• Applied Biological Chemistry
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• 제43권3호
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• pp.218-224
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• 2000

한국산 감잎(Diospyros kaki L. folium)을 이용하여 추출시간$(1.5{\sim}2.5\;hrs)$, 추출온도$(70{\sim}90^{\circ}C)$ 및 에탄올농도$(0{\sim}40%)$등 세가지 조건을 요인변수로 하고 감잎의 몇가지 기능적 특성을 반응변수로 하여 중심합성계획에 의한 반응표면분석법(Response Surface Methodology)으로 감잎의 추출조건을 최적화하였다. 감잎의 추출조건 최적화 실험에서 요인변수 중 가장 영향력이 낮은 추출시간을 2시간으로 고정하고 반응표면을 실시한 결과, 수용성 고형분 함량과 수용성 탄닌의 함량은 에탄올의 농도가 높고 추출온도가 낮을수록 증가하였고, 탁도는 에탄올의 농도가 낮고 추출온도가 높을수록 높은 투과도를 나타내었다. 전자공여능은 추출온도에는 거의 영향을 받지 않았고, 에탄올의 농도가 높을수록 증가하는 경향을 나타내었다. 그리고 XOase 저해율의 경우 에탄올의 농도와 추출온도가 모두 높아질수록 증가하는 경향이 나타났고, ACE 저해율의 경우에 유의성은 인정되지 않았으나 에탄올의 농도 27%에서 최고값을 나타내었다. 추출물의 가용성 고형분 함량, 탁도, 수용성 탄닌의 함량, 전자공여능, XOase 저해율, ACE 저해율 등을 모두 만족시키는 추출조건을 예측하여 보았을 때 추출시간 2시간, 추출온도 $78{\sim}81^{\circ}C$, 에탄올 농도 $33{\sim}35%$로 나타났다. 회귀식의 신뢰성을 확인하기 위하여 예측된 추출조건의 임의 최적점 (추출시간 2시간, 추출온도 $80^{\circ}C$, 에탄올 농도 34%)에서 3회 반복으로 실제 추출실험을 실시해 본 결과, 각 반응변수들의 예측값과 유사하게 나타났다.u}mol$까지로 증가를 하다가 $8.2\;{\mu}mol$ 크게 감소하는 경향이었다.TEX>${\alpha}-D-glucose$, maltose, D-mannose, D-raffinose, stachyose, sucrose등의 이용성이 있었다. B16의 형태학적, 생리학적인 특징의 결과, Bacillus megaterium의 특징과 일치하였다. 그러나, 균체 지방산은 Paenibacillus marcerans의 균종과 유사하여 B16은 더 자세한 동정방법과 분류체계를 통해 명확한 동정이 필요하리라 사료되었다. 따라서 B16은 잠정적으로 Bacillus megaterium B16이라 명명하였다.X>$GDL+CaSO_4$ 첨가구는 0.3%에서, 그리고 $Ca-gluconate+CaSO_4$ 첨가구는 0.4%에서 높게 나타났으며 그 중 0.3% $GDL+CaSO_4$ 첨가구가 적당한 경도를 가지면서도 부드럽고 고소한 맛이 강하여 가장 높은 기호도를 나타내었다.cids은 $190^{\circ}C$까지는 $2.51{\sim}4.41$ ppm으로 거의 변화를 보이지 않다가 $210^{\circ}C$에서 18.92 ppm으로 급증하였고, 이후 $220^{\circ}C$에서 7.20ppm, $230^{\circ}C$에서 5.56 ppm으로 점진적으로 감소하였다. 이는 nonanoic acid, palmitic acid, stearic acid등이 고온가열에 의해 생성되었다가 이들이 열분해로 소실되었기 때문으로 생각된다.평균치는 34점이었으며 여윔에서는 너무 살찜으로 갈수록 사회적 체형불안도가 상승하는 경향을 나타내었다. 후쿠오카 지역의 체형 불안

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.203-214
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• 2017

