게임은 소프트웨어 특성상 출시 후 사용자들의 반응을 빠르게 파악하여 개선하는 것이 중요하다. 하지만 구글 플레이 앱 스토어 등 사용자들이 게임을 다운로드하고 리뷰를 올릴 수 있는 대부분의 사이트들은 게임 리뷰에 대한 매우 제한적이고 모호한 분류 기능만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 사용자들이 사이트에 올린 게임 리뷰를 보다 명확하고 운영에 유용한 주제들로 자동 분류하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 리뷰에 포함된 단어들을 대표적인 단어 임베딩 모델인 word2vec을 사용하여 벡터들로 변환하고, 이 벡터들과 각 주제 간 유사도를 측정하여 해당 리뷰를 관련된 주제로 분류한다. 특히 분류 성능에 직접적인 영향을 미치는 벡터 간 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 벡터 간 유사도 측정 방법인 유클리디안 유사도, 코사인 유사도, 확장된 자카드 유사도의 성능을 실제 데이터를 사용하여 비교하였다. 또한 어떤 리뷰가 둘 이상의 주제에 해당하는 경우를 위해 임계값에 기반한 다중 분류 방법을 사용하였다. 구글 플레이 앱스토어의 실제 데이터를 사용한 실험 결과 본 시스템은 95%까지의 정확도를 보임을 확인하였다.
현재까지 많은 노력을 통해 정밀도로지도를 구축하고 활용하기 위한 시스템을 개발하여 적용 중에 있으며, 최근 도로변화에 대한 신속 변화 및 지도 갱신 시스템 개발을 통해 정밀도로 지도의 갱신을 신속히 하기 위한 노력을 기울이고 있다. 정밀도로지도는 자율주행 안전을 위해 지도의 무결성 및 정확성이 요구되어지며, 이를 위해 국토지리정보원(2018)에서는 검사 방법을 만들어 확인하고 있다. 마찬가지로 갱신된 정밀도로지도 품질을 확보할 수 있도록 관련 기술의 기준 및 평가방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 자율주행을 위한 도로변화 신속 탐지 및 갱신기술을 분석하고 통합 품질 검증을 위한 평가기준과 항목을 선정하였다. 평가 항목은 위치정확도와 판독정확도로 정하고, 선정한 평가기준을 바탕으로 실시간 변화탐지 및 정밀지도의 갱신 기술에 대한 평가방법을 제시하였다. 향후 본 연구 결과를 통해 자율차의 안전주행을 지원하는 정밀도로지도의 품질확보에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 정보공개제도 시행 이후 높은 정보 공개율에도 불구하고 국민의 만족도는 이에 상응하지 않는다는 점에 착안하여 결과적 대응성과 실질적 대응성 간의 차이가 있는지를 보고자 하였다. 기존 연구에서는 공개결정과 걸린 시간 등의 결과적 대응성 측면의 분석에 초점을 두었다면, 본 연구는 실질적 측면에서 청구한 정보와 공개된 정보가 얼마나 일치하는지를 확인하고자 하였으며 이는 앞으로 국민의 정보공개청구의 만족도를 높이는 데 있어 가장 중요한 문제일 것이다. 본 연구는 28개 중앙행정기관의 동일한 정보공개청구에 대한 대응성을 분석하였다. 그 결과 실질적 대응성 면에서 청구한 정보와 공개형태가 아닌 다른 정보와 다른 형태의 자료를 공개하여 정확성이 떨어졌고 청구한 정보의 일부 내용이 없거나 내용을 파악할 수 없게 공개하여 공개된 정보의 완전성이 떨어졌다. 기관 특성 가운데 기관 기능 면에서는 국가관리기능이 공개율은 낮았지만, 실질적 대응성 면에서 공개내용은 경제산업기능, 사회문화기능보다 청구내용에 더 가까운 정보를 공개하였다. 결과적 대응성과 실질적 대응성 간에는 차이가 있었는데, 공개결정임에도 불구하고 실제 공개된 내용은 청구한 정보가 아닌 경우도 상당하였고 공개에 여러 날이 소요되었음에도 즉시공개로 판정되어 즉시공개 본래의 취지를 무색하게 하였다. 한편 실질적 대응성을 떨어뜨리는 주된 이유는 문서보존기간의 경과와 자료의 부존재 등 이었다. 따라서 기관의 정보공개에 대한 의지와 함께 공공기관의 기록 생성과 보존의 의무화가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 한정된 사례를 연구대상으로 하였지만 결과적 대응성과 실질적 대응성 간의 차이를 밝혔다는 데 의의가 있을 것이다.
