• Animal Bioscience
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• 제35권11호
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• pp.1808-1816
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• 2022

Objective: The study of Hanwoo (Korean native cattle) has mainly been focused on meat quality and productivity. Recently the field of microbiome research has increased dramatically. However, the information on the microbiome in Hanwoo is still insufficient, especially relationship between vagina and feces. Therefore, the purpose of this study is to examine the microbial community characteristics by analyzing the 16S rRNA sequencing data of Hanwoo vagina and feces, as well as to confirm the difference and correlation between vaginal and fecal microorganisms. As a result, the goal is to investigate if fecal microbiome can be used to predict vaginal microbiome. Methods: A total of 31 clinically healthy Hanwoo that delivered healthy calves more than once in Cheongju, South Korea were enrolled in this study. During the breeding season, we collected vaginal and fecal samples and sequenced the microbial 16S rRNA genes V3-V4 hypervariable regions from microbial DNA of samples. Results: The results revealed that the phylum-level microorganisms with the largest relative distribution were Firmicutes, Actinobacteria, Bacteroidetes, and Proteobacteria in the vagina, and Firmicutes, Bacteroidetes, and Spirochaetes in the feces, respectively. In the analysis of alpha, beta diversity, and effect size measurements (LefSe), the results showed significant differences between the vaginal and fecal samples. We also identified the function of these differentially abundant microorganisms by functional annotation analyses. But there is no significant correlation between vaginal and fecal microbiome. Conclusion: There is a significant difference between vaginal and fecal microbiome, but no significant correlation. Therefore, it is difficult to interrelate vaginal microbiome as fecal microbiome in Hanwoo. In a further study, it will be necessary to identify the genetic relationship of the entire microorganism between vagina and feces through the whole metagenome sequencing analysis and meta-transcriptome analysis to figure out their relationship.

• 대한소아치과학회지
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• 제50권3호
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• pp.263-276
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• 2023

이 연구의 목적은 소아의 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 객체 탐지 의 객체 탐지를 위해 YOLO (You Only Look Once)를 사용한 모델의 성능을 평가하는 것이다. M6 데이터베이스에서 학습자료군으로 2016개의 치근단 방사선 사진이 선택되었고 이 중 1143개는 한 명의 숙련된 치과의사가 주석 도구를 사용하여 인접면 우식증을 표시하였다. 표시한 주석을 데이터 세트로 변환한 후 단일 합성곱 신경망(CNN) 모델을 기반으로 하는 YOLO를 데이터 세트에 학습시켰다. 187개의 평가자료군에서 객체 탐지 모델 성능 평가를 위해 정확도, 재현율, 특이도, 정밀도, NPV, F1-score, PR 곡선 및 AP를 계산하였다. 결과로 정확도 0.95, 재현율 0.94, 특이도 0.97, 정밀도 0.82, NPV 0.96, F1-score 0.81, AP 0.83으로 인접면 우식증 탐지에 좋은 성능을 보였다. 이 모델은 치과의사에게 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 병변을 객체 탐지하는 도구로 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국철학논집
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• 제27호
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• pp.145-166
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• 2009

