• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제46권4호
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• pp.360-371
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• 2018

1. Agar diffusion test를 통해 지모 뿌리 추출물의 항균활성 확인 결과 호기성 그람 양성 균주인 S. aureus에서 추출물 및 모든 분획물에서 저해환을 나타내었고, 에틸아세테이트 분획물이 대조군으로 사용된 메틸파라벤보다 더 높은 항균활성을 나타내었다. 2. 최소저해농도(MIC)와 최소사멸농도(MBC/MFC)를 통해 더 정확한 지모 뿌리 추출물의 항균활성을 확인하고자 하였다. 그 결과 곰팡이균인 A. niger를 제외한 모든 균주에서 MIC 농도를 확인하였고, 특히 호기성 그람 양성 균주인 S. aureus와 호기성 그람 음성 균주인 P. aeruginosa 그리고 진균인 C. albicans에서 에틸아세테이트 분획과 아글리콘 분획물이 낮은 농도에서 각 균주를 저해하는 것을 확인하였다. 3. DPPH법을 통해 지모 뿌리 추출물의 자유 라디칼 소거활성($FSC_{50}$)을 확인한 결과 가장 높은 활성을 나타낸 것은 에틸아세테이트 분획물($23.19{\mu}g/ml$)이고 아글리콘 분획물($71.06{\mu}g/ml$), 50% 에탄올 추출물($146.2{\mu}g/ml$) 순서로 나타났다. 4. 지모 뿌리 추출물의 총 항산화능($OSC_{50}$)을 확인하기 위해 luminol 발광법을 통해 확인하였다. 실험 결과 에틸아세테이트 분획물($1.5{\mu}g/ml$)과 아글리콘 분획물($1.4{\mu}g/ml$)이 대조군으로 사용된 L-ascorbic acid ($1.3{\mu}g/ml$)과 비슷한 활성을 나타내며 높은 총 항산화능을 나타내었다. 또한 에틸아세테이트 분획물이 50% 에탄올 추출물보다 약 11배 더 높은 활성을 띄는 것을 확인하였다. 5. $^1O_2$으로 유도된 세포 파괴에 대한 세포보호 효과(${\tau}_{50}$)를 확인한 결과 지모 뿌리 추출물과 분획물 모두 농도의존적으로 세포보호효과를 나타내었다. 50% 에탄올 추출물은 $8{\mu}g/ml$의 농도(34.5 min)에서, 에틸아세테이트 분획물은 $4{\mu}g/ml$의 농도(64.4 min)에서, 아글리콘 분획물은 $8{\mu}g/ml$의 농도(215.9 min)에서 가장 높은 보호효과를 나타냄을 확인하였다. 6. 지모 뿌리 추출물의 HaCaT 세포독성평가를 진행한 결과, 본 실험에서는 $0.02-2{\mu}g/ml$로 농도를 설정하여 세포보호실험을 진행하였다. 7. 과산화수소로 유도된 세포 손상에 대한 세포 보호 효과를 확인한 결과, 50% 에탄올 추출물과 에틸아세테이트 분획물 및 아글리콘 분획물의 최대 생존율은 각각 86.23, 86.59 및 89.70%를 나타냈으며 과산화수소를 처리한 양성 대조군에 비하여 세포 생존율을 각각 8.07, 8.42 및 11.53% 증가시켰다. 8. HaCaT세포에 UVB를 조사하여 세포 내 ROS 소거활성 평가를 진행한 결과, 자외선으로 유도된 세포 손상에서 아글리콘 분획물은 $2{\mu}g/ml$ 농도에서 UVB를 처리한 양성 대조군 대비 41.77%까지 세포내 ROS를 감소시켰다. 9. 실험을 통해 높은 생리활성을 나타낸 지모 뿌리 에틸아세테이트 분획물을 TLC 및 LS/ESI-MS를 통해 성분분석을 진행하였다. 그 결과 mangiferin, isomangiferin, timosaponin-A-III, nyasol을 확인하였다.본 연구의 결과를 통해 지모 뿌리 추출물의 항균 및 항산화 작용과 더불어 세포보호효과를 통해 천연 화장품 소재로서의 응용 가능성이 있음을 확인하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제41권1호
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• pp.5-19
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• 2008

