• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.687-692
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• 2023

본 연구는 자연어 처리 딥러닝 모델의 감정분석 정확성을 확인해보고 이를 감성 콘텐츠 개발에 활용하도록 제안한다. GPT-3모델의 개요를 살펴본 후 Aihub에서 제공하는 희곡 대사 데이터 약 6000개를 입력하고 '기쁨', '슬픔', '공포', '분노', '혐오', '놀람', '흥미', '지루함', '통증' 총 9가지 감정 범주로 분류하였다. 이후 자연어 처리 모델 평가 방법인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score 의 평가지표를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 감정분석 결과 91% 이상의 정확도를 보였으며 정밀도의 경우 '공포','통증'이 낮은 수치를 보였다. 재현도의 경우 '슬픔', '분노', '혐오'와 같은 부정적인 감정에서 낮은 수치가 나타났고 특히 '혐오'의 경우 데이터 양의 부족으로 인해 오차가 나타난 것으로 확인된다. 기존 연구의 경우 감정분석을 긍정, 부정, 중립으로 나누는 극성분석에만 주로 사용되어 그 특성상 피드백 단계에서만 사용되는 한계가 있었다. 본 연구는 감정분석을 9가지 범주로 확장하여 기획 단계에서부터 이를 고려한 개발을 통해 게임, 전시, 공연, 관광, 디자인, 에듀테크, 미디어 등에서 감성 콘텐츠 개발에 활용될 수 있음을 제안한다. 후속 연구를 통하여 더욱 다양한 일상 대화들을 추가로 수집하여 감정분석을 진행한다면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.114-114
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• 2022

There are 28 families and 166 species of exotic weeds on agricultural land and among these, 23 families and 80 species of exotic weeds occur on pastures. Among them, the Solidago altissima is a perennial weed belonging to the asteraceae family and it is an exotic weed that spreads to the surrounding area using methods such as high seed production, vegetative propagation using underground rhizomes and allelochemical. Accordingly, in 2009, the Ministry of Environment designated it as an ecosystem-disrupting species. This study was conducted to obtain basic data about the effects of S.altissima derived allelochemicals on forage crops. The root of S.altissima was separated, dried in the shade and then pulverized to prepare an root powder. Powder was repeatedly extracted with methanol for 3 days and concentrated under reduced pressure to obtain an root methanol extract. Dissolve the extract in distilled water, dispense it in a separate-funnel and proceed with liquid-liquid extraction by adding equal amounts of n-haxane (Hex), chloroform (CHCI₃), ethyl acetate (EtoAC), and butanol (BuOH) in order of increasing polarity. A seed-bioassay was performed using fractions for each solvent, followed by separation and purification by silica gel column chromatography. As a result of the fraction germination test for each solvent, the IC₅₀ values using the fresh weight of each fraction were 898.3 mg L^-1, 676.3 mg L^-1, 1160 mg L^-1 and 1360 mg L^-1. CA, CB, and CC fractions were obtained through primary silica gel column chromatography that used CHCI₃ fraction. As a result of seed-bioassay using each fraction, the IC₅₀ values for the fresh weight of each fraction was 537.3 mg L^-1, 1280 mg L^-1 and 1947 mg L^-1. Based on this, 5 fractions were obtained as a result of secondary silica gel column chromatography using the CA fraction. A seed-bioassay was performed, as a result, the lowest IC₅₀ value was calculated as 226.7 mg L^-1 in the CAE fraction. Based on this, the fraction was analyzed by GC-MS. The results of this study can be used as basic research data on the effects of weeds on forage crops and allelochemicals secreted from S. altissima.

• 생명과학회지
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• 제34권4호
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• pp.215-226
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• 2024

독활 뿌리 추출물은 한국을 포함한 극동아시아 국가에 널리 분포하고 있다. 이 추출물은 한국에서 두통, 염증, 허리통증 및 치과질환 등 다양한 질환에 오랫동안 사용되어져 왔다. 활성물질은 에피-콘티넨탈산, 콘티넨탈산 그리고 카우레노산으로 동정되었다. 생체이용능을 향상시킨 디테르페노이드 유도체의 합성을 위해, Fusarium fujikuroi가 생물전환용 균주로 선발되었다. 생물전환을 통하여 16α-hydroxy-ent-kauran-2-on-19-oic acid 와 2β, 16α-dihydroxy-ent-kauran-19-oic acid의 두 가지 유도체가 얻어졌으며, 이들의 화학구조는 HPLC, MS 및 NMR 분석을 통해 확인되었다. 이러한 유도체들은 HPLC에서의 산물 유출시간과 구조적 특성을 통해 카우레노산에 비해 증가된 극성을 나타내었다. 인슐린 신호전달경로의 음성조절자인 PTP1B를 대상으로 한 항당뇨 활성을 평가한 결과, 4 ㎍/ml 농도에서 각각 30.8% 및 27.6%의 억제율을 나타냈으며, 두 유도체는 기존의 카우레노산 보다 18배 높은 IC₅₀ 값을 갖는 낮은 세포독성을 보여주었다. 따라서, F. fujikuroi에 의한 생물전환으로 인해 증가된 수용성과 감소된 독성을 갖는 두 카우레노산 유도체는 산업적 응용을 위한 유망한 후보물질로 평가된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권1호
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• pp.68-76
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• 2017

