• 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.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.342-361
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• 2022

우리나라 주요 재배 벼 품종의 고품질 쌀 생산을 위한 최적 질소 시비량을 제시하기 위하여, 우리나라 주요 벼 21품종을 공시하여 질소 시비량에 따른 수량과 품질변화를 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 3년간 평균수량은 표준 질소 시비량 9 kg/10a으로 재배했을 때와 비교하여 질소 시비량 0, 3, 5, 7 kg/10a으로 재배했을 때 각각 28%, 22%, 11%, 8% 감소하였으며, 수량성과 질소 시비량 감소에 따른 수량 감소 경향은 품종별로 차이가 있었다. 2. 주당수수는 질소 시비량이 증가함에 따라 증가하였으나, 수랑립수와 천립중에는 큰 변화가 없었고, 수당립수는 다른 수량구성요소에 비해 상대적으로 연차변이가 적었으며, 질소 시비량에 따른 수량구성요소의 변화는 품종의 유전적 특성에 따라 큰 차이를 나타내었다. 3. 완전미율은 질소 시비량의 증가에 큰 영향을 받지 않고 어느 정도 일정하게 유지되는 경향을 나타내었고, 싸라기 비율은 약간 감소하였으며, 분상질립은 증가하였다. 4. 쌀의 단백질 함량은 2018과 2019년의 경우 질소 시비량이 증가할수록 감소하다가 질소 시비량 7 kg/10a에서 가장 낮았고, 9 kg/10a에서 다시 증가하는 경향을 나타내었으나, 2020년의 경우 질소 시비량이 증가함에 따라 지속적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 5. 품종별로 표준 질소 시비량 9 kg/10a에서 시험기간 중 2회 이상 쌀 단백질 함량 6.0%를 초과한 품종은 해담 등 13품종으로 이중 질소 시비량을 7 kg/10a으로 감비하여 재배한 경우, 시험기간 중 2회 이상 쌀 단백질 함량이 6.0%이하로 낮아진 품종은 해담, 진수미, 호품, 호평, 현품, 새누리, 영호진미 등 7품종이었다.

• 한국작물학회지
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• 제38권3호
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• pp.264-274
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• 1993

본 연구는 화청벼와 IR24의 돌연변이 계통인 분상질 및 심백 변이체의 작물학적 및 이화학적특성과 제병 및 알콜발효특성을 조사하여 그 가공적 이용성을 검토하고 분상질배유 유전자의 유전분리와 표지인자들과의 연관 관계를 밝히고자 수행하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 돌연변이체의 종실은 원품종에 비해 작았으며, 천입중과 1$\ell$중도 전반적으로 가벼운 것으로 나타났다. 2. 변이체들의 출수기는 원품종과 같았으며, 정조수량은 원품종에 비해 낮았다. 3. 분상질 배유의 전분립은 느슨한 결정구조를 갖고 있었고, 전분립의 크기는 원품종과 변이체들간에 동일경향이 아니었으며, 원품종에 비해 변이체들은 밀도와 경도가 낮았다. 4. 변이체들의 아밀로스 함량은 16.9～28.5%로 변이복이 크게 나타났다. 현미의 조단백 함량에서 화청벼의 분상질변이체들은 원품종과 같았으나 IR24의 심백변이체인 47106은 원품종(8.30%)에 비해 11.32%로 높게 나타났다. 5. Gel consistency는 원품종들이 soft의 특성을 보였으나 분질 및 심백의 변이체에서는 모도 medium의 특성을 보였고, 백미의 알칼리 붕괴도는 원품종에 비해 분수질 변이체들에서 높게 나타났다. 6. Amylogram에 의한 호화개시 온도는 IR24의 분상질변이체(47160)를 제외하고 모도 원품종과 비슷하였으나, 최고점도와 최저점도 및 굳음성은 원품종 화청벼와 IR24에 비해 변이체에서 월등히 낮게 나타났다. 7. Instron으로 측정된 증편의 경도와 gumminess로 볼 때 화청벼 분상질 및 심백변이체로 조제된 증편은 다소 부드러운 특성을 나타냈으나, IR24의 경우는 일정 경향이 없었다. 분상질미와 심백미의 증편부피는 원품종에 비해 대체로 크게 나타났다. 8. 알콜발효 과정 중 당도 저하는 변이체들 특히 분상질에서 빨리 일어났고, 발효 10일 후의 알콜생성량도 원품종에 비해 변이체들에서 높게 나타나서 분상질미는 양조용으로서의 이용성이 크게 기대되었다. 9. 화청벼와 IR24에서 유래한 분상질 배유유전자들의 대립성 검정결과 서로 다른 3개의 유전자좌를 탐색하였으며, 그 유전자들을 각각 flo-a, flo-b, flo-c로 표시하였다. 10. flo-a 유전자는 IV번 연관군의 lg(liguleless ; 무엽설) 유전자와 5.76$\pm$1.72%(상반)로 연관되어 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제14권
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• pp.159-164
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• 1973

