본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.
FDG PET/CT 검사에서 FDG는 신장 및 요료계를 통하여 배설된다. 이 방사능의 배설을 촉진 시키는 방법을 비교 및 분석하여 각 의료기관의 실정에 맞는 방법을 선택하는데 도움을 주고자 한다. 8개월간 본원에서 PET/CT 검사를 시행한 환자 중 신장에 병적 병변이 없고 기능이 정상인 환자 총 30명을 대상으로 하였다. FDG-PET/CT 기본검사를 마친 환자들을 무작위로 10명씩 다음 세 집단으로 나눠 지연검사를 촬영하였다. (1) 1시간 대기한 집단(Delay group), (2) 수분을 약 700 mL 섭취한 후 1시간 대기한 집단(Hydration group), (3) 이뇨제를 정맥주사하고 30분 대기한 집단(Lasix group). 평가는 육안평가와 정량분석을 하였다. 육안평가는 기본검사와 비교하여 각 집단별 지연검사 영상에서 신장의 방사능 배설을 네 단계로 나누어 비교 및 분석하였다. 정량분석은 기본검사의 표준화섭취계수에서 지연검사의 표준화섭취계수의 감소율을 측정하여 신장 방사능의 배설률로 활용하였다. 육안평가상 Lasix group이 가장 배설이 잘 되었고 그 다음은 Hydration group이었다. Delay group은 효과적인 배설이 이루어지지 않았다. 정량분석 결과 신장방사능 배설률은 Delay group $9.2{\pm}20.7%$, Hydration group $28.1{\pm}22.8%$, Lasix group $29.5{\pm}23.1%$이었다. Delay group과 Hydration group간, Delay group과 Lasix group간의 배설률은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. Hydration group과 Lasix group간은 유의한 차이가 없었다. 본 연구에서 이뇨제를 사용하는 것이 신장의 방사능 배설을 촉진시키는데 가장 효과적임을 확인할 수 있었다. 또한 수분을 섭취하는 방법도 비슷한 효과를 보였으며 수분 섭취 없이 지연영상을 얻는 것은 효과가 없음을 확인 하였다. 이상의 방법들을 각 의료기관 실정에 맞게 적용함으로써 영상의 질 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
손바닥선인장으로부터 기능성식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 HPLC-PDA 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 dihydrokaempferol (DHK)과 3-O-methylquercetin(3-MeQ)을 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 인산용액과 아세토니트릴을 전개 용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 280 nm 파장에서는 DHK를, 360 nm 파장에서는 3-MeQ를 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. DHK의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9998의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 97% 이상의 회수율과 3% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 3-MeQ의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 1의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 95% 이상의 회수율과 7% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. DHK의 검출한계는 $1.38{\mu}g/mL$, 정량한계는 $4.18{\mu}g/mL$로 나타났으며, 3-MeQ의 검출한계는 $3.49{\mu}g/mL$, 정량한계는 $10.6{\mu}g/mL$로 나타났다. 손바닥선인장 에탄올 추출물(OFSEs)은 70과 $80^{\circ}C$에서 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 OFSEs로부터 두 종의 지표물질 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 지표물질의 함량은 $80^{\circ}C$에서 추출한 70% OFSE가 DHK $26.42{\pm}0.65mg/OFS100g$, 3-MeQ $3.88{\pm}0.29mg/OFS100g$의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 다양한 OFSEs에 대하여 DPPH 자유 라디칼 소거효능과 쥐의 간 균질액을 이용한 지질과산화 저해 효능에 대한 항산화 효능은 지표물질의 함량이 가장 높은 70% OFSE에서 우수한 효능을 나타내 본 연구에서 확립한 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 HPLC-PDA를 이용한 손바닥선인장 에탄올 추출물의 DHK와 3-MeQ의 분석법은 개별인정형 건강 기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.
