• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.265-273
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• 2022

본 연구는 국립식량과학원에서 고품질 내재해성 찰옥수수 품종 개발을 위해 육성한 177개의 흰찰옥수수, 노랑찰옥수수, 검정찰옥수수 자식계통을 이용하여 16개 농업형질에 대해 평가하여 우수 계통 선발 및 품종 개방을 위한 기초 자료로 이용하고자 수행하였다. 1. 흰찰옥수수, 노랑찰옥수수, 검정찰옥수수 자식계통의 16개 농업형질을 조사한 결과 전체 계통의 평균 출웅일수는 77.69±2.22일, 출사일수 81.12±7.56일, 초장 164.88±22.67 cm, 간장 124.61±24.62 cm, 착수고율 49.34±9.08%, 옆폭 7.53±1.45 cm, 이삭길이 11.75±2.52 cm, 이삭폭 2.94±0.68 cm, 이삭열수 12.22±2.22열, 종자길이 7.75±1.08 mm, 종자너비 7.42±0.68 mm, 종자두께 5.06±0.68 mm, 이삭착립장 11.79±2.13 cm, 열당 종자수 24.30±4.22립, 조단백질 12.05±1.53%, 총 전분 69.27±5.74%로 조사되었다. 2. 16개 농업형질 간의 상관관계 분석결과 출웅일수와 출사일수 간의 상관관계가 0.896으로 가장 높게 나타났다. 초장과 간장 간의 상관관계가 0.740로, 이삭착립장과 이삭 열당 종자수도 0.675로 상관관계가 다음으로 높았다. 3. 주성분 분석 결과 16개의 농업형질 중에서 이삭폭, 종자길이, 이삭길이, 출웅일수, 출사일수, 착수고율, 총 전분이 177개 옥수수 자식계통을 식별하는데 유용한 형질들인 것으로 나타났다. 4. 계층 군집분석을 통해 초장이 크고 동시에 출사일수가 짧은 흰찰 자식계통 7개(KW34, KW37, KW83, KW84, KW100, KW103), 검정찰 자식계통 1개(KBW33), 노랑찰 자식계통 4개(KY11, KY23, KY26, KY34)를 선발하였다. 이 계통들은 수량성이 높은 조생종 찰옥수수 품종을 개발하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권4호
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• pp.229-236
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• 2022

본 연구는 사일리지 발효제 첨가가 볏짚 사일리지에서 곰팡이 독소 및 in situ 섬유소 소화율에 미치는 영향을 평가하고자 실시하였다. 사일리지 발효제로 L. plantarum 단일제 및 L. plantarum과 S. cerevisiae의 혼합제를 첨가하였을 때 사일리지의 발효 및 섬유소 분해에 영향을 주었을 뿐만 아니라 곰팡이독소 감소에도 영향을 주었다. 시험 시료에서 곰팡이독소 중 ochratoxin A 및 zearalenone만 발견되었다. Ochratoxin A 및 zearalenone는 대조구에서 각각 38.11±2.22 및 633.67±50.30 ug/kg 수준으로 발효제 첨가로 감소경향이 나타났고, 혼합제에서만 각각 27.78±2.28 및 392.72±25.04 ug/kg 수준으로 유의적 차이를 보였다(p<0.05). pH는 대조구에 비하여 단일제 및 혼합제에서 낮았고(p<0.05), lactic acid는 대조구(8.18±0.93 mM)에 비하여 단일제(11.73±0.31 mM)가 높았고, 혼합제(16.01±0.88 mM)에서 가장 높은 수준을 나타내었다(p<0.05). Acetic acid와 propionic acid는 발효제 첨가에 따라 유의적으로 낮아짐을 발견하였다(p<0.05). 그리고 total VFA도 발효제 첨가가 대조구에 비하여 낮았다(p<0.05). NDF 및 ADF의 반추위 in situ 분해율은 배양기간 동안 혼합제가 가장 높은 수준의 분해율을 유지하였고, 다음으로 단일제가 높았으며, 대조구가 가장 낮은 수준을 유지하였다. 그리고 이들 NDF 및 ADF 분해율은 각각 배양 12 및 24시간 이후 모든 시간대에서 실험구간 유의 차를 나타내었다(p<0.05). 이상의 연구 결과는 볏짚 사일리지 제조에서 사일리지 발효제사용은 발효 및 섬유소 분해에 영향을 주었을 뿐만 아니라 곰팡이독소 감소에도 영향을 주었다. 그리고 곰팡이독소 감소는 L. plantarum 단일제보다 L. plantarum과 S. cerevisiae 혼합제의 효능이 더 크게 나타났다. 따라서 사일리지 조제를 위한 발효제로 L. plantarum과 L. plantarum 첨가제의 사용은 사일리지의 품질과 안정성을 더 증진할 것으로 사료 된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권6호
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• pp.642-655
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• 2022

