• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권7호
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• pp.949-955
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• 2021

Previously, our research group isolated Bifidobacterium breve IDCC4401 from infant feces as a potential probiotic. For this study, we evaluated the safety of B. breve IDCC4401 using genomic and phenotypic analyses. Whole genome sequencing was performed to identify genomic characteristics and investigate the potential presence of genes encoding virulence, antibiotic resistance, and mobile genetic elements. Phenotypic analyses including antibiotic susceptibility, enzyme activity, production of biogenic amines (BAs), and proportion of D-/L-lactate were evaluated using E-test, API ZYM test, high-performance liquid chromatography (HPLC), and D-/L-lactic acid assay respectively. The genome of B. breve IDCC4401 consists of 2,426,499 bp with a GC content of 58.70% and 2,016 coding regions. Confirmation of the genome as B. breve was provided by its 98.93% similarity with B. breve DSM20213. Furthermore, B. breve IDCC4401 genes encoding virulence and antibiotic resistance were not identified. Although B. breve IDCC4401 showed antibiotic resistance against vancomycin, we confirmed that this was an intrinsic feature since the antibiotic resistance gene was not present. B. breve IDCC4401 showed leucine arylamidase, cystine arylamidase, α-galactosidase, β-galactosidase, and α-glucosidase activities, whereas it did not show production of harmful enzymes such as β-glucosidase and β-glucuronidase. In addition, B. breve IDCC4401 did not produce any tyramine, histamine, putrescine, cadaverine, or 2-phenethylamine, which are frequently detected BAs during fermentation. B. breve IDCC4401 produced 95.08% of L-lactate and 4.92% of D-lactate. Therefore, our findings demonstrate the safety of B. breve IDCC 4401 as a potential probiotic for use in the food industry.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.15-24
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• 2020

본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권12호
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• pp.1553-1560
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• 2022

A Gram-stain-negative, rod-shaped bacterial strain, JC4^T, was isolated from a freshwater sample and determined the taxonomic position. Initial identification based on 16S rRNA gene sequences revealed that strain JC4^T is affiliated to the genus Mucilaginibacter with a sequence similarity of 97.97% to Mucilaginibacter rigui WPCB133^T. The average nucleotide identity and digital DNA-DNA hybridization values between strain JC4^T and Mucilaginibacter species were estimated below 80.92% and 23.9%, respectively. Strain JC4^T contained summed feature 3 (C_16:1 ω7c and/or C_16:1 ω6c) and iso-C_15:0 as predominant cellular fatty acids. The dominant polar lipids were identified as phosphatidylethanolamine, one unidentified aminophospholipid, one unidentified phospholipid, and two unidentified lipids. The respiratory quinone was MK-7. The genomic DNA G+C content of strain JC4^T was determined to be 42.44%. The above polyphasic evidences support that strain JC4^T represents a novel species of the genus Mucilaginibacter, for which the name Mucilaginibacter aquariorum sp. nov. is proposed. The type strain is JC4^T (= KCTC 92230^T = LMG 32715^T).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.85-93
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• 2023

소프트웨어 버스마크란 프로그램의 소스 코드가 없는 상태에서도 바이너리 파일로부터 추출 가능한 소프트웨어에 내재된 고유한 특징을 의미한다. 사람의 유전자처럼 유사도를 수치로 계산할 수 있기 때문에 소프트웨어 도용과 복제 여부를 판단하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서는 유니티를 이용하여 개발된 안드로이드 애플리케이션에 대한 새로운 버스마크 기법을 제안한다. 유니티 기반 안드로이드 애플리케이션은 C# 언어를 이용하여 코드를 작성하며 프로그램의 핵심 로직은 DLL 모듈에 포함되기 때문에 일반적인 안드로이드 애플리케이션과는 다른 방법으로 접근해야 한다. 본 논문에서 제안한 유니티 버스마크 추출 및 비교 시스템을 구현하여 신뢰도와 강인도를 평가하였다. 평가 결과에 의해서 유니티 버스마크 기법은 유니티 기반으로 제작된 안드로이드 애플리케이션의 코드 도용이나 불법 복제를 예방하는데 효과가 있을 것으로 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.59-80
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• 2008

인터넷의 급속한 발달과 온라인 사용이 급증함에 따라 e-스포츠와 같은 온라인 게임은 거대한 시장으로 성장하고 있다. 그렇지만, 많은 e-스포츠를 후원하는 기업의 효과를 검증하는 마케팅적 연구는 미진한 상태이다. 있다해도 단순히 온라인 게임과 관련한 연구가 대다수이다. 이에 본 연구는 e-스포츠 스폰서십을 통해 기업의 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 토대를 마련코자 하였으며 시작단계에 있는 e-스포츠의 향후 연구에 기여하고자 하였다. 중요 변수들은 첫째, e-스포츠의 주요한 게임속성으로 상호작용성, 익명성, 내용확장성을 들고 온라인 상황에서 주요한 매개의 역할로 다루어지는 유동(flow)과의 관계를 살펴보았다. 둘째, e-스포츠의 주요한 게이머속성(스포츠 경기에서의 팀과 플레이어의 속성에서 수정)인 매력성, 유사성, 경기결과가 유동(flow)과 게이머동일시(온라인 게임상황에 맞게 기존 팀동일시를 게이머동일시로 차용)에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 마지막으로 유동(flow)과 게이머동일시와의 관계 그리고 게이머동일시와 기업동일시와의 관계를 최종적으로 점검하였다. 연구의 결과, 온라인의 기초적인 특성인 상호작용성은 유동(flow)에 유의한 영향이 있었고 게이머속성에서의 유사성과 경기결과도 유동(flow)에 유의한 영향이 있었다. 그리고 유사성은 게이머동일시에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유동(flow)은 게이머동일시에 그리고 게이머동일시는 기업동일시에 정의 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 e-스포츠를 후원하는 기업의 경우 일반 유저들과 유사한 특성인 가진 실력있는 게이머를 후원한다면 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.