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다중 최소 임계치 기반 빈발 패턴 마이닝의 성능분석 (Performance Analysis of Frequent Pattern Mining with Multiple Minimum Supports)

  • 양흥모;윤은일
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.1-8
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    • 2013
  • 거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

인체 폐암조직에서 Phospholipase C 동위효소의 발현양상 (Expression of Phospholipase C Isozymes in Human Lung Cancer Tissues)

  • 황성철;마경애;최소연;오윤정;최영인;김덕기;이형노;최영화;박광주;이이형;이기범;하만준;배윤수
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제49권3호
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    • pp.310-322
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    • 2000
  • 배경 : Phospholipase C는 세포내 신호 전달과정의 초기 단계에 있어서, 매우 중요한 역할을 하는 효소로 알려져 있으며, 세포막에 존재하는 인지질 가운데 중요한 부분을 차지하는 $PIP_2$를 분해하여 제2전령물질인 DAG와 IP3를 생성한다. 이들 제2전령물질은 각각 PKC를 활성화시키고, 세포내의 $Ca^{2+}$농도를 증가 시켜서 세포내 여러 단백질 효소들을 활성화시키는 동시에, PLC 효소는 자체적으로 갖고 있는 고유의 SH2, SH3 및 PH domains 등의 기능 영역을 통해, 다른 신호 전달 인자들과 상호 작용하고, 세포막의 재구성이나, 세포분열, 발안과정에 관여 하게 된다. 이에 저자 등은 이전의 연구에서, 인체 정상 폐조직에서 PLC-${\beta}1$, -${\beta}3$, -${\gamma}1$ 및 -${\delta}1$ 동위효소가 존재함을 보고하였으며, bovine lung 내에서 PLC-${\gamma}1$ 동위 효소를 활성화 시키는 AHNAK 단백을 분리, 정제 및 클로닝 하였고, 이 AHNAK 단백이 인체 폐암조직내에서 정상조직에 비해 증가 되어 있음을 보고하여, 폐암의 발암과정에 있어서 칼슘-inositol 신호전달체계의 이상이 연관 되어있음을 제시하였다. 하지만 아직 인체 폐암조직이나 다른 종류의 폐질환에 대해서는, PLC 동위효소의 발현양상에 대한 보고가 없었으므로, 이에 저자 등은 수술로 적출한 인체 폐암 조직 내에서 PLC 동위 효소의 발현을 연구하여, 폐암의 발암과정에서 이들 효과가 갖는 역할을 규명하고자 하였다. 대상 및 방법 : 아주 대학교 병원에 내원하여 원발성 폐암으로 수술적 절제술을 받은 환자중에서, 신선냉동상태의 암조직과 동일환자의 정상폐조직이 확보가, 가능했던 37예의 환자를 대상으로 하였다. 이들조직을 대상으로 PLC-${\beta}1$, -${\beta}3$, -${\gamma}1$ 및 -${\delta}1$ 동위효소에 대해 Western blot 분석을 시행하였고, 대표적인 표본에 대해서는 PLC-${\gamma}1$에 대한 면역조직화학검사를 시행하였다. 결과 : 연구의 대상이었던 15예의 선암조직 모두에서, PLC-${\gamma}1$ 동위효소의 과발현을 관찰할 수 있었으며, 편평상피세포암 19예 중 16예에서 PLC-${\gamma}1$의 발현이 정상조직에 비해 증가하였음이 확인되었다. PLC-${\delta}1$ 동위효소의 경우, 대부분의 폐암조직에 감소되어 있었다. 하지만 이와는 반대로, 일부 선암 및 편평상피 암 조식(각3예)에서는, 현저한 증가를 보이기도 했다. 또한, 비록 그 증례수가 적기는 하였지만, 소세포 폐암 4예에서는, 모두에서 정상 폐조직보다, PLC-${\delta}1$ 효소의 발현이 현저히 감소되어 있음을 관찰하였다. 결론 : 이상의 결과로 미루어 폐암 조직 내에서 PLC-${\gamma}1$ 동위효소의 발현이 증가되어 있었는데, 이는 저자등이, 이미 보고한바 있는, PLC-${\gamma}1$의 활성화 AHNAK의 과발현과 함께, 폐암의 발암과정에, 칼슘-inositol 신호전달 채계의 이상이 관여할것이라는 실험적인 증거가 될수 있다고 하겠다. 하지만, PLC-${\delta}1$ 동위효소의 감소에 대해서는, 좀더 구체적인 기전의 규명 및 PLC-${\delta}1$ 효소의 역할에 대한 보다 많은 연구가 필요할것으로 사료된다.

