• 한국가금학회지
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• 제49권2호
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• pp.69-77
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• 2022

가축에서 항생제의 남용은 항생제 내성균의 발생을 유도하므로 가축과 사람의 건강을 위협할 수 있다. 이에 따라 항생제를 대체할 수 있는 물질 중 하나로 항균펩타이드(antimicrobial peptides)가 연구되고 있다. 항균펩타이드는 12-50개의 아미노산으로 구성된 펩타이드로 숙주에 감염된 다양한 박테리아를 사멸시키고 면역작용을 조절하는 등 선천성 면역에 중요한 물질이다. 본 연구에서는 닭과 돼지의 NK-2를 조합하여 cpNK라는 chimeric 펩타이드를 합성하였으며 이것의 항균효과를 검증하였다. 그 결과, cpNK는 그람음성균인 E. coli와 Salmonella spp. 그리고 그람 양성균인 L. monocytogenes과 S. aureus를 사멸시켰으며, cpNK는 그람음성균에서 더 강력한 살균효과를 보였다. 특히, cpNK는 메티실린 내성 황색포도상구균 (methicillin-resistant Staphylococcus aureus, MRSA)에 대해서도 항균효과를 보여주었다. 또한, 27aa인 cpNK의 크기를 줄인 21aa의 cpNK-a1과 13aa의 cpNK-a2를 합성하여 마찬가지로 항균효과를 측정한 결과, cpNK보다는 약한 항균효과를 보였지만 여러 병원균의 생존율을 감소시켰다. 따라서 본 연구를 통해 우수한 항균효과를 갖는 cpNK와 cpNK로부터 유도된 펩타이드들을 항생제 대체제로 사용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.18-25
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• 2017

인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.102-108
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• 2024

초기 도심항공 모빌리티 (UAM ; urban air mobility) 운용 과정에서는 기존 유인항공기를 위한 시계 및 계기 비행 규정을 필수적으로 준수해야하고, 기체에 탑승한 조종자와 버티포트 등 UAM 이해당사자 간 통신에서도 음성 통신이 활용되어야 하므로, UAM 운항 전 구간에서 필수적으로 VHF (very high frequency) 항공이동통신이 안정적으로 제공되어야 한다. 본 논문에서는 초기 UAM 실증 구간으로 고려 중인 한강과 인천 아라뱃길 회랑 영역과 주요 버티포트 후보지에 대한 VHF 통신 커버리지 분석 결과를 모의실험을 통해 도출하였다. 해당 영역에 대한 정밀 수치표면모델 (digital surface model) 기반의 지형 및 건물 데이터를 구축하였고, 이의 영향을 고려한 통신 품질 예측 모의실험을 실시하였다. 분석 영역에 대한 3차원 커버리지 분석 결과 300 m ~ 600 m 구간의 회랑 구간의 경우 안정적인 커버리지 확보가 가능하지만, 버티포트 주변 영역의 경우 건물 등의 영향으로 저고도 영역에서 음영지역이 일부 있어 버티포트 주변의 안정적 커버리지 확보 대책이 필요함을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제28권11호
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• pp.1301-1315
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• 2018

참담치(Mytilus coruscus)의 혈구 유래의 항균 펩타이드를 역상 column들을 사용한 reversed-phase high-performance liquid chromatography (RP-HPLC)로 분리 및 정제하였다. 정제된 펩타이드는 matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrophotometer (MALDI-TOF/MS)를 통해 분자량이 4041.866 Da으로 밝혀졌으며 Edman degradation법을 통해 25개의 N-말단 서열을 확보하였다. 이는 참담치의 mytilin B precursor와 100%, mytilin 8 precursor, mytilin 4 precursor와 96% 일치하였다. 또한 103개의 아미노산 서열을 코딩하고 있는 312 bp의 open-reading frame (ORF)을 밝혔으며 이는 참담치의 mytilin B precursor와 100% 일치하였다. 밝혀진 분자량과 아미노산 서열을 바탕으로 C-말단 alanine 잔기의 유무에 따라 2개의 펩타이드를 합성하였으며 이는 mytilin B1과 B2라고 명명하였다. 이들은 그람 양성 균주 Bacillus cereus, Streptococcus parauberis [minimal effective concentrations, MECs $41.6-89.7{\mu}g/ml$], 그람 음성 균주 Enterobacter cloacae, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Proteus mirabilis, Providencia stuartii, Pseudomonas aeruginosa, Vibrio ichthyoenteri [MECs $7.4-39.5{\mu}g/ml$] 그리고 진균류인 Candida albicans [MECs $26.0-31.8{\mu}g/ml$]에 항균활성을 나타냈다. 본 연구 결과, 참담치 혈구 유래 mytilin B1과 mytilin B2는 넓은 항균 스펙트럼을 가지고 열과 염분에 대한 안정성이 높으며 용혈현상과 세포독성은 나타나지 않았다. 이러한 특성은 기능성 사료첨가제 및 항생제 대체제로써 충분히 안정적인 역할을 할 뿐만 아니라 추후 mytilin의 구조적 중요성과 참담치의 면역학적 측면에서 다양한 자료를 제시할 것으로 사료된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.29-40
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• 2019

