• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제47권1호
• /
• pp.12-22
• /
• 2014

본 연구에서는 Aspergillus oryzae CF1001 균주를 이용하여 잡곡당화음료 개발조건의 최적화와 향기성분을 분석하고 항당뇨 활성을 확인하고자 하였다. 중심합성실험계획법에 의해 당화온도 $50.71^{\circ}C$, 호화시간 45.12분이 최적 당화조건으로 선정되었으며, 당화온도가 호화시간에 비하여 $Brix^{\circ}$ 증가에 더 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 잡곡당화음료의 휘발성 향기성분은 33가지 동정성분과 29가지의 미지 성분이 분석되었다. 소장 내 당흡수와 관련된 ${\alpha}$-glucosidase 활성억제능은 농도 의존적으로 증가하는 것으로 나타났다. HepG2 세포의 glucose uptake 활성을 확인한 결과, 인슐린에 관계없이 glucose uptake가 증가하였으며, 관련 단백질인 GLUT-2, -4의 발현 또한 증가하는 것으로 나타났다. 세포 내 당소모대사 관련 효소인 GK와 PDH도 증가하는 것으로 나타났으며, 잉여로 남은 glucose를 지방으로 전환 저장하는 ACL, ACC 유전자도 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 잡곡당화음료가 glucose uptake와 세포 내 당소모대사 증가를 도우며, 남는 glucose를 지방으로 전환 저장시키는데 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제20권4호
• /
• pp.295-302
• /
• 2002

목적 : 조기 성문암(T1-2N0M0) 환자들에 대한 일차적인 치료로서의 방사선치료의 역할과 치료결과에 영향을 미치는 예후인자들에 대한 분석을 통해 향후 치료방침을 세우는데 자료로 삼고자 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 1987년 8월부터 1996년 12월까지 부산대학교병원 치료방사선과에서 조기 성문암으로 근치적 방사선 치료를 시행받은 환자 80명을 대상으로 후향적 분석을 시행하였다. T1 병기가 66명$(82.5\%)$, T2 병기가 14명$(17.5\%)$이였으며, 방사선치료는 6 MV X-선을 좌우 대칭조사야로 1일 1회 180 cGy 내지 2n cGy씩 주 5회 총 $ 6,000\~7,560\;cGy$ (중앙값 6,840 cGy)를 조사하였다. 치료기간은 40일에서 87일이었고 중앙값은 51일이었다. 모든 환자에서 최소 3년 이상 추적 조사하였다. 예후인자들에 대한 연구를 위해 T-병기, 종양의 위치, 총방사선량, 분할선량, 조사야의 크기 및 전체 방사선치료기간 등에 대한 단변량 및 다변량분석을 실시하였다. 결과 : 5년 생존율은 전체가 $89.2\%$였고 병기별로는 T1이 $90.2\%$, T2가 $82.5\%$였다. 국소제어율은 전체에서 $81.3\%$였고, T1 병기가 $83.3\%$, T2 병기가 $71.4\%$였으나 구제수술 후의 궁극적 국소제어율은 전체가 $91.3\%,\;T1\;94.5\%,\;T2\;79.4\%$로 $89.2\%$의 증가를 보였다. 음성보존율은 $89.2\%$로 T1과 T2에서 각각 $94.7\%$와 $81.3\%$로 유의한 차이를 보였다. 전체 환자 80명 중 15명에서 치료 후 재발을 보였고 이 중 국소재발(11/15, $73.3\%$)의 빈도가 가장 높았다. 예후 인자로 T-병기와 전체 치료기간이 단변량분석에서 통계적으로 의미를 주었으나 다변량분석에서는 전체 치료기간만이 유의한 인자였다. 결론 : 조기 성문암 환자의 치료에 근치적 방사선치료 및 구제수술의 조합은 높은 국소제어율과 함께 성문의 기능보존이라는 측면에서 효과적인 치료방법이라고 할 수 있으며, 치료결과에 영향을 줄 수 있는 예후인자들에 대해서는 추가적인 연구가 더 필요하겠으나 치료계획 단계에서부터 고려해야할 요소들로 생각된다.

