• 생명과학회지
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• 제34권5호
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• pp.287-295
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• 2024

간세포암종은 전 세계적으로 암 관련 사망의 두 번째 주요 원인으로 새로운 치료 전략을 필요로 한다. 간세포암종 환자를 치료에 사용되는 화학요법제는 독성이 있고 심각한 부작용이 있는 것으로 알려졌다. 본 연구는 건강한 간세포에서 세포독성을 일으키지 않으면서 종양세포를 표적으로 하는 부작용을 감소시키는 항암제의 효능을 조사하였다. Berberine은 이소퀴놀린 알칼로이드의 식물 유래 화합물로 다양한 약리학적 특성으로 인해 암 치료의 잠재적 후보군으로 보고되고 있다. 간암 세포 생존율에 대한 berberine의 효과는 3-[4,5-dimethylthiazol-2-yl]-2,5-diphenyl tetrazolium bromide 분석을 사용하여 측정하였다. HCC 증식은 콜로니 형성 분석을 통해 실시하였다. 세포이동에 대한 berberine의 효과는 상처 치유 분석으로 실시하였다. Berberine은 HepG2 세포와 같은 간암 세포의 증식과 콜로니 형성 및 세포이동을 억제하였다. Berberine 처리는 Beclin-1 및 LC3-II 등의 자가포식 관련 유전자 발현과 단백질 발현을 증가시켰으며, Caspase-3 및 Caspase-9등의 세포자멸사의 mRNA 발현 및 활성을 증가시켰다. 또한, 세포유래 이종이식 동물실험에서 berberine 처리에 따른 종양의 크기와 무게가 감소함을 확인하였다. 본 연구 결과는 간세포암에 대한 베르베린의 효능을 조명하여 표적 및 맞춤형 치료의 기회를 제시할 수 있음을 시사한다.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.23-42
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• 2023

본 연구는 화재 대응에서 소방관의 의사결정이 중요하지만 이에 대한 연구가 부족하다는 점에서 시작하였다. 다양한 경험과 서로 다른 임무를 가진 소방관의 화재대응 의사결정요인을 Q방법론을 통하여 유형화함으로써, 현재의 기술 및 데이터 수준에서의 한계와 향후 미래 소방 R&D 영역을 확인하는데 시사점을 주고자 하였다. 본 연구의 결과, 소방관의 주관성은 「구조 관련 직접 정보 중시형」, 「대상물 정보 중시형」, 「지휘 관련 정보 중시형」 3가지로 구분되었다. 본 연구는 이론적으로 소방관의 화재 대응시 의사결정요인에 대한 주관성은 소방관의 경험이나 직무에 따라서 부분적으로 차이가 난다는 점을 확인하였다. 그리고, 일반 이론의 수준에서 보편적인 의사결정과정이나 의사결정요인이 아닌 화재대응의 구체적 의사결정요인을 수집하여 연구를 수행하였다는 점에서 그 의의가 있었다. 뿐만 아니라, 정책적 관점에서 의사결정요인에 대한 소방관의 주관성을 유형화함으로써 소방의 데이터기반 행정을 위하여 필요한 데이터 수요를 발견하였다는데 의의가 있었다. 특히, 본 연구의 결과는 우리나라의 현장 경험에 기반한 의사결정과정에 대한 선호는 소방관이 해당 경험을 제대로 할 수 있도록 현장의 상황을 더 빠르고, 정확하게 파악할 수 있도록 돕는 장비의 개발이나 실시간 데이터 수집 지원에 대한 노력이 필요하다는 것을 시사하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.201-214
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• 2023

본 연구는 중소기업 종사자를 대상으로 개인의 창업역량이 창업의도에 미치는 영향을 분석하고자 했으며, 창업역량과 창업의도간에 창업효능감과 창업멘토링의 매개효과를 확인하고자 했다. 창업역량의 하위변수로는 창의성, 문제해결, 의사소통, 마케팅으로 구분하여 분석하였다. 전국에 소재하는 중소제조기업에서 종사자를 중심으로 수집한 설문지 368부를 실증 분석에 사용하였다. 매개변수 간 인과관계가 없는 병렬이중매개모형을 실증분석에 활용하였다. 분석 결과 첫째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 창업역량 중에서 창의성, 의사소통, 마케팅은 창업멘토링에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 검정되었다. 셋째, 창업효능감과 창업멘토링 모두 창업 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 창업역량 중에서 창의성과 마케팅은 창업의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 다섯째, 창업효능감과 창업멘토링은 창업역량 중에서 문제해결을 제외하고 창업의도에 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 중소기업 종사자의 창업의도를 강화하기 위해서는 창업효능감과 창업멘토링이 중요한 요인이고 개인의 창업역량 중에서도 마케팅과 창의성이 중요한 영향을 미치기에 이에 대한 교육 및 사전준비가 필요하다는 것을 확인하였다. 후속 연구로는 다변량 모형 적용이나 시계열 데이터 분석 및 외부 환경 요인을 고려한 연구, 세부화된 인구 특성을 고려한 창업역량과 성과 간의 차이를 검정하는 연구도 필요할 것이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제54권1호
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• pp.48-58
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• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.75-88
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• 2024

