• 한국과학교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.649-663
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• 2015

과학교육 논문의 글쓰기 실태를 한국어 기초 문법과 번역투의 측면에서 조사하고 그 개선점을 찾아보았다. 과학교육 연구는 사회과학과 자연과학의 특성을 모두 나타내며 양적 연구를 더 많이 하는 특징이 있어 논문 글쓰기 방식에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구에서 번역투는 순수한 한국어가 아닌 외국어에서 유래한 상투적 표현을 말한다. 한국어 기초 문법은 호응의 문제, 맞춤법 띄어쓰기 문장 부호의 문제, 사동표현의 문제, 무분별한 영어 사용의 문제로 정리하였고, 번역투는 영어번역의 문제, 일본어 번역의 문제, 영어와 일본어 번역의 문제로 구분하였다. 이에 따라 한국과학교육학회지 한 호에 실린 논문 9편의 글쓰기 중에서 한국어 기초 문법에 어긋나는 사례와 번역투에 해당하는 사례를 찾아 문제를 논의하고 대안을 제시하였다. 빈도가 높은 문제사례는 '~적', '영어 사용', '복수 표현', '하다류 피동', '~고 있는', '~을 통하여', '~에 대하여', '가지다', '관형격조사 ~의', '사물주어 수동태', '사동(시키다)' 등이었다. 연구 결과에 기초하여 과학교육 소논문의 글쓰기 특징을 '양적 연구의 글쓰기', '학술 연구의 객관적 글쓰기', '외국에서 유래한 연구의 글쓰기' 세 가지로 정리하였다. 과학교육 논문 글쓰기에 나타나는 문제를 개선하기 위해 과학교육 연구자는 한국어 기초 문법과 번역투에 관심을 기울이고, 구체적인 사례와 내용을 숙지할 필요가 있다. 이 연구의 결과는 한국어 글쓰기 교육과 문법 교육에 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.61-63
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• 2019

본 논문에서는 웹툰 및 웹툰 플랫폼이 효율적으로 국외 시장에 진출하거나 또는 작품 원문의 언어를 사용하지 않는 고객에게 효과적으로 서비스 할 수 있도록 크라우드 소싱을 이용한 번역 및 투고 시스템과 이를 적용한 서비스 매체를 제안한다. 제안하는 시스템은 콘텐츠 번역 자원을 크라우드 소싱을 통해 효율적으로 확보한다. 이를 통해 콘텐츠를 세계화하는데 투입되는 비용을 최소화한다. 또한 디지털 콘텐츠가 디지털 매체를 통해 제공되므로 소프트웨어를 응용 할 수 있는 환경 특성을 이용하여 효과적으로 콘텐츠 내용을 관리하고 검증 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 크라우드 소싱을 활용한 번역 및 투고 시스템을 적용한 디지털 콘텐츠 및 서비스 매체는 기존 디지털 콘텐츠 및 서비스 매체에 비해 콘텐츠 세계화에 필요로 하는 비용효율 면에서 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.69-80
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• 2021

딥러닝 모델을 활용한 인공신경망 기계번역 (Neural machine translation)이 주류 분야로 떠오르면서 최고의 성능을 위해 모델과 데이터 언어 쌍에 대한 많은 투자와 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 최근 대부분의 인공신경망 기계번역 연구들은 번역 문장의 품질을 극대화하는 자연어 생성을 위한 디코딩 전략 (Decoding strategy)에 대해서는 미래 연구 과제로 남겨둔 채 다양한 실험과 구체적인 분석이 부족한 상황이다. 기계번역에서 디코딩 전략은 번역 문장을 생성하는 과정에서 탐색 경로를 최적화 하고, 모델 변경 및 데이터 확장 없이도 성능 개선이 가능하다. 본 논문은 시퀀스 투 시퀀스 (Sequence to Sequence) 모델을 활용한 신경망 기반의 기계번역에서 고전적인 그리디 디코딩 (Greedy decoding)부터 최신의 방법론인 Dynamic Beam Allocation (DBA)까지 비교 분석하여 디코딩 전략의 효과와 그 의의를 밝힌다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.23-29
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• 2021

최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제47권4호
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• pp.316-323
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• 2020

본 연구는 제초제저항성 GM 들잔디에서 발현된 PAT 단백질의 잠재적인 알레르기성 및 독성을 평가하기 위해 수행되었다. PAT 단백질의 in silico 분석에서 PAT 단백질은 알려진 알레르겐 또는 독성 단백질과 유사성을 보이지 않았다. PAT 단백질은 80개의 아미노산으로 이루어진 절편에 걸쳐 기지의 알레르겐과 35% 미만의 아미노산 서열 상동성을 보였고, 기지의 알레르겐과 연속한 8개의 아미노산에서 일치하는 서열도 확인되지 않았다. 또한 제초제저항성 GM 들잔디에서 발현된 PAT 단백질은 펩신 존재 하의 인공위액에서 매우 빠르게 분해되었고, GM 들잔디에서 발현된 PAT 단백질은 번역 후 수식(glycosylation)도 일어나지 않았음이 확인되었다. 경구투여 독성 시험에서는 체중 1 kg 당 4,000 mg 을 투여한 실험구에서도 PAT 단백질 투여 후 마우스에서 사망이나 독성 영향은 관찰되지 않았다. 이들 결과는 제초제저항성 GM 들잔디에서 발현된 PAT 단백질이 잠재적 알레르겐이나 독소로 작용할 가능성이 없음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제39권6호
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• pp.443-448
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• 1996