이 연구의 목적은 한국어 음소의 최소대립쌍 출현 양상에 대해 계량언어학적으로 알아보는 것이다. 최소대립쌍은 한 언어에서 음소의 체계를 세우는 데 중요한 역할을 하고, 기능부담량의 측정에도 중요한 척도가 됨에도 불구하고 아직까지 한국어 음소의 최소대립쌍에 대한 전면적인 연구가 이루어지지 않았다. 이를 위해 "우리말샘"의 표제어 325,715개의 발음을 대상으로 초성 위치에서의 자음 최소대립쌍의 개수를 절대수치와 상대수치로 산출하고, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사 관계에 대해서 분석했다. "우리말샘"을 연구의 대상으로 삼은 이유는 최소대립쌍 분석은 기본적으로 사전을 통해서 이루어져야 한다고 판단했고, 한국어 사전 중 규모가 가장 크기 때문이다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 최소대립쌍은 총 153가지, 337,135개였다. 개수가 많은 음소 쌍(/ㅅ-ㅈ/, /ㄱ-ㅅ/, /ㄱ-ㅈ/, /ㄱ-ㅂ/, /ㄱ-ㅎ/)은 평음의 비중이 높고, 개수가 적은 음소 쌍(/ㅃ-ㅋ/, /ㄹ-ㅃ/, /ㅉ-ㅋ/, /ㄸ-ㅋ/, /ㅆ-ㅋ/)은 경음의 비중이 높았다. 최소대립쌍 형성에 많은 역할을 담당하는 음소를 개별 음소 단위에서 살펴보면 /ㄱ, ㅅ, ㅈ, ㅂ, ㅊ/ 순으로 높게 나타났는데, 경구개음의 비율이 높게 나타난 것이 특징적이었다. 삼지적 상관속을 이루는 장애음의 최소 대립쌍 관계에도 조음 위치와 조음 방법에 따라 차이가 나타났다. 최소대립쌍의 절대수치와 상대수치의 상관계수는 0.937로 높은 상관관계를 보였다. 둘째, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사는 '명사-명사'의 최소대립쌍이 70.25%로 가장 많았고, 그다음으로 '동사-동사' 쌍이 14.77%로 나타나 이 두 유형이 전체 85% 이상을 차지했다. 초성 최소대립쌍의 품사 일치율은 87.91%로 나타나 최소대립쌍은 의미 형태적으로도 비슷한 범주로 묶일 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 한국어 음소와 관련된 기초 자료로서 국어학, 언어 병리학, 언어 교육, 언어 습득, 음성 공학 등의 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국주조공학회지
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• 제14권3호
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• pp.274-284
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• 1994

SiC fibers were coated with Cu, Ag and Ni metallic thin films by magnetron sputtering in order to improve wetting properties between Al matrix and SiC fiber. The wetting behavior of metal coated SiC fiber by pure Al has been studied at $670^{\circ}C{\sim}900^{\circ}C$ range for $10{\sim}90min$. under vacuum atmosphere. Besides, the effect of coated film thickness on the wettability has been investigated. The wetting behavior and interfacial reaction between Al and SiC fibers were analysed with optical microscope and SEM (scanning electron microscope). The wetting behavior of the as-received SiC fiber with Al melt was not uniform, indicated by the contact angles from less than $90^{\circ} to more Al melt was appeared in the initial stage of reation. It was considered that the metallic thin film played an important role in reducing the interfacial free energy and breaking down the aluminum oxide film by eutectic reaction with Al melt. However the wettability of Ni coated SiC fiber was not improved as much as that of Cu or Ag coated SiC fiber. The improvement of wettability by coating thickness is clearly showed in $1{\mu}m$ coated SiC fiber compared with $0.25{\mu}m$ coated SiC.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.736-745
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• 2014

본 논문에서는 최근 모바일 디바이스에서 제공되고 있는 증강현실 서비스를 방송환경에 접목할 수 있는 서비스 시나리오에 대한 소개와 이를 실현하기 위한 증강방송 메타데이터에 대하여 소개한다. 방송환경이 모바일 환경과 다르기 때문에 완벽한 증강 서비스를 제공하는데 있어서 한계가 있다. 한편 TV의 대 화면과 양질의 TV 프로그램, 스마트TV로의 발전에 따른 웹 환경 지원과 모션/음성 인식 인터페이스, 그리고 스마트TV 애플리케이션의 등장은 증강방송의 가능성을 한층 높이고 있다. 이를 가능하게 하기 위하여 증강방송 메타데이터를 설계하였으며, 증강방송 메타데이터는 증강영역 및 시간, 증강 콘텐츠, 정합 정보 등을 포함한다. 증강방송 메타데이터의 검증을 위하여 메타데이터 저작서버, 증강방송 서버, 그리고 방송단말로 구성되는 검증용 테스트 베드 시스템을 구현하였다.