• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권8호
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• pp.1149-1157
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• 2017

본 연구에서는 넓패 에탄올 추출물의 항염증 효과를 알아보기 위해 RAW 264.7 세포에 LPS로 유도된 염증 반응 in vitro 및 in vivo 실험을 실시하였다. RAW 264.7 세포에 LPS와 함께 세포를 배양하였다. 먼저 MTT assay 실험을 통해 넓패 에탄올 추출물이 모든 농도(0.1, 1, 10, 50, $100{\mu}g/mL$)에서 세포독성을 나타내지 않는 것을 학인 하였다. 또한 모든 농도에서 염증억제 효과를 살펴 본 결과, LPS 처리구는 iNOS, COX-2, NF-${\kappa}B$ 그리고 MAPKs의 발현양을 증가 시켰으나, 넓패 에탄올 추출물의 경우 염증 반응에 관여하는 전사인자인 NF-${\kappa}B$와 MAPKs의 활성을 억제함으로써 항염증 효과를 나타내었다. 마지막으로 넓패 에탄올 추출물의 mast cell의 피부 조직학적 변화를 알아본 결과, control의 경우 진피와 경피의 면적이 확장 되어있고, mast cell의 침윤이 정상 군에 비하여 현저하게 증가함을 알 수 있었다. 반면에 넓패 에탄올 추출물의 경우 대조군에 비해 진피와 경피의 두께가 줄었으며 mast cell의 침윤감소에 효과가 있는 것을 확인하였다. 따라서 모든 결과를 종합하였을 때 넓패 에탄올 추출물이 항염증 치료제 뿐만 아니라 더 나아가 항염증에 유용한 기능성 식품소재로써 가치가 높다고 사료된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권7호
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• pp.586-603
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• 2004

“소리의 비 가시성(非 可視性)”은 소음을 제어하고자 하는 공학자에게 주어진 근원적인 어려움 중의 하나이다. 따라서 이러한 비 가시성을 완화할 수 있는. 다시 말하면 소음을 볼 수 있는 방법에 대한 탐구는 많은 관심과 시도가 있어왔다. 이들 방법 중 대표적인 것으로 이론적 또는 수치적인 방법을 이용하여 소음을 가시화 하려는 많은 시도를 들 수 있다. 수치적인 방법의 경우에는 난류 유동의 가시화 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루어왔으나 난류 소음의 가시화에는 부족한 상태이다 실험적인 방법의 경우는 마이크로폰 제작 기술의 발달로 인한 가격 인하로 많은 수의 마이크로본을 손쉽게 확보할 수 있게 되었고 매우 빠른 신호처리 기술의 발달이 확보됨으로써 많은 진전이 이루어졌으나, 가시화된 음장 정보의 정확한 해석 등이 여전히 어려운 분야로 남아있다. 또한 음장 가시화 결과에는 항상 유한한 측정 자료로 인한 오차가 포함되어 있으며, 이로 인하여 논문의 제목에서 강조한 바와 같이 소음인의 탐지 및 소음원의 공간적인 분포를 결정하는 데 어려움이 있다. 이 논문은 음장 가시화와 관련된 간략한 역사를 레오나르도 다빈치의 유명한 와류 유동 그림에서 출발하여 현대적 개념의 선형 혹은 평면형 마이크로폰 배열에 의해 수행되는 음향 홀로그래피 분야를 전반부에 설명하고, 음향 홀로그래피 구현에 있어서 발생하는 어려운 문제와 최근의 연구 동향을 후반부에 소개하는 방식으로 구성되어 있다. 최근의 문제 중에서는 자동차나 기차와 같이 이동하는 소음원을 가시화하기 위한 이동 후레임(moving frame)을 이용한 홀로그램 구성 방법과 닫힌 공간에서의 소음원 탐지를 위해 필요한 소리의 반사 효과 제거에 대하여도 기술하고 있다. 또한, 최근에 연구되는 또 다른 중요한 분야로서 “우리는 두 마리의 새가 지저귀는 것인지 아니면 한 마리의 새가 두 개의 목소리를 가지고 지저귀는 것인지 알 수 있을까?" 라는 질문으로 표현할 수 있는 공간상에 분포하는 소음원의 상호 의존관계를 구분하는 분야에 대한 문제 제기와 현실적인 접근 방법을 논하고 있다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권sup호
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• pp.81-90
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• 2012

