• 한국어병학회지
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• 제17권1호
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• pp.39-55
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• 2004

감초외 48종의 천연 생약재로 부터 열수 및 알콜 추출액을 제작하여 19 균주 어병 세균을 대상으로 항균력을 조사한 결과, 알콜 추출액은 22종, 열수 추출액은 16종이 어병 세균에 대하여 항균력을 나타내며 이 중 13종의 생약재는 알콜 및 열수 추출액 모두 8 mm이상의 저지대를 나타내어 항균력이 있는 것으로 나타났다. 열수 추출물에서 항균력을 나타내는 약재 중 그람 음성균에 감수성이 양호한 약재는 저지대 8 mm 이상을 나타내는 애엽, 개옻나무, 연교, 지유, 파엽, 대황 및 황금이었으며, 그람 양성균에 항균력이 양호한 약재는 삼지구엽초, 육계 및 보골지 등 이었다. 그리고 오매, 황련, 계혈등, 상백피, 오배자 및 오미자는 저지대가 8mm 이상으로 그람 음성, 양성균 모두에 항균력이 있었다. 알콜 추출물중에서 그람 음성균에 항균력을 나타내는 것은 백작약, 오매, 선모 및 황금 등으로 저지대가 8mm 이상으로 측정되었으며, 그람 양성균에 항균력을 나타내는 것은 감초, 계혈등, 단삼, 상백피, 육계 및 보골지 등으로 저지대가 8mm이상이었다. 또한 그람 음성, 양성균에 모두 8mm 이상의 저지대를 나타내는 것은 애엽, 개옻나무, 황련, 지유, 오배자 및 오미자 등이었다. 그러나 이 중에서 오배자 열수 추출물의 어병 세균에 대한 발육 저지대가 32 mm로 그람 음성, 양성균 모두에 가장 뛰어난 항균력을 나타내어 다른 생약재와는 다른 광범위 생약재인 것으로 나타났다. 애엽, 황금, 지유, 오매, 황련 및 오배자 열수․알콜 추출물은 tetracycline(30$\mu{g}$)에 내성을 나타내는 균주에 감수성을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.359-364
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• 2011

본 연구는 감성 공학과 인공 지능 알고리즘의 하나인 퍼지 추론을 이용하여 LED 색온도 제어시스템의 체계적인 제어를 위한 퍼지 추론 기반 LED 감성 조명 시스템을 개발하고자 한다. 감성공학 영역에서 하나의 형용사 언어로 표현되는 감성과 색상과의 관계를 고려하여 감성언어를 결정하고, 인간의 뇌에서 나오는 뇌파의 파장과 색온도와의 관계를 고려하여 수업과목의 종류를 결정한다. 결정된 감성언어와 수업과목의 종류를 이용하여 RGB LED의 색온도를 조정한다. 더불어 GPS(Global Positioning System)로 위도와 경도의 정보를 이용하여 실시간으로 태양의 고도를 산출하고, 온도 및 습도센서의 정보를 이용하여 불쾌지수를 산출한다. 결과로 나온 태양의 고도와 불쾌지수의 변화에 따라 LED 조명시스템의 White LED의 조도와 RGBLED의 색온도를 조정한다. 개발된 LED 감성조명 시스템은 상황에 알맞은 분위기를 연출함으로써 학습능력과 업무능력의 효율 향상 등을 이끌어 낼 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1039-1055
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• 2012

세계 각국이 경쟁적으로 사이버 역량 강화를 위하여 다각적인 노력을 경주하고 있는 분위기에 따라 우리나라도 실질적인 국가 사이버 역량 제고의 필요성이 제기되고 있다. 하지만 한국은 사이버 역량 강화의 지표를 제시할 사이버 역량 평가 방법론이 존재하지 않아 실질적인 국가 사이버 역량 수준을 판단하기가 어려운 실정이다. 본 논문은 국가 사이버 역량 강화를 위한 정책 수립에 활용하기 위하여 체계적으로 분석 접근할 수 있는 국가 사이버 역량 평가 방법론을 개발하고 주요 5개국(미국 중국 일본 러시아 한국)의 사이버 역량을 평가하였다. 평가 방법론은 공개된 자료를 기반으로 기반 역량 공격 역량 방어 역량 세 가지 분야의 평가 항목에 따라 절대 평가 또는 상대 평가를 수행하여 평가 대상국별 역량 점수를 정량화함으로서 이해가 쉽도록 하였다. 종합 결과는 미국, 중국, 한국, 러시아, 일본 순으로 평가 되었으며, 평가 결과를 분석한 결과 한국의 사이버 역량 제고를 위하여 기반 역량 분야의 예산 인력에 대한 지속적인 투자, 공격 역량 수준 제고를 위한 전략 마련 및 방어 역량 분야의 패치 보급률 및 보안 관제 수준 제고가 필요함을 알 수 있었다.

