• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2023.04a
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• pp.71-71
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• 2023

사람 장내세균은 그 개체가 100조 이상으로 알려져 있으며, 그 종류도 수 천 종에 이르러 건강에 지대한 영향을 미치고 있다. 이에 많은 연구를 통해 장내세균의 구성과 각종 질환과의 연관성이 밝혀지고 있으며, 장내세균 구성을 변화시켜 질환을 치료하려는 시도도 이어지고 있다. 본 연구에서는 천연식의약소재의 활성 검토를 위해 피부염 동물모델을 구축하고, 장내세균과의 상관관계를 정립하기 위해 실험을 수행하였다. 실험동물의 등 부위를 제모하고 DNFB로 피부염을 유발시켰으며, 유도 전에 대변을 채취하였다. 피부염의 유발을 확인하기 위해 비장의 무게를 측정하였다. Arctigenin과 dexamethasone을 실험군으로 설정하여 동물에 투여하여 그 효과를 검증함과 동시에 대변을 채취하여 장내세균의 구성을 T-RFLP법으로 분석하였다. 또한, 실험동물의 장내세균을 납품회사 별로 분석하여 향후 연구에 활용하고자 하였다. 그 결과, 장내세균의 구성이 피부염의 유발에 직접적으로 영향을 주는 것이 확인되지 않았다. 하지만, 투여 성분의 채내 동태 등에 대한 연구를 실시하여 약물대사를 포함한 장내세균과의 상호작용 연구를 통해 질환과 약물, 그리고 장내세균과의 관계를 정립할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Korean journal of applied entomology
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• v.50 no.4
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• pp.343-352
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• 2011

The developmental period of Laodelphax striatellus Fallen, a vector of rice stripe virus (RSV), was investigated at ten constant temperatures from 12.5 to $35{\pm}1^{\circ}C$ at 30 to 40% RH, and a photoperiod of 14:10 (L:D) h. Eggs developed successfully at each temperature tested and their developmental time decreased as temperature increased. Egg development was fasted at $35^{\circ}C$(5.8 days), and slowest at $12.5^{\circ}C$ (44.5 days). Nymphs could not develop to the adult stage at 32.5 or $35^{\circ}C$. The mean total developmental time of nymphal stages at 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5 and $30^{\circ}C$ were 132.7, 55.9, 37.7, 26.9, 20.2, 15.8, 14.9 and 17.4 days, respectively. One linear model and four nonlinear models (Briere 1, Lactin 2, Logan 6 and Poikilotherm rate) were used to determine the response of developmental rate to temperature. The lower threshold temperatures of egg and total nymphal stage of L. striatellus were $10.2^{\circ}C$ and $10.7^{\circ}C$, respectively. The thermal constants (degree-days) for eggs and nymphs were 122.0 and 238.1DD, respectively. Among the four nonlinear models, the Poikilotherm rate model had the best fit for all developmental stages ($r^2$=0.98~0.99). The distribution of completion of each development stage was well described by the two-parameter Weibull function ($r^2$=0.84~0.94). The emergence rate of L. striatellus adults using DYMEX$^{(R)}$ was predicted under the assumption that the physiological age of over-wintered nymphs was 0.2 and that the Poikilotherm rate model was applied to describe temperature-dependent development. The result presented higher predictability than other conditions.

• (The)Study of the Eastern Classic
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• no.69
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• pp.115-146
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• 2017

This paper is about the research on ontology design for a digital archive of seonsaengan(先生案) of the Joseon Period. Seonsaengan is the register of staff officials at each government office, along with their personal information and records of their transfer from one office to another, in addition to their DOBs, family clan, etc. A total of 176 types of registers are known to be kept at libraries and museums in the country. This paper intends to engage in the ontology design of 47 cases of such registers preserved at the Jangseogak Archives of the Academy of Korean Studies (AKS) with a focus on their content and structure including the names of the relevant government offices and posts assumed by the officials, etc. The work for the ontology design was done with a focus on the officials, the offices they belong to, and records about their transfers kept in the registers. The ontology design categorized relevant resources into classes according to the attributes common to the individuals. Each individual has defined a semantic postposition word that can explicitly express the relationship with other individuals. As for the classes, they were divided into eight categories, i.e. registers, figures, offices, official posts, state examination, records, and concepts. For design of relationships and attributes, terms and phrases such as Dublin Core, Europeana Data Mode, CIDOC-CRM, data model for database of those who passed the exam in the past, which are already designed and used, were referred to. Where terms and phrases designed in existing data models are used, the work used Namespace of the relevant data model. The writer defined the relationships where necessary. The designed ontology shows an exemplary implementation of the Myeongneung seonsaengan(明陵先生案). The work gave consideration to expected effects of information entered when a single registered is expanded to plural registers, along with ways to use it. The ontology design is not one made based on the review of all of the 176 registers. The model needs to be improved each time relevant information is obtained. The aim of such efforts is the systematic arrangement of information contained in the registers. It should be remembered that information arranged in this manner may be rearranged with the aid of databases or archives existing currently or to be built in the future. It is expected that the pieces of information entered through the ontology design will be used as data showing how government offices were operated and what their personnel system was like, along with politics, economy, society, and culture of the Joseon Period, in linkage with databases already established.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.389-392
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• 2021

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.47 no.3
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• pp.426-439
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• 2012

The goal of this study is to propose a new method to capture the qualitative person spatial behavior. Beyond tracking or indexing the change of the location of a person, the changes in the relationships between a person and its environment are considered as the main source for the formal model of this study. Specifically, this paper focuses on the movement behavior of a person near the boundary of a region. To capture the behavior of person near the boundary of regions, a new formal approach for integrating an object's scope of influence is described. Such an object, a spatio-temporally extended point (STEP), is considered here by addressing its scope of influence as potential events or interactions area in conjunction with its location. The formalism presented is based on a topological data model and introduces a 12-intersection model to represent the topological relations between a region and the STEP in 2-dimensional space. From the perspective of STEP concept, a prototype analysis results are provided by using GPS tracking data in real world.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-670
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• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.221-230
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• 2016

With emerging the Internet of Things (IoT) paradigm, the sensor network and sensor platform technologies have been changed according to exploding amount of sensors. Sensor Registry System (SRS) as a sensor platform is a system that registers and manages sensor metadata for consistent semantic interpretation in heterogeneous sensor networks. However, the SRS is unsuitable for the IoT environment. Therefore, this paper proposes sensor registry data model to register and manager sensor information in the IoT environment. We analyze Semantic Sensor Network Ontology (SSNO) for improving the existed SRS, and design metamodel based on the analysis result. We also build tables in a relational database using the designed metamodel, then implement SRS as a web application. This paper applies the SSNO and sensor ontology examples with translating into the proposed model in order to verify the suitability of the proposed sensor registry data model. As the evaluation result, the proposed model shows abundant expression of semantics by comparison with existed models.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.33-43
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• 2022

Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.31 no.1
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• pp.231-250
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• 2014

Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus;this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.