경주 황남대총 남분에서 출토된 서역계 유리제품의 미세 단편(무색, 녹청색 및 감청색) 36점 각각에 대한 두께, 비중 및 기포 크기를 측정하고, 10종의 주요성분 및 13종의 미량성분 함량 데이터를 사용하여 색깔별로 유리편을 특성화하였다. 주요 성분중에서 MgO와 $K_2O$의 함량은 로마계유리 및 사산계유리를 구별하는 지표가 되는 산화물로서 본 분석을 통하여 황남대총 남분의 유리제품이 어떤 계통인지 분류하였다. 유리편은 모두 소다유리($Na_2O-CaO-SiO_2$)이며 용융제, 안정제 및 발색제의 특성에 따라 뚜렷이 분류되었다. 구성 성분 간의 상관관계가 높은 원소의 조합은 (MgO, $K_2O$), (MnO, CuO) 이었다. 또한 13종(Rb, Sr, Ba, Zr, Cr, Ni, Cs, Pb, Co, Cu, Fe, Mn, Ti)의 미량성분 함량은 색깔별로 무색, 녹청색 및 감청색 유리를 확연히 분류할 수 있어 향후 서역계 유리의 제작 원료 및 제작지를 정교하게 연구하는 데 중요한 원소들임을 알 수 있다. 무색(반투명)유리 : 비중은 $1.50{\pm}0.04$이며 내부에 원형 및 타원형의 기포들이 일정한 방향으로 길게 나열되어 있고 큰 것은 길이가 0.35mm 정도이다. 무색유리는 소다유리이면서 CaO 및 $Al_2O_3$ 농도 각각 5%를 기준으로 보면 HCLA(High CaO, Low $Al_2O_3$)이며 MgO 및 $K_2O$ 농도가 1.5 %이상인 HMK(High MgO, High $K_2O$)이다. 소다의 원료로서 식물 재를 사용하였으며 HMK이므로 사산계유리로 판단된다. 무색유리에서 착색제로 작용하는 성분의 총합은 1 %이하로서 그 값이 적어 유리의 색상에 관여도가 매우 적다고 할 수 있다. 녹청색(반투명)유리 : 비중 $1.58{\pm}0.06$이며 내부에 0.1~0.2mm 정도의 작은 기포가 분포하고 있다. 소다유리로서 HCLA이며 HMK로 분류된다. 따라서 이 녹청색 유리도 소다의 원료로서 식물 재를 사용한 것으로 생각되며 사산계유리로 판단된다. 녹청색을 내는 착색제로 작용하는 성분의 총합은 약 4%이며 MnO, $Fe_2O_3$ 및 CuO의 작용에 의한 것이다. 감청색유리 : 비중 $1.48{\pm}0.19$이며 내부에 기포가 거의 없다. 이 유리는 HCLA이며 LMK(Low MgO, Low $K_2O$)로 분류된다. 이 감청색 유리는 소다의 원료로서 광물(natron)을 사용한 것으로 로마계유리의 특성을 잘 나타낸 제품이다. 녹청색을 내는 착색제로 작용하는 성분의 총합은 약 3%로서 $Fe_2O_3$, CuO 및 Co가 그 역할을 한 것으로 보인다. 국내에서 출토된 서역계 유리제품이 실크로드를 경유해 동아시아로 유입되고 어떻게 한국 남부에 까지 오게 되었는지, 그 제작지는 어디인지에 대한 논의가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 황남대총의 유리제품을 물리 및 화학적으로 특성화한 결과이며 향후 국내 또는 국외에 있는 서역계 유리제품의 제작지 및 유통경위를 추적할 수 있는 과학적 지표가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제26권3호
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• pp.188-199
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• 2021

본 연구는 현재 영양교사·영양사들의 식재료 가격 조사방법에 대한 실태 및 향후 요구도를 파악하기 위해 진행되었다. 모집단인 전국 11,818개교에서 비례층화 표본방법으로 약 10%의 학교를 추출하였다. 총 1,158개교에 설문지를 배부하였고, 그 중 회수된 439부(회수율 37.9%)는 SPSS(ver 25.0) 통계 프로그램을 이용하여 분석을 진행하였다. 현재 시장가격 조사 방법에 대한 만족도가 낮은 식재료는 공산품(3.26점), 지역산 식재료(3.33점), 수산물(3.34점), 과일류(3.37점), 채소 및 서류(3.38점)로 나타났고, 이 중 공산품을 제외하고는 지역산 식재료를 포함하여 농산물로 대부분 구성되어있다. 