Naver blogs from January $1^{st}$ to December $31^{st}$ 2015 and that analyzed using social matrix (a Big Data analysis software) rather than using previous survey methods. We also derived 56 key-words related to design elements and sensibility responses of Hanbok. Centrality analysis and CONCOR analysis were conducted using Ucinet6. The visualization of the network text analysis allowed the categorization of the main design factors of Hanbok with evaluation terms that mean positive, negative, and neutral sensibility responses. We also derived key evaluation factors for Hanbok as fitting, rationality, trend, and uniqueness. The evaluation terms extracted based on natural language processing technologies of atypical data have validity as a scale for evaluation and are expected to be suitable for utilization in an index for sensibility evaluation that supplements the limits of previous surveys and statistical analysis methods. The network text analysis method used in this study provides new guidelines for the use of Big Data involving sensibility evaluation methods in the field of design.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.95-101
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• 2021

하인리히의 법칙에 근거한 준해양사고는 사고를 미리 방지할 수 있는 수단으로서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 정성적 데이터가 주를 이루는 정박 중 발생한 준해양사고에 대해 다양한 통계 분석 방법을 활용하여 정량적 결과를 도출하고자 하였다. 이를 위해 다양한 해운회사로부터 준해양사고 자료를 수집하여 분석에 쉽도록 재분류하였고, 텍스트마이닝 분석기법을 활용하여 1차 분석하여 주요 키워드를 도출하였다. 도출된 키워드는 전문가 집단의 검증을 거쳐 의미 있는 단어만 선택되었고, 시계열 및 군집 분석을 시행하여 정박 중 발생할 수 있는 준해양사고를 예측하였다. 이를 통해, 데이터 분석기술을 활용하면 정성적 준해양사고 자료를 정량화된 데이터 전환과 통계적 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한, 발생 가능한 준해양사고의 경향을 파악함으로써 원인과 예방 대책에 대한 정보 제공도 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.235-243
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• 2022

경쟁이 심화되는 글로벌 방산수출환경은 다양한 비정형적 데이터의 체계적인 분석을 통해 수출목표국가에 대한 수출유망분야를 선정한 후 수출방향에 대한 전략적 맞춤화가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 방산수출품목 시장확대를 목적으로 수출목표국가를 독일, 영국, 프랑스로 선정하고 해당국가별 향후 10년간 무기체계 획득계획에 대한 비정형 예측 데이터를 확보하고자 하였다. 이후 텍스트 마이닝 분석 중 TF-IDF 기법을 활용하여 3개국의 데에터에서 자주 등장하는 핵심어를 도출하고자 하였다. 분석결과, 각 국의 주요 획득사업에 대한 핵심어를 도출할 수 있었고 이를 토대로 3국의 공통적 획득계획이 있는 핵심어를 유사한 의미로 분류하여 현 시점의 방산수출에 대한 유망수출품목을 발굴할 수 있었다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.51-65
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• 2015

본 연구의 목적은 건물 파사드 디자인을 효과적으로 지원 할 수 있는 패턴의 감성적인 디자인 특성을 도출하여 그 특성들의 상관관계를 분석하는 것이다. 본 논문에서 다루어지는 디자인 패턴은 Ben Pell이 제시한 5가지, 즉 응용 패턴, 다공 패턴, 레이어드 패턴, 캐스트 패턴, 타일 패턴 이다. 본 논문은 5가지 패턴 유형의 예비 조사 후 50명을 대상으로 10쌍의 형용사 어휘를 가지고 Likert 7단계의 SD척도로 감성 어휘 조사 하였다. 본 논문은 예비조사에서 감성 어휘의 감성 치수가 가장 높은 응용 패턴의 디자인 특성을 분석하고 있다. 응용 패턴은 '연속적인'과 감성 상관성이 높다. 이 '연속적인'과의 상관관계가 높은 감성 어휘는 '비연속적인' 과 '규칙적인' 으로 도출 되었다. 본 논문에서 최종 도출한 응용패턴의 감성 디자인 특성은 '연속적인-비연속적인' 과 '불규칙적인-규칙적인' 등의 감성 어휘 쌍과 상대적으로 높은 상관관계를 갖는 것으로 요약될 수 있다. 디지털 기술의 지원에 의해 디자인된 파사드의 디자인 특성을 분석했다는 점과 도출된 디자인 특성의 활용 방향을 논의하고 있다는 점이 본 논문이 갖는 가치이다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.179-184
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• 2024

