• 식물병연구
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• 제11권2호
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• pp.158-161
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• 2005

결구상추 밑둥썩음병원균인 Rhizoctonia. solani에 대한 길항세균으로 보고된 Stenotrophomonas maltophilia BW-l3 균주의 배양적 특성과 항균물질의 생산능을 조사하고 대량배지를 선발하였다. BW-13 균주의 초기 pH와 배양적온을 조사한 결과, pH는 $6.0\~8.0$에서 , 온도는 $35^{\circ}C$에서 세균의 생육이 가장 높았다. 대량배양을 위한 효율적인 탄소원을 선발하기 위하여 glucose, sucrose, lactose, maltose, manose 등의 저분자 탄소원과 개량제, 미강, 옥수수전분, 고구마전분 등의 고분자 탄소원을 사용하여 BW-13균주의 생장과 항균활성에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과, 기초배지에 $3\%$개량제를 첨가했을 때 BW-13 균주의 세균 증식과 항균활성에 가장 효과적이었다. 따라서 기초배지($1.25\%\;K_{2}HPO_4,\;0.38\%\;KH_{2}PO_4,\;0.01\%\;MgSO_4{\cdot}7H_{2}O,\;0.5\%\;Yeast extract$)에 개량제 $3\%$ 첨가한 배지(dough conditioner media)를 BW-13 균주의 대량배양용 배지로 선발하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.16-23
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• 2018

본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.

• 한국양식학회지
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• 제1권2호
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• pp.135-143
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• 1988

해산어류 및 갑각류의 유생사육시 먹이로 사용되는 rotifer(Brachionus Plicatilis)의 먹이생물로 이용되는 Chlorella중 어떤종이 대량사육에 가장 적합한가를 파악하기 위하여 해수산 Chlorella 2종, 담수산 Chlorella 4종에 대한 성장 및 영양염분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해수산 Chlorella중에서는 C. ellipsoidea가 f/2배지에서 가장 높은 성장을 나타냈고 담수산 Chlorella 중에서는 C. vulgaris가 Complesal에서 가장 높은 성장을 보였다. 2. 성장의 측면에서 볼 때 담수산인 C. vulgaris는 해수산인 C. ellipsoidea보다 specific growth rate가 1.68배나 높게 나타났다. 3. 영양염의 측면에서 볼 때 지방은 해수산인 C. ellipsoidea가 조단백과 회분은 담수산인 C. vulgaris가 더 높았다. 아미노산측정에서 $NH_3$의 함량이 담수산인 C. vulgaris가 해수산인 C. ellipsoidea보다 8배 이상 높은 점이 특이하였다.

• 한국자원식물학회지
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• 제18권1호
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• pp.15-21
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• 2005

염류내성 식물은 염류농도의 변화에 따라 세포내의 삼투압을 유지하기 위한 화합물을 합성하는 기작을 가지고 있는데 이런 화합물은 주로 proline, glycine, betaine, polyols, sugar등으로 체내에 축적함으로서 고농도의 염류에 견디는 것으로 알려져 있다. Betaine은 미생물에서 2단계 반응을 통해 choline에서 합성되는데, 첫단계는 choline dehydrogenase (CDH)에 의해서 촉매되고(Bet A gene), bet B 유전자의 산물인 betaine aldehyde dehydrogenase(BADH)에 의해 수행된다. 본 실험에서는 Bet A, Bet B 유전자를 아그로박테리움에 도입하여 새로운 conjugants 2 종을 획득하였으며 (Agrobacterium tumefaciens MP90/pBet A, Agrobacterium tumefaciens MP90/pBet B), 먼저 재조합된 binary vector가 식물에서 발현 및 형질 전환되는지 여부를 조사하기 위해서 이미 담배에 형질전환을 시켰으며, 형질전환된 담배에서는 ,고농도의 kanamycin배지에서 생장이 가능하였고, PCR에 의하여 NPT II, Bet A, Bet B gene를 조사한 결과 담배 유식물체 모두 band가 형성되어 형질전환체임을 확인할 수 있었다. 인삼에 Beth, BetB gene의 도입은 1M의 mannitol이 함유된 식물호르몬 무첨가 MS 배지에서 단일배 발생방법에 형질전환체를 획득하였으나, 형질전환체의 발생빈도$(12\%)$가 매우 낮았다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제40권3호
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• pp.190-196
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• 2012

