• 한국가축번식학회지
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• 제24권4호
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• pp.375-383
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• 2000

본 연구는 공여난소의 황체 형태가 소 미성숙난자의 체외 성숙과 발생에 미치는 영향을 감수분열과 수정란 생산을 비교하여 조사하였다. 공여난소를 황체의 형태에 따라 다음과 같이 4 group 으로 분류하였다. Group 1 ; 최근에 배란한 흔적으로 보이는 혈포가 있는 난소. Group 2 ; 황체는 적색 또는 갈색이며, 혈관이 황체의 가장자리에 국한되어 분포하고 있는 난소. Group 3 ; 황체는 오렌지 또는 황갈색이며, 혈관이 황체의 정상부 까지 분포한 난소. Group 4 ; 황체는 잃은 황색 또는 백색이며, 황체 정상부의 혈관분포가 사라진 난소. 미성숙난자의 체외성숙과 배발생을 위하여 각각 TCM 199과 TLP-PVA을 기본배지로 사용하였다. 각 group에서 채취한 미성숙 난자를 4, 14, 24시간 체외성숙시켰을 때 metaphase I과 metaphase II에 도달한 난자의 비율은 각 group 사이에 차이가 없었으며, 각 group 에서 metaphaseII난자는 체외성숙 후 14시간에 나타나기 시작하여 24시간에 성숙이 종료하였다. 체외 배발생 후 2세포기와 8세포기까지의 발생에는 공여난소 황체의 형태가 영향을 미치지 않았으나, 상실배와 배반포로 발생한 수정란의 비율은 group 1과 3에서 채취한 난자에서 group 2와 4에서 채란한 난자에 비하여 유의적으로 증가하였다 (p＜0.05). 이러한 결과는 공여난소의 번식상태가 체외 수정란생산에 유의적인 영향을 미치는 것으로 암시하고 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.187-192
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• 2023

본 연구는 기계학습의 키워드 출현 빈도 분석과 CONCOR(CONvergence of iteration CORrealtion) 기법을 통한 ICT 교육에 대한 흐름을 탐색한다. 2018년부터 현재까지의 등재지 이상의 논문을 'ICT 교육'의 키워드로 구글 스칼라에서 304개 검색하였고, 체계적 문헌 리뷰 절차에 따라 ICT 교육과 관련이 높은 60편의 논문을 선정하면서, 논문의 제목과 요약을 중심으로 키워드를 추출하였다. 단어 빈도 및 지표 데이터는 자연어 처리의 TF-IDF를 통한 빈도 분석, 동시 출현 빈도의 단어를 분석하여 출현 빈도가 높은 49개의 중심어를 추출하였다. 관계의 정도는 단어 간의 연결 구조와 연결 정도 중심성을 분석하여 검증하였고, CONCOR 분석을 통해 유사성을 가진 단어들로 구성된 군집을 도출하였다. 분석 결과 첫째, '교육', '연구', '결과', '활용', '분석'이 주요 키워드로 분석되었다. 둘째, 교육을 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 진행한 결과 '교육과정', '활용'이 가장 높은 단어의 관계로 나타났다. 셋째, 교육을 키워드로 군집분석을 한 결과, '교육과정', '프로그래밍', '학생', '향상', '정보'의 5개 군이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 ICT 교육 동향의 분석 및 트렌드 파악을 토대로 ICT 교육에 필요한 실질적인 연구를 수행할 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제55권4호
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• pp.368-375
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• 2022

보구치는 어류와 요각류가 공통 먹이원으로 분석되었다. 광양만에서 채집한 보구치가 가장 많이 먹은 먹이원은 단각류로 ASV 빈도가 62.5%로 나타났으며 여수 어시장에서 구입한 보구치는 어류의 ASV 빈도가 16.6%로 가장 많았다. 광양만에서 채집한 참조기의 우점 먹이원은 십각류로 ASV 빈도가가 99.9%로 나타났으며 어시장의 참조기는 어류의 ASV 빈도가 51.2%로 조사되었다. 광양만과 어시장의 자주새우 우점 먹이원은 각각 요각류로 92.6%와 100%로 조사되었다. 광양만에서 채집한 꼴뚜기는 요각류(91.4%)를 가장 많이 먹었으나 어시장에서 구입한 갑오징어는 어류(96.6%)를 가장 많이 섭식하였다. 계층적 군집 분석 결과, 꼴뚜기 및 채집한 자주새우와 구입한 자주새우는 먹이원이 유사하였으며 보구치와 참조기, 갑오징어와는 차이가 있는 것으로 조사되었다. 네트워크 분석 결과, 요각류는 참조기를 제외한 모든 수서 생물과 연결되어 있어 가장 중요한 먹이원인 것으로 조사되었다. 먹이원 폭 분석 결과 광양만에서 채집한 참조기의 먹이원 폭 값은 0.001로 낮았으나 어시장에서 구입한 참조기의 먹이원 폭 값은 0.886으로 먹이원 다양성이 가장 높았다. 영양단계 분석 결과, 어류를 주로 섭식했던 갑오징어가 3.98로 가장 높았으며, 광양만에서 채집한 보구치가 2.0으로 영양단계가 가장 낮은 것으로 조사되었다. 이를 통해 위 내용물의 DNA 메타바코딩을 활용한 먹이원 분석 연구는 육안을 통한 먹이원 분석 사이에서 상호보완하여 섭식생태 연구에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.899-907
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• 2022