본 연구는 과체중 및 비만 또는 복부비만 성인을 대상으로 8주간 중강도 수준의 필라테스 운동 후 필라테스 운동의 순응도에 따른 신체조성, 균형능력 및 기초대사 지표의 변화를 확인하였고, 식생활습관 개선교육후 영양지수의 변화도 함께 살펴보았다. 필라테스 운동에 대한 순응도가 높은 군이 순응도가 낮은 군에 비해 신체의 균형도와 체구성에 더 긍정적인 변화를 보였고 더불어 혈관노화지수도 유의적으로 개선되었고 공복혈당과 당화혈색소가 유의적으로 개선되었다. 그러나 필라테스 운동에 대해 순응도가 낮은 군이라도 실시하지 않았던 것에 비해서 신체균형도, 체질량지수 및 피하지방 면적은 유의적으로 개선되었다. 이는 순응군과 비순응군 모두에서 영양지수가 개선된 것과, 순응도 여부에 관계없이 전체 대상자에서 식생활 교육 후에 하루 식사횟수, 아침식사횟수, 식사의 규칙성, 과식 및 외식횟수 등이 긍정적인 방향으로 변동된 것과 관련이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구는 필라테스 운동과 식생활 개선교육을 포함한 전반적인 생활습관의 개선을 통해 과체중 이상의 여성에서 유의미한 개선 결과가 있음을 보여주고 있다. 더불어 식생활습관 개선 교육만으로도 어느정도 비만관련 지표의 개선에 영향을 줄 수 있을 것이며, 필라테스 운동을 함께 실시했을 때에는 그 개선 효과가 좀더 잘 관찰되는 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제33권2호
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• pp.149-157
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• 2023

Transforming growth factor-β (TGF-β)는 암세포의 생존과 성장뿐만 아니라 면역세포의 활성에도 영향을 미치는 다기능 사이토카인이다. 일반적으로 암세포에서 유래된 TGF-β는 초기 암세포의 생존과 성장을 촉진하고 면역억제 효과가 있다고 받아들여지고 있지만 TGF-β는 세포의 종류나 단계에 따라 다른 효과를 가진 것으로 알려져 있다. 따라서 암 성장에 미치는 TGF-β의 작용기전은 아직 명확하게 정의하기 어렵다. 이 연구에서는 원발성 대장암 세포주인 KM12C와 이들의 두 전이성 세포주인 KM12SM과 KM12L4A에서 TGF-β 신호전달이 5개의 NKG2D 리간드 발현과 NK 세포 매개 항암 면역 반응에 미치는 영향을 조사했다. 외인성 TGF-β에 의해 KM12C의 MICA, MICB, ULBP1 및 ULBP2의 표면 단백질 발현 수준이 감소하였고 TGF-β 억제제인 galunisertib에 의해 MICA, MIAB, ULBP1, ULBP2 및 ULBP3의 발현이 증가하였다. 그러나 KM12SM과 KM12L4A에서는 TGF-β 또는 galunisertib에 의한 유의성 있는 NKG2DLs의 변화를 보지못하였다. Galunisertib를 통한 TGF-β 신호전달 억제는 KM12C에 대한 NK 세포 매개 항암 면역 반응을 개선했지만 KM12SM과 KM12L4A에 대한 유의성 있는 반응을 나타내지 않았다. 따라서 TGF-β 신호 전달을 억제하면 KM12C에 대한 NK 세포 매개 항암 면역 반응은 개선할 수 있지만 KM12SM 및 KM12L4A에서는 TGF-β 신호 전달 억제를 통한 NKG2DLs 발현의 증가 및 향상된 NK 세포 매개 암 면역 반응을 기대하기는 어려울 것으로 생각된다.

• 생명과학회지
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• 제33권5호
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• pp.391-396
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• 2023

본 연구에서는 식품 3D 프린터용 카트리지 소재 개발을 위하여 수리미 제조 시 첨가하는 물과 얼음 대신 우유를 첨가하여 색도, 물성, 관능적 특성을 대조군과 비교하여 실험을 진행하였다. 색도 측정 결과, 우유 첨가량이 증가함에 따라 비 가열 수리미 혼합물과 가열 수리미 혼합물 모두 L^*값과 b^*값이 대조군에 비해 증가하였고, 40 wt% 비율 첨가 시료에서 가장 높은 값이 나오는 것을 확인하였다. 물성 측정 결과는 비 가열 수리미 혼합물의 경우 우유 첨가량이 증가함에 따라 경도와 부착성이 증가하였고, 40 wt% 비율 첨가 시료에서 가장 높은 값이 나오는 것을 확인하였다. 가열 수리미 혼합물의 경우 우유 첨가량이 증가함에 따라 경도, 검성, 부착성, 씹힘성이 증가하고, 탄력성, 응집성, 복원성은 감소하였다. 위의 결과로 우유 첨가 비율이 증가할수록 일정한 경향이 나오는 것을 확인하였다. 관능 평가 결과에서는 우유 첨가량이 증가함에 따라 비린내, 맛, 경도가 유의적으로 개선되는 경향을 보였으며, 냄새, 이미, 조직감이 개선되는 것을 확인하였다. 결론적으로 40 wt% 비율의 우유 첨가 시 수리미의 품질 특성을 좌우하는 큰 요소 중 하나인 백색도 개선과 유화물로서의 물성 증진 효과 및 관능적인 증진효과를 얻어 고품질의 3D 프린터용 실꼬리돔 수리미 카트리지 소재를 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권2호
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• pp.68-81
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• 2023

