인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 발효 홍국마로부터 에탄올 추출물 농도에 따른 생리활성 효과를 조사하기 위하여 실시하였다. 발효 홍국마 에탄올 추출물로부터 색소, DPPH radical 소거활성, 환원력 및 monacolin K 함량을 조사하였다. 그 결과, 기질로서 장마를 Monascus sp. MK805 균주로 발효하였을 때 홍국색소는 29.6(황색), 15.1(오렌지색), 20.4(적색), DPPH radical 소거활성은 72.8%, 환원력은 1.74 및 monacolin K 함량은 480.6 mg/kg으로 각각 조사되었다. 이처럼 발효 홍국마는 항산화 및 항고지혈증 관련 기능성 식품 및 의약품 소재로의 이용 기능성이 높은 것으로 사료된다.
대다수 농산물과 마찬가지로 건조표고의 등급판정은 외관특징에 주로 의존한다. 표고 갓의 전후면에 걸친 복잡하고 다양한 외관특징들로 인하여 표고의 등급판정은 임의로 추출한 표고샘플에 대하여 전문가가 수작업으로 판정하고 있으며, 선별작업 역시 전적으로 수작업에 의존하고 있다. 단순한 반복작업으로 보이는 농산물의 등급판정은 사실 시각과 촉각을 위시한 고도의 감각신경계를 통하여 상호 복잡하게 얽혀 들어오는 정보를 지능적으로 처리하는 고기능의 작업이다. 농산물의 경우, 외관특성을 비롯한 물성은 종류별로 그 경계치를 일괄적으로 명확하게 규정할 수 없기 때문에 대개는 오차를 포함한 통계적 접근에 의하여 규정하고 있다. 따라서 농산작업에 있어서는 농산물 물성이 갖는 모호성을 효율적으로 처리할 수 있는 가변적인 작업구조 및 정보처리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 인간 뇌의 정보처리 기능을 부분적으로 구현할 수 있는 인공신경회로망을 컴퓨터 시각 시스템에 적용하여 단순 기하도형의 분류 및 표고의 등급판정을 성공적으로 수행하였다. 회로망 입력으로는 컴퓨터시각 시스템을 이용하여 건조표고의 정성적 외관특징을 자동으로 추출한 후 정량화한 특징점 값들을 이용하였다. 신경회로망의 학습은 표본 추출한 등급표고와 이들의 정량적 특징점 값들을 입출력 쌍으로 하여 수행하였다. 학습한 회로망의 등급판정 성능시험은 표본추출한 미지의 표고에 대한 컴퓨터 영상 특징점 값들을 입력하여 수행하였다.
본 연구는 최근 조선업의 구조조정에 따른 지역고용구조의 위기에 대응하기 위하여, 조선업이 집중된 전남과 부산, 울산, 경남을 중심으로 조선업의 지역 산업간 고용연관효과를 추정하였다. 이를 위해 가상추출법을 이용하여 2013년 지역산업연관표에서 조선업을 추출하였고, 최종수요의 변화에 따른 조선업의 제외 전 후의 고용연관효과의 변화를 측정하였다. 그 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 최종수요의 변화에 따른 조선업의 산업간 고용연관효과는 도매 및 소매업, 운수업, 기타 제조업, 사업지원 서비스업, 기계 및 장비 제조업, 금속제품 제조업 순으로 높게 나타났다. 이러한 산업들은 취업계수가 높거나, 생산활동 측면에서 조선업과 직접적으로 연관되어 있는 산업들이다. 둘째, 지역의 조선업에 의한 전국에 파급되는 산출액 당 고용연관효과는 전남이 가장 높지만, 부산과 울산, 경남에서 전남으로 파급되는 고용연관효과는 매우 낮게 추정되었다. 즉 이 지역들과 전남과는 고용연관관계가 매우 낮고, 이에 따라 조선업의 고용구조에서 전남이 고립되어 있는 상황이 나타났다. 따라서, 조선업의 구조조정에 따른 고용의 위기에 대응하기 위한 정부의 대책을 수립할 때에는 이러한 지역의 고용구조를 파악하는 것이 우선되어야 하며, 이를 반영한 지역산업정책이 강구되어야 할 것이다.