본 논문은 조선 순조 대 산림(山林)인 노주 오희상의 차자(次子)인 경재(褧齋) 오치익(吳致翼)의 경학관(經學觀)에 대해 고찰한 것이다. 경재 경학관의 특징을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 경재는 부친 노주와는 달리 성리설 보다는 고증학(考證學)에 관심을 두었다. 이에 경재는 『만록(漫錄)』과 『문집』에서 『시경』 『서경』 『주역』 『주례』 『예기』 『춘추』 등 제 경서의 성립 및 의문점에 대한 상세하고 해박한 고증학적 견해를 서술하고 있다. 둘째, 개방성을 들 수 있다. 경재는 『주역』을 신성시하지 않았다. 또한 당시까지만 해도 절대적인 권위로 군림하고 있던 정자(程子)의 『역전(易傳)』과 주자(朱子)의 『본의(本義)』만이 유일무이(唯一無二)의 해석이 아니라 보는 이의 각도에 따라서 얼마든지 다른 견해가 가능하며 또 그런 태도가 바람직한 태도임을 주장하고 있다. 이에서 경재의 주자학적(朱子學的) 세계관(世界觀)을 초탈한 일면을 볼 수 있다. 셋째, 한 대(漢代) 학설에 비중을 두었다. 이에 『논어』의 인명에 대한 견해에서도 경재는 당시까지 권위의 상징이던 주자설 보다도 오히려 유흠설(劉歆說)에 더 기울어지는 것을 감지(感知)할 수 있다. 넷째, 당시 조선시대 유학자들과 다르게 『공양전』과 『곡량전』에도 관심을 보이고 있다. 이에 『공양전』과 『곡량전』에서 문장이 아름다운 것을 선택하여 『공곡문선(公穀文選)』을 편찬하였다. 다섯째, 상수역학(象數易學)에 관심을 두고 있다는 것이다. 경재는 역(易)은 의리가 주가 아니라 상수와 점(占)임을 명확히 파악하고 있었다. 이에 『상점유회(象占類會)』를 편찬하였다. 이밖에 『주례』에 관심을 두기도 했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.159-172
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• 2023

일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.241-249
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• 2009

동영상 검색이나 축약과 같은 동영상 분석을 위해 동영상 어노테이션 기술이나 동영상 정보 표현에 대한 다양한 연구가 있어왔다. 이를 위해 본 논문은 대화 참여자 결점을 위한 영상적 요소와 이러한 요소를 이용하여 Character-net 표현을 개선하는 방법을 제안한다. 기존 Character-net이 자막이 뜨는 시간에 나타나는 등장인물들만을 대화참여자로 고려하므로 일부의 청자를 제외시키는 문제점이 있다. 대화 참여자는 대화상황 파악의 극히 중요한 요소로 동영상 검색 시에 기준이 될 수 있으며 동영상의 이야기 전개를 이끌어 나간다. 대화 참여자를 결정하기 위한 영상적 요소에는 자막의 유무, 장면, 인물 등장순서, 시선방향, 패턴, 입의 움직임 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 영상적 요소에 근거하여 대화 참여자를 판단하고 동영상 표현방법인 Character-net을 개선하고자 한다. 제안한 여러 요소들이 결합되고 일정한 조건이 만족되었을 때 대화참여자를 정확히 검출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대화참여자를 결정하기 위한 영상적 요소들을 제안하고 이를 통해 Character-net의 표현성능을 개선하고 실험을 통하여 제안된 방법론이 대화 참여자 판단의 정확성과 Character-net의 표현성능을 제고함을 증명하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.401-408
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• 2023

이 연구의 목적은 교과서 데이터베이스 구축을 위한 기초 작업으로서 교과서 메타데이터를 설계하는 것이다. 이를 위하여 독본류를 교과서의 범주로 정의하였고, 선행연구를 통하여 메타데이터 개발 방법론을 수립하였다. 국립중앙도서관 등 교과서를 수집, 축적, 서비스하는 기관의 목록 기술요소를 조사하여 서지적으로 필수적인 요소들이 누락되지 않도록 하였으며, Dublin Core, MODS, KEM의 요소들을 매핑하여 교과서를 기술하는데 적합한 요소들을 도출하였다. 마지막으로 발행유형, 장르, 교육과정기 요소를 추가하여 최종적으로 3개의 범주-서지, 맥락, 교과서 특성에서 14개의 요소로 구성된 교과서 메타데이터 요소 셋을 제시하였다. 14개의 요소는 표제사항, 저자사항, 발행사항, 형태사항, 식별기호, 언어, 소장처, 주제명, 해제, 장르, 목차, 이용대상자, 교육과정기, 교과정보이다. 우리는 이 연구에서국가지식자원으로 교과서 자원을 축적할 수 있는 조직화 방안을 논의하여 이 분야에 기여하였으며, 향후 연구에서 우리는 실제 교과서를 대상으로 메타데이터 요소를 적용하여 사용성을 평가하고 평가결과에 따라 수정 보완할 것을 제안하였다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제17권4호
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• pp.682-697
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• 2023