식물생장 촉진 홀몬 auxin을 생산하는 균주를 선발하기 위해 경북 경산시 소재 고추경작지 근권토양으로 부터 739종의 일반호기성 균주와 urease 생산 균주 80종 및 광합성 균주 303종과 같이 총 1000여종 이상의 균주를 분리하였다. 이 균주들을 대상으로 Salkowski test를 실시한 결과, auxin을 생산하는 158종의 일반호기성 균주와 70종의 urease 생산 균주 및 228종의 광합성 균주를 선발할 수 있었으며, Holbrook test를 통해 또 다른 식물생장 촉진 호르몬인 gibberellin도 대부분의 균주에서 생산되는 것을 확인할 수 있었다. 선발된 균주 중 항진균 물질인 ${\beta}$-Glucanase와 siderophore를 생산하고 다양한 병원성 진균에 대해 길항 범위를 가지는 6가지 균주 BCB14, BCB17, C10, HA46, HA143, HJ5를 toothpicking 및 대치배양을 통해 최종 선발할 수 있었으며, 분류학적으로 동정한 결과 6종 모두 B. subtilis BCB14, B. methylotrophicus BCB17, B. methylotrophicus C10, B. sonorensis HA46, B. subtilis HA143, B. safensis HJ5로 확인되었다.

• 식물조직배양학회지
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• 제25권3호
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• pp.207-217
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• 1998

한국에서 자생한 자연산 tumor 조직과 근권토양으로부터 형질전환율이 높은 hypervirulent Agrobacterium spp를 분리하기 위해서 Salix, Diospyros, Populus 및 Malus에서 형성된 tumor 조직과 근권토양을 채취하괴 Schroth 선택배지와 New and Kerr 배지를 이용하여 78 균주의 colony를 특성에 따라 분리하였다. 이중에서 48 균주가 당근 disc에서 tumor를 형성하였으며 tumor를 형성한 균주중 형성시기가 빠르며 크기가 커 hypervirulent 균주로 생각되는 A. tumefaciens SP101을 biotype 1, 그리고 A. tumefaciens SM042를 biotype 2로 동정하였다. 토양중에서 선발한 A. tumefaciens SM042와 disarmed A. tumefaciens PC2760에 kanamycin 저항성 유전자를 함유하고 있는 binary vector pGA643을 도입하여 conjugant인 A. tumefaciens SM643과 A. tumefaciens PC643을 kanamycin과 tetracycline이 함유된 최소배지에서 획득하였다. 연초의 형질전환을 위해서 conjugant Agrobacterium과 연초조직을 동시배양 후 2,4-D와 kanamycin이 함유된 선발배지에 치상하여 형질전환을 유도한 결과 A. tumefaciens SM643이 A. tumefaciens PC643보다 더 많은 캘러스가 형성되었다. 그러나 A. tumefaciens PC643을 사용한 형질전환 캘러스는 대부분 friable한 캘러스로 유도되었으며 정상적으로 식물체로 생장하였으나 A. tumefaciens SM643을 사용한 캘러스는 매우 딱딱하며 둥그런 형태의 캘러스와 friable한 캘러스가 혼재한 상태로 생장하였으며, 이중에서 friable한 캘러스는 정상적인 shoot가 형성되었으나 딱딱한 캘러스로 유도된 형질전환체는 식물체로 형성되지 않고 반구형 미색의 전형적인 tumor 캘러스로 생장하였다. 한편 형질전환시 캘러스를 유도하지 않고 직접 shoot를 형성시킨 결과 disarmed Ti-plasmid를 사용하지 않고 wild-type Ti-plasmid를 사용해도 정상적인 형질전환체를 획득할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.26-35
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• 2020

미래의 주가를 예측하기 위한 시도는 과거부터 꾸준히 연구되어왔다. 그러나 일반적인 시계열 데이터와 달리 금융 시계열 비정상성(non-stationarity)과 장기 의존성(long-term dependency), 비선형성(non-linearity) 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한, 광범위한 데이터의 변수는 기존에 사람이 직접 선택하는 것에 한계가 있으며 모델이 변수를 자동으로 잘 추출할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 비정상성 데이터를 정규화할 수 있는 슬라이딩 타임스텝 정규화(sliding time step normalization) 방법과 LSTM 형태의 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 모든 변수로부터 압축된 변수로 미래 주가를 예측하는 방법, 기간을 나누어 전이 학습을 하는 이동 전이 학습(moving transfer learning)을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 100개의 주요 금융 변수들만을 사용하는 것보다 뉴럴 네트워크를 통해서 가능한 많은 변수를 사용하였을 때 성능이 우수함을 보이며, 슬라이딩 타임스텝 정규화 방법을 사용하여 모든 구간에서 데이터의 비정상성에 대해 정규화를 수행함으로써 성능 향상에 효과적임을 보인다. 이동 전이 학습 방법은 스텝 별 테스트 구간에서 모델의 성능을 평가하고 전이학습을 함으로써 긴 테스트 구간에서 성능 향상에 효과적임을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.66-72
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• 2020

