• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.82-84
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• 2002

개인용 컴퓨터의 대중화가 이루어지면서 수많은 전자 문서가 작성되어졌다. 그러나 전자 문서의 검색 문제와 문서의 3가지 구성요소인 내용, 구조, 표현의 혼재로 인한 문서의 재작성이 많이 일어났다 이러한 소모적인 문서의 재작성은 특히 동일한 컨텐츠를 가진 여러 목적의 출판에서 두드러진다. 본 논문에서는 이러한 전자 문서의 재작성을 줄이고자 XML 기반 다목적 컨텐츠 출판 시스템을 설계한다. 본 논문에서 설계된 시스템은 전자 문서 변환을 2단계로 분리함 으로써 변환기 중복 구현을 최소화하고 전자 문서 편집기간의 호환성 문제를 해결한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.613-615
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• 2011

본 논문에서는 켑스트럼 계수를 이용하여 음성인식을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람이 발성한 음성을 두 영역의 켑스트럼 계수로 분리한 후에, 신경회로망을 사용하여 음성인식을 하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 오차가 거의 없어지는 일정 기간 동안 네트워크를 학습시킨 후에 신경회로망의 학습 데이터와는 다른 새로운 음성이 신경회로망에 입력된 경우에 대하여 각 음성 구간에서 분류가 가능한 모음검출을 위한 음성인식 시스템을 제안한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제8권2호
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• pp.149-174
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• 1999

본 연구는 1990년대 초 중반의 한국의 화력발전소 자료를 이용하여 발전부문의 생산성 변화를 분석하되, 생산성 변화를 발전소간의 효율성 격차에 의한 부문과 발전부문 전체의 생산함수 이동을 통해 나타나는 기술변화로 나누어 분석하였다. 분석결과, 화력발전소간에는 의미있는 정도의 효율성 격차가 존재하는 것으로 나타났으며, 분석에 포함된 기간 동안 연평균 약 5% 정도의 생산성 증가가 발생하였고, 이 가운데 효율성 격차의 해소를 통한 생산성 증가가 약 2%, 그리고 기술진보에 의한 생산성 증가가 약 3%를 차지하였다.

• 한국버섯학회지
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• 제13권3호
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• pp.270-273
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• 2015

만가닥버섯은 일본에서 가장 중요한 식용버섯이다. 그러나 배양기간이 약 85~120일로 길어서 국내에서 다른 버섯에 비해 배양이 어려운 실정이다. 이 연구에서는 만가닥버섯 표준유전체 염기서열분석을 위하여 '해미'품종으로부터 원형질체를 분리하고 재생하여 모균주의 단핵균주를 얻었다. MCM배지 및 MYG배지에서 배양되고, 균질화된 균사체는 원형질체를 얻기 위하여 Novozyme효소를 처리하였다. 원형질체 분리의 가장 높은 효율은 MCM 배지에서 이차배양이 3일된 균사체에 2.5시간 효소처리 조건이었다. 분리된 원형질체는 재생배지에서 2주 동안 배양되어 재생되었다. 재생체는 클램프로 단핵균주를 확인하고 '해미'의 모균주의 단핵균주와 클램프 유무로 친화성을 확인하였다. 분리된 모균주의 단핵균주는 짧은 배양기간을 가진 품종을 개발하기 위한 유전적 기초자료를 완성하는 표준유전체 염기분석 재료로서 사용될 예정이다.

• 한국수산과학회지
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• 제16권3호
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• pp.211-215
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• 1983

