관계추출(Relation Extraction)이란 주어진 문장에서 엔터티간의 관계를 예측하는 것을 목표로 하는 태스크이다. 이를 위해 문장 구조에 대한 이해와 더불어 두 엔터티간의 관계성 파악이 핵심이다. 기존의 관계추출 연구는 영어 데이터를 기반으로 발전되어 왔으며 그에 반해 한국어 관계 추출에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 논문은 한국어 문장내의 엔터티 정보에 대한 위치 정보를 활용하여 관계를 예측할 수 있는 방법론을 제안하였으며 이를 다양한 한국어 사전학습 모델(KoBERT, HanBERT, KorBERT, KoELECTRA, KcELECTRA)과 mBERT를 적용하여 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 엔터티 위치 토큰을 사용하였을때의 모델이 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 보였다.
Cyclodextrin을 합성하는 효소 CGTase를 호염기성 Bacillus sp. E1으로부터 분리하기 위하여 PCR을 실시하였다. PCR을 위하여 합성한 primer의 염기서열은 현재까지 보고된 CGTase 유전자의 염기서열을 비교 분석하여 가장 높게 보존된 영역을 찾아내어 선택하였다. PCR 증폭 결과 1.2 kbp 크기의 DNA 절편을 얻을 수 있었고 이를 molecular probe로 이용하여 Southern blot 분석을 실시하였다. Southern blot 분석결과 CGTase 유전자는 염색체 DNA를 제한효소 XbaI으로 절단한 5.3 kbp 절편내에 존재한다는 사실을 알아내었다. CGTase 유전자를 분리하기 위하여 유전자 은행을 제조한 후 선별작업을 실시하여 genomic clone인 pCGTE1을 얻을 수 있었다. pCGTEl의 염기서열을 결정한 결과 분리한 CGTase 유전자는 2109 bp의 open reading frame을 가지며 이는 703개의 아미노산으로 구성된 단백질을 coding하는 것으로 나타났다. 아미노산 서열의 유사성을 비교한 결과 Bacillus sp. KC201의 CGTase 와 가장 높은 94.3% 동질성을 나타내었다.
양파 착즙액에 팽화 홍삼 추출액의 첨가량을 달리하면서 Pediococcus pentosaceus KC-007을 이용하여 유산발효시킨후 발효액의 특성과 생리활성을 조사하였다. 양파 착즙액에 팽화 홍삼 추출액을 각각 0.5, 1, 2, 4%(v/v) 첨가한 후 배양시간에 따른 유산균 생균수를 측정한 결과 팽화 홍삼추출액의 첨가량에 관계없이 발효 24시간에서 가장 높은 생균수를 나타내었다. 발효액의 산도는 팽화홍삼의 첨가량에 관계없이 모든 시료구에서 발효가 진행됨에 따라 증가하였으며 발효액의 pH는 발효 36시간까지 유의적으로 감소하는 경향을 나타내었다. 발효액의 환원당은 발효 24시간까지는 환원당 함량이 감소하다가 그 이후부터는 유의적인 변화를 나타내지 않았다. 발효액의 전자공여능과 아질산염 소거능은 1%(w/v) 이상의 팽화 홍삼 추출액을 양파착즙액에 첨가하여 발효하였을 때 가장 높은 수치를 나타내었고 종합적 기호도는 1%(w/v)의 팽화 홍삼 추출액을 첨가하였을 때 가장 좋았으므로 양파 착즙액에 팽화 홍삼추출액을 첨가하여 발효할 경우에는 팽화 홍삼 추출액을 1%(w/v) 첨가하는 것이 가장 적합한 것으로 확인되었다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
본 연구는 기존의 철근 콘크리트 구조형식을 대신할 FRP-콘크리트 합성구조의 휨거동에 관한 것이다. 구조적 성능 및 거동 특성을 수치 해석적으로 규명하고자 범용 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 비선형 유한요소해석을 실시하였으며, 이때 사용하게 되는 여러 변수들의 영향을 실험 결과와 비교, 분석하여 본 합성구조에 최적화된 변수 값을 제시하고자 하였다. 합성구조의 구조재료모델은 콘크리트 손상소성모델(concrete damage plasticity model)을 사용하였고 콘크리트 압축응력관계식은 유로규준(Euro code)를 이용하였다. 내연적 유한요소해석의 경우 기하학적, 재료적 비선형성이 큰 경우 수렴에 많은 문제가 있으므로 본 연구의 경우 외연적 유한요소해석법이 적절한 것으로 판단된다. 콘크리트 손상 소성 모델의 여러 변수들에 대해 실험값과 비교한 결과 본 연구의 경우, 요소 크기는 20mm, 팽창각은 $30^{\circ}$, 파괴에너지 값은 $100Nm/m^2$, 변수 Kc는 0.667, 손상계수는 고려하는 것이 적절한 것으로 판단된다. 제시된 수치모델의 경우 신소재 합성보의 극한하중 및 균열패턴을 실험과 비교적 유사하게 표현할 수 있으므로 앞으로 다양한 합성구조의 수치해석에 적용 가능하리라 판단된다.
