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수산물에 대한 Grapefruit 종자추출물의 항균 및 항산화효과 (Antimicrobial and Antioxidant Activity of Grapefruit and Seed Extract on Fishery Products)

  • 조성환;서일원;최종덕;주인생
    • 한국수산과학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.289-296
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    • 1990
  • 연속 추출장치를 이용하여 grapefruit 종자를 glycerine으로 추출하고 농축, 조제한 grapefruit종자 추출물(GFSE)의 항균 및 항산화성 효과를 검토하기 위하여 정어리, 고등어 및 새우와 같은 수산물을 재료로 하여 GFSE를 처리하지 않은 대조구와 GFSE용액(100, 250, 500, 750 및 1,000ppm)으로 처리한 시험구로 나누어 Salmonella typhi를 접종하여 일정 온도에서 저장하면서 총균수, 과산화물가 및 texture의 변화를 측정하고 GFSE처리후 저장한 수산물을 대조구와 외관, 냄새를 중심으로 관능검사를 실시하였다. 정어리와 고등어의 경우, 최초 균수가 $1.9\times10^6,\;1.8\times10^6$이었는데 500ppm 농도 첨가하여 $5^{\circ}C$에서 50일 저장후 $1.1\times10^4$$9.0\times10^3$으로 감소되었고, 새우의 경우 균의 검출이 확인되지 않아 상당히 좋은 항균효과를 나타내었다. 그리고, 3종의 수산물 모두 GFSE 처리구가 대조구에 비하여 유의적인 항산화효과가 있음을 나타내었으며, 500~750ppm 농도의 용액을 처리하여 $30^{\circ}C$에서 30일간 저장한 수산시료 추출유의 과산화물가는 정어리는 최초 $28\~45meq/kg$에서 $92\~143meq/kg$(대조구, 490meq/kg)로, 고등어는 $64\~75meq/kg$에서 $98\~137meq/kg$(대조구, 406meq/kg)로, 새우는 $12\~20meq/kg$에서 $21\~32meq/kg$(대조구, 72meq/kg)로 증가하여 뚜렷한 산패 억제효과를 볼 수 있었다. Texture도 저장기간이 경과함에 따라 감소하는 경향을 나타내었으나, 3종 수산물 모두 GFSE 용액 처리시험구에서 감소율이 크게 낮아졌다 GFSE를 처리하여 $0^{\circ}C$, 0일간 보관한 시험구와 대조구에 관한 관능검사 결과, GFSE를 처리하지 않은 대조구는 열등한 기호도를 보여준 반면, GFSE용액을 500ppm 이상의 농도로 처리한 시험구 모두가 높은 기호도의 관능검사 결과를 나타내었다.

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SVM을 이용한 시스템트레이딩전략의 선택모형 (Selection Model of System Trading Strategies using SVM)

  • 박성철;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.59-71
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    • 2014
  • KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 알고리즘 (An Efficient Algorithm for Streaming Time-Series Matching that Supports Normalization Transform)

  • 노웅기;문양세;김영국
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권6호
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    • pp.600-619
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    • 2006
  • 최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.

초음파 검사에서 신장 결석의 검출 요인에 관한 연구 (The Study on the Factors for Detection of Renal Stone on Ultrasound)

  • 심현선;정홍량;임청환
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제29권1호
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    • pp.1-6
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    • 2006
  • I. 목 적: 신장 결석은 흔하며, 전형적으로 수집계에서 발생한다. 신동부는 수집계, 신혈관, 림프관, 지방, 섬유조직 등을 포함하고 있다. 초음파 장치 수신기의 신호 처리 과정에서 모든 큰 에코의 압축 때문에 일반적으로 신결석으로부터의 에코는 신동부의 정상적인 구조로부터 발생하는 큰 에코는 구별할 수 없다. 따라서 초음파 검사에서 후방음향음영이 동반하지 않은 크기가 작은 신장 결석 또는 결석의 화학적 구성 성분에 따라 결석 검출이 어려웠다. 본 연구의 목적은 다양한 스캔 변수에 따라 결석 후방에 발생하는 후방음향음영을 측정하여 신장결석 진단에 도움을 주고자 한다. II. 재료 및 방법: 결석을 수조 속 스폰지 위에 올려놓고 LOGIQ 400(U.S.A.)의 3.5 HMz와 7.5 HMz 탐촉자를 이용하였다. 첫째, 게인을 조절해가며 실험하였다. 둘째, 동적범위를 조절해가며 실험하였다. 셋째, 초점 영역을 조절해가며 실험하였다. 넷째, 깊이조절에 따른 저주파수와 고주파수의 에코 레벨을 측정하였다. III. 결 과: 1) 평균 에코 레벨은 총 게인이 10 dB일 때 98, 총 게인이 40 dB일 때 142로 나타났다. 결석의 후방음향음영은 총 게인이 낮을 때 뚜렷하게 나타났다. 2) 동적범위가 42 dB와 72 dB일 때 평균 에코 레벨이 각각 129와 101로 측정되었다. 신장 결석의 후방음향음영은 동적범위가 높을수록 뚜렷하게 나타났다. 3) 결석이 탐촉자의 초점영역에 위치할 때에 후방음영이 분명하게 나타났다. 4) 결석은 저주파수(3.5 MHz)보다 고주파수(7.5 MHz)에서 분명하게 나타났으며, 결석의 왜곡 없었다. IV. 결 론: 신장결석의 후방음향음영의 표현 총 게인, 동적범위, 초점영역, 주파수 등 다양한 기술적 요소들에 의존하며, 이러한 요소들은 신장결석 진단에 도움을 줄 것으로 생각된다.