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사회연결망 분석을 활용한 연관규칙 확장기법 (Extension Method of Association Rules Using Social Network Analysis)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.111-126
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    • 2017
  • 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

홍삼(紅蔘)의 갈변(褐變)에 관(關)한 연구(硏究) (Studies on the Browning of Red Ginseng)

  • 김동연
    • Applied Biological Chemistry
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    • 제16권2호
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    • pp.60-77
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    • 1973
  • 홍삼(紅蔘)의 갈변(褐變)에 관(關)한 연구(硏究)를 하기 위(爲)하여 이의 갈변(褐變)을 비효소적(非酵素的) 갈변(褐變)으로 단정(斷定)하고 어떤 성분(成分)의 작용(作用)으로 일어나는 갈변(褐變)인가를 추구(追究)하고저 수삼(水蔘), 증삼(蒸蔘), 자연건조홍삼(自然乾燥紅蓼), 인공건조홍삼(人工乾燥紅蔘), 인공건조시(人工乾燥時) 갈변촉진홍삼(褐變促進經蔘)으로 구분(區分)하여 이들의 성분중(成分中) 갈변(褐變)에 관여(關與)하는 화학성분(化學成分)들의 소장(消長)을 정량적(定量的)으로 분석대조(分析對照)하였고 홍삼(紅蔘)의 인공건조시(人工乾燥時) 갈변촉진(褐變促進)에 관(關)한 연구(硏究)에서 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 일반성분(一般成分)은 대체(大體)로 시험구간(試驗區間)에 별차이(別差異)가 없었으며 총당(總糖)과 환원당(還元塘)은 조금 감소(減少)하고 총산(總酸)은 홍삼류(紅蔘類)가 조금 높았고 수추출물(水抽出物)은 홍삼구(紅蔘區)들이 $6{\sim}7%$ 낮았다. 2. 유리(遊離)amino산(酸)으로 Asp., Thr., Ser., Glu., Gly., Ala., Val., Cys., Met., Ileu., Leu., Tyr., Phe., Lys., His.. Arg.의 16종(種)이 검출(檢出) 확인(確認)되었으며 Arg.이 뛰어나게 많이 함유(含有)되어 있고 필수(必須) amino산(酸)이 모두 함유(含有)되며 일반적(一般的)으로 건조중(乾燥中)에 감소(減少)되고 자연건조구(自然乾燥區)가 인공건조구(人工乾燥區) 보다 많은 감소율(減少率)을 보였다. 3. 유리당(遊離糖)으로 fructose, glucose, sucrose의 3종(種)을 분리(分離) 동정(同定)하였고 미확인성분(未確認成分) 4종(種)을 분리(分離)하였으며 함량(含量)에서는 sucrose가 80%이고 홍삼구(紅蔘區)들이 일반적(一般的)으로 함량(含量)이 적었으며 자연건조구(自然乾燥區)가 인공건조구(人工乾燥區) 보다 많은 감소율(減少率)을 보였으며 특(特)히 환원당(還元糖)이 많은 감소(減少)를 보였다. 4. Vitamin C는 증삼시(蒸蔘時)에 거이 파괴(破壞)되고 건조중(乾燥中)에는 별(別)로 변화(變化)가 없었다. 5. 휘발성산(揮發性酸)으로 acetic acid, propionic acid, acrylic acid, iso-butyric acid, n-butyric acid, iso-valeric acid, n-valeric acid, n-caproic acid, iso-heptylicacid, n-heptylic acid 등(等) 11종(種)과 미확인성분(未確認成分) 1종(種)이 검출(檢出) 확인(確認)되었으며 증자시(蒸煮時)에 일부(一部) 휘발감소(揮發減少)를 보였으나 건조중(乾燥中)에는 일반적(一般的)으로 증가(增加)를 보였다. 6. 비휘발성산(非揮發性酸)으로 citric acid, malic acid, succinic acid, ${\alpha}-ketoglutaric$ acid, pyruvic acid, glutaric acid 등(等) 6종(種)을 분리(分離) 동정(同定)하였으며 비휘발성산(非揮發性酸)은 건조중(乾燥中) 감소(減少)되어 홍삼구(紅蔘區)들이 함량(含量)이 적으나 succinic acid만은 증가(增加)하였다. 7. Polyphenol 류(類)로 3-caffeyl quinic acid, 4-caffeyl quinic acid, 5-caffeyl quinic acid의 3종(種)과 미확인성분(未確認成分) 1종(種)을 분리(分離) 동정(同定)하였으며 polyphenol은 건조중(乾燥中) 많은 감소(減少)가 있었으며 특(特)히 자연건조구(自然乾燥區)에서 많은 감소(減少)가 있었다. 8. 홍삼(紅蔘)들의 갈색도(褐色度)는 갈변촉진구(褐變促進區)가 가장 짙고 다음이 자연건조구(自然乾燥區)이며 인삼건조구(人工乾燥區)가 가장 약(弱)한 갈색(褐色)이였다. 9.홍삼제조시(紅蔘製造時) 성분(成分)의 감소량(減少量)이 많은 것은 amino산(酸) 당류(糖類) 및 polyphenol이며 또 이들의 감소량(減少量)에 따라 홍삼(紅蔘)의 갈색(褐色)에 차(差)가 있는 것으로 미루어 홍삼(紅蔘)의 갈변(褐變)은 주(主)로 amino-carbonyl반응(反應)카 polyphenol의 자동산화(自動酸化)에 의(依)한 비효소적(非酵素的) 갈변(褐變)임이 확실(確實)하며 따라서 이들 반응(反應)을 조정(調整)하면 단시간건조(短時間乾燥)하는 인공건조시(人工乾燥時)에도 자연건조시(自然乾燥時)와 같은 갈색도(褐色度)의 홍삼(紅蔘)을 만들 수 있음을 알았다.