기체크로마토그래피/질량분석법(GC/MS)을 이용하여 물시료 중에 미량으로 함유된 19종의 여러고리방향족탄화수소류에 대한 액체-액체 추출법, disk추출법 및 고체상 추출법을 이용한 시료 매트릭스로부터 분리, 추출하는 방법을 조사하였다. GC/MS의 오븐온도프로그램을 $80{\sim}310^{\circ}C$까지 단계적으로 변화시킨 결과 19종의 PAH류를 분리할 수 있었다. 액체-액체 추출법에 의한 물시료 중 PAH류의 회수율은 71.3~109.5% 범위로 나타났고, filtration에 의한 $C_{18}$ disk추출법의 회수율은 80.7~94.9% 범위로 높게 나타났다. 그러나 $C_{18}$ Sep-Pak을 사용한 고체상 추출법의 회수율은 51.8~77.9%범위이었다. 이상의 추출법에 대한 추출 회수율, 재현성 및 실험의 편리성 등 장단점을 비교한 결과, $C_{18}$ disk를 사용한 거르기법이 PAH류의 추출에 가장 적합한 방법임을 확인하였다. 각 추출법의 검출한계(S/N=5)는 액체-액체 추출법 및 고체상 추출법의 경우 0.25~6.25 ppb, disk추출법은 0.05~1.25 ppb 범위이었다.
JPEG 알고리듬은 같은 크기의 영상이라도 영상의 복잡도에 따라 다른 크기의 압축된 파일이 생성된다. 따라서, 디지털 카메라와 같은 제한된 저장용량을 갖는 기기에서 추후에 저장될 수 있는 영상의 개수를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 대표적인 JPEG 비트율 조절알고리듬은 양자화표를 조절하는 방식이다. 기존의 연구가 영상의 복잡성과 양자표의 관계를 선형적으로 보는 반면, 본 연구에서는 복잡성과 양자표의 조절에 정교한 통계적 모델을 적용하여, 목표가 되는 비트율을 얻을 수 있는 함수관계를 추출하여, 기존의 방식보다 개선된 비트율 조절결과를 얻을 수 있었다. 모의실험결과 제안한 방식이 목표 비트율과의 오차의 표준편차가 2배 이상 감소하는 결과를 얻었다.
본 연구는 수학교과에서 PBL 환경을 구축하고 수학과 PBL의 실행과 활성화에 도움을 주기 위하여 '수학과 PBL 문제분석 기준'과 '수학과 PBL 학습모형'을 제시하는 것에 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 이론적 배경을 토대로 PBL 문제의 특징을 분류하고 각 영역의 하부항목을 추출하여 작성한 기준표를 전문가들의 내용타당도 검사와 신뢰도 검사를 통하여 개발하였다. 개발한 수학과 PBL 문제분석 기준표는 수학과 PBL을 위한 문제개발의 기준이 될 뿐만 아니라 문제의 적합성을 판단할 수 있는 기준이 될 것이다. 또한 수학교과의 특성을 고려한 수학과 PBL 학습모형을 제시하고 이를 구체화하기 위하여 제시한 학습모형을 적용한 수업을 실시하였으며, 실행한 PBL 수업의 관찰과 자료 분석을 통하여 수학과 PBL 학습모형을 구체화 하였다. 이는 수학교과의 특성을 고려하지 않은 모형을 적용한 기존의 연구에서 발생할 수 있는 문제점들을 극복할 수 있는 모형으로서 '미니강의'의 단계가 특징적으로 적용된 모형이다.
본 연구에서는, 초등학생들이 생활 주변의 자료수집이 필요한 상황에서 자료를 수집하기 위하여 어떤 설계를 하여 표본을 설정하는지, 조사한 자료를 효율적으로 분석하기 위하여 표 또는 그래프 등의 도구를 어떻게 이용하고 어떠한 결과를 얻는가를 알아보았다. 이를 위하여 자료 수집이 필요한 상황에서 자료 수집과 설계 및 조사에 관하여 학생들이 논의와 시행착오를 통하여 찾아가도록 지도 및 관찰하였다. 그래서 통계 자료를 정리하고 결과분석을 하는 수업을 통해서 초등학교 6학년 학생들의 표본 개념의 이해 수준이 향상되고, 자료 분석을 위하여 표와 그래프를 더 잘 이용하게 됨을 확인하였다.
