• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 청정기술
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• 제27권1호
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• pp.85-92
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• 2021

태양에너지를 활용하여 전력을 생산하는 시스템인 Solar water battery는 광전기화학전지와 에너지저장시스템을 결합한 것으로 추가적인 외부 전압 없이 태양에너지의 전환과 저장을 동시에 할 수 있다. Solar water battery는 광전극, 저장전극 그리고 상대전극으로 구성되어 있고, 이들의 선택과 조합은 시스템의 성능과 효율에 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 Solar water battery의 구성요소들을 변화시켜 시스템에 미치는 영향을 알고자 하였다. 상대전극이 방전 시 미치는 영향, 광전극과 저장전극의 전극 재료, 전해질의 종류에 따른 태양에너지 전환 효율과 저장 용량에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 이들의 최적화된 구성(TiO2 : NaFe-PB : Pt foil)에서 15시간동안의 광조사 후의 방전 용량이 72.393 mAh g-1으로 시스템 구성 조건에 따라 광전환/저장 효율이 크게 영향을 받음을 확인 할 수 있었다. 또한, 유기 오염물질을 광전극 반응조내 전해질에 첨가하여 광전하를 효율적으로 분리시킴으로써 광전류 증가시켰으며, 이로 인해 저장용량이 향상되고, 동시에 오염물질도 분해시킬 수 있음을 확인하였다. 이처럼 Solar water battery는 추가적인 외부 전압이 필요없는 새로운 친환경 태양에너지 전환/저장 시스템이며, 나아가 수처리에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1994년도 춘계학술대회 and 제3회 신약개발 연구발표회
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• pp.317-317
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• 1994

생체에 영향을 줄 수 있는 다양한 환경성 물질들 (이하 약물로 칭함)은 세포내에서 일련의 대사과정을 받아 수용성으로 전환되어 체외로 배설된다. 생체내에서의 지용성 약물에 대한 생화학적 방어체계중 대사적 방어기구는 약물대사의 phase I활성화 과정인 독성화 과정과 약물대사의 phase II 포합과정인 해독화 과정이 상호균형을 이루어 생체내의 향상성을 유지하도록 방어기능을 수행한다고 할 수 있다. 이러한 약물대사는 생체내 여러 장기에서 일어날 수 있으나 주로 대부분이 간에서 이루어진다. 즉, 간에서 약물의 약리학적 알성의 시작과 종료가 이루어진다는 관점에서 간은 약물대사, 약물의 독성 및 해독작용에 대한 연구의 중요한 대상이라 할 수 있다. 그러므로 약물대사의 기초연구는 물론 신물질 개발에 있어서 개발약물에 대한 간세포의 손상을 측정하기 위하여 보다 효과적인 간독성 평가방법이 개발되어야 할 필요가 절실히 요구된다.

• 월간 기계설비
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• 1호통권186호
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• pp.45-53
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• 2006

최근 우리나라는 청년실업이 사회적 관심사로 대두되고 있으나 3D업종은 취업을 기피하고 있어 이들 업종종사자들의 일부를 불가피하게 수입하는 국가로 전환한지 오래이다. 건설분야도 예외는 아니어서 기능인력 수요가 크게 증가 한 반면 근로여건이 열악하고 고용이 불안정한 건설현장의 취업 기피로 인력난이 갈수록 심화되고 있다. 이에 따라 정부에서는 1997년부터 국내건설현장에도 외국인력을 도입키로하고 지난 97년 6월 2,500명이 도입된 이후 외국인력이 꾸준히 증가하고 있으나 아직도 건설 기능인력 수급 불균형 해소에는 부족한 실정이다. 건설분야의 외국인 산업연수추천단체로 대한건설협회가 지정되어 연수업무를 시작한 이후 7년이 지난 지금 어느 정도 틀이 잡혔고 연수생에 대한 처우가 개선되면서 효율적인 운영과 관리로“건설현장의 인력난해소 및 국가간 협력증진”이라는 당초의 목적에 크게 기여하고 있다는 평가를 받고 있다. 따라서 본지는 외국인산업연수제도 및 연수취업제도를 자세히 알아보고 설비건설업계의 외국인 활용 실태도 점검해 본다. 또한 회원사들의 이해를 돕기 위해 외국인산업연수제도 및 연수취업제도에 대한 질의와 응답을 게재하오니 설비건설업계의 많은 참고를 바란다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.269-270
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• 2023

