• 미생물학회지
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• 제52권2호
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• pp.202-211
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• 2016

본 연구는 노란콩 8품종(새단백, 대원, 대풍, 늘찬, 태광, 선유, 황금, 및 대망)에 대해 Lactobacillus plantarum P1201 균주를 이용하여 콩-분말 두유 발효 중 식물성 에스트로겐 및 항산화 활성 변화를 측정하였다. 그 결과, 발효가 진행되는 동안 isoflavone-glycoside는 감소하였고, total phenolic 및 isoflavoneaglycone 함량과 DPPH와 ABTS 라디칼 소거활성 및 FRAP 환원력은 증가하였다. 특히 대풍콩-분말 두유는 발효 60시간 후 daidzein, glycitein, 및 genistein 함량이 각각 177.92, 20.64, 및 $106.14{\mu}g/g$으로 다른 콩 품종들보다 가장 높은 것으로 나타났으며 또한 대풍콩-분말 두유는 발효 후 DPPH 라디칼 소거활성은 48.54%, ABTS 라디칼 소거활성은 99.25% 및 FRAP 환원력은 0.84로 가장 높게 나타났다. 따라서 대풍콩-분말 두유는 aglycone 함량이 높고 우수한 항산화 활성을 나타내므로 기능성 식품 개발에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.57-75
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• 2019

본 논문에서는 4차 산업혁명 핵심기술 중 가장 활발하게 산업화가 진행되고 있는 사물인터넷 산업을 대상으로 비즈모델 혁신방향 중심의 연구를 수행하였다. 글로벌 트렌드 분석을 위해 PEST분석을 활용하여 정책적, 경제적, 사회적, 기술적 이슈를 도출하였고, Gartner, International Data Corporation 등 ICT관련 조사 분석기관의 사물인터넷산업에 대한 미래전망을 제시하였는데, 사물인터넷은 인프라 및 플랫폼을 기반으로 산업인터넷(IIoT), 소물인터넷(IoST) 등으로 네트워크 기술경쟁이 이슈가 될 것으로 전망하였다. 4차 산업혁명으로 인해 급변하는 산업계에 대응하기 위해 기존의 비즈니스 모델 혁신을 위한 다양한 경영학적 방법론들을 검토하였고, '적용성', '민첩성', '다양성', '연계성' 4가지 기준을 가지고 전문가 설문조사를 수행하여 Business Model Canvas 모델이 비즈니스 모델 혁신 방법론으로 가장 적합하다는 AHP 분석결과를 도출하였다. Business Model Canvas는 비즈니스 모델 혁신을 위한 방법론으로 비교적 최근에 제시된 경영전략이며, 9개의 블록 접근 방식을 통해 비즈니스모델의 가치를 식별하며, 비즈니스의 4대 핵심 영역인 고객, 주문, 인프라, 사업타당성 분석 등을 포괄한다. 결론적으로 ICT융합산업 분야에서 어떠한 Business Model Canvas 모델을 방향으로 적용할지에 대한 고찰을 기술하였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제53권3호
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• pp.225-232
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• 2021

본 연구는 인천지역에 위치한 단일기관의 비결핵항산균의 분포 및 항균제 내성률과 동반 세균 빈도를 조사한 것으로, 2015년부터 2020년까지 TB/NTM real-time PCR 검사가 의뢰된 8,258건의 환자 데이터를 후향적으로 검토하였다. 총 296건의 검체가 NTM 양성이었고, 발생률은 2015년 2.5% (30/1,209)에서 2020년 3.8% (66/1,740)로 증가하였다. NTM으로 확인된 296건 중, 54.7% (162/296)는 M. avium complex (MAC)에 속하는 균종으로 확인되었고, 그다음으로 M. abscessus complex (MABC) 20.9% (62/296), M. fortuitum 6.4%(19/296) 및 M. flavescens 3.4% (10/296) 순이었다. NTM 양성 검체 중, 약제내성검사가 의뢰된 검체는 76.7% (227/296)였다. 다제내성 NTM은 40.1% (91/227)였고, 광범위 내성 NTM은 59.9% (136/227)였다. NTM과 동시 감염은 43.4% (63/145)이었고 가장 흔한 균종은 Klebsiella pneumonia (23.8%, 15/63)였다. 본 연구는 인천지역의 NTM 분포 및 항균제 내성률과 동반 세균 빈도에 관한 최초 보고이다. NTM 감염의 비율은 점차적으로 증가하는 추세이며 효과적인 관리를 위해 적극적인 진료와 철저한 감염관리가 필요할 것이다.

