최근 급격한 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체 수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가함에 따라 기저유량 확보 및 수질개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용 관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 국내 지하수 사용에 따른 하천유량의 변동에 관한 연구는 활발히 진행되었으나, 실질적으로 적용가능한 지하수 저감 방안 및 지하 수질개선방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 바이오차를 이용하여 시험포를 설계 및 시공하였으며, 실내 인공강우 실험을 통해 지하 침투수 확보 능력 및 수질개선 효과를 평가하였다. 대조구는 폭 1 m × 길이 1 m × 깊이 0.60 m로 시공하였으며, 바이오차 시험포는 폭 1 m × 길이 1 m, 시험포 상단과 하단 각 0.10 m씩 대조구와 동일한 흙으로 채웠으며, 그 사이 0.40 m만큼은 바이오차를 채워서 시공하였다. 시험의 정밀도를 높이기 위해 동일한 조건으로 대조구와 바이오차 시험포 각 2개씩, 총 4개의 시험포를 시공하여 실내 인공강우 실험을 진행하였으며, 시험포에서 발생한 직접유출수와 기저유출수를 이용하여 바이오차의 지하 침투량 확보 및 수질개선효과를 분석하였다. 시험포 완공 후 총 2번의 실내인공강우 실험 결과 대조구에서 발생한 직접유출량은 총 0.214 m3, 바이오차 시험포에서는 총 0.194 m3로 대조구 대비 총 직접유출량 저감효과는 9.4%로 나타났다. 기저유출의 경우 바이오차 시험포(0.036 m3)에서 대조구(0.003 m3) 대비 약13배 많은 양의 기저유출수가 발생한 것으로 나타났다. 각 시험포에서 발생한 유출수의 오염부하를 산정해 대조구 시험포 대비 바이오차 시험포에서 발생한 직접유출수의 오염부하 저감효과를 분석한 결과 BOD5 항목과 CODMn 항목, 그리고 TOC 항목의 경우 26.3%과 22.0%, 그리고 27.6%로 저감 된 것으로 나타났으나, SS 항목과 T-N 항목, 그리고 T-P 항목의 경우 저감효과가 없는 것으로 나타났다. 이와 같이 바이오차는 지하 침투수 확보 능력은 효과적인 것으로 나타났으나, 직접유출수의 수질개선 효과는 미비한 것으로 나타났다. 그러나 바이오차의 지하 침투량 및 수질개선 효과는 바이오차 생산 시 사용된 열분해 방식, 사용된 바이오차의 양 등에 따라 편차가 클것으로 판단되며, 바이오차의 생산 방법, 토양 흡착 기간, 바이오차의 양 등 다양한 조건에서의 모니터링을 통해 정량화 되어야 할 것으로 판단된다.
동영상 대조비 개선 과정에서 단일 영상을 위해 연구된 대조비 개선 방법들을 사용할 수 있지만, 동영상의 연속성이 고려되지 않으면 원본 동영상에 없는 깜박임을 야기할 수 있다. 또한 동영상의 연속성을 고려하는 경우, 깜박임은 억제할 수 있지만 연속성 때문에 조명의 급격한 변화할 때 불필요한 페이드인/아웃(fade-in/out) 현상이 발생하는 단점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 깜박임과 페이드인/아웃 현상 없이 동영상의 대조비를 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fast Gray-Level Grouping(FGLG)를 사용하여 각 프레임의 대조비를 개선하고, 깜박임을 억제하기 위해 Exponential smoothing 필터를 사용한다. 불필요한 페이드인/아웃 현상을 억제하기 위해서는 S형 함수로 Exponential smoothing 필터의 평활화 비율을 프레임 별로 적응적으로 계산하여 적용한다. 실험에서 제안하는 방법과 기존의 방법들은 6가지 측정 기준을 적용하여 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 영상 형태 보존을 측정하는 MSSIM과 깜박임을 측정하는 Flickering score에서 정량적으로 가장 높은 결과를 보여주었으며, 시각적인 품질 비교를 통해 조명 변화에 따른 적응적인 개선을 정성적 결과로 입증하였다.
