• 한국식품영양과학회지
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• 제39권8호
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• pp.1126-1131
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• 2010

3T3-L1 지방세포에서 상업용 Bacillus subtilis 균주와 순창 민속마을 전통 청국장에서 분리한 Bacillus subtilis KC-3(KCCM 42923) 균주를 이용해 두유를 발효시키고 이를 발효하지 않는 두유와 지방 생성 억제 효과를 비교하였다. 렙틴의 분비량은 B. subtilis MYCO 10001 발효두유(F-MYCO)와 B. subtilis KC-3 발효두유(F-KC)에서 유의적으로 감소하였다. 이러한 지방 생성 억제 효과가 지방의 축적과도 관련이 있는지 알아보기 위하여 지방구를 관찰한 결과 두유와 발효두유 모두에서 축적된 지방의 양이 감소했고 그중 F-KC는 유의적으로 감소하여(p<0.05) 지방의 생성과 축적이 억제된 것을 알 수 있었다. 지방축적의 감소가 지방 분해와도 관련이 있는지 조사하기 위하여 글리세롤의 분비량을 측정하였는데 발효되지 않은 두유의 글리세롤 분비 정도는 control과 비슷하였으나 발효두유의 모든 군에서는 글리세롤의 분비량이 증가하였고 특히 F-KC에서 글리세롤 분비량이 유의적으로 증가하였다. 또한 F-KC의 지방 축적 감소가 지방 생성 억 제로부터 기인된 것인지 조사하기 위하여 지방생성에 중추적 역할을 맡고 있는 전사인자인 $PPAR{\gamma}$와 SREBP-1c의 mRNA 발현을 확인한 결과 두유나 다른 발효두유에 비하여 F-KC에서 이들 유전자 발현이 감소한 것으로 나타났다. 따라서 B. subtilis KC-3에 의해 발효된 두유의 항비만 효과는 지방 생성의 중요한 전사인자인 $PPAR{\gamma}$와 SREBP-1c의 발현 억제에 기인한 것으로서 그 결과 지방의 생성을 억제하고 지방 축적을 효과적으로 감소 시키는 것으로 보인다.

• 한국환경농학회지
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• 제11권2호
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• pp.155-162
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• 1992

수용해도가 2.53ppm인 KC-6620을 수중용출기간이 20일 정도인 입제로 제제하기 위하여 원제에 대한 용출지연효과가 가장 큰 다공성 증량제를 선발하고, PEG를 부제로 첨가한 흡착식 입제를 제제하여 실내에서 수중용출속도를 측정하였다. 1. 다공성 증량제중 KC-6620에 대하여 용출지연효과를 나타낸 것은 bentonite 소결공립이었으나 수중에 침적 20일후의 용출율이 매우 낮았다. 2. Bentonite에 pyrophyllite를 혼합하고 조립한 다음 소결시킴으로써 흡유가가 증가하였으며, 이 공립으로 제제한 KC-6620 입제의 수중용출속도도 증가하였다 BP60 입제의 경우 침적 20일후에 85% 이상의 용출율을 보여 시험한 입제중 단기용출지연제제로 가장 적합하였다. 3. BP입제는 PEG를 부제로 첨가하여 용출속도를 증가시킬 수 있었으며, PEG의 첨가비가 공립의 흡유가까지 증가할수록 용출속도도 증가하였다. 4. BP40 입제는 입제중의 유효성분함량이 높을수록 수중용출속도가 느려져서 제제농도가 용출속도를 좌우하는 가장 큰 요인이었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.61-67
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• 2018

세굴보호방법은 두 가지 형태로 구분할 수 있다. 첫 번째 방법은 국부세굴의 주요 원인인 말굽형와류와 후류와를 감소시키는 방법이다. 소형 원통형구조물 또는 분리된 연직반사판은 교각 앞에 설치하거나 스포일러처럼 교각에 부착하여 와류의 세기를 감소시킬 수 있다. 두 번째 방법은 하상재료를 보호하기 위한 보호층을 설치하는 방법이다. 이 방법은 블록매트 또는 테트라포드를 사용함으로써 즉시 효과를 발휘하는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫 번째 방법을 사용하여 세굴감소 효과를 평가하였다. 반사판 간격과 세굴의 감소효과의 관계는 명확하게 나타나지 않았다. 이 것은 반사판의 폭이 세굴 감소와 어느 정도 관계가 있기 때문인 것으로 추측된다. KC 수가 증가함에 따라, 세굴감소 효과는 줄어드는 경향을 보였다. 또한, 세굴감소율은 $U_R=25$ 또는 KC = 8 일 때 급격한 변화를 보였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제20권
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• pp.9-18
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• 2002