본 연구에서는 진주, 수원, 춘천의 정보로만 추정한 유전 모수(New1~New3)와 지역 조합으로 추정한 유전 모수(New4~New7), NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화시기 및 잠재수량의 예측력을 평가하여 기존의 유전 정보와 새로운 유전 정보에 대한 불확실 정도를 알고 다음 후속 연구에 활용 가능성을 알아보고자 수행했다. 결과적으로, 개별 및 지역조합 유전 모수에서 모수 추정 지점 혹은 참여한 지점의 유전 모수의 평가 지표들은 비교적 좋은 결과를 보여 주었지만 뚜렷하게 나타나지 않았다. 대구, 밀양, 전주에서 New7 유전 모수의 개화시기의 예측력은 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화 시기 예측력보다 개선되지 않았다. 그러나 New7 유전 모수의 잠재수량의 예측력은 큰 차이는 아니지만 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재 수량 예측력보다 개선되는 현상을 보였다. 예를 들면, 밀양에서 NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수가 0.00과 0.01로 전혀 예측력이 없는 것으로 평가하였지만 New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.31로 나타났다. 반면, 전주에서 NICS (2010)과 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.66과 0.41로 평가되었는데, New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.00으로 예측력이 없는 것으로 평가되었다. 새로운 유전 모수의 예측력(New1~New7)이 기존의 유전 모수(NICS (2010)과 Kim et al. (2004))의 예측력보다 크게 개선되지는 않았지만, 평가 결과가 좋은 지역 조합 유전 모수를 지역별 개화시기 및 잠재수량을 예측하는 데에는 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.223-231
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• 2017

본 연구는 미래 기후변화 시나리오에 근거하여 예측되는 온도 상승조건에서 노지 월동채소인 극조생 양파 '싱싱볼'의 생육 및 구 비대에 미치는 영향을 확인하고자 온도구배터널에서 수행하였다. 처리구는 대조구인 대기온도(일평균 $9.8^{\circ}C$) 조건, 온도상승구인 대기온도 $+2^{\circ}C$(일평균 $12.0^{\circ}C$)와 대기온도 $+5^{\circ}C$(일평균 $14.3^{\circ}C$) 조건 등 3수준으로 설정하였다. 생육기 온도 상승에 따른 양파의 생육을 조사한 결과, 대조구인 대기온도 조건에 비해 대기온도 $+2^{\circ}C$ 고온조건에서 자라는 양파가 초장도 길었고, 엽초경도 두꺼워졌으며, 총엽면적, 지상부 생체중 및 지상부 건물중이 증가되었다. 양파의 구 특성을 조사한 결과, 구경이나 구중은 생육후기로 갈수록 커지는 경향을 보였고, 대조구에 비해 대기온도 $+2^{\circ}C$ 고온조건에서 구 크기가 더 커지는 경향을 보였다. 구 비대 개시점인 구 비대지수도 대기온도 $+2^{\circ}C$ 고온조건에서는 타 조건에 비해 가장 빠른 경향을 보였다. 이상의 결과로 보아 대기온도보다 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때 극조생 양파의 생육이 원활히 진행되고 수량이 증가되고 품질도 유지되겠으나, 대기 온도보다 $5^{\circ}C$ 이상 고온조건에서는 수량이 감소될 것으로 예측된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권2호
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• pp.83-92
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• 2012