본 연구는 종래의 실험실 및 연구용 근적외선 분광분석기를 보급형 현장용 다수의 장비를 이용하여 신속하게 현장에서 조사료의 품질 평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 3년간 전국에서 수집된 이탈리안 라이그라스 사일리지 241점을 이용하여 연구용 장비 Unity Model 2500X에 구축된 Database를 활용하여 현장용 보급형 장비 Unity Model 1400에 맞춰 Database를 업데이트 하고 검량선을 작성 한 후 검량선 이설 알고리즘을 사용하여 검량선 이설결과 연연구용 장비와 거의 동일한 수준의 결과로 0.000%~0.343%로의 차이로서 현장에서 신속하게 NDF, ADF 및 조단백, 조회분등의 화학적 성분 및 수분, pH 젖산의 발효품질, 그리고 TDN, RFV의 조사료 품질 평가치를 실험실 수준과 같이 5분내에 동시에 분석 할수 있는 결과를 얻었다. 하지만 3년 동안 얻어진 검량선 작성용 시료는 유기적인 시료이므로 지역적 년도별 차이를 가져올 수 있다. 이는 향후 모집단에 의한 지속적인 검량식의 업데이트 및 Database 관리기법이 실험실 분석 및 이를 이용 검량식을 유지 관리 할수 있는 중앙 Control Center 의해서 관리되어져야 지속적인 현장분석이 가능하다는 것을 강력히 시사한다. 현장분석기라 하더라도 조사료 같은 농산물은 계속 변화하는 성질을 가지고 있으므로 현장분석시 변위를 쉽게 파악하여 이를 신속히 보강 하지 않으면 장기적인 분석이 되지 않는다. 그동안 여러 근적외선 분광법의 연구들이 이루어져 왔지만 현장에서 직접 사용할 수 없었을 뿐 아니라 지속성의 결여로 장비들이 잘 활용되지 않고 있었다. 조사료 같은 농산물 등은 단기적으로 맞지만 불과 1년 정도가 지나면 분석결과가 상당히 신뢰성이 결여되어 활용도가 떨어지는 현실이다. 결론적으로 조사료의 향후 계속적인 시료의 보강과 모집단 분석을 이용한 체계적인 관리 및 시료의 확충방식을 직관적으로 할 수 있는 GD(Global Distance) 및 ND(Neighbour Distance) 기법의 신호등 방식으로 손쉬운 한글화된 운영체재를 사용하게 된다면 향후 효과적인 분석을 수행할 수 있어 이에 대한 여러 기대효과가 예상되어진다. 마지막으로는 동일 목적으로 다수의 장비를 운영할 경우 장비마다 동일한 시료가 동일한 결과가 나올 수 있도록 하는 기법 및 손쉽게 검량식을 작성 할 수 있는 프로그램과 작성된 검량식을 장비에 직접 기존의 컴퓨터 Network에 연결 전송하고 관리하는 Network 기능이 필수적이라 할 수 있겠다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권2호
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• pp.245-251
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• 2019