우리나라는 수요 곡물의 대부분을 수입으로 의존하기 때문에 주요 곡물 수출 국가의 재배 면적과 생산량 예측을 통해 식량안보를 증진시킬 수 있다. 특히, 밀 주요 수출국인 우크라이나를 대상으로 재배지역의 변화 전망을 파악하는 것이 장기적인 밀 수급에 대한 미래 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 작물의 기후적합도를 예측하는 Fuzzy Union 모델을 사용하여 과거 기후조건(1970~2000)에서 우크라이나 지역의 밀의 기후적합도를 평가하고자 하였다. 우크라이나 통계청으로부터 밀 생산량과 재배면적 통계자료를 수집하였다. 또한, 위성영상을 활용하여 작물의 재배면적과 수량에 대한 공간자료인 EarthStat 자료를 수집하였다. 모델로 계산된 기후적합도와 밀 관측지점과 비교하여 임계값을 설정하였다. EarthStat 자료와 실제 관측자료를 비교한 결과 일정 지역에서 재배면적과 수량이 일치하지 않는 지역들이 존재하였다. 과거 기후 조건에서 산출된 기후적합도의 경우에도 지역적인 차이를 보였다. 예를 들어, 우크라이나의 서북부 지역에서 0.8 이상의 높은 기후적합도의 분포를 보였으나 동남부 지역에서는 0.15 수준의 낮은 기후적합도를 보였다. 그러나, 기후적합도의 행정구역별 통계량과 실제 밀 재배면적과 생산량을 비교한 결과 일정 수준의 상관관계를 가졌다. 특히, 단위면적당 생산량과 기후적합도의 상관계수는 0.647로 중위 정상관을 나타냈다. 이러한 결과는 기후적합도를 활용하여 재배면적 추정 및 단위면적당 수량 예측이 가능함을 시사하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.53-62
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• 2024

본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권1호
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• pp.63-74
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• 2024

농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권1호
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• pp.67-78
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• 2024

생태계서비스란 자연생태계가 인간에게 주는 혜택을 통틀어 일컫는 용어이다. 생태계서비스를 정량화하기 위하여 다양한 모형이 개발되어 적용되고 있다. InVEST는 대표적인 생태계서비스 모형이며 그 중 서식지질 평가가 폭넓게 사용되고 있다. 우리나라에서는 국립공원을 대상으로 서식지질 평가가 실시되고 있다. 서식지질 평가를 위해서는 서식지질 초기값으로 위협인자에 대한 민감도 평가가 이뤄져야 하는데, 이는 국가 및 적용분야에 따라 판이하다. 그래서 그동안 진행된 국립공원 서식지질 평가를 바탕으로 전문가 설문(AHP)을 실시하여 서식지질 초기값인 민감도의 기준을 조정하였다. AHP실시 결과 자연초지, 경지정리가 안된 밭 등 10개 항목이 상향조정되었으며, 하천, 호소 등 8개 항목이 하향조정되어 총 18개 항목이 조정되었다. 조정된 민감도 결과를 바탕으로 도시형인 북한산국립공원과 계룡산국립공원, 사적형인 경주국립공원, 해상해안형인 한려해상국립공원 그리고 산악형인 지리산국립공원과 설악산국립공원을 대상지 서식지질 분석을 실시하였다. 분석결과 국립공원내 분포하는 시가화건조지역과 수역에 대한 부분이 서식지질 평가에 반영되었음을 알 수 있었다. 향후 이 기준을 이용하여 자연공원의 서식지질 평가가 가능할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.178-188
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• 2024

산림유역의 부유토사 동태는 토지이용 변화, 산림사업, 산불, 산사태 등의 인위적 또는 자연적 교란에 따라서 다변화될 수 있다. 이러한 측면에서 산림유역의 부유토사 동태를 이해하는 것은 효과적인 수질 관리 대책을 수립하는 데에 중요하다. 이 연구는 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 관측된 유출량-탁도 자료를 토대로 2가지의 이력현상 지수 산정 방법(Lawler의 방법과 Lloyd의 방법)과 5가지 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 10개 산정기법의 적용성과 성능을 평가하였다. 그 결과, 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 Lloyd의 방법이 분석 가능한 유출 사상이 가장 많았으며, 성능 역시 가장 뛰어난 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 이력현상 지수를 활용함으로써 유출량과 부유토사의 이력현상을 정량화할 수 있을 뿐만 아니라 부유토사 동태를 해석하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.