최근 사물인터넷(internet of things: IoT) 스마트 홈 시스템과 관련하여 레이다 기반의 다양한 생체신호 탐지 기법들이 개발되고 있다. 생체신호는 폐에 의한 호흡수와 심장에 의한 심장박동수로 정의되며, 이는 일반적으로 흉부 또는 등의 미세한 움직임을 야기한다. 이때, 이 미세한 움직임은 레이다 수신신호의 위상을 변화시키기 때문에, 생체신호는 주로 위상 변화에 대한 스펙트럼 분석을 통해 탐지된다. 하지만, 호흡수와 달리 심장박동수에 의한 위상 변화는 매우 미약하기 때문에 실제 측정환경에서는 다양한 원인들로 인해 심장박동수가 오탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 먼저 생체신호 오탐지를 야기하는 원인들을 분석한 후, 이를 바탕으로 효과적인 생체신호 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 1) 위상 분리, 2) 위상 미분 및 필터링, 3) 생체신호 탐지, 그리고 4) 오탐지율 감소 단계로 구성되며, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra-Wideband)를 사용한 실험 결과에서 보다 효율적이고 정확하게 생체신호가 탐지됨을 확인할 수 있었다.
The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.
FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.
본 연구는 HPLC-DAD/MS를 이용하여 농산물 중 triazine계 제초제인 cyanazine의 잔류 분석법을 확립하였다. 대표 농산물은 사과, 배추, 고추, 현미 및 콩을 선정하였고, 아세톤을 첨가하여 추출된 cyanazine 성분을 dichloromethane 액-액 분배법과 florisil 흡착크로마토그래피법으로 정제하여 HPLC-DAD/MS 분석대상의 시료로 사용하였다. Cyanazine의 정량적 분석을 위한 최적 HPLC-DAD/MS 분석조건을 확립하였으며, 정량한계(LOQ)는 0.02 mg/kg 이었다. 각 대표 농산물에 대해 정량한계, 정량한계의 10배 및 50배 수준에서 회수율을 검토한 결과, 모든 처리농도에서 83.6~93.3% 수준을 나타내었으며, 반복 간 변이계수(CV)는 최대 2.8%를 나타내어 잔류분석 기준인 회수율 70~120% 및 분석오차 10% 이내를 충족시키는 만족한 결과를 도출하였고, 또한 LC/MS SIM을 이용하여 실제 농산물 시료에 적용하여 재확인 하였다. 이상의 결과로 신규 cyanazine의 HPLC-DAD/MS 분석법은 검출한계, 회수율 및 분석오차 면에서 국제적 분석기준을 만족하는 신뢰성이 확보된 정량 분석법으로 사용 가능할 것이다.
본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.
다양한 목표 고도에서의 풍속 추정은 해상풍력 구조물 설계 및 풍파 추정 등의 분야에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 풍속 관측 자료가 특정 고도에 한정되어 있기 때문에 다른 고도에서의 풍속 추정은 일반적으로 사용되는 연직 분포함수와 평균적인 매개변수를 이용하여 추정한다. 본 연구에서는 HeMOSU-1 관측타워의 다양한 고도에서 측정한 풍속 자료를 이용하여 Power 함수, 대수함수의 매개변수를 추정하고 그 변동 양상을 분석하였다. 매개변수 추정 결과, Power 함수의 지수 매개변수는 일반적으로 제안되는 0.14(= 1/7) 보다 작은 평균 0.10 정도로 추정되었으며, 변동 범위도 0.0~0.3 정도로 파악되었다. 대수분포함수의 경우, 매개변수는 마찰속도와 조도 길이로 그 범위가 풍속에 따라 차이를 보이고 있으며, 변동 범위는 각각 0~10 (m/s), 0.0~1.0 (m) 정도로 파악되었으며, 일반적으로 제시되는 범위와는 그 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 이러한 차이는 기존의 고도 분포함수가 대기 중립 조건을 가정하고 있는 영향으로 판단되며, 보다 정확한 추정을 위해서는 대기조건을 고려한 비선형 고도분포함수의 도입이 필요하다.
본 연구의 목적은 항염, 항균 등 다양한 기능성을 갖는 서양종꿀벌(Apis mellifera L.)의 일벌독에서 분리한 봉독의 활성아민 성분과 함량을 분석하고 그 분석법을 검토하였다. 본 연구에서는 Ultra Performance Liquid Chromatography에 Halo C18컬럼과, acetonitrile 및 증류수를 이동상으로 사용하여 분석시간 13분 이내에서 봉독의 cadaverine에 대한 성분 분석법을 개발하였고, 분석법 밸리데이션을 통하여 특이성, 정확성, 정밀성을 갖춘 분석법임이 확인되었다. 봉독의 cadaverine의 직선성은 R2=0.99 이상으로 측정되어 양호하게 분석되었고, 검출한계는 0.3 ㎍/ml, 정량한계는 0.3 ㎍/ml으로 나타났으며, 회수율은 97.6~99.1%로 나타났다. Cadaverine의 일내 정밀도는 상대표준편차(RSD) 값이 0.25~0.44%였으며, 일간 정밀도는 0.25~1.25%로 상대표준편차 값이 5% 이내의 우수한 정밀성을 갖는 것으로 확인되었다. 이러한 분석법을 통해 지금까지 봉독에서는 보고된 바 없는 활성아민 cadaverine이 평균 1.10±0.05 mg/g 함유된 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구는 봉독에서 cadaverine 함량과 cadaverine 분석법에 대한 직선성, 검출한계, 정량한계 및 회수율을 측정한 결과, 모두 만족스러운 결과를 나타냈으며, 봉독의 cadaverine에 대한 기초자료와 생리활성에 연구로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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