• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제18권6호
• /
• pp.787-794
• /
• 2005

The aim of this study was 1) to confirm the practical efficiency of a routine milk P4 monitoring system for postpartum reproductive management of a dairy herd, and 2) to evaluate the relationship between the blood metabolic profiles, milk quality and body weight of individual cows in the farm records, which may reflect the postpartum nutritional condition, and the time of postpartum resumption of ovarian activity of dairy cows. A total of 116 Holstein cows was used in the present study. First, during the period of Experiment 1, postpartum reproductive management based on weekly measured milk P4 concentration from individual cows was conducted. Compared with the reproductive records of the past two years without P4 monitoring, although the day from calving to first AI did not change, both the number of AI until pregnant (with P4; 1.9 times vs. without P4; 2.9 times) and the days open (with P4; 95.1 days vs. without P4; 135.8 days and 133.8 days) were significantly decreased. In Experiment 2, the measurement of blood constituents such as albumin, blood urea nitrogen, packed cell volume, ammonia, glucose, total cholesterol, non-esterified, AST and $\gamma$-GTP was performed on the blood samples taken once approximately 14 days postpartum, to monitor both health and nutritional conditions. The milk constituent parameters, such as milk protein (MP), milk fat (MF), SNF and lactose, collected from the monthly progeny test of individual cows, were used to monitor the postpartum nutritional status. Furthermore, the data obtained from the routine measurements of body weight were used to calculate the rate of peripartum body weight loss. The resumption day of the postpartum estrous cycle was assumed from the milk P4 profiles of individual cows. There was no clear relationship between each parameter from blood examination and those from resumption time. However, the cows had low values of MP, and SNF, which significantly affected the resumption of the postpartum estrous cycle. Similarly, a higher rate of body weight loss indicated a significant delay (more than 1 month) in the resumption of the postpartum estrous cycle, compared with the groups that had a medium or lower rate of body weight loss. The results of the present study demonstrated that the implementation of routine milk P4 monitoring-based postpartum reproductive management, together with milk quality parameters and routine BW data available in field conditions may be utilized as a practical approach for increasing the postpartum reproductive efficiency of a high yielding dairy herd.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권4호
• /
• pp.789-795
• /
• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.19-30
• /
• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.41-49
• /
• 2022

IETF(Internet Engineering Task Force)는 저전력 손실 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks)의 라우팅 프로토콜로 RPL(IPv6 Routing Protocol for Low-power Lossy Network)을 표준화하였다. RPL은 LLNs에서 요구하는 서비스에 적합한 OF(Objective Function)를 통해 경로를 생성하고 DODAG(Destination Oriented Directed Acyclic Graph)를 구축한다. 기존 연구들은 각 노드의 잔여 에너지를 확인하여 잔여 에너지가 높은 부모를 선택하여 DODAG를 구축하지만 실제 부모 노드가 에너지를 전부 소모하기 전에 DODAG를 떠나고 새로운 DODAG를 구축하는 방식은 없었다. 따라서 본 논문에서는 DODAG에 가입된 노드의 에너지 잔량이 지정된 에너지 한계점 이하로 떨어지면 그 노드가 DODAG를 미리 떠나는 EC-RPL(Enhanced Connectivity-RPL)을 제안한다. 제안된 프로토콜을 오픈소스 사물인터넷 운영체제인 Contiki에서 제공하는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 그 성능을 평가하고 Foren6를 활용하여 제어 메시지 수를 비교한다. 실험 결과 EC-RPL이 기존 RPL 보다 6.9% 낮은 지연시간과 5.8% 낮은 제어 메시지를 사용하며, 패킷 전달 비율은 1.7% 높은 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권9호
• /
• pp.2280-2288
• /
• 1997

에이전트는 자율성, 사회성, 반응성, 지속성을 갖는 독립된 프로그램으로 지식과 추론 능력을 바탕으로 사용자의 작업을 대신해 준다. 여러 영역들을 포함하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 멀티에이전트 기반구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이런 기반구조에서도 사용자의 질의는 상당히 애매하고 그에 대한 문제 해결에 대한 절차가 바로 생성되지 못하는 문제점이 있다. 이를 위해 멀티에이전트 기반구조에 계획 생성모듈을 추가시켜 좀더 지능을 갖춘 멀티에이전트의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 OAA (Open Agent Architecture)를 이용한 에이전트 시스템이 사용자의 의도 파악과 작업수행을 위한 절차를 생성하고, 분산되어 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템을 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동 가능하도록 OAA를 이용한 에이전트 시스템에 계획생성 모듈 추가방법을 제안한다. 또한 이방법의 유용성을 검증하기 위해 여행일정 에이전트 시스템에 적용하였다. 이러한 결과로 OAA를 이용한 에이전트 시스템을 사용하는 사용자는 컴퓨터 네트워크 상에서 제공되는 서비스의 제공과 사용에 있어서 좀더 편리한 인터페이스 환경을 제공 받을 수 있게 되었다. 또한 현재 독립적으로 흩어져 사용되고 있는 지식처리 시스템인 전문가 시스템이나 계획기를 통합하여 상호의 지식을 공유하면서 서로 협동으로 일을 처리할 수 있는 환경을 제공한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.23-34
• /
• 2019

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제46권4호
• /
• pp.9-20
• /
• 2012

