• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권4호
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• pp.229-235
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• 2014

본 연구는 자일로올리고당을 설탕에 적용하여 임상시험을 통해 자일로올리고당 첨가량에 따른 설탕의 GI 저감효과와 혈당저감효과를 확인하였다. 건강한 성인 남녀 11명를 대상으로 표준식품인 포도당과 비교하여 분말 자일로올리고당을 14% 함유한 Xylo 14과 분말 자일로올리고당을 20% 함유한 Xylo 20을 섭취 후 표준식품과 비교식품의 IAUC를 통해 GI를 산출한 결과 Xylo 14는 $60.0{\pm}23.5$로 Medium GI 식품으로 나타났으며, Xylo 20은 $54.3{\pm}17.7$로 Low GI 식품으로 나타났다. 순수한 설탕의 GI 68과 비교하면 각각 11.8%와 20.1% 혈당상승 저감효과를 나타낼 수 있었다. AUC는 15~90분까지 모든 구간에서 유의적인 차이 (p < 0.05)를 나타내었다. 따라서 Xylo 14와 Xylo 20은 혈당 저감효과를 나타냄과 동시에 7~10 g 이상 섭취하면 자일로올리고당의 1일 유효섭취량도 만족시킬 수 있으므로 기능성 설탕으로서의 활용이 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권2호
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• pp.99-105
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• 2014

본 연구는 ET가 함유된 소금의 섭취가 요를 통한 나트륨 배출에 미치는 단기간의 효과를 확인하기 위하여 연구를 수행하였다. 실험기간 동안 일반소금을 섭취한 대조군, ET가 함유된 소금을 섭취한 실험군 Salt + ET에서 식이섭취 및 체중증가는 Day 7에는 통계적으로 유의적인 차이가 없었으나 물 섭취량은 Day 1과 Day 7에서 모두 Salt + ET에서 높은 경향을 보였다. 요량을 측정한 결과 Salt와 비교하여 ET를 섭취한 Salt + ET에서 약 27% 높았으며 Day 1과 Day 7에서 모두 통계적으로 유의적인 증가가 관찰되었다 (p < 0.05). 시험기간 동안 요를 통해 배출된 총 나트륨과 칼륨의 양을 산출한 결과 ET를 섭취한 Salt + ET에서 1일차와 7일차에 모두 높게 나타났으며, 특히 7일차에 ET를 섭취한 Salt + ET에서 유의적으로 증가하였다(p < 0.01). 혈중 나트륨 농도와 칼륨 농도에서는 두 그룹간 유의적인 차이가 없었다. 이러한 결과들을 종합하여 볼 때 단기간의 ET 섭취에도 ET의 이뇨작용으로 인한 요량의 증가를 통해 전해질 배출에 도움을 줄 수 있으며 부작용이 많은 이뇨제들 대신으로 쓰일 수 있는 이뇨제 역할을 할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 더 많은 연구와 분석들을 통해 혈압 강하제의 잠재적인 효과도 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.86-98
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• 2021

본 연구에서는 PC (Precast Concrete) 공법 기반 건설공사에 대한 공급사슬 관리를 위한 시뮬레이션 모형을 개발한다. 이를 위해, 문헌과 현장 조사를 통해 공장 제작/현장 시공 체계에 대한 자료를 수집하고, 이를 바탕으로 공급사슬, 개체, 자원, 공정 등을 서술함으로써 시뮬레이션 모형을 정의하였다. 이어서, Arena 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 데이터 모듈, 플로차트 모듈, 애니메이션 모듈을 작성함으로써 PC 공급사슬 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 마지막으로, 개발된 모형의 논리성 검증과 유효성 확인을 위한 모형검토, 애니메이션 검토, 극한치 검증, 평균치 검증, 실제 사례 검증 등의 방법론을 이용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 검토 결과, 개발된 시뮬레이션 모형은 논리적 오류 없이 PC 공급사슬의 공정과 특성을 적합하게 표현하고 있었으며, 더불어 대상 공급사슬에 대한 정확한 성능평가 예측치를 제공하는 것으로 나타났다. 향후, 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 모형은 PC 공급사슬 체계를 최적 운영하기 위한 관리 기법을 개발함에 있어 성능 평가를 위한 플랫폼으로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.855-865
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• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권3호
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• pp.185-194
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• 2013

MS 마커는 가축의 유전적 다양성, 유연관계 및 품종식별의 연구에 있어서 매우 유용하다. 본 연구는 26개의 MS 마커를 이용하여 토종닭 브랜드 2집단(우리맛닭, 한협3호)과 토착종 순계 2집단(화이트 레그혼, 로드 아일랜드 레드)을 대상으로 집단내 및 집단간의 유전적 다양성, 계통유전학적 관계, 유전적 균일성 등을 검증하여 고유 유전자원으로서의 가치 구명 및 개체식별력이 높은 마커를 선별하여 토종닭 브랜드 계육의 생산이력시스템에 활용 가능한 기초자료를 제시하고자 실시 하였다. 대립 유전자형 분석결과 총 191개 중 47개(24.6%)가 집단 특이 대립 유전자였으며, 다형성지수의 평균은 $H_{Exp}$=0.667, PIC=0.630으로 산출 되었다. 공시된 320수 개체에 대한 요인대응분석(FCA) 결과 4개의 군집을 형성하였지만 2개 토종닭 브랜드 집단은 타 집단에 비해 매우 가까운 거리에 위치하고 있었으며, 집단간의 $D_A$ 유전거리 결과 또한 이와 동일했다. 각 집단에 대한 유전적 균일도는 모든 집단에서 94% 이상으로 높았다. 이상의 결과는 2개 토종닭 브랜드 집단은 유전적으로 유사하지만 토종닭 순계 집단과는 유전적인 차이가 크며, 순계 2집단 또한 유전적으로 확연히 분리됨을 증명 할 수 있다. 26개 MS마커 사용시 동일개체 출현확률(PI)은 $1.17{\times}10^{-49}$였다. 2011년 기준으로 닭 사육수수 149,511,309수를 고려해 PI 값이 높은 마커 9~12개 정도를 선별 및 분석에 이용 한다면 동일개체 출현확률(PI)이 $1.14{\times}10^{-15}$에서 $7.33{\times}10^{-20}$이므로 개체식별 및 친자 감별이 가능할 것으로 사료된다. 향후 경제적 효율성을 고려하여 MS 마커 및 mtDNA의 SNP를 기반으로 multiplexing PCR 시스템을 확립을 위한 연구가 이행된다면 토종닭 브랜드육의 생산이력시스템에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.