• 대한화장품학회지
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• 제47권1호
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• pp.65-73
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• 2021

피부 염증은 흉터, 노화 뿐만 아니라 아토피와 같은 질환으로 발전할 수 있어 이를 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 인체에서 염증을 조절하는 것으로 알려진 specialized pro-resolving mediators (SPMs)의 in vitro 합성과 화장품 적용 가능성을 확인하였다. 대두의 lipoxygenase를 이용하여 mono 또는 di-hydroxy docosahexaenoic acid가 혼합된 시료 S-SPMs를 제작하였고 효능 평가에 이용하였다. 먼저, UVB로 염증을 유도한 세포에서 TNF-α와 IL-6의 발현이 S-SPMs에 의해 감소하고, 미세먼지에 의해 유도된 nitric oxide (NO)의 생성 역시 감소하는 것을 확인하여 S-SPMs의 항염 효능을 확인하였다. 또한, S-SPMs을 처리한 조건에서 malondialdehyde (MDA) 생성이 감소하여 지질 과산화 억제능이 있음을 확인하였고 S-SPMs에 의한 matrix metalloproteinase-1 (MMP-1)의 발현 감소, procollagen type I의 함량 증가를 통해 collagen 분해를 억제하고 반대로 합성은 촉진함을 확인하였다. 끝으로 filaggrin과 loricrin의 발현이 S-SPMs에 의해 증가한 것을 확인하여 피부 장벽 강화 효능을 확인하였다. 위 결과를 토대로 S-SPMs은 피부의 염증 억제와 함께 손상회복, 주름개선 및 장벽 강화를 위한 소재로 활용 가능함을 확인하였다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.154-165
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• 2022

인간이 최소 8,500년 이상 이용하고 섭취를 해온 누에는 화학물질과 공해에 매우 민감하다. 뽕나무 밭이나 누에를 키우는 잠실 근처의 농작물 재배용 밭이나 과수원에서 병해충 방제를 위해 살포한 농약이 비산 되면, 매우 적은 양의 농약이 누에의 먹이가 되는 뽕나무 잎을 오염시키거나, 잠실로 침투해도 누에 유충은 섭식을 더 이상 하지 않아서 성장을 멈추고 죽는 특징이 있다(양잠보급과, 2022). 그리고, 누에 유충은 가축 배설물에서 나는 냄새와 차량통행에서 나오는 공해 물질과 먼지에도 매우 민감하므로(양잠보급과, 2022), 정상적으로 성장한 누에는 천연식품으로 간주할 수 있다. 누에제품들에 대한 성분분석결과를 보면 5령3일 동결건조 누에 분말(권해용 등, 2019)과 홍잠 분말(Ji 등, 2016, 2017, 2019)에서는 중금속이 전혀 검출되지 않는다. 그러므로, 누에를 이용하여 제조된 제품들의 안전성은 다른 곤충식품이나 육류에 비하여 매우 높다. 하지만, 누에는 오로지 뽕 나뭇잎 만을 섭취하고, 5령 동안 전 생애 섭취하는 뽕 나뭇잎의 80% 이상을 섭취하기 때문에 단 기간 고강도의 노동이 필요하므로, 제품의 단가가 높은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 누에 사육에 자동화 시스템을 도입해서, 노동력 투입을 줄이면서 품질이 일정한 제품을 생산할 수 있어야 한다. 현재 선진국들은 의생명과학의 발전과 개인 위생의 증진으로 기대수명이 빠르게 늘어나고 있다. 대한민국을 포함한 많은 여러 선진국은 2030년에 기대수명이 90세를 초과할 것이라고 예측되고 있다(Kontis 등, 2017). 하지만, 65세 이상의 노인은 하나 이상의 만성질환으로 고통을 받고 있어서 기대수명(또는 기대여명)과 질병없이 건강하게 살아가는 건강수명과는 9년 내외의 차이가 나고 있다(Garmany 등, 2021). 2021년 현재 노인인구의 비율은 16.5%이지만(통계청, 2021), 노인이 사용하는 건강보험 진료비 비율은 2020년에 이미 총 진료비에서 43.4%에 도달하였다(건강보험심사평가원, 2021). 그러므로, 향후 개인과 국가의 의료비용을 절감하기 위해서는 건강수명을 늘려야 한다. 누에의 산물들은 다양한 건강증진 효과가 있고(표1과 2), 인류가 이미 8500년 이상 섭취를 하여온 대부분의 사람들에게는 부작용이 없는 식품이다. 그리고 누에 산물 중 홍잠의 경우는 동물 모델의 건강수명을 증진시켜 줌이 알려져 있으므로(Choi 등, 2017b; Mai 등, 2022; Nguyen 등, 2016; Park 등, 2022), 향후 홍잠을 이용한 새로운 제품을 개발하고 판매하여 대중화되면, 국민들의 건강수명이 증대됨으로서 의료비용의 감소를 가져오고 개인의 행복이 증진될 것이다.

• 인지과학
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• 제33권1호
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• pp.23-50
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• 2022

출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.896-905
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• 2021

인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.