온라인 교육시장이 확대됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠들이 출시되어지고 이를 사용하는 사용자들의 사용성과 사용자환경이 반영될 수 있는 콘텐츠 개발 방법이 연구되고 있다. 시장의 양적 확대를 뒷받침할 콘텐츠의 질적 성장을 위해서는 새로이 개발되지는 콘텐츠의 개발 방향성 확보 시점에서 기존 출시 모형에 대한 빠른 분석이 매우 중요하다. 하지만 콘텐츠 개발과정에서 개발 목표 설정에 필요한 전형적 모델의 추출과정을 직관적으로 협의할 수 있는 툴의 부재로 제작시안을 기준으로 한 반복적 업무 회귀가 개발공정에 필요한 많은 인력과 시간을 낭비하게 한다. 통계를 이용한 자료원 검증툴은 개발 전 과정과 최종 개발 결과에 영향을 주는 프로토타입의 선정 시 협력 업무를 수행하는 단일기업 내 또는 다수의 기업 간 소통의 부재로 인한 성과 이원화 문제를 공정 간에 스크린해주는 긍정적 효익으로 작용할 수 있다. 본 연구는 시료가 충분치 않은 AR기반 교육용 콘텐츠의 개발과정에 적용할 후속 현장실험 적용 통계서비스모델을 설계하는 것으로써 유사 범주의 시료 확보를 통해 개발에 필요한 데이터를 확보하는 것이 적정하여 빅데이터를 이용한 자료의 취합과 의사결정이 프로세스를 기준으로 진행되었다. 이번 연구에서 제시되는 데이터 통계분석서비스 기본 모형은 직관적인 다차원 요인과 속성의 선택과 검출이 가능한 구조로 설계하였으며 후속 현장형 실험연구와 연계하여 조직 내 또는 다수 기업 간 협력활동에 조력이 가능한 온라인 기반 데이터 통계분석서비스로 제안하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.89-96
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• 2022

오픈 도메인 기계독해는 질문과 연관된 단락이 존재하지 않아 단락을 검색하는 검색 기능을 추가한 모델이다. 문서 검색은 단어 빈도 기반인 TF-IDF로 많은 연구가 진행됐으나 문서의 양이 많아지면 낮은 성능을 보이는 문제가 있다. 아울러 단락 선별은 단어 기반 임베딩으로 많은 연구가 진행됐으나 문장의 특징을 가지는 단락의 문맥을 정확히 추출하지 못하는 문제가 있다. 그리고 문서 독해는 BERT로 많은 연구가 진행됐으나 방대한 파라미터로 느린 학습 문제를 보였다. 본 논문에서는 언급한 3가지 문제를 해결하기 위해 문서의 길이까지 고려한 BM25를 이용하며 문장 문맥을 얻기 위해 InferSent를 사용하고, 파라미터 수를 줄이기 위해 ALBERT를 이용한 오픈 도메인 기계독해를 제안한다. SQuAD1.1 데이터셋으로 실험을 진행했다. 문서 검색은 BM25의 성능이 TF-IDF보다 3.2% 높았다. 단락 선별은 InferSent가 Transformer보다 0.9% 높았다. 마지막으로 문서 독해에서 단락의 수가 증가하면 ALBERT가 EM에서 0.4%, F1에서 0.2% 더 높았다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.68-84
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• 2024

본 논문에서는 행동인식 기술을 기반으로 0세에서 2세까지의 아동을 대상으로 행동 발달 지표(활동성, 사회성, 위험성)를 파악하여 고도의 복지 서비스를 제공할 수 있는 시스템과 알고리즘에 관해 기술한다. 행동인식은 0세 영아의 눕기에서 부터 2세 유아의 점프까지 총 11개 행동을 대상으로 하였으며 광주·전남지역 어린이집 3개소에서 연구용으로 제공받은 실제 영상으로부터 직접 취득한 데이터를 학습에 사용하였다. 11개 행동에 대해 425개 클립 영상에서 1,867개 행동 데이터셋을 구축하여 학습한 결과 평균 97.4%의 인식정확도를 확인하였다. 또 실세계 적용을 위해 행동분석 장치인 엣지 비디오 분석기(Edge Video Analyzer, EVA)를 제작하였고 이 장치 위에 4채널 영상에서 최대 30명까지 실시간 행동인식이 가능한 영역별 랜덤 프레임 선택 기반 PoseC3D 알고리즘을 구현하였다. 개발된 시스템은 3곳의 어린이집에 설치되어 10명의 보육교사에 의해 1개월 간 실증테스트가 진행되었고 설문조사 결과 체감 정확도는 91점, 서비스 만족도는 94점으로 평가되었다.