• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.629-635
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• 2019

여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제17권1호
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• pp.49-64
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• 2015

SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.313-324
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• 2008

문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1187-1198
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• 2014

서북태평양에서 발생하는 태풍은 돌풍 및 강우를 동반하여 한반도뿐만 아니라 동아시아에 상당한 인적 및 물질피해를 야기함에 따라 이에 대한 수방대책 및 치수정책 수립이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태풍의 경로 및 규모를 고려한 태풍강우량 추출기법을 제안하고 과거 태풍 감시구역을 이용한 태풍강우 추출기법과 비교하여 적용성을 검토하였다. 태풍규모를 결정하기 위해 본 연구에서는 평균 태풍강우량을 산정하였으며, 산정결과 태풍 규모가 반경 700 km일때 평균 태풍강우량이 최대로 나타났다. 또한, 본 연구에서 제안하는 태풍의 경로 및 규모를 이용한 태풍강우량 추출기법은 과거 태풍 감시구역을 이용한 강우량 추출기법의 한계를 보완할 수 있을 것으로 판단되며, 유역별, 행정구역별로 태풍이 야기한 직접적인 강우를 추출할 수 있으며 주관적인 판단에 의해 발생할 수 있는 태풍강우의 과대 및 과소평가의 위험성을 최소화 할 수 있다. 본 연구의 결과는 향후 태풍과 집중호우의 특성분석과 기상인자를 활용한 강우예측, 수공구조물 설계, 산사태, 토석류에 대한 사전 대비책 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• 대한한방내과학회지
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• 제31권2호
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• pp.224-241
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• 2010

Objectives : The aim of the current study was to investigate the effects of Sargassum (Sargassum pallidum (TURN.) C. AG.; SP) on the experimental colitis induced by 2,4,6-trinitrobenzene sulfonic acid (TNBS) in mice. Methods : ICR mice were divided into 7 groups (NOR, CON, $SS50\times5$, $SP20\times3$, $SP50\times3$, $SP20\times5$, $SP50\times5$). TNBS processing was intrarectally applied to all experimental groups on the 3rd experiment day, except the normal group (NOR). For investigating the prophylactic effect, SP at doses of 20 mg/kg ($SP20\times5$) and 50 mg/kg ($SP50\times5$) were orally administered for 5 days. The SP at doses of 20 mg/kg ($SP20\times3$) and 50 mg/kg ($SP50\times3$) were orally administered for 3 days after the colitis induction in order to check the effect of treatment. As a positive control group, sulfasalazine 50 mg/kg ($SS50\times5$) was administrated. Macroscopic findings of epithelial tissue on mice were measured by colon length and macroscopic score. Histologic findings were also checked by crypt cell, epithelial cell, inflammatory cell and edema of submucosa. We measured the ability of SP to inhibit lipid peroxidation and myeloperoxidase activity. We also measured levels of the inflammatory markers, interleukin (IL)-$1\beta$ and cyclooxygenase-2 (COX-2), its transcription factor activation, phospho-NF-${\kappa}B$ (pp65), in the colon by enzyme-linked immunosorbent assay and immunoblot analysis. We measured activation of fecal bacterial enzyme, $\beta$-glucuronidase and degradation activation of fecal glycosaminoglycan (GAG), and hyaluronic acid. Results : Oral administration of SP on mice inhibited TNBS-induced colon shortening and myeloperoxidase activity in the colon of mice as well as IL-$1\beta$ and COX-2 expression. SP also inhibited TNBS-induced lipid peroxidation and pp65 activation in the colon of mice. SP inhibited $\beta$-glucuronidase activation and fecal hyaluronic acid degradation activation as well. Conclusions : SP could be a possible herbal candidate and preventive prebiotic agent for treating inflammatory bowel disease (IBD). Further experiments to differentiate effects of SP on IBD, such as other solutions and extracting times, might be promising.

• 동의신경정신과학회지
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• 제21권1호
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• pp.59-69
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• 2010

Objectives: The study aims to look into how the application of EA(Electro-acupuncture) in the initial step of ischemic brain injury affects the changes in Bax and Caspase-3 expression among forebrain apoptosis. Methods: It caused GI by using common carotid artery occlusion and conducted the test by dividing into the no applied EA group after 6 hours and 12 hours, the LI 4 EA group that applied EA to LI4, and GV 20 EA group that was applied to GV 20. After that, the following results were obtained by comparing Bax and Caspase-3 expression, which were apoptosis-related factors, with its application time through immunohistochemical staining after extracting brain of each group. Results: According to each group's Bax expression by the application time, the order of expression increase after 6 hours is shown to be the no applied EA group, LI 4 group, and GV 20 group. The stimulation after 12 hours was most lowly expressed in the GV 20 group, and the no applied EA group and LI 4 group showed similar level. Conclusions: EA stimulation in the initial step after ischemia seems to affect positively Bax and Caspase-3 expression that are index of forebrain apoptosis.