살충성 유전자 mcry1Ac1을 포함하고 있는 해충저항성 유전자변형(GM) 벼 Agb0101이 국내에서 개발되었다. 향후 Agb0101 벼의 환경방출에 따른 모니터링과 이력추적을 위해서는 신뢰성 있는 검출방법의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서 해충저항성 GM벼의 사후 안전관리를 위한 정성적 및 정량적 PCR 검정 방법을 개발하였다. 벼 녹말분지효소 유전자 RBE4를 PCR 분석의 내재유전자로 사용하였고, 이의 primer쌍 RBEgh-1/-2는 101bp의 PCR 증폭산물을 형성하였다. 정성 PCR 분석을 위해서 삽입된 T-DNA를 바탕으로 특이 primer를 제작하였고, 이벤트 특이적 검출 primer의 경우 Agb0101의 도입유전자 및 벼 염색체 DNA 사이의 5' 또는 3' 인접염기부위를 정확하게 특이적으로 PCR 증폭하였다. 반면, 대조구인 각종 작물, 국내 벼 품종 및 Agb0101과 동일 형질전환 벡터를 갖는 해충저항성 벼에서는 어떠한 PCR 증폭산물도 형성하지 않았다. 표준물질로써 내재유전자 및 이벤트 특이적 단편으로 제조된 pRBECrR을 이용한 real-time PCR 분석에 의해서 정량한계(LOQ)가 10 copies 농도의 범위인 것으로 확인되었고, 이의 유효성을 검증하기 위하여 상이한 농도의 Agb0101시료(10, 5, 3 및 1%)를 real-time PCR 분석하여 정량검정에 대한 표준편차 및 상대표준편차가 각각 0.06 ~ 0.40 및 3.80 ~ 7.01%의 낮은 범위에 포함되는 것을 확인할 수 있었다. 이들 결과로 본 연구에서 개발된 정성 및 정량 PCR 검정 방법이 해충저항성 GM벼 Agb0101의 모니터링 및 이력추적에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 본다.
섬쑥부쟁이로부터 고요산혈증 개선에 도움을 주는 기능성 식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 high performance liquid chromatography-ultraviolet(HPLC-UV) 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 3,5-dicaffeoylquinic acid(3,5-DCQA)를 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 3,5-DCQA 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 초산용액과 메탄올을 전개용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 320 nm 파장에서 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. 3,5-DCQA의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9999의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 90% 이상의 회수율과 5% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 검출한계는 $2.68{\mu}g/mL$였고 정량한계는 $8.11{\mu}g/mL$로 나타났다. 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물(AGE)은 70과 $80^{\circ}C$에서 30, 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 AGE로부터 3,5-DCQA의 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 3,5-DCQA의 함량은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE가 $52.59{\pm}3.45mg/Aster$ glehni 100g의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 그러나 섬쑥부쟁이 추출물에 함유된 5-caffeoylquinic acid(5-CQA)의 함량 비교분석은 에탄올 함량이나 추출 시간에 따른 함량 변화가 미미하게 나타났다. 또한, 다양한 AGE에 대하여 XOD 저해 효능을 검색하였을 때, 3,5-DCQA의 함량이 가장 높은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE에서 우수한 효능을 나타내 기능성 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 3,5-DCQA의 분석법은 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물로부터 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.
한지기록물의 상태를 평가하는 데 있어 기록물의 훼손을 방지하는 것은 필수적인 요소이다. 사용된 공시재료는 1900년대 생산된 한지기록물을 사용하였다. 이 종이 기록물의 상태를 평가하기 위하여 비파괴적 분석기인 12,500~4,000 $cm^{-1}$ 파장영역을 가진 푸리에변환(FT) 근적외선 분광 분석기를 이용하였다. 푸리에변환 방식의 간섭계는 뛰어난 정밀도와 정확도를 가지며, 신호-대-잡음비가 가장 우수 하여 정량 분석에서 가장 많이 사용되고 있다. 한지기록물의 산성도와 함수율을 적분구(integrating sphere)의 확산반사로 사용하여 측정하였다. 산성도(pH)의 경우에 전처리를 하지 않았을 때의 상관계수($R^2$)는 0.92, 표준예측오차(SEP)는 0.317이었고, 전처리를 하였을 때의 $R^2$는 0.98, SEP는 0.208 이었다. 그리고 함수율의 경우 산성도와 달리 전처리를 하지 않았을 경우에도 $R^2$와 SEP는 각각 0.99와 0.458로 확인 되었다. 전처리 중 다산란 보정방법(MSC)의 경우에는 $R^2$가 0.97, SEP가 0.558로 증가하는 것을 확인 할 수 있어 함수율은 전처리를 하지 않았을 때가 좋은 결과가 나오는 것으로 확인 되었다. 이러한 결과를 통해 비파괴적인 분석방법으로 한지기록물을 적분구와 FT 근적외선 분광 분석기를 이용하여 한지의 상태를 정확히 평가할 수 있을 것으로 판단되었다.