식염 $8\%$ 및 $10\%$에 에틸알코올 $6\%$, sorbitol $6\%$, 젖산 $0.5\%$를 첨가하여 담근 저염정어리젓의 숙성중의 미생물상의 변화를 실험한 결과는 다음과 같다. 1. 숙성기간중의 수분함량은 식염을 $20\%$ 첨가한 대조시료의 경우, 숙성 20일 경에 $57.2\%$에서 숙성 80일경에 $62.8\%$로 증가하였으며, 식염을 $8\%$ 및 $10\%$ 첨가한 저염정어리젓에서는 $63\%$ 내의로 큰 변화는 없었고 pH는 전시료 모두 다 6.0 부근이었다. 2. 식염농도 $8\%$ 및 $10\%$ 정어리젓의 경우, 숙성기간중 식염농도 $20\%$의 정어리젓 보다 생균수가 적은 이유는 알코올, sorbitol, 젖산첨가에 의한 미생물생육억제효과라 생각된다. 3. 정어리젓 숙성중에 분리동정된 균은 Bevibacterium marinopiscosum, Bacillus subtilis, Micrococcus sp., Halobacterium sp., Pseudomonas sp., Flavobacterium marinovirosum, Pediococcus cerevisiae의 7종의 세균과 1종의 효모인 Torulopsis sp.으로 추정되었으며, 숙성초기에 Brevibacterium, Pseudomonas, Flavobacterium, Baciilus 속의 균이 분리되었으나 숙성후기에는 대조시료에서는 Halobacterium, Micrococcus, Pediococcus 속 및 Torulopsis 속의 균이 분리되었고, 식염을 $10\%$ 및 $8\%$를 첨가한 저염정어리젓에서는 Brevibacterium, Micrococcus, Pediococcus 속의 균이 분리되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제32권4호
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• pp.889-895
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• 2000

자일로스와 자일리톨을 첨가하여 제조한 김치 발효시 pH, 적정산도 등의 이화학적 특성과 젖산 및 유기산의 함량을 측정하였으며, 김치에서 분리된 미생물의 당 이용도와 자일로스와 자일리톨를 첨가한 배지에서의 젖산균수를 측정하였다. 김치 미생물의 당 이용도를 보면 김치에서 분리한 젖산균 6종류 중 자일로스의 경우는 5균주가, 자일리톨의 경우에는 6균주 모두를 이용하지 못하는 것으로 볼 때 발효성 당이 아닌 자일로스와 당알코올인 자일리톨의 첨가가 김치의 숙성을 억제시켜 저장성을 향상시킬 수 있었다. 자일로스와 자일리톨을 첨가하여 제조한 김치의 pH는 시료간의 큰 차이는 없었으나, 자일리톨 첨가구의 경우가 다른 시료보다 높게 나타났으며, 적정산도의 경우는 자일로스와 자일리톨 첨가구의 경우가 다른 실험구보다 낮게 나타난 것으로 보아 산 생성속도를 억제시켜 가식기간을 연장시킬 수 있었다. 유기산의 측정 결과를 보면 자일로스와 자일리톨을 첨가한 실험구의 경우 설탕을 첨가한 실험구보다 젖산과 다른 유기산의 생성이 느리게 나타나는 것을 볼 수 있었으며, 당류를 첨가하지 않은 대조구와는 거의 비슷하거나 다소 생성이 저해되었다. 따라서 김치 제조 시 자일로스와 자일리톨을 첨가하면 발효 미생물 등의 성장을 억제하여 김치의 저장기간 동안 숙성을 억제함으로써 유통기간을 연장시켜 김치의 가식기간을 연장시킬 수 있다.

• 한국식품과학회지
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• 제43권3호
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• pp.291-302
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• 2011