연구목적: 기계학습법을 이용하여 일반적인 직선 교량의 지진 취약도 분석 연구는 다수 수행되었으나 곡선 교량 구조물에 대한 연구 사례는 미미하다. 따라서 본 연구의 목적은 기계학습법 기반 I형 곡선 거더를 갖는 교량의 재료 특성 및 기하학적 불확실성을 고려한 지진 취약도 분석하는 것이다. 연구방법: 강재 및 콘크리트의 재료 특성과 교각의 높이를 불확실성 매개변수로 고려하였다. 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 시간이력해석을 수행하였다. 해석결과를 원본데이터로 인공신경망, 반응표면분석법을 적용하여 학습 데이터를 생성하였다. 최종적으로 원본 데이터 및 학습데이터를 이용하여 지진 취약도 분석을 수행하였다. 연구결과: 라틴하이퍼큐브 기법을 이용하여 매개변수를 샘플링하였으며 지진파의 불확실성을 고려하여 총 160회의 시간 이력해석을 수행하였다. 해석결과와 기계학습을 통해 얻어진 예측 값을 비교하였으며 두 값의 유사도를 비교하기 위해 결정계수를 비교하였다. 반응표변분석법의 결정계수가 0.737로 비교적 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 지진 취약도 곡선도 반응표면 분석법을 통해 예측된 값이 관측 값과 유사한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구에서 유한요소 해석을 통해 관측된 값과 기계학습법을 통해 예측된 값을 비교하였을 때 반응표면 분석법이 관측값과 유사한 결과를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 두 가지 기계학습법 모두 관측 값에 비해 과소평가되는 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.198-210
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• 2022

제주 남부 해협은 대마난류의 분기점으로써 한반도 해역 열염순환의 시작점이 되고 태풍, 쓰나미와 같은 해양 재해의 크기와 빈도에 영향을 미치며 유해생물이나 방사능 오염수가 들어오는 공급원이 되는 등 해양지리학적으로 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 이러한 해상재해 및 재난에 대하여 즉각적인 대응을 위해서는 준 실시간의 해양 관측이 필요하다. 그러나 다른 해협에 비하여 제주 남부의 경우 이러한 해상관측이 부족하며 이로 인해 연구결과 또한 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 제주 북부에서의 고주파 레이더 설치 경험을 활용하여 제주 남부에서 레이더 관측에 적합한 지역을 산정하고 고주파 레이더를 설치하여 관측을 진행하였다. 이를 통해 제주 남부해협의 광역 표층해류장을 산출하고 APM(Antenna Pattern Measurement)과 FOL(First Order Line)을 통한 후처리 및 자료 개선을 진행하였으며 이에 대해 실측자료를 활용한 비교분석을 진행하였다. 그 결과 상관계수에서 0.4~0.7, RMSE(Root Mean Square Error) 약 1~19 cm/s의 개선 결과를 보였다. 이러한 고주파레이더 관측결과는 자료 개방 네트워크 구축을 통해 차후에 태풍 대응, 수치모델 검증, 광역 파랑자료의 활용, 해양 수색 구조와 같은 국내 현안 문제를 해결하는데 도움을 줄 것이다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제47권1호
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• pp.97-105
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• 2023

Background: Hyperactivated airway mucosa cells overproduce mucin and cause severe breathing complications. Here, we aimed to identify the effects of saponins derived from Panax ginseng on inflammation and mucin overproduction. Methods: NCI-H292 cells were pre-incubated with 16 saponins derived from P. ginseng, and mucin overproduction was induced by treatment with phorbol 12-myristate 13-acetate (PMA). Mucin protein MUC5AC was quantified by enzyme-linked immunosorbent assay, and mRNA levels were analyzed using quantitative polymerase chain reaction (qPCR). Moreover, we performed a transcriptome analysis of PMA-treated NCI-H292 cells in the absence or presence of Rg5, and differential gene expression was confirmed using qPCR. Phosphorylation levels of signaling molecules, and the abundance of lipid droplets, were measured by western blotting, flow cytometry, and confocal microscopy. Results: Ginsenoside Rg5 effectively reduced MUC5AC secretion and decreased MUC5AC mRNA levels. A systematic functional network analysis revealed that Rg5 upregulated cholesterol and glycerolipid metabolism, resulting in the production of lipid droplets to clear reactive oxygen species (ROS), and modulated the mitogen-activated protein kinase and nuclear factor (NF)-kB signaling pathways to regulate inflammatory responses. Rg5 induced the accumulation of lipid droplets and decreased cellular ROS levels, and N-acetyl-ⳑ-cysteine, a ROS inhibitor, reduced MUC5AC secretion via Rg5. Furthermore, Rg5 hampered the phosphorylation of extracellular signal-regulated kinase and p38 proteins, affecting the NF-kB signaling pathway and pro-inflammatory responses. Conclusion: Rg5 alleviated inflammatory responses by reducing mucin secretion and promoting lipid droplet-mediated ROS clearance. Therefore, Rg5 may have potential as a therapeutic agent to alleviate respiratory disorders caused by hyperactivation of mucosa cells.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.375-380
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• 2022

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.