• 한국미생물·생명공학회지
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• 제49권1호
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• pp.111-119
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• 2021

본 연구에서는 국내 자생 식물인 아욱으로부터 새로운 균주를 분리 및 동정하였고 해당 미생물이 생산하는 항미생물질의 활성과 관련 생합성 유전자들을 확인하고자 하였다. 16S rRNA 유전자 서열 정보를 토대로 비교한 결과, 아욱에서 분리된 균주는 Bacillus velezensis이었으며 strain은 MV2라고 명명되었다. 유전체 염기서열 분석을 통해 전체 유전정보를 확인할 수 있었으며, 45.57% GC 함량을 가지는 4,191,702 bp 크기의 1개 컨티그(contig)가 존재하는 것으로 확인되었다. B. velezensis MV2가 정지기에 생산하는 물질 중 항균 활성이 확인된 소수성 물질 분획을 이용하여 항균 활성 스펙트럼 테스트를 진행한 결과, 그람음성균보다 그람양성균에서 더 높은 억제능이 확인되었다. 6종의 곰팡이를 이용한 항진균 활성 테스트에서는 모든 진균에 대해 강한 저해 활성을 보였으며, 특히 F. fujikuroi와 F. graminearum에 대한 항진균 활성이 매우 강하게 나타났다. 세균에 대한 항균물질의 작용 기작 분석을 통해 해당 항균물질은 균을 용해시키는 살균(bactericidal) 특성을 가진 것으로 추측할 수 있었다. B. velezensis MV2의 유전체 염기서열 정보를 통해 이차대사산물 생합성 유전자 cluster를 탐색한 결과 총 47가지 이차대사산물 생산이 예측되었으며, 기존에 밝혀져 있는 물질들과 유사도 80% 이상인 물질은 14개로 확인되었다. 앞서 확인된 내용들을 바탕으로 B. velezensis MV2에서 생성되는 항균물질은 비리보솜 펩타이드성 물질로 예상되며, 향후 항균물질의 동정과 활용 가능성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각되었다. 기존에 상업적으로 이용되었던 곰팡이에 대한 활성이 낮은 항균물질 생물제제들과 함께 복합기능성 미생물제로 활용하여 식품산업 및 농업에서의 이용 가능성이 있음을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.295-304
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• 2022

본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제37권2호
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• pp.115-128
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• 2019

본 연구는 전통 김치로부터 유단백질 분해능과 lactose 분해능을 가지는 유산균을 선발하고, 프로바이오틱 활성을 측정하여 발효유용 스타터로서의 이용가능성을 조사하였다. BCP agar에서 젖산생성력이 우수한 32 colony를 선발한 후 내산성 및 내담즙성 모두에서 90% 이상으로 내성이 우수한 2 colony(KC23, KF26)를 2차로 선발하였다. 이들을 대상으로 API 50CHL 탄수화물 이용성 테스트 및 16S rRNA 염기서열을 분석한 결과, L. plantarum KC23과 L. paracasei KF26으로 동정되었다. 이들 중 lactose와 raffinose를 포함하여 당분해능을 가진 L. plantarum KC23을 최종 선발하고 프로바이오틱 활성을 조사하였다. 우유단백질 분해능을 10% 환원탈지유 배양 중의 유리 tyrosine 함량으로 측정한 결과, 배양 8시간 후에는 $24.1{\mu}g/mL$에서 배양 16시간 후에는 $43.9{\mu}g/mL$로 급격하게 증가되었으며, 또한 clear zone형성 크기를 비교한 결과 12 mm로 상업균주인 L. acidophilus CSLA의 9 mm보다 우수한 특성을 보였다. 온도별 생장특성을 확인한 결과는 $45^{\circ}C$에서 보다 $35^{\circ}C$에서 잘 증식하는 중온균의 특성을 나타내었고, $37^{\circ}C$에서 12시간 동안 배양한 결과 배양 6-10시간 사이에 대수증식기를 보였으며, 배양 12시간 후 생균수는 $8.9{\times}10^8CFU/mL$와 pH 4.25 수준을 나타내었다. 항균활성을 측정한 결과는 5개 병원성균에 대하여 8-13 mm의 clear zone을 형성하여 우수한 저해특성을 보였으며, 그중 Salmonella typhimurium과 Bacillus cereus에 대한 항균활성이 가장 우수하였다. 장내부착능을 측정한 결과는 비교균주인 LGG에 비하여 2.23배의 우수한 결과를 보였으며, 10% 환원탈지유를 이용한 $37^{\circ}C$ 배양에서 젖산생성능을 확인한 결과는 대조군인 L. acidophilus CSLA에 비하여 다소 낮은 경향을 보였지만, 적정산도가 0.74% 수준으로서 저산성 발효유 제조를 위한 스타터로 활용 가능할 것으로 판단되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제29권7호
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• pp.689-699
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• 1996