BACKGROUND/OBJECTIVES: Tibetan tea is a kind of dark tea, due to the inherent complexity of natural products, the chemical composition and beneficial effects of Tibetan tea are not fully understood. The objective of this study was to unravel the composition of Tibetan tea using knowledge-guided multilayer network (KGMN) techniques and explore its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms in mice. MATERIALS/METHODS: The C57BL/6J mice were continuously gavaged with Tibetan tea extract (T group), green tea extract (G group) and ddH2O (H group) for 15 days. The activity of total antioxidant capacity (T-AOC) and superoxide dismutase (SOD) in mice was detected. Transcriptome sequencing technology was used to investigate the molecular mechanisms underlying the antioxidant and lipid-lowering effects of Tibetan tea in mice. Furthermore, the expression levels of liver antioxidant and lipid metabolism related genes in various groups were detected by the real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) method. RESULTS: The results showed that a total of 42 flavonoids are provisionally annotated in Tibetan tea using KGMN strategies. Tibetan tea significantly reduced body weight gain and increased T-AOC and SOD activities in mice compared with the H group. Based on the results of transcriptome and qPCR, it was confirmed that Tibetan tea could play a key role in antioxidant and lipid lowering by regulating oxidative stress and lipid metabolism related pathways such as insulin resistance, P53 signaling pathway, insulin signaling pathway, fatty acid elongation and fatty acid metabolism. CONCLUSIONS: This study was the first to use computational tools to deeply explore the composition of Tibetan tea and revealed its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms, and it provides new insights into the composition and bioactivity of Tibetan tea.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국가금학회지
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• 제50권4호
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• pp.193-202
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• 2023

인플루엔자 A 바이러스(IAVs)는 많은 조류 종의 호흡 기관에 감염되며 사람을 비롯한 다른 동물로 전파될 수 있는 포장된 음극성 역전사 RNA 바이러스이다. 이 연구에서는 이전 연구의 마이크로어레이 데이터를 다시 분석하여 닭에서 공통 및 특이하게 발현되는 유전자(DEG) 및 그들의 생물학적 활동을 식별하였다. 고병원성(HPAIV) 및 저병원성(LPAIV) 인플루엔자 A 바이러스 감염된 닭 세포에서 각각 760개와 405개의 DEG가 발굴되다. HPAIV 및 LPAIV는 각각 670개와 315개의 DEG를 가지고 있으며, 이 중 90개의DEG가 두 바이러스에서 공유된다. HPAIV 감염으로 인해DEG의 기능 주석에 따르면 세포 주기의 기본적인 생물학적 기능과 연관된 다양한 유전자가 발굴되었다. 대상 유전자중에서 CDC Like Kinase 3(CLK3), Nucleic Acid Binding Protein 1(NABP1), Interferon-Inducible Protein 6(IFI6), PIN2 (TERF1) Interacting Telomerase Inhibitor 1(PINX1), 그리고Cellular Communication Network Factor 4(WISP1)의 발현은 polyinosinic:polycytidylic acid(PIC)로 처리된 DF-1 세포에서 변화되었다. 이것은 toll-like receptor 3(TLR3) 리간드인 TLR3 신호에 의해 이러한 유전자의 전사가 조절될 수 있음을 시사하며, 닭에서 AIV의 병리 생리학에 대한 더 나은 이해를 얻기 위해서는 AIV 감염 과정 중에 호스트 반응을 조절할 수 있는 메커니즘을 구명하는 데 더 많은 연구에 초점을 맞추는 것이 필요하다고 사료된다. 이러한 메커니즘에 대한 이해는 신규 치료 전략 개발에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.