연구목적 : 본 연구는 경도인지장애(Mild cognitive impairment, 이하 MCI)와 알쯔하이머형 치매(Dementia of Alzheimer's type, 이하 AD)의 신경정신증상 빈도와 점수를 조사하고 비교 분석한 뒤, 인지기능과 Korean Neuropsychiatric Inventory(K-NPI) 결과와의 상관관계를 알아보고자 하였다. 방 법 : MCI 또는 AD를 진단받은 163명의 환자들을 세 군으로 분류하였다. K-NPI를 이용하여 MCI 환자 55명, 경도의 AD 환자 56명, 중등도 이상의 AD 환자 52명을 대상으로 신경정신증상을 조사하였고, 세 군간의 K-NPI의 부척도별 빈도와 composite score를 비교하였다. 결 과 : MCI군에서 가장 흔한 증상은 우울/불쾌감, 수면/야간행동, 불안, 과민/불안정 순이었다. 경도 AD군에서의 증상은 초조/공격, 우울/불쾌감, 불안, 무감동/무관심, 수면/야간행동 순으로 빈번하게 나타났다. 중등도 이상 AD 군에서는 무감동/무관심, 우울/불쾌감, 초조/공격, 망상 순이었다. 이 중 망상, 환각, 초조/공격, 무감동/무관심, 이상행동증상, 식욕/식습관의 변화의 빈도는 세 군 간에 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다. 총 NPI 점수는 MMSE-KC 점수와는 음의 상관관계를, GDS와는 양의 상관관계를 보였고, 모두 통계적으로 유의하였다. 결 론 : 신경정신증상은 MCI, AD에서 흔히 보이는데, 본 연구에서는 MCI와 경도의 AD에서 이들 증상들이 유사한 양상을 나타내었다. 정신증은 중등도 이상 AD에서 가장 흔하게 나타났고, 이로 인해 더욱 빠른 인지기능의 저하를 초래할 수 있다. 따라서 MCI와 AD의 각 진행 단계에 따른 적절한 치료가 필요하다.
본 논문에서는 2차원 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축방식에 적합한 블라인드 워터마킹 방식을 제안하고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 워터마킹 알고리즘의 목적은 영상의 조작에 대해 영상의 무결성을 인증하고 조작이 가해졌을 경우에 조작 위치를 판별하는 것이다. 제안된 워터마크 방식은 동영상 압축 시 적용되는 것으로 가정하였으며, 따라서 양자화에 무관하고 실시간으로 삽입 및 추출이 가능하도록 하였다. 웨이블릿 도메인에서 주파수 특성상 최저파수 대역(LL4)은 공간영역의 변화에 대해 민감하지 않다는 것을 실험적으로 검증하여 LL4를 워터마크의 삽입영역으로 설정하였다. 워터마크 삽입 시 압축된 영상의 화질을 최대한 저하시키지 않으면서 강인성을 지닐 수 있는 비트평면 조합을 LL4 부대역에서 선택하고 이를 워터마크 삽입 포인트로 결정한다. 비트평면에서 워터마크의 삽입위치를 알고 있고 값 변환이 아닌 값의 치환방식으로 워터마크를 삽입하므로 워터마크를 추출할 때에 원 영상이 필요하지 않다. 또한 삽입위치가 노출되었을 때의 안전성을 고려하여 워터마크를 블록암호화 알고리즘을 이용하여 암호화한 후 삽입하도록 하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 알고리즘은 일반적인 영상의 조작에 대해 강인성을 보였고 영상 및 비디오 압축기에서 전체 동작과 구조에 큰 변화를 주지 않으면서 이식이 가능하였다. 구현된 영상압축기와 워터마킹 하드웨어는 Altera의 APEX20KC EP20K400CF672-7 FPGA 디바이스에서 약 40%의 LSB를 사용하고 최대 약 60MHz에서 동작이 가능하였다.