초석잠과 인삼 분말을 80% 에탄올로 추출하여 총페놀 함량(total phenol content, TPC)과 항산화 활성도를 조사한 결과 초석잠이 인삼보다 3.12배 많은 TPC를 함유하고, DPPH 라디칼 소거능은 16.83배, FRAP는 3.39배, TEAC는 3.18배 높게 나타났다. 초석잠과 인삼 추출물의 $H_2O$(Fr. I), 30% 에탄올(II), 50% 에탄올(III), 70% 에탄올(IV), 100% 에탄올(V) 분획물의 TPC와 항산화 활성도는 각 분획물에서 초석잠이 인삼보다 2.2~6.1배 많은 TPC를 함유하며 유의적으로 높은 DPPH 라디칼 소거능, FRAP value, TEAC value를 나타내었다. 또한, 초석잠 추출물의 TPC는 Fr. III>II> I> IV> V의 순으로, 인삼 추출물은 Fr. I~III> IV~V순의 경향을 나타내어 초석잠 추출물의 분획물은 극성이 높을수록 항산화능을 가진 페놀물질을 비교적 많이 함유하고, 인삼의 페놀물질은 초석잠보다 극성이 낮을 것으로 생각한다. 초석잠과 인삼 분말 5%와 10%를 첨가하여 쿠키를 제조한 후 퍼짐성, 경도, 색도 및 관능적인 특성을 대조군(밀가루 박력분)과 비교하여 평가한 결과, 초석잠과 인삼 분말 첨가시 쿠키의 퍼짐성은 증가하였으며, 경도는 초석잠 쿠키에서는 증가하고 인삼 쿠키에서는 감소하는 경향을 나타내었으며, 첨가량이 5%에서 10%로 증가할 경우 퍼짐성과 경도는 증가함을 보였다. 첨가군 쿠키는 낮은 명도와 강한 적색을 보였으며, 그중 초석잠 10% 첨가 쿠키는 유의적으로 가장 어둡고 진한 적색를 띠었으며 이는 육안으로도 확인할 수 있었다. 관능검사 결과 초석잠 쿠키는 색상면에서 기호도는 낮았지만 향은 대조군과는 유사하고 인삼 쿠키보다는 높은 기호도 점수를 받았으며, 맛과 전체적인 기호도에서 대조군과 인삼 쿠키보다 유의적으로 높은 평가를 받았다. 따라서 초석잠은 인삼보다 항산화력이 우수하고, 인삼 특유의 진한 향과 쓴맛과는 달리 구수한 맛과 향을 지니고 있어 베이커리 제품을 비롯한 가공식품의 제조 시 맛과 향이 우수한 건강 기능성 식품의 개발이 가능할 것으로 기대되며, 가공식품에서의 초석잠 이용도를 높이기 위해서는 분말형태뿐만 아니라 농축액을 비롯한 다양한 형태로 제조하여 가공식품 개발에 적용하고 조리에 응용하는 연구가 필요할 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제1권1호
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• pp.39-46
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• 2015

기중종단 접속함은 지중케이블과 가공송전선을 연결하기 위한 접속함으로써 옥외 변전소 등의 대기 중에 설치된다. 이는 21세기 핵심기술로 여겨지고 있는 대륙 간, 국가 간, 육지-섬을 잇는 HVDC 송전선로의 DC 그리드 송전망 형성을 위해 반드시 개발되어야 하는 전력기기이다. 그러나 AC용 접속함의 개발 사례는 다수 존재하는 반면, DC용 접속함의 개발 사례 및 기술은 일본과 중국 등에 일부 존재할 뿐 국내 기술은 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기존 AC용 슬립 온형 기중 종단접속함을 초기모델로 선정하여 HVDC 전력기기로의 적용 가능성을 평가하였다. 먼저 실제 운전 시 기중종단 접속함 내 도체에서 발생하는 열에 의한 내 외부의 온도편차를 고려한 DC 전계해석을 수행하였으며, AC 전계분포 및 열 해석이 반영되지 않은 DC 전계분포와 비교하였다. 또한 DC 전계는 정상상태 뿐만 아니라 과도 구간도 포함하기 때문에 이를 고려한 전계해석을 수행할 필요가 있기 때문에 정상상태와 더불어 극성반전 후 전계분포 역시 비교, 분석하였다. 마지막으로, 기존 AC용 슬립 온형 기중 종단접속함 초기모델을 DC에 적용하기 위해 다양한 형상 변환을 통한 요소 설계를 수행하였다. 기중종단 접속함 구조 내 전계가 가장 집중될 것으로 사료되는 부분을 선정하여 그 지점들의 최대 전계강도 $E_{n.max}$와 $E_{t.max}$를 측정하였다. 해석 결과, 정상상태시 개선모델의 삼중점 최대 전계강도는 기준모델 대비 2.01% 개선되었으며, 연면 최대 전계강도는 기준모델 대비 36.68% 개선되었다. AC 전계해석 결과인 연면 전계강도 1.11 kV/mm보다는 33.3% 감소하였지만 삼중점 최대 전계강도 8.23 kV/mm보다는 아직 43.6% 크다는 점에서 부분적인 형상 변환이 아닌 DC 환경에 적합한 전혀 다른 근본적인 설계 개념의 변화가 반드시 필요할 것으로 사료된다.