xylA 유전자의 프로모터상에서 조절양상을 조사하기 위하여 xylA 유전자의 프로모터(Pxyl)와 lacZ 유전자를 연결한 Pxyl-lacZ 융합 유전자를 제작하여 xylose에 의한 ${\beta}-galactosidase$ 생산의 조절양식을 조사하였다. xylA 프로모터 부위를 분리하여 lac 프로모터가 없는 고복제수의 lac 오페론 백터인 pMC1403에 클로닝시켜 pMCX191을 제작하여 reading frame에 변화가 없는 Pxyl-lacZ 융합 유전자를 만들었으며 이 벡터에서 Pxyl-lacZ 단편을 분리한 후 저복제수 벡터인 pLG339에 클로닝시켜 pLGX191을 제작하였다. 상기 플라스미드들을 xylA 변이주인 DH77에 형질전환시켜 Pxyl-lacZ 융합 유전자에서 ${\beta}-galactosidase$의 발현조절을 조사한 결과 xylose 농도에 따른 유도, glucose에 의한 발현억제 및 cAMP에 의한 억제해제 양상 등이 염색체상의xylA 유전자의 발현조절과 같은 경향을 나타내었다. pMCX191과 pLGX191을 이용하여 유전자 투여 량 효과를 본 결과도 복제수에 따른 차이가 크지 않았다. xylA 프로모터 부위내 조절영역를 추정하기 위해 구조유전자 상류 -209 bp를 포함한 xylA 유전자를 pUC19에 클로닝시킨 pUX30에서 프로모터 부위가 부분결손된 벡터들을 제작하여 결손부위의 염기서열을 확인하였다. 이들 부분결손 xylA 프로모터를 가진 xylA 유전자에서 xylose isomerase의 발현을 조사한 결과, 번역 개시점에서 -166 bp 이상의 영역을 결손시킨 pUX31과 pUX32의 경우pUX30과 비슷한 발현 양상을 보인 반면 -120 bp 이상의 영역을 결손시킨 pUX33과 pUX34에서는 모벡터에 비해 약 30% 수준의 발현을 보였다. 또한 pUX33과 pUX34에서는 xylose 유도시 cAMP에 의한 발현 촉진효과도 볼 수 없었다. -59 bp 이상의 부위가 결손된 pUX35의 경우에는 전혀 xylA 유전자의 발현이 일어나지 않았다. 이러한 결과로 볼때 xylA 프로모터내의 조절부위는 -165 bp에서 -59 bp 사이에 존재하는 것으로 추정되었다.

• 생명과학회지
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• 제33권3호
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• pp.242-251
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• 2023

마우스 모델을 사용하여, 8주 케톤체(베타-하이드록시뷰티레이트, β-HB)가 지구성 운동 수행능력과 골격근의 단백질 합성 및 분해에 미치는 영향을 조사하였다. 48마리의 수컷 ICR 마우스(8주령)를 무작위로 4개 그룹으로 나누었다: 비운동 통제군(Sed+Con), 비운동+베타-하이드록시뷰티레이트(Sed+β-HB), 운동 통제군(Exe+Con), 운동+베타-하이드록시뷰티레이트(Exe+β-.HB). β-HB 투여를 위해 β-HB를 PBS (150 mg/mL)에 용해시켜 8주 동안 매일 피하 주사(250 mg/kg)하였다. 운동 훈련을 위해 마우스는 8주 동안 20분 트레드밀 달리기 운동 훈련을 주 5일 수행하였다. 훈련은 10° 경사도에서 10 m/min 속도에서 5 min 동안 실시하고 나서, 매 1 min 마다 1 m/min의 속도를 나머지 15 min 동안 증가시켰다. 8주간의 처치 후, 내장 지방량과 골격근량, 혈액 매개변수, 자가포식 및 단백질 합성 마커가 분석되었다. 데이터는 SPSS 21 프로그램을 사용하여 ANOVA (p<0.05)로 분석되었다. Exe+β-HB 그룹의 혈중 젖산 수치는 모든 3개 그룹(Sed+Con, Sed+β-HB 및 Exe+β-HB)보다 유의하게 낮았다(p<0.05). Sed+Con 및 Exe+Con 그룹에 비해, 8주 Exe+β-HB 처치는 최대 달리기 수행 시간(탈진 시간)을 유의하게 증가시켰다(p<0.05). 8주 β-HB 투여는 마우스의 골격근에서 자가포식 유동과 자가포식 관련 단백질을 유의하게 감소시켰다(p<0.05). 반대로, β-HB와 지구력 운동 훈련의 조합된 처치는 단백질 합성(mTOR 신호 및 번역 속도)을 증가시켰다(p<0.05). 8주간의 β-HB 처치와 지구력 운동 훈련은 마우스 골격근에서 지구력 수행능력 증가, 단백질 합성 증가, 단백질 분해 감소 효과를 보여주었다.