주성분 분석 및 역전달 인공 신경망의 패턴 인식 기법과 산화물 반도체 가스센서 어레이를 사용한 소형 전자코 시스템을 제작하여 그 특성을 평가하였다. 센서 어레이로서 Pd가 첨가된 $WO_{3}$, Pt가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 후 Pd 코팅층이 형성된 $SnO_{2}$, $Al_{2}O_{3}$가 첨가된 ZnO 및 $PdCl_{2}$가 첨가된 $SnO_{2}$ 등의 6가지 조성의 감지재료가 사용되었다. 전자코 시스템 하드웨어는 CPU로서 16bit의 Intel 80c196kc, 시스템 동작 프로그램의 저장을 위한 EPROM, 인공 신경망의 최적화된 가중치의 다운로딩을 위한 EEPROM, 가스농도의 결과 표시를 위한 LCD 등으로 구성하였다. 시스템의 성능 평가를 위해 자동차에서 배출되는 환경오염 물질인 CO/HC 가스(CO 0%/HC 0 ppm 에서 CO 7.6%/HC 400 ppm 까지 범위의 26가지 CO/HC 혼합가스 패턴)에 대한 인식 실험 결과 우수한 특성을 얻을 수 있었다.
목적 : 본 연구는 주간보호센터를 이용하는 경도 치매노인을 대상으로 맞춤형 작업 중재를 적용하여 이러한 작업 중재가 효과가 있는지 확인하였다. 연구방법 : 본 연구는 B지역의 주간보호센터를 이용하는 경도 치매노인 29명을 대상으로 단일군 전·후 실험설계를 적용하였고, 일주일에 한 번, 60분씩 총 10회기를 진행하였다. 중재는 크게 집단 활동과 개인 활동으로 이루어졌으며, 개인 활동은 경도 치매노인과 담당자가 상의하여 작업 목표를 선정하고 목표를 달성하기 위해 필요한 다양한 활동들을 일대일로 시행하였다. 맞춤형 작업 중재의 효과는 CERAD 평가, 버그 균형 척도(Berg Balance Scale; BBS), 노인우울척도(Geriatric Depression Scale; GDS) 등을 통해 확인하였다. 결과 : 중재 이후 인지기능 변화에서는 MMSE-KC의 총점과 시간 지남력, 집중력, 구성회상, 길 만들기 B에서, 신체기능 변화에서는 BBS의 선 자세에서 앉기와 두 눈을 감고 잡지 않고 서 있기에서, 우울 변화에서는 GDS 점수에서 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 결론 : 맞춤형 작업 중재는 경도 치매노인의 인지기능과 신체기능의 향상, 우울의 감소에 효과가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 경도 치매노인에게 적용할 수 있는 하나의 중재로 맞춤형 작업 중재를 제안하는 근거를 마련하였다.
연구목적 알츠하이머병은 대표적인 증상인 인지 기능의 저하 외에도 다양한 행동심리증상(Behavioral Psychological Symptoms of Dementia, BPSD)을 흔히 동반하며, 이는 간병인들로 하여금 부양 부담을 야기한다. 본 연구에서는 한국의 치매 환자들과 그들의 간병인들을 대상으로 행동심리증상의 각 항목들과 간병인의 부양 부담에 대한 상관관계를 알아보고자 한다. 방 법 80명의 치매 환자들을 대상으로 행동심리증상을 한국형 신경정신행동검사(Korean neuropsychiatric inventory, K-NPI)를 통해서 평가하였고, 부양자들의 부양부담은 한국판 Zarit Burden Interview(ZBI)를 이용하여 평가하였다. 결 과 K-NPI의 망상, 환각, 초조/공격성, 우울/낙담, 불안, 탈억제, 과민/불안정 빈도와 간병인 부양부담의 평가척도인 ZBI 사이에 통계적으로 유의한 상관이 있었으며, K-NPI의 환각, 초조/공격성, 불안, 탈억제, 이상운동증상, 수면/야간행동의 심각도와 ZBI 척도 간에 유의한 상관이 있었다. K-NPI의 빈도${\times}$심각도 영역에서는 망상, 환각, 초조/공격성, 우울/낙담, 불안, 탈억제, 이상운동증상, 수면/야간행동과 ZBI가 유의한 상관관계를 보였다. 또한 인지기능척도(MMSE-KC, CDR, GDS)와 ZBI 척도 사이에 유의한 상관이 있었으며, 일상생활수행능력(Barthel-ADL, K-ADL)과 ZBI 척도 사이에도 유의한 상관관계를 보였다. 결 론 알츠하이머병 환자의 BPSD와 간병인의 부양부담과 상관관계가 있었다. 또한 간병인의 부양부담은 인지기능 및 일상생활수행능력과도 상관이 있었다. BPSD를 조기에 발견하고 적절하게 치료함으로써 치매 환자의 삶뿐만 아니라 보호자의 삶의 질도 개선시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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