본 시험은 중부지방에서 재배방법의 차이(이앙재배, 담수직파재배, 건답직파재배)에 따른 수도품종의 생육ㆍ수량의 변이를 알고자 1970-1972년에 걸쳐 수행되었던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 파종에서 출수까지의 일수는 담수직파가 이앙재배에 비해 현저히 단축되었으며 건답직파재배는 이앙재배에 비해 출수일수가 연장되었다. 2. 수수는 담수직파재배, 건답직파재배, 이앙재배, 순으로 많았으며 일수영화수는 이앙재배, 건답직파재배, 담수직파재배순으로 많았다. 3. 정조중은 모두 품종 공히 담수직파재배에서 가장 많았고 이앙재배는 건답직파재배보다 증수되었으며 담수직파재배에서 고위수량성인 품종은 사도미노리, 아끼바레, 수원 213-001 등이었다. 4. 수량과 수량구성요소와의 상관을 보면 이앙재배에서는 현미천입중 및 일수영화수, 담수직파재배에서는 일수영화수 및 수수, 건답직파재배에서는 수수와 정(+)의 높은 상관이 인정되었다. 5. 정조중과 출수일수와의 상관은 건답직파재배와 담수직파재배에서는 부(-)의 상관관계가 현저하였으나 이앙재배에서는 부(-)의 상관이 매우 낮았다.

• 핵의학기술
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• 제26권2호
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• pp.15-19
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• 2022

전립선암 환자의 전이성 질환 진단을 위해 사용되는 양전자 방출 단층촬영용 [⁶⁸Ga]PSMA-11 주사액은 자동화 생산 방법을 통해 높은 재현성과 우수한 방사화학적 수율 및 순도를 얻을 수 있으며 제조 시 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 이를 위해 적용한 비 카세트 방식과 카세트 방식의 자동 합성 방법을 소개하고 비교하고자 한다. [⁶⁸Ga]PSMA-11 주사액의 자동화 생산을 위해 ⁶⁸Ge/⁶⁸Ga generator 50 mCi(iThemba LABS, Johannesburg, South Africa), 주사기 펌프 NE-1000(New Era Pump System, New York, USA)을 사용하였으며, 자동 합성 장치는 비 카세트 방식의 TRACERlab FXN pro(GE Healthcare, Liege, Belgium)와 카세트 방식의 BIKBox(BIK THERAPEUTICS Inc., Seongnam-si, Republic of Korea)를 사용하였다. 0.6 N 염산 용액 6 mL의 주사기가 장착된 실린지 펌프를 ⁶⁸Ge/⁶⁸Ga generator의 inlet-line과 연결하고 outlet-line은 자동 합성 장치와 연결한 후 자동 합성장치와 동시에 작동하였으며, 2 mL/min의 속도로 ⁶⁸Ga을 용출하였다. 초기 약 1.7 mL은 waste vial로 용출 시켰고, 그 후 2.5 mL은 반응용기로 용출하여, 방사능 농도가 높은 2.5 mL의 용액만 표지 과정에 이용하였다. 반응 용액의 pH를 HEPES buffer 용액으로 조절한 후 전구체와 95 ℃에서 15분간 반응하였으며, C18 light 카트리지를 이용, 분리·정제 하였다. 50% 에탄올/생리식염수 희석액으로 최종 화합물을 용출하고 생리식염수를 추가한 후 멸균 필터 함으로써 제조를 완료하였다. 각각의 자동 합성 장치에서 제조된 [⁶⁸Ga] PSMA-11 주사액의 품질관리를 시행하고 장단점을 비교하였다. 총 합성 시간은 각각 25±3분(비 카세트 방식), 23±3분(카세트 방식)이 소요되었으며, 방사화학적 수율은 멸균 필터 후 비 카세트 방식이 65.5±5.7%(n=45, non-decay corrected), 카세트 방식이 61.6±4.8%(n=98, non-decay corrected)였다. 비 카세트 방식은 장비 세척과 시약 준비 시간으로 인해 합성 전 준비 시간이 약 120분 소요되었고, 카세트 방식은 세척과 시약 준비 과정이 없어 합성 전 준비 시간은 약 20분 소요되었다. 비 카세트 방식 자동 합성 방법은 방사화학적 수율과 비용적 측면에서 카세트 방식 대비 높은 장점을 가지나, 제조 준비 단계에서의 편의성과 장비 유지 보수 측면에서는 카세트 방식이 장점을 가진다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권1호
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• pp.35-53
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• 2023