사전학습 언어모델을 개선하여 고품질의 문장 표현(sentence representation)을 도출하기 위한 다양한 대조 학습 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 대부분의 대조학습 방법들은 문장 쌍의 관계만을 고려하며, 문장 간의 유사 정도를 파악하는데는 한계가 있어서 근본적인 대조 학습 목표를 저해하였다. 이에 최근 삼중항 손실 (triplet loss) 함수를 도입하여 문장의 상대적 유사성을 파악하여 대조학습의 성능을 개선한 연구들이 제안되었다. 그러나 많은 연구들이 영어를 기반으로한 사전학습 언어모델을 대상으로 하였으며, 한국어 기반의 비지도 대조학습에 대한 삼중항 손실 함수의 실효성 검증 및 분석은 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 방법론이 한국어 비지도 대조학습에서도 유효한지 면밀히 검증하였으며, 다양한 평가 지표를 통해 해당 방법론의 타당성을 확인하였다. 본 논문의 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 기여하기를 기대한다.
본 논문에서는 중요도 지도를 사용한 화소값 사이 척력 기반 영상 대조비 향상 기법을 제안한다. 공간상에서 인접한 화소들 사이에 자주 발생하는 화소값들의 차이를 크게 하면 효과적으로 영상의 디테일을 두드러지게 할 수 있다. 대조비 증가를 위해 화소값 사이 척력을 정의하고, 유효 화소값 사이 척력들의 합을 사용하여 대조비의 증가 정도를 조절한다. 중요도 지도는 영상의 화소마다 사람의 시선이 머무르는 정도를 상대적인 수치로 나타낸 것이다. 따라서 영상 화질을 개선할 때 중요도 지도를 사용하면 사람의 시선을 끄는 화소값들의 대조비를 선택적으로 높일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안 기법이 우수한 화질개선 영상을 생성함을 확인한다.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 칼라 영상의 대조비 개선을 위한 비대칭도 특성을 이용한 적응적인 대조비 개선 레티넥스 방식을 제안한다. 입력 영상 휘도 성분의 저조도 정도를 예측하기 위해 휘도 성분의 비대칭도 함수로 표현되는 매개변수를 정의하고, 정의된 매개 변수 및 예측 반사 성분을 이용하여 반사 성분을 보정하기 위한 비선형 함수를 제안한다. 더불어, 추정된 반사 성분의 통계 특성을 이용하여 비선형 함수의 이득 및 오프셋을 결정하는 방식에 대해 기술한다. 연산량 절감을 위해 색차 성분의 보정 과정을 위해 입력 영상의 휘도 성분과 보정된 휘도 성분을 이용한다. 실험을 통해 색신호 성분의 대조비 및 색신호 왜곡의 개선이 효과적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 노화시작으로 손톱 상태가 나빠지는 중년 여성이 Aspergillus oryzae로 배양한 콩 koji를 섭취하므로 손톱의 건강상태가 얼마나 개선되는지를 알아보았다. 8주 동안 40~60대 여성을 대상으로 대조군은 삶은 비 발효 콩을, 시험군은 Aspergillus oryzae로 발효한 콩 koji를 섭취하도록 하였다. 연구결과 시험군의 손톱표면의 들뜸이나 갈라짐 상태가 개선되고, 수분량은 대조군에 비해 5.1배(p<.01), 수분 손실량은 대조군 감소량보다 1.4(p<.05)배, 손톱두께는 대조군에 비해 1.9(p<.05)배, 표면의 주름상태는 대조군에 비해 약 2.4(p<.01)배 정도 각각 개선됨을 보였다. 따라서 콩 koji 섭취가 손톱건강상태 개선에 영향을 미치는 것으로 나타났으며. 연구를 통하여 콩 koji가 이너뷰티 소재로서 활용이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구는 최근 다양한 생리활성으로 주목받고 있는 감귤과 피 추출물의 급여가 지속적인 알코올 섭취로 인한 알코올성 지방간 개선에 미치는 영향을 동물실험을 통해 조사하였다. 