• Applied Biological Chemistry
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• 제13권1호
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• pp.73-79
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• 1970

한국답토양십종(韓國畓土壤十種)을 시료(試料)로하여 유효인산정량(有動燐酸定量)에 적합한 화학적(化學的) 추출방법(油出方法)을 찾고저 A-value인(燐)-32 추적자법(追跡子淪)에 의한 유효인산정량치(有效燐酸定量値)를 표준으로 하여 시험한 결과 다음과 같은 결과(讀果)를 얻었다. 1 A·value는 Fe-P(인산철(燐酸鐵))와만 1%수준(水準)의 유의상관(有意相鬪)이 있으므로 답토양(畓土壤)의 유효인산(有刻燐酸)은 Fe·p계(系)에 의하여 지배(支配)되고 있다고 볼 수 있다. 2. 본(本) 실험(實驗)에 사용(使用)한 6개침출법(個浸出法)은 Fe-P와 상안(相關)이 없으므로 답토양유효인산정량법(容土壤有效燐酸定量法)으로 적합하지 않다. 3. 답토양유효인산(容土壤有效燐酸)에 적합한 침출법(浸出法)은 Fe-P계(系)의 환원강도(還元强度)를 측정(測定)할 수 있는 것이어야 하며 침출강도(浸出强度)는 평균(平均) 270 ppm 으로 추정(推定)된다. 4. Bray No. 2-p는 Lancaster-p, Spurway-p, Truog-p 및 (Ca+Al)-p와 5% 수준(水準) 이상(以上)에서 유의상관(有意相關)이 있고 Al-P는 Olsen-P 및 Lancaster-p와, Ca-p는 Spurway-p와 1% 수준(水準)에서 유의상관(有意相關)이 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제40권3호
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• pp.277-282
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• 2008

본 연구는 홍삼, 인진쑥, 형개, 회향으로부터 기능성 성분을 분리 및 검출하는 것을 목적으로 하였다. 홍삼의 열수 추출물에 함유된 maltol과 adenosine을 HPLC를 이용하여 분리할 수 있었다. 그 중 maltol은 그 분획을 얻어 UV-visible 흡광도의 측정과 MS를 이용한 분자량 측정을 통하여 maltol 임을 재확인하였다. 그리고 인진쑥, 형개, 회향을 여러 가지 용매로 추출하여 그 추출물을 GC-MS로 분석한 결과, 인진쑥에는 limonene, menthone, anethole 등의 성분이 미량 검출되었고 회향에는 limonene 외의 성분은 거의 검출이 이루어지지 않았다. 본 실험 중 형개 추출물의 추출 효율이 가장 우수했는데 목적 성분 중 limonene, menthone, pulegone을 고농도로 얻을 수 있었다. 본 연구 결과로서 천연 약용 식물에서 기능 성분의 분리, 정제 시 각 성분에 대한 화학적 안전성을 확보할 수 있었으며, 한방 약초로부터의 기능성 화학성분의 정량분석을 HPLC, GC-MS 등의 분석방법으로 수행하였다. 본 실험의 결과는 향후 목적하는 phytochemicals을 함유한 복합체 기능성 연구에 사용하고자 한다. 약용식물 유래의 유용화합물과 안정성이 확보된 고분자 형성물질에 의해 만들어진 복합체는 새로운 기능을 나타낼 수 있으며, 식품, 화장품, 의약품 등에 다양한 이용가능성이 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.945-957
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• 2019

본 연구에서는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 취득된 농경지 지역에 대한 영상 간 기하 오차를 제거하기 위한 정밀영상등록(Coarse to Fine Image Registration) 방법론을 제시한다. 먼저 무인항공기를 활용하여 농경지 지역에 대한 영상을 취득한 후 정사영상을 생성하였다. 영상등록 시 오차를 유발하는 오정합쌍이 추출되는 확률을 감소시키기 위해 생성된 정사영상의 메타데이터를 기반으로 관심지역을 선정하여 탐색영역을 최소화하였다. 그리고 Speeded Up Robust Features (SURF) 기법을 활용하여 추출된 정합쌍(Tie-points)을 기반으로 초기영상등록을 수행하여 정사영상 간 기하 오차를 전반적으로 제거하였다. 이어서 영상내에 두드러진 공간특성이나 구조가 없어도 효과적으로 정합쌍 추출이 가능한 상호정보(Mutual Information) 기법을 통해 추출된 정합쌍을 활용하여 정밀영상등록을 수행하였다. 총 8장의 정사영상을 이용하여 제안기법의 우수성 및 효율성을 검증하기 위해 SURF 기법, 상호정보기법을 개별적으로 활용하여 영상등록을 수행한 결과와 비교분석을 수행하였다. 그 결과, 제안기법을 활용한 경우 효과적으로 정사영상 간 기하 오차가 제거된 것을 확인하였다.