• 한국식품과학회지
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• 제46권5호
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• pp.641-647
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• 2014

당뇨 모델 쥐에서 매생이 추출물과 그 지표물질인 pheophorbide A의 신장 보호 효과를 확인하였다. 5주령의 SD 랫드를 일주일간 순화시킨 뒤 40 mg/kg BW의 농도로 streptozotocin을 복강 투여하였으며, 한달 동안의 유도기간을 거쳐 모든 당뇨 유발군에서 혈당이 400-500 mg/dL가 된 것을 확인한 이후 9주 동안의 샘플 투여를 진행하였다. 신장 손상과 관련한 혈액 생화학적 지표인 BUN, creatinine에서는 당뇨 유발군 사이에 개선되는 경향을 보이진 않았다. 신장 조직에서 산화스트레스에 의해 유발되는 지질 과산화물을 측정 하였을 때 당뇨 유발군인 STZ군($0.19{\pm}0.04$)은 정상 대조군인 Con군($0.05{\pm}0.00$)에 비하여 3.5배 많은 MDA를 생성하였지만 매생이 추출물 4, 20 mg/kg BW투여한 CL, CH군은 MDA의 생성량이 $0.05{\pm}0.02$, $0.08{\pm}0.02$, 지표물질인 pheophorbide A를 0.2 mg/kg BW을 투여한 PhA군은 0.12{\pm}0.01 nmol/mg protein로 샘플 투여군에서 과산화물이 유의적으로 감소하는 것으로 보아(p<0.05) CFE와 PhA의 항산화 작용을 확인할 수 있었다. 항산화 바이오 마커인 GSH와 GSSH 함량 및 GPx, GR, GST 활성을 측정한 결과 CFE와 PhA는 산화스트레스에 의한 신장 조직의 GSH 함량이 감소하는 것을 막아 당뇨로 인한 신장 손상에 보호 효과가 있는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한 STZ에 유도된 당뇨 쥐의 신장 조직엔 많은 양의 과산화물이 축적되어 있으며 이를 소거하기 위해 GPx의 활성이 높아졌는데, AC군과 PhA군에서 GPx 의 증가 정도를 유의적으로 완화시켰다(p<0.05). GR 활성은 CL, CH, PhA군에서 Con군 수준까지 올라오는 것으로 보아 신장의 산화적 손상을 정상수준까지 회복 시키는 것으로 보였으며, GST 결과로 미루어 보아 CFE와 PhA는 신장 조직에서 일차적으로 과산화물을 포집하고 GSH를 이용하여 체내의 독성 물질을 분해시켜 STZ로 유도된 당뇨로부터 신장 보호 효과를 나타내었다. 또한, 조직 내에서 SOD와 CAT의 활성 측정 결과, CFE와 PhA는 지질과산화물의 증가로 산화적 손상이 가속화 될 때, 항산화 효소계의 활성을 증가시키고 산화 스트레스에 의한 조직 손상을 완화 시켜 주는 것으로 확인되었다. 신장 조직의 병리학적 관찰 결과 CL, CH 및 PhA군에선 STZ군에 비해 비이상적인 글리코겐의 축적이 유의적으로 저해 되는 것을 관찰할 수 있었다(p<0.05). 위와 같은 실험 결과를 통하여 매생이 추출물과 PhA가 당뇨병성 신장 손상에 보호 효과가 있다는 것을 확인하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권1호
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• pp.1-6
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• 2015

본 연구는 DNCB(2,4-dinitrochlorobenzene) 도포를 통해 아토피 피부염을 유발시킨 BALB/c mice에 참치심장 에탄올 추출물(THEE)을 2주 동안 지속적으로 처리하여 THEE의 아토피 피부염 완화 효과에 대해 연구하였다. 이를 위해 Th1 및 Th2 cytokines의 분비량, 비장 세포 증식능, 혈청중 총 IgE 함량, 육안 평가 및 skin clinical severity score를 실시하였다. 그 결과 THEE를 지속적으로 도포함으로써 혈청 내 총 IgE의 분비량이 현저히 감소함을 나타내었다. Th1 세포로부터 생성되는 $IFN-{\gamma}$ cytokine은 증가하고 염증매개성 cytokine인 $TNF-{\alpha}$의 분비량은 감소함을 확인하였다. 또한 Th2 cytokine에 속하는 IL-4, IL-5, IL-13 분비량은 감소하였으며 항염증성 cytokine인 IL-10의 분비량이 증가함을 보여 항아토피 효과를 나타내었다. 육안 평가를 통해서 THEE를 2주간 지속적으로 도포 처리하였을 때 그 증상이 눈에 띄게 완화되는 것을 확인할 수 있었으며, skin clinical severity score에서도 DNCB 단독 처리군과 비교시 유의적으로 그 값이 감소하였다. 이상의 결과들로부터 THEE는 Th1과 Th2 cytokine의 생성 및 활성을 조절하고 IgE의 과다 발현을 억제함으로써 아토피 피부염의 개선에 뛰어난 효능을 가지고 있는 것으로 사료된다.