경추 정면 방사선검사시 하악골, 후두골의 겹침방지, 경추 추체의 배열 및 관절의 형태 등을 관찰하기 위하여 X선 입사각을 머리 방향으로 $15{\sim}20^{\circ}$를 주고 있는 것이 보편적이다. 하지만 한국인의 체형에 맞는 입사각에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 한국인에 적합한 입사각을 찾고, 방법을 제시하는데 목적이 있다. 입사각을 측정하기 위하여 서산에 위치한 S병원을 내원한 환자 1,044명을 대상으로 하였으며, 제 2번~제 5번 경추의 길이, 피사체-영상판 거리(OID), 제2번경추(axis)의경사도, 초점-영상판 간거리(FID)를 측정하였으며, 연령대 성별에 대한 평균값을 측정하여 적용공식에 의하여 입사각을 산출하였다. 경추 제2번~제5번의 평균길이는 6cm 이였으며, 10대부터 20대까지는 경추의 길이가 커지고 30대 이후로는 경추의 길이가 작아졌으며, 남성과 여성의 차이는 약 1cm 차이가 나타났다(p<.001). OFD는 연령대, 성별과 상관없이 거의 같은 값이 측정이 되었다. 제2번 경추(axis)의 경사도는 10대와 20대는 경사도가 증가하였지만, 30대 이후로는 작게 나타났다. 또한 남성과 여성은 약 $2^{\circ}$차이가 났다(p<.001). FID의 측정 결과, 연령대, 성별과 상관없이 거의 같은 값이 측정되었으며, 이 값으로 입사각을 측정한 결과, 10대는 $15.9^{\circ}$, 20대 $16.9^{\circ}$, 30대 $16.6^{\circ}$, 40대 $16.2^{\circ}$, 50대 $15.9^{\circ}$, 60대 $14.5^{\circ}$로 측정되었다. 10대와 20대까지 입사각이 증가하였지만, 30대 부터는 입사각이 작게 나타났다. 또한 10대는 남성과 여성이 같은 값으로 측정이 되었고, 20대부터는 남성과 여성이 $2^{\circ}$ 차이가 나타났다. 입사각과 제 2번~제 5번 경추의 길이측정, OID, 제 2번 경추의 경사도, FID와의 상관관계를 실시하였고, 입사각과 모두 유의한 상관관계가 나타났다(p<.001). 본 연구에서 경추의 평균 길이, OID, FID, 제2번 경추(axis)의 경사도에 따라서 입사각이 다르게 나타났고, 성별과 연령에 따라 입사각이 다른 것을 알 수 있었다. 그러므로 경추 정면검사 시 연령, 성별을 고려하여 입사각을 설정하면서 검사를 시행하여야 함이 사료되며, 향후 경추검사의 입사각을 설정할 때 참고 자료로 이용될 것으로 기대된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.581-587
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• 2017

16세에서 26세 정도에서 총 무기질 함량이 99% 정도 형성된다는 자료를 토대로 골 형성에 중요한 20대 초반의 여대생들을 대상으로 골밀도에 영향을 미치는 식습관의 요인을 알아보고 차후에 생길지도 모르는 골다공증을 예방하기 위한 자료를 제공하고자 본 연구를 하였다. 20대의 여대생 100명을 대상으로 BMI에 따른 골밀도를 DEAX로 측정하였고, 본인이 직접 작성한 식습관 10개 항목과 골밀도 측정 결과를 Microsoft office Excel 2010을 이용하여 pearson상관분석과 다중회귀분석으로 분석하였다. 그 결과는 신장은 $161.08{\pm}4.70cm$, 체중은 $52.43{\pm}6.43kg$, BMI는 $20.22{\pm}2.48$로 나타났으며, 이들은 BMD와 유의한 상관관계를 가지고 있다(p<0.05). BMI에 따른 분류를 해보면 저체중이 20명, 정상체중 이상은 80명 이었으며, 정상체중 이상에서 BMD가 $0.20{\pm}0.41$로 높았다. 또한 동일한 성별에서 젊은 성인집단의 골밀도와 비교한 T-score의 평균은 $-0.04{\pm}0.99$, 같은 연령대의 골밀도와 비교한 Z-score의 평균은 $0.02{\pm}0.93$로 차이가 없었다(p<0.001). 골밀도에 영향을 미치는 식습관은 본 연구에 의하면 1일 3끼 식사, 1일 커피 1-3잔, 짜지 않은 음식섭취는 p<0.05로 유의한 관계를 나타내 가장 영향을 많이 미치고 있었으며, 그 외에 음주, 1달에 6-9회의 유제품 섭취도 p<0.05로 유의하지는 않지만 p=0.066, 0.054로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 20대 여대생들이 중장년이 되었을 때 골 질환을 막기 위해서는 젊은 시절 골 형성이 잘 될 수 있도록 식습관을 바르게 가져야 할 것으로 사료된다.