Eugenol은 많은 식물에서 eugenol synthase에 의해 생합성되는 phenylpropene 계통의 휘발성 화합물이다. 그러나, 토마토 과실에서의 특징은 밝혀져 있지 않다. 이에 따라 토마토 'Micro-Tom'으로부터 RACE 기법을 이용하여 완전장 cDNA를 클로닝 하여, SlEGS라 명명하였다. SlEGS의 open reading frame은 921bp로, 307개의 아미노산 서열을 갖는 단백질로 번역되었다. BLAST 결과에 따라 SlEGS는 PhEGS1 및 CbEGS2와 각 67.1, 69.4%의 높은 상동성을 갖는 것으로 나타났다. CLC genomics workbench 프로그램을 이용하여 SlEGS의 아미노산 구성을 분석하였고, Swiss-PDB viewer 프로그램에서 homology modeling 기법으로 SlEGS의 3차원 단백질 구조를 구축한 후 ProSA-web 툴로 3차원 구조의 안정성을 확인 하였다. 또한 ExPASy의 ProtParam 툴을 이용하여 SlEGS의 생리화학적 특성을 분석 하였다. SlEGS의 추정 분자량은 33.93kDA이고 등전점(pI)은 5.85로 산성인 것으로 나타났다. 이와 더불어 SlEGS의 흡광 계수(EC), 불안정성 지수(II), alipathic 지수(AI), GRAVY값 등의 생리화학적 특성에 대한 분석을 실시 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.665-672
• /
• 2023

연구목적: 지하공동구는 도시 지하에 전기, 수도, 가스 등의 인프라를 공동 수용하는 시설로 공기 흐름이 부족하여 계절에 상관없이 결로가 자주 발생한다. 결로는 전기 설비의 누전 화재를 일으키는 원인이 되므로 지하공동구 내의 조명 등 각종 시설물 관리를 위해 필요한 제어반은 결로에 노출되지 않도록 문이 닫힌 상태로 관리되어야 한다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 기술을 활용하여 수km 거리에 반복 배치된 공동구 제어반의 문 열림 여부를 이동 카메라 조건과 조명이 꺼진 조건에서도 인식하고자 한다. 연구방법: 지하공동구를 순찰하는 로봇이 촬영한 영상데이터를 이용하여 딥러닝 객체인식 모델인 YOLO를 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시켜 제어반 문 열림과 문 닫힘을 인식한다. 연구결과: 모자이크 이미지 증강기법으로 학습시킨 모델과 사용하지 않은 모델의 성능을 비교한 결과, 모자이크 학습 모델이 더 우수한 성능(모든 클래스에 대한 mAP가 0.994 이상임)을 보이는 것을 확인하였다. 결론: 지하공동구의 조명이 꺼진 상태에서도, 공동구 내부 시설물이 복잡한 환경에서도 제어반의 문열림 여부를 우수한 성능으로 인식하여 지하공동구 재난안전관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국생활과학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.453-468
• /
• 2012

The number of Healthy Family Support Centers has dramatically increased during the past eight years since the Framework Act on Healthy Families was enacted. This phenomenal growth is largely credited to Certified Healthy Family Specialists (CHFSs). Despite their contributions, the job and working conditions of the CHFSs have rarely been explored from the insiders' perspective. In this study, we aim to delineate CHFSs' job and working conditions from their own narratives in order to improve an understanding of CHFSs' profession and work environment. We conducted in-depth interviews with nine CHFSs and a focus-group interview with five CHFSs. Our findings revealed that CHFSs took pride in their professions, internalized their professional mission of enhancing family strengths, and highlighted CHFSs' unique professional role in comparison to other human services professionals. In conclusion, CHFSs showed a strong professional identity consisting of rich professional knowledge, solid career goals, and integrated socio-political values. Contrary to the positive perception of the CHFSs' job, CHFSs expressed challenges in their working conditions in terms of small-scale organizations at local Healthy Family Support Centers, a heavy workload, hierarchical relationships with local government officers, and the unsatisfactory payroll and promotion system. This study contributes to a better understanding of CHFSs' job and their working conditions and provides insights on how to enhance professionalism among CHFSs and their work environment. As for policy implications, we suggest advancing qualifications for CHFSs, improving professional training programs for current CHFSs, and expanding small-scale organizations.

• 산업진흥연구
• /
• 제5권4호
• /
• pp.1-13
• /
• 2020

2016년 1월 다보스 세계경제포럼에서 제4차 산업혁명이라는 화두가 세상에 던져진 이후 세계는 사회·경제적으로 큰 변화를 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에 품질경영의 방향에 대해 살펴보았다. 첫째로 미국, 독일, 일본 및 중국에서는 제4차 산업혁명시대에 사물인터넷, 로봇공학, 3D프린팅, 빅데이터, 인공지능 등의 새로운 정보통신기술과 기존 기술 및 산업과의 융합으로 산업구조가 변화되고 새로운 스마트 비즈니스가 창출되고 있다는 것을 확인했다. 둘째로 우리나라의 제4차 산업혁명의 핵심 기술수준은 선진국에 비해 미흡한 편이지만 2015년부터 새로운 환경에 적극 대응하기 위해 새로운 정보통신기술을 이용하여 스마트 생산방식 확산, 신산업 창출 등에 힘써오고 있다는 것을 파악했다. 마지막으로 제4차 산업혁명시대에 품질경영은 제품이나 서비스의 기획 및 설계단계에서부터 빅데이터 기반으로 시장의 요구를 실시간으로 반영한 것을 새로운 정보통신기술로 실시간 구현하는 것이라는 것을 확인했다.