대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
핵의학은 방사성 동위원소 추적자를 인체에 투여하여 질병의 형태학적 정보와 생물학적 기능 정보를 얻고 평가한 Amyloid PET Tracer 개발로 베타아밀로이드 신경반 확인을 통해서 알츠하이머 진단의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 20분이라는 긴 영상획득 시간은 환자에게 힘든 시간 일 수 있다. PET/CT 검사는 환자의 움직임에 민감하며, 검사 결과에도 일부분 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 체내 방사성 의약품의 분포를 시간에 따른 list mode acquisition 방법을 통해 영상의 정량적 평가에 영향을 미치지 않으면서 적절한 영상획득 시간 연구하였다. list mode는 기존의 frame mode에 비해 시간에 대한 정보가 포함되어 연구자들이 원하는 시간에 대한 영상을 별도로 reconstruction 할 수 있어 data 분석에 용이하다. 연구 방법은 5 min frame/bed, 10 min frame/bed, 15 min frame/bed, 20 min frame/bed 로 리스트 모드를 이용하여 시간별 재구성 영상을 획득하여 SNR(signal to noise ratio) 과 LPR(lesion-to-pons uptake ratio)의 차이와 판독의 차이를 비교 분석하여 적정한 영상획득시간을 알아보고자 하였다. 정량적 분석 결과 list mode로 측정 시 정량적 평가 결과, 영상획득 시간이 증가함에 따라 관심 영역 6개에서 SUVmean 값은 감소하였으나 5 min/bed 영상에서 가장 많은 차이를 보였고 10 min/bed 그리고 15 min/bed 순으로 SUVmean 값의 차이가 감소하였다. 따라서 15 min/bed 에서의 SUVmean 값은 영상의 평가에 영향을 끼치지 않을 만큼의 차이가 없다는 결과값이 나왔다. LPR 값의 차이는 없었다. 정성적 분석 결과, PET 영상획득시간에 따른 판독 소견의 변화는 없었으며 시간에 따른 영상 재구성의 정성적 분석 점수의 유의한 차이가 없었다. 연구 결과 F-18 fluteme tamol PET/CT 검사 시 15 min/bed 과 20 min/bed 영상이 유의한 차이가 없으므로 환자의 상태에 따라 LIST MODE를 통해 선택적으로 15 min/bed 을 사용하여 영상획득 시간을 줄이는 것이 임상적으로 유용하다고 할 수 있다.
정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.
목적 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단능력을 평가하고 조영증강 초음파의 정량 분석을 사용하여 유방 동적 조영증강 자기공명영상과 유사한 운동 패턴 결과를 얻을 수 있는지 분석하였다. 대상과 방법 단일 센터 전향적 연구로 진행하였고, 총 71개의 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소가 포함되었다. 이러한 병소에 대해 조영증강 초음파를 시행하였고 Breast Imaging-Reporting and Data System (이하 BI-RADS)에 따라 분류하였다. 그리고 모든 병소의 BI-RADS 분류를 조직학적 결과와 비교하여 조영증강 초음파의 민감도, 특이도 및 진단 정확도를 계산하였다. 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상의 운동 패턴사이의 일치도는 가중 카파 분석을 사용하여 평가되었다. 결과 조영증강 초음파에서 총 46개의 병소가 BI-RADS 4B, 4C, 5로 분류되었고, 25개의 병소가 BI-RADS 3, 4A로 분류되었다. 자기공명영상에서 추가적으로 발견된 조영증강 병소에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 84.9%의 민감도, 94.4%의 특이도 및 97.8%의 긍정적 예측값으로 우수하였다. 총 57/71 (80%) 병소는 조영증강 초음파와 동적 조영증강 자기공명영상 운동 패턴 결과가 일치하였고 가중 카파 값 0.66으로 좋은 일치도를 나타냈다. 부분 군 분석에서 양성 병소는 우수한 일치를 보였고(가중 카파 값 = 0.84), 관내암종은 좋은 일치를 보였다(가중 카파 값 = 0.69). 결론 MRI에서 추가 검출된 유방 결절에 대한 조영증강 초음파의 진단 능력은 우수했다. 양성 및 관내암종 병소에서 동적 조영증강 자기공명영상과 조영증강 초음파의 운동 패턴 결과는 좋은 일치도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.