지방간 유도식이인 Lieber-DeCarli 액체식이를 공급하였으며, 액체 표준식이만 공급받는 동물군을 대조군(control), 대조군과의 열량 차이를 에탄올로 보충한 액체식이를 공급받는 동물군을 에탄올군(ethanol), 에탄올군과 동일한 식이와 감귤과피 농축액을 마리당 1 mL 혼합한 액체식이를 공급받는 동물군을 감귤과피 추출물 투여군으로 하여 그룹당 8마리씩 6주간 사육하였다. 실험 시작 전, 3주째 그리고 6주째에 혈액을 채취하였고 간은 6주 혈액 채취 직후 적출하였다. 체중증가율은 대조군과 비교하여 에탄올군, 감귤과피 추출물 투여군에서 유의적으로 감소하였으며, 혈액의 중성지방 농도는 대조군, 에탄올군, 감귤박 추출물 투여군의 순으로 높게 나타났고, 혈중 ALT, AST, ALP의 농도는 대조군과 비교해서 에탄올군에서 유의적으로 증가하였으나 감귤과피 추출물에 의해서 감소하였다. 영상촬영을 통한 간 조직의 지방구 양은 대조군에 비해 에탄올군의 간 조직에서 지방구가 축적되어 크기가 커진 것을 확인할 수 있었고 감귤과피 추출물 투여에 의해서 대조군 수준으로 작아진 것으로 나타났다. 이와 유사하게 간조직의 총지방 함량과 콜레스테롤의 농도는 알코올 투여로 유의적으로 증가하였으나 감귤과피 추출물 투여에 의해서 감소되는 것으로 나타났다. 간 조직의 주요 지방 종류별 총지방산 비교에서도 콜레스테롤, 중성지방, 인지질 분획의 대부분의 지방산 함량이 에탄올군에 비해 감귤과피 추출물 투여군에서 유의적으로 대조군 수준으로 낮아진 것으로 나타났다. 본 연구에서는 감귤과피 추출물이 알코올의 섭취로 인해 증가된 간 기능 지표 수준을 개선시키고, 간조직의 지방간 형성을 유의적으로 억제시키는 것을 확인하였다. 이는 감귤과피 추출물에 함유되어 있는 다양한 플라보노이드 성분이 알코올에 의한 지방 축적을 억제하고 간 기능을 개선시켜 지방간 증상을 완화시킬 수 있음을 증명하여 앞으로 감귤과피가 지방대사 개선 식품소재로서 이용가치가 높아질 것으로 사료된다.
본 연구는 발효사료(Fermented feedstuff added Saccharomyces cerevisiae; FFSC)의 급여가 한우 육성 비육우의 육성성적과 도체등급에 미치는 영향을 검토하기 위하여 실시하였다. 평균체중이 230$\pm$24kg인 한우 비거세우 26두를 공시하여 발효사료를 급여하는 처리구(FFSC)와 발효사료를 급여하지 않는 대조구(Control)로 나누어 14개월간 실시한 실험 결과는 다음과 같다. 육성기, 비육전기 및 비육후기 동안 일당증체량 및 사료섭취량은 대조구에 비해 처리구에서 유의적으로 높은 결과를 보였다. 비육전기 및 비육후기 동안 사료효율은 대조구에 비해 처리구에서 개선되는 것으로 나타났다. 전 시험기간동안 처리구 및 대조구의 일당 증체량은 각각 1.06 및 0.98kg으로 나타나 대조구에 비해 처리구에서 19% 개선되는 결과를 보였다(P< 0.05). 전 시험기간 동안의 사료섭취량은 처리간에 큰 차이를 보이지 않았다. 그리고 사료효율 역시 처리간에 큰 차이를 보이지는 않았으나 대조구에 비해 처리구에서 7% 정도 향상되는 것으로 나타났다. 도체중, 도체율, 등지방두께, 배최장근단면적 및 육량지수를 포함한 육량형질의 경우 처리간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 근내지방도의 경우 대조구에 비해 처리구에서 개선되는 결과를 보였다. 처리구 및 대조구의 ‘A’ 등급 출현율은 각각 44.4 및 25.0%로 나타났다. 육질 ‘1’ 등급은 처리구에서만 출현하였다. 이상의 결과에서 한우 비거세우에 대한 발효사료의 처리는 육성기, 비육전기 및 비육후기 동안에 일당증체량, 사료섭취량 및 사료효율을 개선시키는 것으로 나타났으며, 또한 도체형질 중에서 배최장근단면적과 근내지방도를 개선시켜 최종적으로 비육우의 육량 및 육질 등급을 향상시켜 한우 비육우의 경제성을 증진시키는 효과가 있는 것으로 판단된다.
문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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