본 논문에서는 구글 클라우드에 1차적으로 저장된 Healthcare API 서비스의 FHIR 객체들을 Big Query 서비스로 전환하고 질의를 작성하여 결과를 확인하는 과정을 설명한다. 이 과정에서 IAM을 위한 Big Query 테이블로의 입력 권한 부여 과정과 중첩된 필드들을 포함하고 있는 FHIR 객체의 명세과정이 핵심적인 단계가 되고 있으며 위 서비스들의 연계에 의해 대용량의 의료정보들이 구글 클라우드 상에 저장되고 사전분석되어 추가적인 정밀 분석을 위한 기저 자료를 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1372-1380
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• 1999

본 논문에서는 자연언어 문장의 객관적 정량적인 질 측정 방법의 구축에 대해 설명하고, 이를 문장 퇴고 시스템의 사례에 적용해 본다. 문장의 질을 평가한다는 것은 본질적으로 주관적이고 정량화가 어려운 작업이기 때문에, 이 과정에서 질의 객관적 계량화가 가능한지 여부가 가장 중요한 문제가 된다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 진화적 접근 방법을 통해 객관적이고 정량적인 질의 측정 공식을 유도하는 방법론을 제시하였다. 이 논문에서 제시한 방법론의 핵심은 간단히 말해서 사람이 행하는 정성적인 판단을, 이에 가장 근접하는 정량적 측정 체계로 전환시키는 것이라고 보면 된다. 이것을 위해 정량화 문제를 문장의 단순 언어 특징들의 변화값을 이용한 최적화 문제로 환원시키고, 다시 이 최적화 문제를 유전자 알고리즘을 이용해 해결함으로써 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 실험 결과를 보면, 본 논문에서 제시한 최적화 방법은 주어진 훈련용 예제와 검증용 예제 중 각각 99.84%, 99.88%를 만족시키는 해를 찾아내었으므로 정량적 질 평가 공식의 유도에 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 도출된 측정 공식을 이용해서 실제 퇴고 시스템 평가에 적용한 결과 문장 질의 측정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 질의 정량적 평가가 가능하다는 사실이 갖는 또 한가지 중요한 의미는 최종 사용자의 구매 의사나 개발자의 공학적 의사 결정을 위한 객관적 성능 평가 자료의 제공에 이 방법이 유용하게 사용될 수 있다는 점이다.Abstract This paper describes a method of building a quantitative measure of the quality of natural language sentences, particularly produced by document revision systems. Evaluating the quality of natural language sentences is intrinsically subjective, so what is most important as to the evaluation is whether the quality can be measured objectively. To solve such problem of objective measurability, genetic algorithm, an evolutionary learning method, is employed in this paper. The underlying standpoint of this approach is that building the quality measures is a task of constructing a formulae that produces as close results as can to the qualitative decisions made by humans. For doing this, the problem of measurability has been simply reduced to an optimization problem using the change of the values of simple linguistic parameters found in sentences, and the reduced problem has been solved effectively by the genetic algorithm. Experimental result shows that the optimization task satisfied 99.84% and 99.88% of the given objectives for training and validation samples, respectively, which means the method is quite effective in constructing the quantitative measure of the quality of natural language sentences. The actual evaluation result of a revision system shows that the measure is useful to quantize the quality of sentences. Another important contribution of this measure would be to provide an objective performance evaluation data of natural language systems on a basis of which end-users and developers can make their decision to fit their own needs.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제45권1호
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• pp.63-70
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• 2018