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국내 실정에 적합한 스마트팜 개발 전략 -6차산업의 발전을 위한 ICT 기술적 특성을 중심으로- (Smart farm development strategy suitable for domestic situation -Focusing on ICT technical characteristics for the development of the industry6.0-)

  • 한상호;주형근
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권4호
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    • pp.147-157
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    • 2022
  • 본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.

식물성 기반 대체육 산업화센터 구축을 위한 경제적 타당성 분석 (Economic Feasibility Analysis Study to Build a Plant-based Alternative Meat Industrialization Center)

  • 신용광;이소영;주재창
    • 현장농수산연구지
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    • 제25권4호
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    • pp.118-126
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    • 2024
  • 최근 글로벌 인구 증가,소득 향상에 따른 육류 소비증가 및 동불복지, 탄소중립, 지속 가능성 등에 대한 이슈로 대체육(식품) 시장이 급성장 하고 있다. 정부에서도 그린바이오융합형 신산업육성방안을 마련하여 대체식품을 육성하고 있으나, 국내 중소기업의 기술력 부족, 생산시설 미비 등으로 사업화에 어려움이 있어 기업의 애로사항 해결을 위한 공동활용 시설 장비 구축이 필요한 상황이다. 전라북도에서는 식물성 기반 대체육 산업화센터 설립을 통해 선진국 수준의 식물성 대체육 개발·가공 및 산업화 원천기술을 확보하기 위한 전략을 추진 중에 있다. 이에 본 연구에서는 전라북도에 식물성 기반 대체육 산업화센터가 구축될 경우를 가정하여 식물성 기반 대체육 산업화센터의 경제적 타당성을 분석하였다. 먼저 식물성 대체육산업화센터 설립을 위한 기본구상을 검토하여 편익과 비용을 추정하고 다음으로 식물성 대체육 산업화센터 설립의 경제적 타당성을 분석하였으며 마지막으로 식물성 대체육 산업화센터의 지역경제 파급효과를 분석하였다. 먼저, 식물성 대체육 산업화센터는 전북바이오융합산업진흥원 내에 있는 식품분석센터(현재)를 1,000m2를 개보수하여 설립할 예정이며, 산업화센터 기반구축과 장비구축 그리고 사업화 R&D 및 운영비 등으로 100억원이 소요될 예정이다. 식물성 대체육 산업화센터는 총 5명의 신규인력을 채용하여 시설/장비를 구축하고 중장기적으로 사업을 지원할 계획이며 생산지원팀, 품질분석팀, 경영지원팀 등 총 3개의 팀으로 구성하는 것이 효율적이라 판단된다. 인력구성은 기존인력을 활용함과 동시에 신규 전문인력을 채용하여 전문성을 확보해야 하며, 경영지원, 품질분석 등 기관이 보유 및 가용한 인력을 활용하도록 설계하였다. 식물성 대체육 산업화센터 사업시행기간(2023년~2025년)에는 수익이 발생하지 않지만, 사업종료 이후 2026년부터는 장비활용수익, 기술이전수익, 교육수익, 기타수익이 매년 발생한다. 사업종료 이후 1년차인 2027년에는 장비활용수익(단독장비사용료, 품질분석), 기술이전수익, 교육수익, 기타수익으로 910,000천원이 발생하고 이후 장비활용수익, 기술이전수익, 교육수입이 꾸준히 증가하여 사업종료 후 5년차인 2030년에는 장비활용수익 1,350백만원, 기술 이전료(노하우, 기술) 360백만원, 기술교육수익 60백만원, 기타수익 400백만원이 발생할 것으로 예상된다. 다음으로 식물성 대체육 산업화센터 설립을 위한 기본구상을 기초로 사업의 경제적 타당성과 파급효과를 분석하였다. 분석 결과, B/C=1.32, NPV=374백만 원, IRR=4.8%로 나타나, 대체육산업화센터 구축에 따른 경제성은 존재하는 것으로 나타났다. 또한 산업화 센터 구축에 따른 지역경제 파급효과를 분석한 결과, 전라북도에 380억 원이 투자될 경우 전국적인 생산유발효과가 740억 원, 부가가치유발효과가 298억 원, 취업유발효과가 672명 발생하는 것으로 추정되었다. 본 연구에서는 식물성 기반 대체육 산업화센터 설립에 따른 사업 타당성을 최초로 계측한 연구이지만, 현재에는 산업화센터가 설립되기 이전이기 때문에 산업화센터 설립에 따른 비용과 편익을 추정하여 분석하였다. 금후에는 산업화센터 설립에 대한 계획이 구체화 될 경우 보다 구체적이고 체계적인 자료에 기초하여 대체육 산업화센터 설립 타당성을 보완할 필요가 있다고 판단된다.

