• 한국식품저장유통학회지
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• 제12권4호
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• pp.344-349
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• 2005

섬백리향의 항산화 기능성 성분에 대한 마이크로웨이브 추출특성을 확인하고자 microwave power($0{\sim}160\;W$)와 추출시간($1{\sim}5$분)을 독립변수($X_i$)로 하여 중심합성계획에 의해 10개구간의 추출조건을 설계하였다. 또한 추출물의 기능성분인 총 추출수율, 총 페놀 함량, 총 플라보노이드 함량 및 전자공여능을 종속변수($Y_n$)로 하여 반응표면분석을 실시하여 최적 추출조건을 예측하였다. 도출된 회귀식의 $R^2$는 총 페놀성분을 제외하고는 모두 0.93 이상을 나타내었으며, microwave power는 추출시간보다 영향이 큰 것으로 나타났다(p<0.05). 종속변수들의 최적 추출시간은 $3.36{\sim}4.97$분이었으나 microwave power는 넓은 분포를 보였으며, 기능성 성분들 모두를 추출하기 위한 추출조건 범위는microwave power $64{\sim}100\;W$, 추출시간 $2.9{\sim}4.0$분으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.97-117
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• 2021

정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.

• 산업식품공학
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• 제21권2호
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• pp.132-137
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• 2017

이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.

• 동양고전연구
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• 제66호
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• pp.163-191
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• 2017

서사가 시작되는 권1에서 비유 예측 암시 역설 등은 모두 이혜란과 호홍매의 관계와 그 의미를 보여준다. 특히 이러한 기법들은 작품의 핵심 내용이자 주제로 볼 수 있는 '투기(妬忌)'와 이에 충돌하는 '불투기(不妬忌)'가 구체화 되는 상황과 그 배경을 제시해 주고, 주요 등장인물들의 관계와 그 관계 속에서 발생할 수많은 사건들의 특징을 미리 보여주는 서사적 역할을 하고 있다. 특히 두 명의 여성 주인공을 통하여 투기와 불투기를 보여주는데, 그 중 불투기의 모든 경우를 이혜란과 연결 지어 부덕(婦德)의 극치를 보여 주면서 서사를 이끌어간다. 반면 한 사람에 대한 사랑과 집착에서 발생하는 투기는 호홍매로 하여금 이성적인 판단을 불가능하게 하고, 질투심으로 인한 악행을 멈추지 못하게 한다. 결국 서사를 마무리 짓는 과정에서 투기의 문제를 집안의 문제로 인식하고, 투기 발생의 원인을 제가(齊家)에 충실하지 못한 가장에 있음을 강조하고 있다. 따라서 투기로 인해 발생한 일들의 해결 방안 역시 가장의 올바른 제가에 있음을 명시적으로 보여주고 있다. 이처럼 <화문록>은 투기와 불투기가 서로 충돌하면서 서사가 진행되며, 허구의 세계에서 구현한 가장 완벽한 부덕(婦德)을 가진 인물과 그 부덕을 통하여 가장 극단적인 투기를 보여주는 인물을 회과(悔過)시키는 과정에서 윤리적 교훈성을 보여주는 소설로 볼 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.193-198
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• 2021

최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.146-153
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• 2022

연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.207-218
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• 2022

본 연구는 노인의 무릎통증이 인지기능에 미치는 영향과 우울의 매개효과를 확인하기 위한 신체와 심리적 기제 간의 융합연구로 노인 인구의 성별, 연령, 학력에 따른 집단별 차이를 확인하여 치매의 위험예측 요인인 인지기능개선에 연구 목적이 있다. 분석자료는 2020년 제8차 고령화연구패널(KLoSA) 자료이며, Process macro, model 4번을 활용해 연구모형을 검증하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 우울은 무릎통증과 인지기능 간 영향관계에서 부분매개효과를 갖고 있음을 나타내었다. 둘째, 성별에 따른 우울의 매개효과는 유의하게 나타났으나, 직접효과는 남성노인이 여성노인의 두 배이며, 간접효과는 성별에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 연령에 따른 우울의 매개효과는 후기노인 집단이 전기노인 집단에 비해 영향력이 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 넷째, 학력 구분에 따른 우울의 매개효과는 대학교 졸업 이상 집단의 경우 매개효과는 유의하지 않은 것으로 나타났으나 나머지 3개 하위 집단은 유의하게 나타났다. 본 검증결과를 토대로 노인의 인지기능 개선을 위해서는 무릎통증과 우울관리에 대한 성별, 연령, 학력에 따른 집단별 차이를 중심으로 적극적 개입 전략이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.27-30
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• 2022

기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.

• 대한한의학회지
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• 제44권2호
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• pp.106-118
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• 2023

Objectives: Network pharmacology is a method of constructing and analyzing a drug-compound-target network to predict potential efficacy and mechanisms related to drug targets. In that large-scale analysis can be performed in a short time, it is considered a suitable tool to explore the function and role of herbal medicine. Thus, we investigated the potential functions and pathways of Chongmyunggongjin-dan (CMGJD) on Alzheimer's disease (AD) via network pharmacology analysis. Methods: Using public databases and PubChem database, compounds of CMGJD and their target genes were collected. The putative target genes of CMGJD and known target genes of AD were compared and found the correlation. Then, the network was constructed using Cytoscape 3.9.1. and functional enrichment analysis was conducted based on the Gene Ontology (GO) Biological process and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) Pathways to predict the mechanisms. Results: The result showed that total 104 compounds and 1157 related genes were gathered from CMGJD. The network consisted of 1157nodes and 10034 edges. 859 genes were interacted with AD gene set, suggesting that the effects of CMGJD are closely related to AD. Target genes of CMGJD are considerably associated with various pathways including 'Positive regulation of chemokine production', 'Cellular response to toxic substance', 'Arachidonic acid metabolic process', 'PI3K-Akt signaling pathway', 'Metabolic pathways', 'IL-17 signaling pathway' and 'Neuroactive ligand-receptor interaction'. Conclusion: Through a network pharmacological method, CMGJD was predicted to have high relevance with AD by regulating inflammation. This study could be used as a basis for effects of CMGJD on AD.