Brazzein은 열대식물인 P. brazzeana Baillon의 과실에서 분리된 가장 작은 감미단백질로 토착민들의 단맛원료로 사용되어 왔다. Brazzein은 sucrose보다 분자량 기준으로 500 ~ 2000배, 몰 기준으로 9500배 당도가 높아 감미료로써 매우 높은 평가를 받고 있다. 그러나 이 감미단백질은 재배가 어렵고 생산 비용이 높아서 brazzein 단백질의 이용 가능성을 높이기 위한 대체 생산 시스템으로 형질전환 식물체 육성 하고자 하였다. 본 연구에서는 brazzein 관련 유전자를 벼에 도입하기 위하여 식물형질전환용 Ti-plasmid에 $2{\times}CaMV\;35S$ 프로모터에 의해 지배되어 발현하도록 하고, 선발 마커로 bar 유전자가 삽입된 식물발현 벡터를 구축하여 A. tumefaciens EHA105에 형질전환시켜 17개의 재분화 식물체를 육성하였다. 17개 재분화 식물체는 PCR 및 RT-PCR 분석을 통하여 유전자 도입 및 발현을 확인하였으며, TaqMan PCR을 통해 single copy로 도입된 T0 세대 9개체를 선발하였다. 또한 FST 분석을 통하여 도입 유전자가 intergenic으로 삽입된 개체 5개를 선발하였다. 이들 5개체를 이용하여 western blot 분석에 의해 단백질 발현량을 분석한 결과 선발된 모든 개체에서 발현 밴드를 확인하였다. 그 중 brazzein 단백질의 발현량이 높은 개체를 TG11으로 계통화하여 후대 종자를 육성하였다. TG11 계통은 천연 감미료 brazzein을 생산하는 새로운 벼 품종을 개발하기 위한 육종 소재로 활용 가능하다고 시사된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.

• 한국작물학회지
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• 제49권3호
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• pp.232-236
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• 2004

오차드그래스의 최적 조직배양조건을 확립하기 위하여 'Roughrider' 품종의 성숙종자로부터 최적 배발생 캘러스 유도 및 식물체 재분화에 미치는 배지첨가물질의 영향을 조사하였다. 성숙종자로부터 배발생 캘러스 유도시 첨가되는 생장조절 물질로는 3 mg/L 2,4-D가 가장 효율적이었으며, 식물체 재분화에는 1 mg/L 2,4-D와 3 mg/L BA가 첨가된 배지에 캘러스를 배양했을 때 36.3%의 재분화율을 나타내었다. 캘러스 유도배지와 재분화배지에 1 g/L의 casein hydrolysate와 300 mg/L의 proline을 동시에 첨가해주었을 때 캘러스 유도율과 재분화율이 각각 57.3%와 60.7%로 증가되었다. 또한 항산화물질로서 10 mg/L의 $\textrm{AgNO}_3$ 와 40 mg/L의 cysteine을 첨가해준 과 켈러스 유도율 재분화율 각각 68.7%와 71.7%까지 증가되었다. 본 연구를 통하여 확립된 성숙종자로부터 효율적인 배발생 캘러스의 유도 및 식물체 재분화 체계는 유전자 형질전환을 통한 신품종 오차드그래스 개발에 유용하게 응용되어질 수 있을 것이다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제34권1호
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• pp.41-48
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• 1992

해충의 미생물적 방제를 위하여 Bacillus thuringiensis 살충제(BT제) 개발에 관한 기초자료를 얻고자 3균주의 공시균주인 B. thuringiensis var. kurstaki, B. thuringiensis var. dendrolimus, B. thuringiensis var. aizawai와 3종의 공시충으로 누에, 흰불나방, 배추흰나비의 유충을 이용하고 B. thuringiensis 내독소단백질을 alkalidyddor 또는 공시된 3종의 곤충소화액으로 처리하여 전기영동을 비교하여 아래와 같은 결과를 얻었다. 1. 3균주의 B. thuringiensis에서 생산된 내독소단백질은 alkali 또는 곤충의 소화액 처리에 따라서 변화되는 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다. 2. 각 균주의 내독소단백질의 분자량은 B. thuringiensis var. aizawai가 130kDa, B. thuringiensis var. kurstaki가 140kDa, 130kDa, 그리고 B. thuringiensis var. dendrolimus가 140kDa의 부분에 2band로 나타났으며, 이들 내독소단백질은 alkali 용액이나 숙주곤충의 소화액으로 처리시 활성화되어 40-65kDa의 저분자 단백질로 전환되었다. 또한 숙주곤충소화액에 따라 내독소단백질의 활성화 속도에 약간의 차이가 있는 것으로 확인되었다.