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토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

추출조건(抽出條件)에 따른 인삼(人蔘)엑기스의 무기성분정량(無機成分定量)에 관(關)한 연구(硏究) (Approach to the Extraction Method on Minerals of Ginseng Extract)

  • 조한옥;이중화;조성환;최영희
    • 한국식품과학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.95-106
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    • 1976
  • 인삼중에는 약리학적면에서 뿐 아니라 생화학적 및 영양학적면에서 중요한 역할을 하는 무기질 및 미량원소가 다양하게 함유되어 있어서 생체를 구성하거나 각 조직의 기능을 촉진시키는 생물학적 활성물질로서의 역할을 하고 있다. 본 실험에서는 인삼 무기질의 효율적 이용을 목적으로 추출조건에 따른 엑기스의 수량과 추출된 인삼 엑기스의 무기질 및 미량원소를 미색법 및 원자흡광 분석법으로 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 가장 효율적인 추출방법은 인삼원료량의 $10{\sim}20$배 되는 $60{\sim}80%$ ethanol로 60시간 이상 연속추출하는 것으로서 그 수량은 60% ethanol의 경우가 16.5%, 80%의 경우가 13.5%로서 가장 높은 값을 보였다. 2. 6년근 수삼과 백삼및 미삼의 수분함량은 각각 66.37%, 12.61%, 12.20%였으며 회분은 1.56%, 3.52%, 6.04%였고, 가용성 무질소물은 20.75%, 61.00%, 45.00%였으며 조단백질은 6.30%, 13.69%, 12.69%였고 순단백질은 2.26%, 5.94%, 5.76%였으며 조지방은 1.11%, 2.02%, 2.50%였고 조섬유는 2.41%, 8.74%, 8.87%였다. 3. 무기질 및 미량원소를 분석한 결과는 다음과 같다. 1) P함량은 미삼, 백삼, 수삼이 각각 1.318%, 1.362%, 0.713%였고 인삼엑기스의 그것은 미삼, 백삼, 수삼이 각각 0.038%, 0.063%, 0.036%로서 비교적 낮은추출율을 보이고 있다. 2) Ca함량은 미삼, 백삼, 수삼이 각각 0.147%, .238%, 0.126%이고 그 엑기스는 미삼, 백삼, 수삼이 0.023%, 0.011%, 0.016%여서 미삼은 15.6%이상이 ethanol로 추출된데 비해 백삼은 4.6%로 추출율이 극히 낮았다. 3) CI함량은 미삼 0.11%, 백삼 0.07%, 수삼 0.09%로 시료간에는 뚜렷한 함량차가 없었으며 미삼은 그 함량의 36.4%가 백삼은 67.1%가 ethanol로 추출된데 반하여 수삼은 84.4%로 가장 높은 추출수율을 보였다. 4) Fe함량은 미삼이 125.0ppm으로 가장 많고 백삼은 32.5ppm, 수삼은 20.0ppm이었는데 그 추출수율은 극히 낮아서 미삼은 1.33%, 백삼은 0.83%, 수삼은 1.08%에 불과하였다. 5) Cu, Zn 및 Mn은 미량원소로서 이중 Mn은 미삼 62.5ppm, 백삼 25.0ppm, 수삼 5.0ppm으로 비교적 많은 양이 함유되었으나 ethanol로 추출한 엑기스에서는 정량되지 않았으며 Cu는 미삼, 백삼, 수삼이 각각 15.0ppm, 20.0ppm, 5.0ppm이고 인삼 엑기스에는 7.5ppm, 6.5ppm, 4.5ppm으로서 50%, 32.5%, 90%의 추출율을 보였다. Zn은 다른 작물체에 비하여 많은 양이 함유되었고 미삼이 47.5ppm, 백삼이 27.5ppm, 수삼이 5.5ppm이고 그 인삼 엑기스에는 각각 4.5ppm, 1.25ppm, 15.0ppm의 Zn이 함유되어 있었다.