보리새우육의 부분동결저장중 단백질 및 아미노산의 조성변화 (Postmortem Changes of the Protein and Amino Acid Composition of Muscles in the Partially Frozen Prawn, Pandalus japonica)

  • 변재형;최영준;김정한;조권옥
    • 한국수산과학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.280-290
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    • 1984
  • 부분동결상태하의 선도 변화와 육단백질 조성변화와의 관계를 규명하기 위하여, 보리새우를 시료로하여 부분동결 조건($-3^{\circ}C$)에 저장하여 두고 저장일수의 경과와 더불어 선도 변화의 단계별로 육의 단백질의 조성, 단백질 구성아미노산 및 유리아미노산의 조성 등의 변화를 비교, 분석하였다. 그리고, 단백질의 조성 변화는 이를 엄밀히 검토하기 위하여, 육에서 근형질 단백질과 근원섬유 단백질을 각각 추출하고 선도변화에 따른 각 단백질의 구성 subunit의 변화를 SDS-PAG 전기영동분석에 의하여 검토하였으며, 한편, 근원섬유 단백질에 대하여는 $-3^{\circ}C$$-20^{\circ}C$에 저장하면서 Ca-ATPase 활성도의 변화를 측정하여 변성의 속도정수($K_D$)도 구하였다. 보리새우의 육중에는 약$23\%$ 조단백질을 함유하고 있었으며, 단백질조성을 분석한 결과, 근형질단백질 $31.45\%$, 근원섬유 단백질 $5.04\%$, 세포내잔사단백질 $10.30\%$, 그리고 기질 단백질 $2.17\%$로 이루어져 있었다. 부분동결 저장 중의 선도변화를 선도변화 지표인 K-값, 총휘발성 염기질소량 및 pH의 변화로서 측정한 결과, 저장 26일째에 부패 초기에 접근하는 총휘발성 염기질소량 $25.29mg\%$, K-값 $31.36\%$, pH 8.83에 도달하였다. 부분동결 저장 중에는 저장기간의 경과와 더불어 근원섬유 단백질은 현저한 감소를 보였으며 기질단백질은 조금씩 감소하였다. 그러나 세포내잔사 단백질은 많은 증가를 보였고 근형질 단백질도 조금 증가하였다. 별도로 근원섬유 단백질의 일부를 $-3^{\circ}C$$-20^{\circ}C$에 두고 Ca-ATPase 활성도의 변화를 측정하여 변성속도정수를 구하였더니 $-3^{\circ}C$에서는 $K_D=9.03{\times}10^{-6}sec^{-1}$, 그리고 $-20^{\circ}C$에서는 $K_D=4.42{\times}10^{-6}sec^{-1}$을 보여 $-20^{\circ}C$ 일때가 훨씬 안정하였다. 근형질 단백질과 근원섬유 단백질의 구성 subunit의 변화를 SDS-PAG 전기영동법으로 분석한 결과, 근형질 단백질은 즉살했을때 12개의 subunit 이던것이 부패초기에 가까운 상태를 보인 26일째에는 8개 subunit만이 남았고, 근원섬유 단백질에 있어서는 즉살했을 때 17개 subunit이던 것이 26일이 경과했을 때는 22개 subunit로 증가하였다. 근원섬유 단백질 구성 subunit중에서 저장중에 새로히 출현한 subunit는 30,000, 41,000, 107,000, 136,000, 170,000, 173,000, 185,000 및 198,000 dalton의 각 subunit이었으며, 소멸한 subunit는 19,000, 22,000, 140,000 및 165,000 dalton의 각 subunit였다. 부분동결 저장 중 단백질을 구성하는 아미노산의 조성 변화를 분석한 결과, 대부분의 아미노산은 시일의 경과와 더블어 일률적으로 조금씩 감소하는 경향이었다. 그러나 유리아미노산의 조성 변화에 있어서는 즉살한 보리새우육 중에는 glycine, proline, arginine, alanine 및 taurine 등 5종의 아미노산이 총유리아미노산의 $93\%$를 차지하였다. 저장중에는 taurine, valine, leucine, phenylalanine, serine, Lysine, methionine, isoleucine, histidine 등이 2배 이상 증가하였으나 proline만은 대폭 감소한 것이 특징이었다.

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인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

토픽모델링을 활용한 COVID-19 학술 연구 기반 연구 주제 분류에 관한 연구 (A study on the classification of research topics based on COVID-19 academic research using Topic modeling)

  • 유소연;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.155-174
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    • 2022
  • 2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.