식재료 시장가격 조사 시 공산품 7.94시간, 채소 및 서류 6.94시간, 친환경 식재료 6.25시간, 지역산 식재료 6.24시간, 과일류 6.16시간, 수산물 5.75시간 순으로 시간이 소요되며, 이는 식재료 시장가격 조사에 만족도가 낮은 식재료 종류와 중복되는 것을 확인할 수 있다. 또한 현재 학교에서 직접 가격 조사를 시행하는 빈도가 높은 식재료의 경우 공산품 227개교(52.9%), 과일류 168개교(38.5%), 특용작물 165개교(37.8%), 수산물 164개교(38.1%), 채소 및 서류 160개교(36.8%), 난류 144개교(33.3%), 절임가공품 150개교(37.9%)로 나타났다. 더불어 초등학교와 중·고등학교로 구분하여 현재 실시하고 있는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교는 식량작물, 채소 및 서류, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대해 응답한 비율이 가장 높게 나타났으나 중·고등학교의 경우 인근 학교와 공동조사하거나 학교에서 직접 조사하여 활용하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 향후 원하는 식재료 시장가격 조사 방법을 살펴본 결과, 초등학교의 경우 식량작물, 채소 및 서류, 특용작물, 과일류, 난류, 수산물, 친환경 식재료, 지역산 식재료의 경우 학교급식지원센터에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났으며 축산물, 공산품, 절임가공품은 교육청에서 외부전문기관에 의뢰하여 제공하는 조사자료 사용에 대한 요구도가 높았다. 중·고등학교의 경우 모든 식재료 품목에서 교육(지원)청에서 구성한 TFT에서 조사한 자료 사용에 대한 요구도가 높은 것으로 나타났다. 그러므로 학교에서는 직접 식재료 시장가격을 조사하기보다는 공신력 있는 외부 기관이나 같은 교육(지원)청 내의 영양교사·영양사와의 협력을 통해 식재료 시장가격 조사에 투입되는 시간이나 비용을 효율적으로 사용하기를 원하는 것으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 시·도 교육청이나 교육지원청에서 구성하여 일괄 조사하거나 공인된 자료를 바탕으로 식재료 시장가격을 조사 및 분석, 외부 전문기관에 의뢰 등의 방법 개선이 필요하며, 각 지역의 학교급식지원센터와 같이 일괄적으로 식재료를 공급하는 곳에서 외부와 가격 비교가 어려운 식재료 품목만이라도 시장가격 공개 혹은 공유가 필요할 것으로 판단된다. 즉, 실제 학교급식에 납품되는 규격, 식재료 납품 단가 등에 대한 비교자료가 존재하지 않는 친환경 및 지역산 식재료의 경우 가격에 대한 평가가 불가능한 상황임을 고려하여, 우선적으로 시·도교육청에서 조사한 결과 혹은 학교급식지역센터에서 제공하는 가격정보를 바탕으로 통합적으로 운영할 수 있는 홈페이지를 운영하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 더불어 향후에는 홈페이지를 통해 학교급식에서 사용하는 식재료의 품목 수를 증가시키는 것이 필요하며, 더불어 정보의 질 유지를 위하여 공신력 있는 기관에서 주관하여 운영하거나 위탁하여 운영하는 것이 가장 이상적일 것이라 판단된다. 따라서 본 연구 결과는 학교급식 식재료 시장조사수집에 대한 현주소를 보여줄 수 있는 의미 있는 결과물이 될 것이며, 향후 학교급식 식재료 가격 수집 및 공개방법에 대한 정책마련의 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.207-222
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• 2023