소아청소년은 성인과는 다른 신체적, 생리적 특성이 있으므로 동일한 신체활동을 할지라도 에너지소비량이 다름이 보고된 바 있다. 그러나 지금까지 국내에서 수행된 소아청소년 대상 연구에서 이들의 에너지소비량을 평가 시, 성인 대상으로 측정한 에너지소비량 또는 성인대상 18단계 신체활동분류표가 이용되어왔다. 최근 소아청소년을 대상으로 한 미국의 자료와 국내의 일부 자료를 토대로 4단계 연령대 (6-9세, 10-12세, 13-15세 및 16-18세)에 따라 서로 다른 에너지당량 (METs)을 제시하는 한국 소아청소년을 위한 신체활동분류표가 보고되었다. 이에 본 연구의 1부에서 에너지소비량 측정방법의 gold standard로 알려져 있는 이중표식수법을 이용하여 소아청소년을 위한 신체활동분류표의 타당도를 평가한 결과, 이의 활용 가능성을 확인하였다. 2부에서는 세계보건기구에서 제안한 방법 (TEE = REE × PAL), 즉 간접열량계로 측정한 REE과 소아청소년 신체활동분류표로 측정한 PAL을 이용하여 166명의 소아청소년 (초·중·고등학생)의 일일 총에너지소비량을 산출하였다. 이를 기준으로 한국인 영양소 섭취기준에서 제시한 공식을 이용한 EER을 비교한 결과, 과대평가 비율이 47.3%로 나타났다. 또한 소아청소년 신체활동분류표를 이용하여 산출된 신체활동 강도별 및 신체활동 유형별 소비시간이 성별 및 연령대별로 차이가 있음을 알 수 있었다. 앞으로 중학생 및 고등학생을 포함하는 다수의 소아청소년을 대상으로 이중표식수법을 이용하여 일일 총에너지소비량을 측정하는 연구가 수행되어, 소아청소년을 위한 신체활동분류표의 타당도가 폭넓게 평가되어야 한다. 또한 이와 같은 이중표식수법 연구를 통하여 우리나라 소아청소년을 위한 에너지필요추정량 산출 공식의 타당도 평가와 함께 한국의 소아청소년을 위한 에너지필요추정량공식이 개발되어야 할 것이다. 또한 학업부담이 많은 고등학생 뿐만 아니라, 중학생 및 초등학생에서도 강도있는 신체활동의 소비시간이 매우 낮은 것으로 나타났으므로 우리나라 소아청소년의 건강 및 비만의 예방 및 관리를 위하여 이들의 에너지소비량을 증진시킬 수 있는 프로그램의 개발 및 적용이 요구된다