본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.
전도성 고분자로 널리 알려진 폴리아닐린과 액체전해질의 핵심 재료인 이온성 액체와의 복합체를 형성시키고 이들의 물리적, 전기화학적인 특성을 조사되었다. 이미다졸늄 이온성 액체 (1-methyl-3-propylimidazolium iodide, PMI-I)에 비전도성 폴리아닐린 (Emeraldine Base)을 30 wt%이상 첨가하였을 때 준고형화 현상이 나타났고, 이온성 액체의 이미다졸늄 양이온의 방향족 고리와 폴리아닐린의 벤족기와의 ${\pi}-{\pi}$ 자기상호조립에 의한 약한 도핑작용을 통해 섬유상 구조를 나타내었으며, 전도도의 변화율은 80%이상 유지하였다.
최근 건설 프로젝트가 대형화 복잡화됨에 따라 단일 프로젝트의 건설 사업비 규모가 증가하는 반면 IT 산업의 발달과 더불어 건설현장에서 발생하는 다양한 자료 축적이 쉬워지고 있다. 따라서 건설공사 라이프싸이클 관점에서 축적된 실적 데이터를 활용하여 생산성을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 최근 건설사업관리를 위해서 많이 사용하고 있는 PMIS(Project Management Information System)는 시공단계에서 데이터의 축적과 활용에 많은 편리함을 준다. 그러나 대부분의 PMIS는 시공단계에 제한되어 있으며 기획, 설계 및 유지관리의 단계까지는 적용되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기획, 설계, 시공, 유지보수 단계까지 관리를 위한 효율적인 하나의 방안으로 BIM(Building Information Modeling) 기반의 PMIS인 BPMS(BIM-based Project Management System)를 제시한다. BPMS는 대상물의 설계 및 시공정보를 포함하여 건설 생애주기 관점에서 사업관리를 지원하고자 개발되고 있다.
최근 건설프로젝트가 대형화되면서 건설사들은 PMIS(Project Management Information System)를 이용하여 대부분의 관리업무를 수행한다. 특히, 건설공사 수행과정에서 가장 빈번한 정보입출력이 발생하는 진도관리 기능은 PMIS의 여러 기능 중 가장 효율적으로 운영되어야 한다. 그러나 PMIS 내에서 입력되는 정보가 대부분 중복입력 없이 운영되고 있음에도 불구하고, 진도관리를 위한 데이터는 비용과 일정 정보의 개별 입력을 통해 관리되고 있는 실정이다. 따라서 물가상승, 설계변경 등에 의해 비용과 일정이 변경되는 사항에 대한 정보가 연계되지 못하여 진도측정의 부정확성과 PMIS에서 관리해야할 데이터의 증가를 유발한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 진도측정방법의 개선과 이를 기반으로 한 PMIS 진도관리 모듈의 구현이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 수량산출정보 기반의 비용-일정 통합 진도측정방법과 비용-일정 통합관리에 필요한 PMIS 공통관리항목을 기반으로 한 PMIS 진도관리 개선 모듈을 제시하고자 한다.
현재, SNS으로 소통되는 의견들이 증가하고 있기 때문에 SNS 메시지로부터 의미 있는 정보를 유추해내는 오피니언 마이닝(Opinion mining) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 반의어와 부사의 위치에 따라 가중치를 다르게 설정하여 SNS의 감성 정보를 정확하게 추출하는 오피니언 마이닝 기반 SNS 감성 정보 분석 전략(SEIAS, SNS Emotional Information Analysis Strategy)을 제안한다. 제안하는 SEIAS(SNS Emotional Information Analysis Strategy)는 첫째, 오피니언 마이닝 분석에 필요한 감성사전을 구축하고, 둘째, SNS 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 SNS 데이터와 감성사전를 비교하여 SNS 데이터의 의견값을 산출한다. 특히, 데이터의 의견값을 산출할 때, 반의어, 부사의 위치에 따라 가중값을 다르게 설정함으로써 기존의 SO-PMI와 비교하였을 때 오피니언 분석결과의 정확도를 향상시켰다.
개체 링킹은 텍스트에 출현하는 개체 표현을 위키피디아 등의 지식베이스 항목으로 연결하는 작업이다. 동일한 개체 표현을 공유하는 서로 다른 개체들의 존재로 인해 개체 링킹에서는 개체 표현의 중의성을 해소할 필요가 있다. 개체 중의성 해소를 위한 최근 연구에서는 공기 개체 의미관련도를 중심으로 개체 출현 선험 확률와 공기 용어 정보 등을 결합하는 시도들이 주류를 형성하고 있다. 그러나 의미관련도의 왕성한 활용에도 불구하고 의미관련도 기반 방법이 개체중의성해소에 미치는 순수 효과를 분석 제시한 연구는 찾기 힘들다. 이 연구는 NGD, PMI, Jaccard, Dice, Simpson 등 서로 다른 의미관련도 지표의 차이, 공기개체집합 내 중의성 정도의 차이, 개별적/집단적 중의성해소 방식의 차이의 세 가지 관점에서 의미관련도 기반 개체중의성해소 방법들을 한국어 위키피디아 데이터를 사용하여 실험적으로 평가한 결과를 제시한다.