제조 조건 및 저장 기간에 따른 유채유의 품질을 측정하기 위하여 전자코로 유채유의 향기패턴을 분석하였고 GC및 GC-MS를 이용하여 휘발성분을 분리 동정하였다. 다양한 조건으로 제조된 유채유는 $17^{\circ}C$ 암소에 저장하여 시료로 이용하였다. GC-MS 분석 결과 hydrocarbon류 4종, furan 및 그 유도체류 1종, ketone류 3종, acid류 1종, benzene류 3종, aldehyde류 12종이 분리 동정되었다. 저장기간이 증가할수록 산패에 의한 화합물인 hexanal, 2-heptenal, 2,4-heptadienal의 양이 증가하였으나 배전조건에 따른 경향은 보이지 않았다. 전자코 분석 결과는 판별함수분석(DFA)을 이용하여 나타내었고 이는 DF1값의 영향을 많이 받았으며 품질 변화가 많이 일어날수록 DF1값이 음의 방향으로 이동하였다. 배전 온도에 의한 영향을 알아보기 위해 $150-240^{\circ}C$에서 20분간 볶은 후 착유한 유채유의 경우 고온일수록 DF1값이 음의 값을 나타내었으며 신선한 유채유뿐 아니라 저장 한 시료도 비슷한 결과를 나타내었다. 배전 시간에 따른 유채유의 향기 변화를 알아보고자 $240^{\circ}C$에서 10-30분간 열처리 하였을 경우 배전 시간이 증가함에 따라 DF1값이 음의 값을 나타내었다. 저장기간이 증가함에 따라 DF1값은 감소하였으며 특히 0일과 2일, 20일과 24일에DF1값의 변화량이 컸다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.257-262
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• 2021

유인 방법은 딸기 묘를 생산하는 전통적인 방법이다. 그러나 딸기 묘를 유인하여 번식하는 방법은 오랜 노동시간이 있어야 하는 노동 집약적인 방법이다. 삽목 방법은 상대적으로 유인 방법에 비해 노동 기간과 작업 시간이 짧으므로 유인의 효과적인 대안으로 주목되어왔다. 이 연구는 유인과 삽목 사이의 노동 기간, 작업 시간 및 묘의 생육을 조사하기 위해 수행되었다. '매향' 딸기는 두 개 동의 딸기 육묘용 유인 온실과 삽목 온실에서 각각 재배되었다. 유인 방법(유인 작업, 모주 제거, 자묘 간 분리) 및 삽목 방법(삽수 채묘, 저장 전 처리, 삽목 작업)에 대한 주요 작업 시간을 측정했으며, 유인은 158일 동안 6개의 작업이 필요하며, 삽목은 113일 동안 4개의 작업이 필요했다. 유인은 삽목보다 작업 시간이 더 많이 필요했다. 유인과 삽목묘 육묘 방법에 따른 유의적인 차이가 없었다. 이러한 결과는 묘소질의 손실 없이 육묘 동안 유인 방법보다 삽목 방법이 더 많은 노동 기간과 작업 시간을 절약할 수 있음을 의미한다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제61권4호
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• pp.405-410
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• 2018

Pseudomonas tolaasii 6264 균주는 버섯 조직에서 분리하였고, 갈반병을 일으키는 주요 병원균 중 하나로 확인되었다. 이 균주는 펩티드 독소인 tolaasin과 유사 펩티드를 분비한다. P. tolaasii 6264는 지난 20여년간 갈반병 연구를 위한 대표균주로 사용되었으며, 이 균주는 갈반형성능, 용혈활성, 흰색침강선형성능을 확인한 후 사용하였다. 본 연구에서는, 저장 기간에 따라 P. tolaasii 6264 균주의 특성을 비교분석하였다. 2012년 이후 저장된 P. tolaasii 6264 균주를 매년 배양하여 이들 균주의 병원성을 분석하였다. 16S rRNA 염기서열을 비교하였을 때, 모든 균주들은 두 그룹으로 나뉘어졌다. 용혈활성, 갈반형성능, 흰색침강선형성능을 포함한 균주의 병원 특성도 조사하였다. P. tolaasii 6264-15-2와 P. tolaasii 6264-17 균주는 세 가지 활성을 모두 가졌으나, 그 외 균주들은 갈반형성능만 보였으며 다른 병원 특성들은 잃었다. 각 균주 배양액으로부터 tolaasin 펩티드를 순수분리하였으며, 질량분석기를 이용하여 분석하였다. P. tolaasii 6264-15-2와 P. tolaasii 6264-17 균주는 Tol I (1987 Da), Tol II (1943 Da)을 비롯한 유사체(1973 Da, 2005 Da)를 분비하였으며, 다른 균주의 배양액에서는 이 펩티드들의 일부가 발견되지 않았다. 이러한 결과는 P. tolaasii의 병원성이 저장기간동안 변할 수 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.