• 한국아동복지학
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• 제58호
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• pp.205-229
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• 2017

본 연구의 목적은 성별에 따른 초등학생 또래집단의 비행경험이 초등학생 비행경험에 미치는 영향을 살펴보고, 공격성의 매개적 역할 차이가 있는지 검증하는데 있다. 이를 위해 한국보건사회연구원에서 실시하고 있는 한국복지패널자료(KoWePS) 중 10차(2015년) 아동부가조사 자료 458명(남학생 220명, 여학생 238명) 사례를 활용해 분석하였다. 연구의 이론적 배경으로는 Bandura의 사회학습이론과 Akers의 사회학습이론, Sutherland의 차별적 접촉이론의 학습기제가 적용되었다. 분석 결과 첫째, 성별에 따른 초등학생의 또래집단 비행경험, 공격성, 비행 경험의 차이는 통계적으로 유의미하게 나타나지 않았다. 둘째, 남학생의 또래집단의 비행경험은 자신의 비행경험에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 여학생은 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 셋째, 남학생의 경우 공격성이 또래집단 비행경험과 자신의 비행경험 간의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났으나, 여학생의 경우 매개효과가 없는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 초등학생의 비행 문제에 악영향을 미치는 또래집단의 비행경험 접촉 빈도 및 공격성을 낮추기 위한 실천적, 정책적 개입 방안을 제시하고자 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.406-418
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• 2021

연구는 굴참나무와 느티나무 노지묘 및 용기묘를 대상으로 식재 전까지 우수한 묘목품질을 유지하기 위한 최적 묘목 저장 기술을 구명하고자 수행되었다. 저온저장 온도(냉장 2℃, 냉동 -2℃)와 기간(0, 15, 30, 60, 120, 180, 240, 300, 360일)에 따른 묘목의 비구조성탄수화물 함량 및 줄기 함수율과 식재 후 묘목 생존율 및 건중량을 조사·분석하였다. 굴참나무와 느티나무 두 수종 모두 저장 기간이 길어질수록 비구조성탄수화물 함량과 줄기함수율이 감소하였으며, 180~240일 이후 비구조성탄수화물 함량이 급격히 감소하는 것을 확인하였다. 저장 기간이 길어질수록 냉장보다는 냉동 조건이 낮은 감소율을 보였다. 줄기함수율은 두 수종 모두 노지묘보다 용기묘, 냉장보다 냉동 저장 조건에서 감소율이 낮았다. 식재 후 생존율은 두 수종 모두 냉장 저장은 60일, 냉동 저장은 180일 이후 급격히 감소하였다. 비구조성탄수화물 함량이 20 mg g^-1 이하로 감소하면, 굴참나무와 느티나무 모두 60% 이하의 식재 후 묘목 생존율을 보였다. 또한, 저장 전 줄기함수율 기준으로 굴참나무는 약 30%, 느티나무는 약 20% 감소 시 80% 이하의 생존율을 나타냈다. 본 연구 결과, 굴참나무와 느티나무 묘목의 저장 방식으로 2개월 미만의 단기저장은 냉장(1~2℃), 2~6개월 동안의 장기저장은 냉동(-2~-4℃)이 적정한 것으로 판단된다. 향후 조림 전 묘목 수확 및 관리 시스템과 연계하여 적정 묘목 저장 조건의 적용은 우수한 품질의 묘목 생산과 함께 조림 성과 향상을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 기록학연구
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• 제35호
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• pp.41-91
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• 2013

1996년 "공공기관의 정보공개에 관한 법률"과 1999년 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"의 제정을 통한 법률적 정비와 정부 차원에서 주도한 인프라 고도화의 노력 이후 많은 성장이 있었으나, 아직도 기록관리와 정보공개제도의 여러 측면에서 미흡한 점이 존재한다. 특히 정보공개제도를 통해 공개되는 기록정보가 신뢰할 만한가에 대한 문제의식과 그 신뢰성을 확보하기 위한 법률적 기술적 장치를 통한 제도적 기반은 전반적으로 미비한 실정이다. 법률의 제정 등 정부차원의 정보공개와 기록관리를 통한 국민의 알권리 보장, 국가 행정 참여 및 국가 기록정보자원의 활용 등을 위한 인프라 고도화 등 국가적으로 제도를 확립하려는 노력이 있었다. 그러나 제도의 확산과 더 많은 공개에만 초점이 맞추어져 내실이 부족하고 기록정보 자체의 영향력과 의미를 간과했다는 한계가 있다. 공개되는 많은 기록정보들은 공문서나 기안문 이외의 형태로 제공되거나 정보공개담당자에 의해 위조 변조 또는 발췌 가공되기도 한다. 또 정보공개 담당 인력의 부족 혹은 감독기관의 유명무실로 인해 일관성과 기준이 없는 공개 및 비공개 결정으로 혼란을 초래하기도 하며 정보공개 청구주체에 따른 임의 결정, 허위 답변이나 무응답 등 신뢰성을 훼손시키는 경우가 비일비재하다. 한편 정보공개 청구인의 모호한 청구, 또는 민원형태의 청구도 기록정보의 신뢰를 해치는 요인으로 들 수 있다. 따라서 관련 법률의 제 개정과 기관 및 인력의 정비를 통한 제도적 개선과 정보공개시스템 및 프로세스를 보완하고 정보공개에 대한 인식의 변화 등을 통해 기록정보의 신뢰성을 확보해야할 것이다. 즉 신뢰할 수 있는 기록정보를 통해 정부와 공공기관의 설명책임성(Accountability)이 보장되며 참된 의미의 거버넌스(governance) 행정이 가능해질 것이다. 기록정보(information)를 기록(records)과 유기적으로 인식하고 더 많은 정보의 공개와 외형적 제도 확립에만 주목했던 이전의 노력을 뛰어 넘어 향후 정보공개제도로 공개되는 기록정보의 신뢰성을 확보하기 위해 다양한 노력이 필요할 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.29-39
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• 2019