건설 프로젝트가 대형화 ${\cdot}$ 복잡화됨에 따라 그 관리 또한 방대한 정보량으로 인해 복잡성이 증대되어 가고 있따. 또한, IT기술이 발점함에 따라 건설기술의 선진화와 정보화를 목적으로 건설 프로젝트에 IT기술을 적극적으로 도입하고 있는 추세이다. 건설 프로젝트에서 IT기술을 도입함으로서 전문가의 개인적인 경험과 지식을 위주로 하는 공사 관리를 탈피하여 건설 프로젝트의 정보 공유 및 수집 ${\cdot}$ 축적을 효과적으로 관리 할 수 있게 되었고, 건설 프로젝트 참여 주체들간의 정보 공유 및 프로젝트 진행상황 파악이 원활하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 현재의 건설 산업의 정보화 구조와 정보 시스템인 PMIS 또는 유사기능 솔류선의 의의, 필요성 등을 소개하고, 현장에서 PMIS와 3D Simulation 시스템을 적용하여 정보시스템구축시의 기대효과를 분석하고자 한다.
Silveira Erica Duarte;Rodrigues Julio Carlyle Macedo;Cabral Glaucia Barbosa;Leite Juliana de Almeida;Costa Sidnei Souza;Carneiro Vera Tavares de Campos
Journal of Plant Biotechnology
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제5권2호
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pp.87-93
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2003
Brachiaria (Poaceae) is the most important forage genus for cattle production in Brazil. The genetic breeding of this genus is limited by the incompatibility among species, differences in ploidy level and the natural cloning of plants by apomixis (Valle and Miles 1992). However, plant regeneration via tissue culture methods and genetic engineering provide an opportunity to introduce new characteristics in plants of this genus. We have developed methods for the 'genetic modification of Brachiaria brizantha cv. Marandu via biolistic transformation. A higher number of shoots was obtained with 4 mg/L 2.4-diclorophenoxyacetic acid and 0.2 mg/L benzylaminopurine in calli induction medium and 0.1 mg/L naphtaleneacetic acid and 4.0 mg/L kinetin in shoot regeneration medium. A selection curve for mannose was determined to use phospho mannose isomerase (PMI) gene of Escherichia coli as a selection marker. Calli formation was inhibited from 5 g/L mannose, even in the presence of sucrose while calli that were formed in the presence of mannose failed to develop embryos showing that PMI gene can be used for selection of transformants of this grass. Different promoters were tested to evaluate the efficiency based on the detection of the GUS gene expression (Jefferson et al. 1987). The monocot promoters, act1-D and ubi-1, resulted in higher expression levels than dicot promoters, ubi-3 and act-2, or the CaMV35S and CVMV promoters.
Objective: While sperm freezing (cryopreservation) is an effective method for preserving fertility, it can potentially harm the structure and function of sperm due to an increase in the production of reactive oxygen species. This study aimed to assess the impact of zinc oxide nanoparticles (ZnONPs) and selenium oxide nanoparticles (SeONPs) on various sperm functional parameters, including motility, plasma membrane integrity (PMI), mitochondrial membrane potential (MMP), acrosome membrane integrity (ACi), and malondialdehyde (MDA) levels. Methods: Semen samples were collected from 20 Albino Wistar rats. These samples were then divided into six groups: fresh, cryopreservation control, and groups supplemented with SeONPs (1, 2, 5 ㎍/mL) and ZnONPs (0.1, 1, 10 ㎍/mL). Results: Statistical analysis revealed that all concentrations of SeONPs increased total motility and progressive reduction of MDA levels compared to the cryopreservation control group (p<0.05). However, supplementation with ZnONPs did not affect these parameters (p>0.05). Conversely, supplements of 1 and 2 ㎍/mL SeONPs and 1 ㎍/mL ZnONPs contributed to the improvement of PMI and ACi (p<0.05). Yet, no significant change was observed in MMP with any concentration of SeONPs and ZnONPs compared to the cryopreservation control group (p>0.05). Conclusion: The findings suggest that optimal concentrations of SeONPs may enhance sperm parameters during the freezing process.
인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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