2000년도에 검정에서 역병에 살아남은 개체들로부터 채종하여 육성한 Capsicum chinense 31계통에 대하여 역병 저항성을 검정한 결과 고도의 저항성을 나타내는 것은 발견되지 않았다. 2001년도의 검정에서 역병에 살아남은 개체로부터 채종한 재래종 26계통에 대하여 다시 역병 저항성 검정을 실시한 결과 KC180, KC230, KC195, KC194에서 다수의 개체가 살아남아 저항성을 나타내었다 그러나 KC180과 KC230은 각각 AC2258과 CM334와 혼종된 것으로 관찰되었다. KC195와 KC194는 재래종의 형질을 유지하고 있는 것으로 관찰되었다. CM334의 보존 증식과정에 자연교잡이 일어난 것으로 보여 이의 순도향상을 위하여 채종년도별로 시료를 꺼내어 역병 저항성 검정을 실시한 결과 가장 오래된 1992년도 채종종자에서부터 약간의 이형주가 관찰되기 시작하여 1995년부터 2001년도까지 시간이 경과함에 따라 많이 변형되어 있는 것을 알 수 있었다. 1992년도 종자에서 이형주를 제거하고 원형의 개체로부터 자식종자를 대량 채종하였다. 함께 공시한 AC2258은 순수한 것으로 확인되었다. 1995년도 채종 CM334 종자에서는 비록 혼종은 되었으나 측지발생이 적은 개체들이 발견되어 이들을 개체 선발하여 역병에 저항성이며 측지발생이 적은 계통으로 육성하고 있다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.21-31
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• 2003

이 논문은 한국어-중국어(=KC) 이중언어자의 문장 처리 전략을 실험적으로 연구하여 한국어 단일언어자의 문장 처리 전략과 비교함으로써 (1) KC 이중 언어에 나타나는 문장 처리 전략의 전반적 특징을 밝히고, (2) 제 1 언어 처리 전략과 제 2 언어 처리 전략 간의 간섭이 이중 언어 발달에 영향을 줄 수 있음을 보이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리는 중국 연변 조선족 집거촌의 만 3세부터 성인에 이르는 다양한 연령 집단에서 166 명의 피험자를 모집하여 실시간 주어/행동주 판정 실험을 실시하였다 (cf. Liu, Bates & Li, 1992). 실험 결과를 한국어 단일언어자 대상의 이전 연구와 비교하여 다음 결론에 도달하였다. 첫째, 한국어 단일언어 아동은 3-4세 경 생물성 (animacy)에 근거해 문장의 주어/행동주를 판별하는 반면, KC 이중언어 아동은 생물성 전략 이외에도 어순 전략을 많이 활용한다. 둘째. KC 이중언어자가 주어/행동주 판별에 형태소를 활용하는 시기는 10세 이후로 한국어 단일언어 아동의 5세 경과 비교하여 많이 늦다. 셋째, 한국어 단일언어자 성인은 형태소 전략을 최우선적으로 활용하는 반면, KC 이중언어자는 성인이 되어서도 형태소 전략 이외에 생물성 전략과 어순 전략을 적극적으로 활용한다. KC 이중언어자의 언어 수행은 생물성과 어순이 중요한 중국어의 영향을 받은 것으로 보이며, 이는 Liu, Bates & Li (1992)가 제안하는 조기이중언어자의 전략 후행 전이를 지지하는 결과라 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.577-580
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• 2023

악성댓글은 인터넷상에서 정서적, 심리적 피해를 주는 문제로 인식되어 왔다. 본 연구는 한국어 악성댓글 탐지 분석을 위해 KcBERT 및 다양한 모델을 활용하여 성능을 비교하였다. 또한, 공개된 한국어 악성댓글 데이터가 부족한 것을 해소하기 위해 기계 번역을 이용하고, 다국어 언어 모델(Multilingual Model) mBERT를 활용하였다. 다양한 실험을 통해 KcBERT를 미세 조정한 모델의 정확도 및 F1-score가 타 모델에 비해 의미 있는 결과임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제6권1호
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• pp.60-67
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• 2003