본 연구는 조림 후 시비 처리에 따른 리기다소나무 벌채지 내 식재된 느티나무 조림지의 토양 특성 변화와 조림목의 초기 생육 특성을 분석하여 조림목의 생존 및 품질 향상을 위한 적정 시비량을 제시하고자 수행되었다. 연구 대상지는 경기도 포천시에 위치한 광릉시험림이며, 2011년 3월 말 느티나무 용기묘 1-0을 3000본 $ha^{-1}$ 밀도로 식재하였다. 2011년부터 2013년까지 매년 5월에 산림용고형복합비료(N:P:K=3:4:1)를 이용하여 3가지 수준(대조구: 무시비, F1: $180kg\;ha^{-1}$, F2: $360kg\;ha^{-1}$)에 따라 시비 처리를 하였다. 시비 처리 전(2011년)과 후(2012, 2017년)에 조림지의 토양 특성을 분석하였고, 느티나무 조림목의 근원경과 수고를 2011년부터 2016년까지 측정하여 H/D율과 수간 재적을 계산하였다. 시비 수준에 따른 토양 특성은 조사 시기별 차이는 없었으나, 조림 후 시간 경과에 따라서는 전질소 및 유효인산 농도가 감소하다가 증가하였다. 시비 수준에 따른 느티나무 조림목의 근원경, 수고 및 수간 재적 생장은 식재 2년차부터 F2 처리구에서 다른 조사구보다 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 이는 느티나무 조림목이 초기 생장 시 많은 양분을 필요로 하는 것을 보여준다. 또한 생존율은 대조구에서 가장 낮았는데 이는 식재 초기에 생장 저하로 하층 식생과의 경쟁에서 우위를 점하지 못했기 때문으로 판단된다. 그러나 식재 6년 후부터 F1과 F2 처리구간 조림목의 수고와 수간 재적 생장 차이가 없어 결과적으로는 리기다소나무 벌채지 내 느티나무 식재 시 조림목의 생존 및 품질 향상과 경제적 효율성을 동시에 만족시키기 위해서는 F1 수준의 시비량을 제안할 수 있다.

• 기록학연구
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• 제39호
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• pp.193-228
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• 2014

최근 우리나라는 공공의 기록관리 뿐만 아니라 크고 작은 민간 아카이브에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 흐름에 따라 설립된 민간 아카이브는 설립 및 관리 주체가 상이할 뿐만 아니라 목적, 형태, 기록의 유형 등이 다양하고, 예산과 인력의 부족, 전문적인 기록관리 담당자가 부재하기 때문에 체계적으로 기록을 관리하기는 쉽지 않다. 시스템에 대한 요구는 계속해서 증대되고 있으나, 이를 해결할 수 있는 전문인력과 예산의 부족으로 난항을 겪고 있다. 이에 민간 아카이브의 시스템에 대한 부담감의 돌파구로서 공개 소프트웨어 기록시스템이 가지는 의미와 동향을 소개하고, AtoM 기능을 상세하게 살펴보았다. 공개 소프트웨어인 AtoM은, 웹 기반의 시스템으로서 웹 브라우저를 통해 접속하여 사용하기 때문에 비교적 사용법이 간편하고 웹 서비스 또한 데이터베이스 서버에 요청하는 방식을 통해 가능하다. 무료로 이용가능하다는 장점을 비롯하여 특정 운영체제나 애플리케이션에 의해 제약을 받지 않고 설치와 운영이 편리하며 호환성, 확장가능성 등이 높아 예산과 인력의 부족을 겪고 있는 민간 아카이브에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 데이터 관리의 측면에서도 공유와 검색, 활용 등에 대한 상호운용성이 뛰어나기 때문에 향후 민간 아카이브 및 기관 간의 네트워크를 통한 기록물 활용에도 유리하게 작용할 수 있을 것으로 보인다. 추가로, Omeka와의 연계를 통한 전시서비스 기능 확장, Archivematica를 통한 장기보존 등 많은 논의가 필요하다. 그간 공공중심으로 이루어지던 기록관리가 민간으로 그 저변이 확대되어 균형을 이루게 될 수 있는 초석으로 공개 소프트웨어로서의 기록시스템이 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.