St. John's Wort의 정상세포에 대한 세포독성을 측정한 결과 두 종류의 추출물 모두 1.0 mg/ml의 높은 농도에서도 정상세포 생존율을 80% 이상으로 유지시켜 정상세포의 안전성이 유지되었다. St. John s wort 추출물은 0.5 mg/ml의 농도에서 간암세포주인 Hep3B에 대하여 80% 이상의 높은 억제율을 나타내었으며, 위암세포주인 AGS에 대하여서는 75% 이상의 높은 생육억제율을 나타내었고, 유방암세포주인 MCF-7에 대하여서는 증류수 추출물들은 0.5 mg/ml 이상의 농도에서 약 80%정도, 에탄올 추출물들은 90% 이상의 매우 높은 암세포 생육억제활성을 나타내었다. 또한 각 추출물의 정상세포독성에 대한 암세포의 억제율을 나타내는 selectivity에 있어서 각 추출물이 4이상의 수치를 나타내어, 암세포를 선택적으로 사멸하는 기작을 지닌 것을 확인하였다. 고추나물의 뿌리 물 추출물들은 인간 B와 T 세포주의 생육을 0.5 mg/ml 이상의 농도에서 T세포의 생장을 2배 이상, B-cell의 경우 $1.2{\sim}1.5$배 이상의 생육 증가를 나타내었으며, 물 추출물들이 에탄올 추출물에 비하여 높은 면역세포의 생육 증진활성을 나타내었다. 배양기간에 따른 면역세포의 생육과 면역물질인 cytokine의 생산을 보면 배양 5일째 두 종류 추출물에서 가장 높은 생존율을 나타내었으며 추출물을 첨가하지 않은 경우에 비교하여 약 1.5배의 생장율을 나타내었고, B 세포에서 IL-6은 에탄올 추출물이 배양 5일째 0.5 mg/ml의 농도에서 최고 6.9 pg/cell의 분비량을 나타내었고, T 세포의 $TNF-{\alpha}$도 에탄올 추출물이 배양 6일째 최고 6.8 pg/cell의 분비량을 나타내었다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 임의의 데이터를 사람의 청각이나 시각에 인식되지 않도록 미디어에 삽입하는 방법을 의미한다. 올바른 저작권 보호를 위해 삽입되는 워터마크 정보는 여러 가지 고의적인 데이터의 조작이나 편집에 강인해야 한다. 본 논문에서는 내적과 적응성 양자화를 이용한 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의방법과 비교하여 삽입되는 워터마크가 사용자의 비밀키와 직접 관련이 없기 때문에 비교적 많은 양의 정보를 삽입할 수 있다. 사용자 키는 워터마크가 삽입되는 부분의 데이터와 내적되는 임의 방향 표를 만들 때 사용된다. 워터마크의 가장 중요한 요구사항인 강인성을 얻기 위해 삽입되는 잡음을 인간의 시각 특징을 이용하여 만든다. 제안된 방법에서는 워터마크 정보로서 임의의 영상을 삽입하였기 때문에 워터마크의 존재 여부를 판단하는 두 가지 기준이 제시되었다. 하나는 추출된 워터마크 영상의 질이고 다른 하나는 추출된 워터마크 비트열과 삽입된 워터마크 비트열의 유사도이다. 두 번째 기준을 만족시키기 위해 우리는 비트열의 유사도 확률밀도 함수를 모델링하여 추출 임계값을 계산하였다. 본 논문에서는 실험을 통해, 제안된 방법을 이용하면 원 영상없이 워터마크를 추출할 수 있다는 것을 보였다. 또한, 워터마크된 영상이 JPEG 압축, 크로핑(Cropping) 등의 공격과 여러 가지 필터를 통과해도 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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