원형주상체가 진동하는 경우 Keulegen-Carpenter수를 10에서 30까지 변화시키며 이 때에 유기되는 유체력을 계측하고 전유동계측시스템을 (Particle Image Velocimetry) 개발하여 연관된 유동장을 분석하였다. 개발된 PIV 시스템은 고속 유동장 이미지를 홀수와 짝수의 주사선 이미지로 분리하는 방식을 시도하여 하나의 이미지로부터 속도추정이 가능하도록 하였다. KC수에 따른 실린더 주위의 유동을 "traverse street", "single pairing" 그리고 "double pairing"으로 관찰하였고 각 경우 박리되는 보오텍스의 형태에 따라 미세한 항력과 양력의 변화를 수반하는데 이들의 관계를 위상차와 보오텍스 박리의 형태 변화로 설명하였다.

• 한국잡초학회지
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• 제14권2호
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• pp.81-93
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• 1994

새로 합성된 KC6361 유도체는 기존 디페닐에테르계 화합물에서 보였던 증상(회백색)과는 달리 식물체의 백화를 유기시킨다. 따라서 이들 화합물의 구조상 특징이 무엇이며 식물체에서 어떠한 작용기작을 갖는지를 알기 위하여 본 실험을 수행하였다. 1) 백화를 유기시키기에 비교적 적당한 구조는 B환의 para 위치에 nitro기가 있고 A환의 meta 위치에 탄소수가 3개 이하의 alkyl 또는 allyl기를 가지는 carbamoyl이 치환되는 것이었다. 벼 등은 2kg/ha 수준에서 미미한 약해를 보여 비교적 좋은 선태성을 가졌고 바랭이, 피, 참방동산이, 비름 등은 0.25~0.5kg/ha에서 기타는 0.5~1.0kg/ha에서 거의 방제되었다. 2) 암조건에서 KC6361은 carotenoid 생성을 억제시켰으나 엽록소는 오히려 촉진시켰다. 명조건의 경우 높은 광도에서는 낮은 광도에서 보다, 엽록소보다는 carotenoid가 더욱 저해되었고 $^{4}C$-acetate의 지방성분으로의 혼입 저해정도는 미약하였다. 3) 단은방주의 생장에 미치는 영향이 norflurazon과 동일한 양상을 보였고, KC6361이 처리된 오이, 식용피에 있어서 carotenoid 성분변화를 볼 때 phytoene 및 phytofluene 함량은 증가된 반면 그 이후의 ${\beta}$-carotene은 감소되어 norflurazon과 같은 경향이었다. 따라서 이상의 결과를 종합하여 볼 때 KC6361의 작용점은 norflurazon과 같이 phytoene or/and phytofluene dehydrogenase를 저해하는 것으로 판단된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.174-180
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• 2024

본 논문에서는 wav2vec 2.0과 KcELECTRA 모델을 활용하여 멀티모달 학습을 통한 감정 분류 방법을 탐색한다. 음성 데이터와 텍스트 데이터를 함께 활용하는 멀티모달 학습이 음성만을 활용하는 방법에 비해 감정 분류 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음이 알려져 있다. 본 연구는 자연어 처리 분야에서 우수한 성능을 보인 BERT 및 BERT 파생 모델들을 비교 분석하여 텍스트 데이터의 효과적인 특징 추출을 위한 최적의 모델을 선정하여 텍스트 처리 모델로 활용한다. 그 결과 KcELECTRA 모델이 감정 분류 작업에서 뛰어난 성능이 보임을 확인하였다. 또한, AI-Hub에 공개되어 있는 데이터 세트를 활용한 실험을 통해 텍스트 데이터를 함께 활용하면 음성 데이터만 사용할 때보다 더 적은 양의 데이터로도 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 발견하였다. 실험을 통해 KcELECTRA 모델을 활용한 경우가 정확도 96.57%로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 멀티모달 학습이 감정 분류와 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 의미 있는 성능 개선을 제공할 수 있음을 보여준다.