Franchise are now a red ocean in Food industry and they need to find other options to appeal for their product, the uprising content, food tech. The franchises are working on R&D to help franchisees with the operations. Through this paper, we analyze the franchise interest on food tech and to help find the necessity of development for franchisees who are in needs with hand, not of human, but of technology. Using Textom, a big data analysis tool, "franchise" and "food tech" were selected as keywords, and search frequency information of Naver and Daum was collected for a year from 01 January, 2023 to 31 December, 2023, and data preprocessing was conducted based on this. For the suitability of the study and more accurate data, data not related to "food tech" was removed through the refining process, and similar keywords were grouped into the same keyword to perform analysis. As a result of the word refining process, a total of 10,049 words were derived, and among them, the top 50 keywords with the highest relevance and search frequency were selected and applied to this study. The top 50 keywords derived through word purification were subjected to TF-IDF analysis, visualization analysis using Ucinet6 and NetDraw programs, network analysis between keywords, and cluster analysis between each keyword through Concor analysis. By using big data analysis, it was found out that franchise do have interest on food tech. "technology", "franchise", "robots" showed many interests and keyword "R&D" showed that franchise are keen on developing food tech to seize competitiveness in Franchise Industry.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제40권2호
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• pp.117-127
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• 2012

피부재생에 대한 지방줄기세포 배양상등액(ADSC-CM)의 효능에 대한 연구를 진행하였다. ADSC-CM이 피부재생에 기여하는 기작은 명확하지 못하지만, ADSC-CM은 다양한 분비물을 포함하고 있고 따라서 피부트러블 처리를 위한 훌륭한 재료이다. 저 산소 상태에서 생산된 ADSC-CM, 즉 advanced adipose-derived stem cell protein extract (AAPE)는 피부재생에 보다 좋은 재료이다. 본 연구는 피부 재생에 결정적 역할을 하는 인체 primary 세포인 섬유아세포(HDF)와 케라티노사이트(HK)를 이용하여 AAPE의 효능을 검증하였다. 0.32 ${\mu}g/ml$ AAPE에서 콜라겐 합성이 관찰 되었으며 AAPE는 stress fiber 형성을 강화하였다. DNA microarray 결과에서는 세포증식, 세포이동, 세포부착, 상처반응에 관여하는 133개의 유전자 발현이 조절되는 것을 알았다. Antibody array를 통해 CD54, FGF-2, GM-CSF, IL-4, IL-6, VEGF, TGF-${\beta}2$, TGF-${\beta}3$, MMP-1, MMP-10, 그리고 MMP-19와 같은 MMP, 성장인자, 사이토카인등 25개의 알려진 단백질이 포함되어 있다는 것을 알았다. 따라서, AAPE는 HK의 세포생물학적 기능을 활성화 할 수 있다고 사료되며 HDF에서는 콜라겐 합성을 유도하였다. 이러한 결과는 AAPE가 피부재생에 임상적 적용이 가능하리라는 것을 의미한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1018-1029
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• 2008

본 연구에서는 RFID 응용 기술의 도입 요인을 관련 정보 기술 즉, ERP, SCM, EDI 등과 같은 정보 시스템의 도입 요인을 문헌 연구를 통하여 살펴보면서 RFID 응용 기술의 도입 요인을 Delphi 방법으로 도출 하였다. 위 3개 분야의 정보 기술 도입 요인은 ERP 분야는 41개, SCM 분야는 42개, EDI 분야는 33개의 도입 요인이 도출되어 총 116개의 도입 요인들이 추출되었으며, 이들 116개의 도입 요인을 바탕으로 RFID 응용 기술의 도입 요인을 도출하였다. 델파이 조사를 통해 최종적으로 9개의 도입 요인(태그 관련 비용, 거래업체와의 관계, 기술의 호환성, 정보 기술 기반 구조, 기업 간 신뢰 및 조정, 산업 내 경쟁 강도, RFID 기술의 표준화, 최고 경영층의 지원, 거래기업의 참여도)을 도출하였다. 본 연구에서 제시된 도입 요인들은 ERP, SCM, EDI 등과 같은 정보 기술의 도입 요인들과 RFID 응용 기술의 도입 요인들과는 다소 다르다는 점을 발견할 수 있었다. 그 중에서 태그 관련 비용과 RFID 기술의 표준화 등과 같은 요인들은 RFID 응용 기술의 도입에 걸림돌로 지적되고 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.