• 한국식품과학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.283-288
• /
• 1985

밴댕이 및 주둥치젓의 정미성분(呈味成分)에 관한 자료(資料)를 얻고자 유리(遊離)아미노산(酸), 핵산관련물질(核酸關聯物質), 유기염기(有機鹽基) 및 무기질(無機質)을 분석(分析)하였다. 유리아미노산은 밴댕이젓의 경우 lysine, alanine, leucine, isoleucine valine순(順)으로 함량(含量)이 많아 이들의 전체 유리아미노산의 88.6%를 차지하였고, 주둥치젓은 alanine, leucine, isoleucine, Iysine순(順)으로 함량(含量)이 많아 전체 유리아미노산의 84.4%를 차지하였다 핵산관련물질(核酸關聯物質)의 함량(含量)은 밴댕이 및 주둥치젓 모두 hypoxanthine이 대부분을 차지하였다. 유기염기(有機鹽基)는 양시료 모두 총(總)creatinine, betaine, TMA순(順)으로 많았으며. TMAO는 흔적량에 불과했다. 무기염류(無機鹽類)의 함량(含量)도 Na 및 Ca가 각각37,471$\sim$45,000. 8.ppm, 14,117.1$\sim$ 19,948.1ppm으로 월등히 많았으며, 다음으로 K, Mg 순으로 많았다. 관능검사결과(官能檢査結果) 밴댕이젓은 아미노산 및 핵산관련물질(核酸關聯物質)이, 그리고 주둥치젓은 아미노산이 이들의 맛에 가장 중요한 구실을 한다는 것을 알 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제6권4호
• /
• pp.250-257
• /
• 2019

최근 4대강사업을 통해 국가 주요하천 인근에 약 357개소의 친수공원을 조성하여 국민의 휴식 및 레저공간으로 활용하고, 하천 환경 및 생태적 건강성을 높이고자 하였으나 실제 활용도가 저조하여 친수지구의 수를 297개소로 축소하고, 친수지구 계획 및 관리를 위한 노력을 많이 하고 있다. 특히 이용객 수 조사 및 예측을 좀 더 과학적이고 체계적으로 하기 위해 통신 빅데이터를 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 사람이 현장 조사를 하는 방식과 비교하여 통신 빅데이터를 활용할 경우 공간적인 이용객 이동 패턴을 간편하게 파악할 수 있지만 실제 이용객 수와는 차이가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 검증이 필요하다. 이에 본 연구에서는 낙동강 하구에 위치한 삼락생태공원을 대상으로 통신 빅데이터를 활용한 이용객 이동 패턴과 무인기를 활용한 이용객 수를 비교하여 통신 빅데이터를 활용한 이용객 수 추정의 정확도를 평가하였다. 그 결과 하천 친수지구의 경우 pCELL의 정밀도가 낮아 시설물별 이용 패턴을 정밀하게 추정하기 어려웠으며, 도로 및 주차장 등에 멈춰 있는 신호들 때문에 공원 내 이용 패턴이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 통신 빅데이터 처리에 있어서 친수지구 내 pCELL 수를 확충하고 도로 및 주차장 등의 시설물을 제외한 이용객 수 추정할 수 있도록 개선이 필요한 것으로 나타났다.

• Mycobiology
• /
• 제49권6호
• /
• pp.582-588
• /
• 2021

The interaction of mating pheromone and pheromone receptor from the B mating-type locus is the first step in the activation of the mushroom mating signal transduction pathway. The B mating-type locus of Lentinula edodes is composed of Bα and Bβ subloci, each of which contains genes for mating pheromone and pheromone receptor. Allelic variations in both subloci generate multiple B mating-types through which L. edodes maintains genetic diversity. In addition to the B mating-type locus, our genomic sequence analysis revealed the presence of a novel chromosomal locus 43.3 kb away from the B mating-type locus, containing genes for a pair of mating pheromones (PHBN1 and PHBN2) and a pheromone receptor (RCBN). The new locus (Bα-N) was homologous to the Bα sublocus, but unlike the multiallelic Bα sublocus, it was highly conserved across the wild and cultivated strains. The interactions of RcbN with various mating pheromones from the B and Bα-N mating-type loci were investigated using yeast model that replaced endogenous yeast mating pheromone receptor STE2 with RCBN. The yeast mating signal transduction pathway was only activated in the presence of PHBN1 or PHBN2 in the RcbN producing yeast, indicating that RcbN interacts with self-pheromones (PHBN1 and PHBN2), not with pheromones from the B mating-type locus. The biological function of the Bα-N locus was suggested to control the expression of A mating-type genes, as evidenced by the increased expression of two A-genes HD1 and HD2 upon the treatment of synthetic PHBN1 and PHBN2 peptides to the monokaryotic strain of L. edodes.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1306-1325
• /
• 2019