대부분의 대학은 취업률 향상을 위하여 산헙혁력선도대학(LINC) 선정 여부와 상관없이 학생들의 취·창업역량강화 프로그램을 운영하고 있다. 특히 비수도권대학의 경우 취업률 향상을 위하여 사활을 걸고 있다. 취업률에 절대적으로 영향을 미치는 대학설립유형과 대학소재지에 대한 한계를 극복하기 위하여, 취·창업역량강화를 위하여 기업가정신 함양을 위한 창업교육·지원 프로그램을 운영하고 있으며, 지역 및 기관과 연계한 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 반영된 캡스톤디자인과 현장실습 프로그램을 상시 운용하고 있다. 기존 연구에서는 산헙혁력선도대학(LINC)을 중심으로 효과성 검증에 관한 연구는 수행되었으나, 공시지표를 기반으로 취업률에 미치는 요인으로서 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육 요인 모두를 대상으로 한 종단연구 사례는 보고되지 않았다. 본 연구는 취업률에 미치는 요인으로 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육에 대하여 최근까지 공개된 2018년부터 2020년까지 대학공시지표를 기반으로 조건을 만족시키는 116개 대학을 대상으로 51개의 산학협력선도대학(LINC) 참여대학과 64개의 비참여대학 집단간 차이분석을 하였다. 또한 공시지표의 한계로 인하여, 참여 학생의 중복참여에 대한 이력 정보가 없는 점을 고려하여 취·창업역량강화 프로그램에 장기간 노출된다면 역량강화를 통한 취업률에 영향을 미칠 것이라는 노출효과(Exposure Effect)이론을 기반으로 종단적 인과관계 분석을 통하여 2017년부터 2021년까지 2차 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 효과성을 검증하였다. 연구결과 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 창업교육·지원 및 산학연계교육 프로그램은 취업률에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 종단적 인과관계 분석결과 기존 대학요인으로 수도권대학이 비수도권대학보다 여전히 취업률이 높으며, 사립대학이 국립대학보다 취업률이 높은 것을 재확인하였다. 취·창업역량강화 프로그램 중 창업강좌 이수자수, 캡스톤디자인 이수자수, 캡스톤디자인 지급액, 전담교직원수는 취업률에 연도별 부분적으로 영향을 미치며, 현장실습은 연도별로 전혀 영향을 미치지 않으며, 취·창업역량강화 프로그램의 장기간 노출이 취업률에 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 그러므로, 대학의 취업률 향상을 위해서는 비수도권, 국·공립대의 한계를 극복해야만 함을 재확인하였다. 이를 극복하기 위한 취·창업역량강화 프로그램으로서 창업강좌 참여를 통하여 기업가정신의 강화와 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 강화된 캡스톤디자인 프로그램의 적극적인 도입 및 확신이 중요하며, 현장실습 프로그램이 취업률 향상에 도움이 되기 위해서는 전반적인 학사제도 및 조직의 재정비를 통한 내실 있는 프로그램 진행이 요구된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제25권2호
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• pp.231-244
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• 2000

한국농촌의학회지 창간호(1976년 발행)부터 24권2호(1999년 발행)까지 총 3호에 게재된 연구논문을 종합 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 총 34호에 게재된 전체논문수는 337편이었고 이중 원저논문수는 240편(71.2%)이었다. 원저논문은 1970년대에 13편, 1980년대에 73편, 1990년대에 154편으로 계속 증가하고 있었다. 2. 원저논문 240편의 저자수는 1명에서 10명까지였고 3인인 경우가 55편(22.9%)으로 가장 높았다. 공동저자수가 점차 증가하는 추이를 나타냈다. 연구기관수는 l개에서 5개까지였고 단일기관인 경우가 106편(44.2%)으로 가장 높았다. 1990년대에 오면서 3개이상의 연구기관들이 공동연구하는 양상을 뚜렷이 나타냈다. 3. 