• 한국조리학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.286-296
• /
• 2010

본 연구는 쌀로 만든 생 파스타 제조시 약이성 재료인 뽕잎 분말을 첨가하여 기능성 파스타로써 이용 가능성을 알아보고자 하였다. 예비 실험을 거쳐 강력분 40 g과 쌀가루 60 g에 0.5, 1.0, 1.5, 2.0%의 뽕잎 분말을 쌀 파스타에 첨가하여 제조한 후 기계적 검사(수분 함량, 색도, 텍스쳐, 인장)와 관능검사(정량적 묘사 분석, 기호도 검사)를 실시하였다. 뽕잎가루 첨가군은 첨가량이 증가할수록 생면 쌀 파스타의 수분 함량이 유의적(p<0.01)으로 낮아지는 경향을 보였고, 색도는 뽕잎 첨가량이 증가할수록 명도와 적색도는 유의적(p<0.001)으로 낮아졌고, 황색도는 유의적인 차이가 없었다. 뽕잎 분말을 첨가한 쌀 파스타의 숙면 경도(hardness)는 시료 간에 유의적인 차이를 보였고, 부착성(adhesiveness), 씹힘성(chewiness)은 유의적인 차이가 없었다. 생면의 인장 길이 (tension distance)는 MRP 0.5(4.73)가 가장 높았는데, 이는 뽕잎 분말의 수분 함량이 적기 때문에 뽕잎가루 첨가량이 증가할수록 인장 길이가 감소되는 것으로 사료된다. 인장 강도(tension force)는 MRP 0.5(34.47)로 가장 컸으며, 뽕잎가루 첨가량이 증가할수록 인장 강도가 감소하였다. 조리면의 인장 길이(tension distance)는 뽕잎 분말은 첨가하지 않은 CON이 가장 높은 값을 나타내었으나, 유의적인 차이를 보이지 않았으며, 인장 강도(tension force)는 유의적(p<0.001)인 차이를 보였다. 정량적 묘사 분석 결과, 뽕잎가루의 첨가량이 증가할수록 뽕잎의 색, 풋내, 고소한 냄새, 쓴맛, 깔깔한 맛은 강하게 윤기와 쫀득한 정도는 약하게 평가되었고, 기호도 검사 결과, 색, 냄새, 텍스쳐, 전체적인 기호도에서 MRP 1.5가 가장 기호도가 높았다. 따라서 적절한 뽕잎의 첨가는 전체적인 기호도에 긍정적인 영향을 미치며, 뽕잎가루 1.5%, 첨가시 쌀 파스타의 관능적 및 기계적인 품질 특성의 향상이 가능한 가장 적절한 첨가 수준이라고 사료된다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제30권6호
• /
• pp.43-52
• /
• 2021

본 연구에서는 Taguchi method을 사용하여 폐 배터리 셀 분말(LiNi_xCo_yMn_zO₂, LiCoO₂)으로부터 선택적 리튬 침출을 위한 최적의 질산염화 공정에 대한 연구를 진행했다. 질산염화 공정은 질산 침출 및 배소를 통해 질산리튬을 제외한 질산 화합물을 산화물로 변환하여 선택적 리튬 침출을 하는 공정이다. 따라서 전처리 온도, 질산 농도, 질산 침적 양, 배소 온도에 대하여 Taguchi method를 적용하여 인자가 미치는 영향에 대한 분석을 실시하였다. L₁₆(4⁴)직교 배열표를 사용하여 실험하였으며, 신호 대 잡음비(S/N) 및 분산 분석(ANOVA)을 분석하였다. 그 결과 배소 온도가 가장 크게 영향을 미쳤으며 질산 농도, 전처리 온도, 질산 사용량 순으로 영향을 미쳤다. 각 인자에 대해 세부적인 실험을 진행한 결과 전처리 700℃에서 10시간, 10 M 질산 2 ml/g 침출, 275℃ 배소 10시간이 적절하였다. 그 결과 80% 이상의 리튬을 침출을 확인하였다. 400℃ 이상 배소 시 급격하게 리튬 침출율이 감소원인 분석을 위해 질산리튬과 질산 화합물을 배소 후 D.I water에서 침출하지 잔류물에 대해 XRD 분석을 진행하였다. 분석 결과 질산리튬과 질산망간과 400℃ 이상의 온도에서 리튬 망간 옥사이드의 형성하며 D.I water에서 침출하지 않음을 확인하였다. 질산염화 공정 시 침출된 용액을 고액분리 후 증발농축하여 XRD 분석한 결과 LiNO₃의 회수를 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제21권1호
• /
• pp.61-77
• /
• 2019