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근세조선의 왕목-사직수, 문화사회적 임업, 그리고 문화적 지속가능성 (The Royal and Sajik Tree of Joseon Dynasty, the Culturo-social Forestry, and Cultural Sustainability)

  • 이정호;전영우
    • 한국산림과학회지
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    • 제98권1호
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    • pp.66-81
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    • 2009
  • '환경을 조성하고 보전하는 인간과 문화'의 새로운 시각에서 지속가능한 숲 관리는 '문화적 지속가능성' 개념으로 재구성할 수 있다. 문화적 지속가능성은 환경을 조성하고 보전하는 문화의 높은 기여도를 강조하는 것이다. 본 연구는 근세조선의 '문화사회적 임업'의 역사적 사례를 통해서 현대의 문화적 지속가능성에 필요한 함의들을 추출하는 데에 그 목적이 있다. 조선의 첫 번째 왕이었던 태조와 관련하여 소나무(Pinus densiflora)는 조선의 왕목이었고 왕도정치의 이념을 지지하는 성리학적 신앙과 예제 체제 속에서도 가장 상위에 속하는 사직제례와 관련 있는 사직수(社稷樹)였다. 사직 제례의 숭배대상은 토지신(社)과 곡식신(稷)인데 고대 사회의 수목신앙을 이으면서 유교적 신앙 및 예제에 편입된 것이 토지신이며 토지신의 구체적 모습이 사직수이다. 왕목과 사직수로서의 소나무는 조선 왕실 통치의 종교-정치적 정통성을 지지하는 중요한 역할을 담당하였다. 소나무의 종교-정치적 상징성은 여러 측면으로 표현되었다. 소나무는 조선 조정이 주관하는 예제가 봉행되는 신전과 사당을 위해서도 물적 기반으로도 쓰였다. 소나무의 이런 역할은 왕실 능원림, 왕실 관곽재를 위한 황장봉산의 소나무 숲, 왕의 거처 도성 내외사산 소나무 숲의 조성, 방제, 보전, 관료적 관리로 확대 표현되었다. 문화사회적 임업의 역사적 사례인 이러한 소나무 숲의 종교-정치적 관리 체계는 조선의 경제적인 숲 관리 체계인 송정이나 조선 전기의 의송처와 금산의 소나무 숲 및 조선 후기의 봉산 체계의 소나무 숲의 경영과도 비교가 가능하고 공통성과 고유성을 함께 보여준다. 왕실의 소나무 문화는 대중적 의식에도 영향을 끼쳐 백성들이 금표가 있는 능원림, 금산, 봉산에서 시행된 금양(禁養)된 토지 또는 숲과 바꾸어 쓸 수도 있는 '말림갓'이라는 순한국어 단어를 형성하게 만든 것으로 보인다. 근세조선은 사직단, 능원림, 황장금산 및 황장봉산, 도성내외 사산의 소나무숲을 대상으로 하는 문화사회적 임업을 실행하였다. 조선 시대 소나무 숲의 보전과 경영에는 풍수지리, 민속신앙, 불교적 요소가 통합된 조선의 성리학적 신앙과 예제가 경제적 목적보다도 더욱 중요한 역할을 담당하였다. 인간과 환경의 상호작용이 여러 세대를 걸쳐 장기적인 문화-자연적 평형이나 균형을 이루는 것이 문화적 지속가능성인데, 숲과 환경을 조성하고 보전하는 현대인이 문화-자연 유산을 발굴하고 여러 세대에 걸친 보전으로 변환하며, 문화적, 사회적, 정신적 필요를 충족하는 환경과 인간의 상호작용에 대한 초학제적 지식인 지속가능성 과학 지식을 생산하는 것이 중요하다는 것이 근세조선의 사례 연구의 함의로 추출되었다.

사례 기반 지능형 수출통제 시스템 : 설계와 평가 (Export Control System based on Case Based Reasoning: Design and Evaluation)

  • 홍원의;김의현;조신희;김산성;이문용;신동훈
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.109-131
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    • 2014
  • 최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석 (Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques)

  • 배정환;손지은;송민
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.141-156
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    • 2013
  • 최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.