• 산업융합연구
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• 제21권3호
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• pp.159-169
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• 2023

본 연구는 우리나라 노인들의 연명의료에 대한 의견에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 연구대상자는 노인실태조사(2020)에 응답한 10,097명이며, SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 첫째, 기술통계를 통해 연구대상자의 인구사회학적 특성 파악과 주요변수들의 평균 및 정규성을 파악하였다. 둘째, 노인의 특성에 따른 연명의료 의견에 대한 교차분석을 실시하여 카이제곱을 분석하였다. 셋째, 상관관계분석을 실행하여 주요변수 간의 상관관계를 분석하였다. 넷째, 다중회귀분석을 통해서 노인의 연명의료에 미치는 상대적 영향력을 파악하였다. 이러한 분석을 통해 밝혀진 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 노인은 의식불명 또는 살기 어려운 데도 살리려는 의료행위(연명의료)에 대해 8,565명(84.8%)이 반대하는 것으로 나타났다. 둘째, 노인의 연명의료에 대한 교차분석결과 교육수준, 건강상태, 자녀동거, 노후생활비 등의 𝑥² 값이 유의미하게 나타났다. 셋째, 노인의 교육수준, 자녀동거, 노후생활비 등이 연명의료에 통계적 유의수준의 부적 영향을 파악하였다. 이와 같은 연구 결과는 노인의 교육수준이 높은 경우가 낮은 경우에 비해 연명의료에 대해 반대한다는 것을 알려주었다. 또한 자녀 중 한 명은 노인(부모)과 동거해야 한다고 응답한 전통적 가치관을 가진 노인의 경우에는 연명의료 찬성비율이 높았고, 굳이 동거하지 않아도 된다고 응답한 현대적 가치관을 가진 노인의 경우에는 연명의료 반대비율이 높은 것으로 나타났다. 그리고 노후생활비 부담을 국가·사회와 자녀가 나누어 부담하여야 한다고 응답한 전통적 가치관을 가진 노인의 경우 연명의료 찬성비율이 높았고, 노후생활비는 스스로 마련해야 한다고 응답한 현대적 가치관을 가진 노인의 경우 연명의료 반대비율이 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연명의료에 대한 노인의 의견에 영향을 미치는 요인으로 가치관을 재조명하고 노인복지정책에 대한 기초자료를 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.137-143
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• 2023

이 연구는 어린이(0-12세)손상 환자의 특성에 따른 재원일수의 관계를 규명하여, 어린이손상 환자 재원일수에 미치는 요인을 분석하고자 시행하였다. 조사대상은 퇴원손상심층조사 자료에서 2016년 1월1일부터 2020년 12월31일 까지 퇴원한 환자 중 0-12세 이하이며, 주진단이 손상 및 사고의 외인(S00-T98)인 환자 7,804명이었다. 분석은 빈도 분석 및 독립표본 t-검정, ANOVA 검정을 실시하였다. 재원일수에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 회귀분석을 시행하였다. 연구대상자의 평균재원일수는 5.5일 이었다. 학령기(7-12세)기 아동이 학령전기(0-6세)보다 재원일수가 길었으며, 진료비 지불방법이 의료급여 및 기타보험 환자가 재원일수가 길었다. 의료기관 소재지가 수도권보다 비수도권(전라도, 경상도)일 때, 병상규모가 100-299병상인 경우 재원일수가 길었다. 내원경로는 외래인 경우 재원일수가 짧았고, 손상기전이 운수사고, 화상인 경우 재원일수가 길었다. 부진단이 있고, 주수술을 시행한 경우 재원일수가 길었으며, 퇴원후 방향이 사망인 경우 재원일수가 길게 나타났다. 이 연구는 전국 단위 자료인 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 우리나라 어린이 손상환자의 재원일수의 특성 및 결정요인을 파악하였다는 점에서 의의를 갖는다. 또한, 안전교육 및 예방 활동만으로도 발생을 줄일 수 있는 어린이 손상의 관련 요인 대한 적극적인 치료와 다양한 예방정책 마련을 위한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.