밀집도가 높은 국내 기존 도심지를 대상으로 공동구를 새로이 계획할 경우에는 정량적 평가지표에 의한 타당성 평가시스템과 경제성 평가를 이용한 최적 설계용량 결정 등의 합리적인 의사결정 과정이 필요하다. 그러므로 이전 연구에서는 도심지 유형별 특성을 고려한 의사결정 계층구조를 구성하고 정량적 평가지표 항목에 대한 계층의사분석(AHP)을 통해서 개별 상위지표(3개) 부문과 하위지표(16개) 항목의 중요도 가중치를 제시하였다. 또한 도심지 공동구에 적합한 비용 편익 분석을 위해서 교통사고 감소효과, 차량소음 저감효과, 사회 경제적 손실 등의 3개 항목을 새로이 추가하여 10개의 편익 항목, 8개의 비용 항목을 고려한 경제성 평가방법이 제시되었다. 본 연구는 도로관리, 공공시설, 도시환경 부문의 하위 16개 평가지표의 중요도 가중치를 활용한 정량적 타당성 평가방법을 제시하고 서울시 주간선도로 123개 구간을 대상으로 타당성 평가를 실시하였다. 또한 타당성 평가결과와 경제성 평가결과를 비교하여 문제점을 분석하고 두 평가결과의 조합에 의한 종합평가 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 타당성 평가와 경제성 평가시스템의 로직을 프로그래밍하여 개발할 예정인 설계용량 최적화 프로그램은 도심지 공동구의 계획 및 설계 단계에서 활용되며 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하게 될 것이다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제27권3호
• /
• pp.127-143
• /
• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.1-21
• /
• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.149-161
• /
• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• Applied Biological Chemistry
• /
• 제48권4호
• /
• pp.352-357
• /
• 2005

건강기능성식품의 원료로 이용되고 있는 석류의 주요성분에 대한 효율적인 이용을 위하여 반응표면분석에 의하여 각 성분의 열수 추출조건을 분석하여 최적 추출조건을 확립하였다. 주요성분의 최적 추출조건 예측을 위하여 추출온도$(60{\sim}100^{\circ}C)$, 추출시간$(1{\sim}5hr)$을 독립변수로 하여 중심합성계획에 의해 10구의 추출조건을 설정하였다. 각 추출물의 주요성분 함량 즉, chlorogenic acid, kaempferol, $17-{\alpha}-estradiol$ 및 $17-{\beta}-estradiol$ 함량을 측정하여 SAS program에 의해 회귀분석을 하여 각각의 특성을 분석하였다. 그 결과 chlorogenic acid, kaempferol 및 $17-{\alpha}-estradiol$ 함량은 주로 추출온도에 영향을 받는 것으로 나타났으며, $17-{\beta}-estradiol$ 함량은 추출시간에 영향을 받는 것으로 나타났다. 각 변수에 대한 회귀식을 도출하여 공정인자별 석류 추출물의 chlorogenic acid, kaempferol, $17-{\alpha}-estradiol$ 및 $17-{\beta}-estradiol$ 함량에 대한 최적 추출조건을 superimpose한 결과 추출온도 $98{\sim}100^{\circ}C$, 추출시간 $3{\sim}4hr$로 각각 예측되었다.