신개발한 전기 유압식 심실 보조장치의 생 체 내 성능 테스트와 상기 심실보조장치를 이용한 좌심실 보 조가 자연심장 좌심실의 기능에 미치는 영향을 평가하기 위한 동물실험을 고안하였다. 총 성숙 면양 8마리가 실험에 사용되었으며 이중 7마리로부터 자료 수집이 가능하였다. 심실 보조시 간은69분부터 7일 사이로 심실보조장치는 자연심장의 박동수범위 내에서 동기식 및 비동기식 방식 모 두 만족스럽게 작동하였으며, 좌심방 내의 음압의 발생 없이 주어진 정상 좌심방압 내에서 분당 4리터 이상의 보조 혈류량을 얻을 수 있었다. 심실보조 개시 3일 이후부터 혈중 유리혈색소의 급격한 증가를 보여 상당량의 용혈이 진행되고 있음 을 시사하였다. 또한 심실보조 후 혈액 남의 부동형 고분자판막(floating type polymer valve)에 소량의 혈 전이 발견되어 혈액적 합성 및 혈전저항성 면에 있어 보다 많은 연구 및 개선의 여지가 있음을시사하였 다. 심실보조시작후의 혈역학의 변화는혈류보조량분당2.0∼2.5리터 사이에서 자연심장의 박동수및 박출량과 좌심실 분당작업량(left ventricular minute work), 심내막 생육력비 (endocardial viability ratio), 흔합 정맥혈 및 관상동맥 정맥혈 산소량은 증가하는 소견을 보였으며,반대로 좌심실압 및 좌심방압과 좌심실압 변화율(left ventricular dp/dt)은 감소하는 소견을 보였다. 이중 심박출량의 변화 외에는 모두 통계적으로 유의한 차이를 보여 효과적 인 좌심실의 탈부하가 이루어지고 있음을 입증하였다. 또한 동기식 심실보조시 심내막 생육력비 및 관상정맥혈의 산소량은 비동기식 심실보조시와 비교할 때 역시 통계적으로 유의한 차이를 보여 동기식 심실보조에 의한 반박동(counterpulsation)이 심근의 관 류량을 증가시키며 따라서 손상된 심근의 회복에 유리 함을 시사하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.52-61
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• 2023

육지와 인접한 연안, 그리고 천부 구조의 특성을 정밀하게 규명하기 위하여 높은 주파수 대역(80 Hz~1 kHz)의 음원을 활용하여 3.125 m 수준의 공간 해상도를 도출하는 초고해상 탄성파 탐사의 활용범위가 증가하고 있다. 디지털 스트리머 시스템은 고품질의 초고해상 탄성파 자료를 획득하기 위한 필수 모듈이며 도입 비용의 절감, 유지보수 기간의 단축 등을 위하여 국산화 연구가 이루어졌다. 개발된 국산화 스트리머에 대한 기본적인 성능 검증, 현장 운용성 검토 등은 해당 연구개발 과정에서 이루어졌으나 기존에 활용되는 벤치마크 모델과의 비교분석 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 국산화 스트리머와 벤치마크 모델을 활용해 동시에 자료를 취득하여 자료의 특성을 분석하였다. 이를 위하여 한국지질자원연구원 탐해2호와 부대장비 등을 활용한 2차원 탄성파 탐사자료를 취득하고 다양한 측면에서의 분석이 이루어졌다. 국산화 스트리머에서 취득된 자료는 벤치마크 모델에서 취득된 자료와 주파수 대역별 민감도 차이가 있었으나, 음원의 중심 주파수 대역을 고려한 범위에서는 매우 높은 수준의 유사성을 가지고 있다. 하지만, 60 Hz 이하의 낮은 주파수 대역에서는 벤치마크 모델 대비 낮은 신호대잡음비를 나타내었으며 이는 클러스터 에어건 등 낮은 주파수 대역의 음원을 활용한 자료취득에서는 품질을 저해하는 요소로 작용할 것이다. 이러한 차이를 발생시키는 원인은 세 가지(1. 스트리머 내부 발생 잡음, 2. 스트리머 예인 진동, 3. 아날로그 필터 컷 오프 주파수 대역)가 발굴되었으며 향후 제작되는 국산화 스트리머에서는 이에 대한 개선을 반영하고자 한다.