본 연구는 도시화 과정에서 발생한 도시 내 폭염 및 미세먼지를 저감하기 위해 가로수의 간격과 배열에 기반한 시나리오를 설정하고, 저감 정도를 정량적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 가로수 조성 시나리오에 따른 열환경 및 미세먼지 개선 정도를 분석하기 위해서 미기후 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met 5.0.2v 모델을 사용하였다. 가로수 간격에 따른 기온 분석 결과, 가로수의 간격이 좁아져 식재한 수목의 양이 많아질수록 낮 시간대의 기온이 낮아졌으며, 오전 및 저녁 시간대에는 가로수 간격에 상관없이 비슷한 양상을 보였다. 가로수 배열에 따른 기온은 배열이 증가하여 식재한 수목의 양이 많아질수록 감소하는 경향을 보였다. 하지만, 같은 양의 수목을 식재하고 배열의 간격을 넓힌 시나리오에서 기온 저감폭이 더 크게 나타났기 때문에 수목의 양뿐만 아니라 수관투영면적 역시 기온 저감에 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다. 가로수 배열에 있어서 미세먼지 농도는 간격에 따른 결과와 차이를 보였는데, 이는 주풍향과 수목 식재 방향의 관계에 따라 미세먼지 농도가 변화할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 가로녹지에 의한 열환경 및 미세먼지 개선 정도를 정량적으로 분석함으로써, 가로수 조성·관리 기본 계획, 바람길숲 조성 사업 등 효율적인 가로환경 개선을 위한 정책 및 사업 추진에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.172-189
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• 2023

본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.25-54
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• 2023

오픈 데이터가 국제적인 흐름으로 주목받는 현시점에서 데이터 공유를 지원하는 한국의 국제 학술지 역할에 대한 논의가 이루어질 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 발간 국제 학술지의 편집인 설문 조사와 인터뷰를 바탕으로 데이터 공유 정책 도입에 영향을 미치는 요인을 확인하고 해당 학술지 편집인의 데이터 공유 정책 도입 및 구성요소에 대한 인식을 살펴보았다. 그 결과 정책을 도입하였거나 도입할 예정인 학술지에서는 데이터 공유가 국제적인 추세이며 연구발전에 기여할 수 있다는 점을 인식하였지만, 여전히 데이터 공유에 대한 인식 개선 노력이 필요함을 강조하였다. 이에 학술지 및 학술공동체 차원에서의 교육 활동이나 데이터 공유에 따른 보상을 통해 데이터 공유에 대한 인식을 개선할 필요가 있었다. 또한 중요도가 높으며, 필수 구성요소로 편집인의 절반 이상이 선택한 구성요소로 '데이터 가용성 표기', '데이터 공유 수준', '데이터 공유 방법', '데이터 인용'이 있었다. 이들 학술지에서 데이터 공유를 반드시 의무화할 필요는 없지만 데이터 가용성 표기를 통해 데이터를 공유할 수 없는 상황에 대해 언급하는 것은 필요하다고 보았다. 국내 상황에 적합한 리포지터리 개발 및 실행을 책임질 기관의 역할 또한 강조되었다. 더불어 정책 도입에 영향을 주는 요인에 따라 정책 도입 비율의 차이를 확인한 결과, 영향력지수 사분위, 출판 유형, 주제 분야에서 유의한 차이가 나타났다. 영향력지수가 높은 학술지는 데이터 공유를 지원하는 자원을 보유할 가능성이 높고 오픈액세스 혹은 하이브리드 학술지는 오픈사이언스의 일환인 오픈 데이터에 관심을 가지는 경향이 있다고 볼 수 있었다. 의학 분야에서는 학술공동체 차원의 데이터 공유를 위한 적극적인 움직임이 데이터 공유 정책 도입을 촉진하였음을 알 수 있었다. 국내에서 학술지 데이터 공유 정책 도입 및 운영을 활성화하는 기초자료로서 본 연구가 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.