As the world is moving towards digitization, data is generated from various sources at a faster rate. It is getting humungous and is termed as big data. The financial sector is one domain which needs to leverage the big data being generated to identify financial risks, fraudulent activities, and so on. The design of predictive models for such financial big data is imperative for maintaining the health of the country's economics. Financial data has many features such as transaction history, repayment data, purchase data, investment data, and so on. The main problem in predictive algorithm is finding the right subset of representative features from which the predictive model can be constructed for a particular task. This paper proposes a correlation-based method using submodular optimization for selecting the optimum number of features and thereby, reducing the dimensions of the data for faster and better prediction. The important proposition is that the optimal feature subset should contain features having high correlation with the class label, but should not correlate with each other in the subset. Experiments are conducted to understand the effect of the various subsets on different classification algorithms for loan data. The IBM Bluemix BigData platform is used for experimentation along with the Spark notebook. The results indicate that the proposed approach achieves considerable accuracy with optimal subsets in significantly less execution time. The algorithm is also compared with the existing feature selection and extraction algorithms.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.145-153
• /
• 2020

빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.1-6
• /
• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.399-408
• /
• 2016

빅데이터의 시대가 도래 하면서 지식재산권 영역에서도 빅데이터의 활용이 늘고 있는 추세이다. 한편 상표는 본질적으로 자타 상품을 식별하는 표지로서 그 목적이 소비자에게 인식되도록 하는 데 있다. 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 분석 기술은 상표에 있어서 이러한 소비자의 인식을 판단하는 도구로 활용될 수 있다. 그동안의 전통적인 방법으로는 소비자의 인식에 해당하는 식별력을 증명하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 최근 상표의 식별력을 판단하기 위한 방안으로 설문조사에 대한 관심이 높아지면서 우리 상표법 시행규칙에도 설문조사가 도입되었지만 비용과 시간, 객관성, 공정성 측면에서 오류와 많은 문제가 있는 것으로 드러났다. 이에 대한 보완책으로 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 상표에 대한 소비자 인식을 판단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 분석을 활용한 경우 상표 식별력 판단의 객관성을 높이는 것은 물론 상표와 관련된 다른 법률적 판단에 도움을 주는 보조 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제6권3호
• /
• pp.68-74
• /
• 2017

빅 데이터 처리는 파일이나 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 문제를 해결하고 통찰력 있는 유용한 정보를 제공한다. 현재 빅 데이터 처리를 위해 다양한 플랫폼이 사용되지만, 하둡이 가지는 단순성, 생산성, 확장성, 그리고 내고장성 때문에 많은 기관, 기업에서 빅 데이터 처리에 하둡을 사용하고 있다. 또한, 하둡은 다양한 하드웨어 플랫폼으로 클러스터를 구축할 수 있으며, 네임 노드(Master)와 데이터 노드(Slave)로 구분하여 빅 데이터를 처리한다. 본 논문에서는 실제 기관과 기업에서 사용하는 완전분산모드를 사용하였으며 원활한 테스트를 위해 저전력이고 저가인 싱글 보드를 사용하여 하둡 클러스터를 구축하였다. 네임 노드의 성능 영향 분석은 싱글 보드와 랩톱을 네임 노드로 사용하여 같은 데이터 처리를 통하여 비교하였으며 데이터 노드의 개수에 따른 영향 분석은 싱글 보드를 기존 클러스터의 개수에서 2배까지 늘려가며 데이터 노드가 미치는 영향을 분석하였다.

• 대한치과기공학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.13-20
• /
• 2000

This experiment was done to find out how the length and the diameter of the sprue effects the porosity created during the moduling process, which is caused by the metal's shrinking and stretching action. the experiment was done in two groups(A and B), using experimental gold, and made 10 copings for both groups. 1. In group A, The length of the sprues were given the same, but the diameter of the sprue were 6, 8, 10, 12, 18 gauge. As a result, the porosity came out big with 12 and 18 gauge and for 10, 8, 6 gauge, the porosity was hardly seen or none was noticeable. 2. In group B, the diameter was given the sam for the sprues, but the length of the sprues were 5, 10, 15, 20, 25mm. As a result, the porosity came out big with 25, 20, 15mm the porosity was hardly seen or none was noticeable. 3. The diameter needs to be big and the length, short. 4. The appropriate sized sprue must be chosen for each individual tooth, according to it's shape and size.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.71-86
• /
• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.