본 연구는 2-methoxy-1,4-naphthoquinone (MQ)이 Monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1)에 의해 유도된 단구 유주에 미치는 효과를 알아보고자 진행되었다. 단구의 유주(migration) 현상은 신체 방어와 면역반응에 중요한 현상이다. MQ는 아시아권 국가에서 다양한 질병과 통증 치료에 민간요법으로 오랫동안 사용되었던 봉선화(Impatiens balsamina) 잎으로부터 추출한 주요 성분이다. 단구 세포주 THP-1를 이용하여 실험을 진행하였으며, MQ의 세포독성, MCP-1에 의해 유도된 유주 현상에 미치는 영향을 transwell system을 이용하여 확인하였다. MQ 작용기전을 이해하기 위해 cAMP 발현 및 Erk1/2 인산화를 각각 ELISA, Western-blot 기법을 통해 분석하였다. MQ의 단구 세포주 THP-1에 대한 MQ의 세포독성은 $10{\mu}M$ 농도에서 나타나기 시작했으며, $100{\mu}M$ 농도에서 약 50% 가량의 세포독성을 확인했다. 염증성 화학주성 인자 MCP-1에 의해 유도된 단핵구 세포주 THP-1의 유주현상은 MQ 처리 후 농도증가에 비례하여 증가하였으며, $0.1{\mu}M$ 농도의 MQ를 처리했을 때 가장 높은 증가를 보였다. MCP-1 단독 처리 시 감소하는 cAMP 의 배양액 내 발현은 MQ 동시 처리 시 더욱 감소하였고, 유주현상과 마찬가지로 $0.1{\mu}M$ 농도에서 가장 감소하였다. MCP-1의 수용체인 C-C motif chemokine receptor 2 (CCR2) 신호전달 과정에 관여하는 주요 신호전달 단백질인 Erk1/2의 인산화도 $0.1{\mu}M$ MQ 동시 처리 시 증가하였다. 이상의 결과를 통해 MQ가 MCP-1에 의해 유도되는 THP-1 세포주의 유주현상을 증가시키며, 연관된 cAMP 발현을 감소, Erk1/2 인산화는 증가시키는 경향을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.23-33
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• 2023

자당(suc)은 포도당(glu)과 과당(fru)으로 구성된 이당류로, 식물에서 양분으로 작용하여 탄수화물 공급을 공급하는 분자일 뿐만 아니라, 신호 분자로서도 작용하여 당 특이적 신호전달을 유도하고 유전자 발현과 대사물질을 변화시킨다. 본 연구에서는 쑥에서 생리활성물질의 증진이 뿌리를 통한 자당 흡수로 인한 당 특이적 신호전달로 인한 것인지 아니면 삼투 또는 생물학적 스트레스와 같은 다른 요인으로 인해 유도된 것인지를 확인하고자 수행되었다. 삼투 스트레스와의 비교를 위해 삽목을 통해 발근된 쑥 묘를 정식 4주 후 3일간 만니톨(man)과 suc을 3가지 농도로(10mM, 30mM, 50mM) 호글랜드 양액과 함께 처리하였다. 3일간의 man과 suc 처리는 쑥의 지상부 생체중에 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 총 페놀 함량, 총 플라보노이드 그리고 항산화도는 man과 suc 처리구에서 서로 다른 증진 패턴을 보였으며, suc 처리가 man로 유도된 삼투 스트레스와는 다른 기작으로 생리활성물질을 증진시키는 것을 확인하였다. 또한, suc 50mM 처리된 쑥 추출물은 에탄올로 유도된 알코올 자극과 t-BHP로 유도된 산화 스트레스에 대해 각 1.7배, 1.6배 높은 HepG2 cell 보호 효과를 나타냈다. suc처리와 생물학적 스트레스의 비교를 위해 suc 30mM 처리된 용액에서 배양하여 미생물을 얻은 후 이를 suc 30mM과 같이 또는 미생물 만을 정식 후 3주된 쑥에 3일간 양액과 함께 처리하였다. 처리 3일 차에 지상부 생체중의 변화 없이 당 함량이 미생물 처리 여부와 상관없이 suc 처리구들에서 유의적으로 대조구와 미생물 처리에 비해 증가하였다. 또한, 총 페놀 함량과 항산화도 역시 suc 30mM과 suc 와 미생물 혼합 처리구에서 미생물 처리구에 비해 증가하였다. 따라서, 양액 내 suc 처리로 인한 생리활성물질의 증진이 부수적인 스트레스에 의한 것이 아닌, suc 신호전달 효과임을 확인하였다. 본 실험은, 수경재배에서 뿌리를 통한 자당의 신호전달 효과로 인한 생리활성물질의 증진이 유도된다는 가능성을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.