게재논문의 사용언어는 97.5%가 한글로 기술되었으며, 영어논문은 2.5%이었다. 원저논문에 연구비를 받았다고 표시된 논문은 24편(10.0%)이었다. 4. 원저논문의 연구영역별 분류에 의하면 보건 관리에 관한 논문이 105편(43.8%), 질병역학 연구논문이 96편(40.0%), 농촌환경 및 농민의 직업성 질환분야는 39편(16.3%)으로 순이었다. 1970년대에는 질병역학 12편(92.3%), 보건관리 1편((7.7%)이었다. 1980년대에는 질병역학 33편(45.2%), 보건관리 29편(39.7%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 11편(15.1%)이었다. 1990년대에는 보건관리 75편(48.7%)으로 가장 많았고 질병역학 51편(33.1%), 농촌환경 및 농민의 직업성질환 28편 (18.2%) 순이었다. 5. 각 영역별 연구주제별 분류에 의하면 농촌 환경 및 농민의 직업성질환 논문 39편중 농약중독 8편(20.5%)으로 가장 많았고 농부증, 비닐하우스증에 관한 논문은 각각 7편(17.9%), 사고손상 및 기타중독 6편(15.4%) 순이었다. 질병역학 논문 96편중 기생충 56편(58.3%)으로 가장 많았고, 비감영성질환 16편(16.7%), 감염성질환 12편(12.5%)순이었다. 보건관리 논문 105편중 의료이용행태 25편(23.8%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 18편(17.1%), 모자보건 13편(12.4%)순이었다. 연대별 다빈도 10순위 연구주제별 분포에 의하면 1970년대에는 기생충 6편(46.2%), 비감염성질환 4편(30.8%)순이었다. 1980년대에는 기생충 28편(38.4%)으로 가장 많았고, 보건의료체계 9편(12.3%), 의료이용행태 7편(9.6%), 모자보건 5편(6.8%), 농약중독 4편(5.5% )순이었다. 1990년대에는 기생충 22편(14.3%), 의료이용행태 18편(11.7%), 노인보건 16편(10.4%), 보건의료체계 14편(9.1%), 감염성질환 10편(6.5%), 비감염성질환 10편(6.5%) 순이었다. 6. 원저논문의 연구설계방법은 분석적연구 115편(47.9%), 기술적연구 92편(38.3%), 실험적 연구 21편(9.2%), 증례보고 6편(2.5%)순이었다. 1970년대에는 기술적연구 13편(100%)이고, 1980년대에는 기술적 연구 47편(64.4%), 분석적연구 19편(26.0%)이었으며, 1990년대에는 분석적연구 96편(62.8%), 기술적연구 32편(20.9%)으로 나타났다. 통계처리방법으로는 3개 연구영역 모두 지술적통계량을 모든 논문에 시도하였고, ${\chi}^2$-검정, t-검정 순이었다. 이상의 결과에서, 한국농촌의학회지에 원저 논문의 게재가 점차 증가하고 있고, 저자수 및 연구기관수도 1990년대에 들어 증가하여 농촌의 보건의료에 관한 연구가 계속 활발히 이루어지고 있다고 판단된다. 연구영역을 분석한 결과 보건관리에 관한 논문이 가장 많았는데 1970, 1980년대에 질병역학 논문이 가장 많았지만 1990년대에 와서 보건관리 논문이 급증한데 기인한다. 연구주제별 분석결과 1970, 1980, 1990년대 공히 질병역학 영역에 속한 기생충에 관한 논문이 가장 많아서 그동안 우리나라 농촌에 기생충 문제가 현 비중을 차지하고 있었음을 반영 할 수 있다. 그러나 1990년대에 그 비중이 감소하는 추세이며 앞으로 의료 이용행태, 노인보건 등 보건관리에 관한 주제에 대한 연구가 더 많이 이루어질 것으로 예측된다.

• 한국석유지질학회지
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• 제8권1_2
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• pp.1-43
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• 2000

황해 및 인접 지역에 위치하는 퇴적 분지들의 구조적 진화에 따른 층서를 이해하기 위한 비교 연구가 통합층서기술을 이용하여 수행되었다. 본 연구의 잠정적 결과로 우리는 각 분지별 퇴적층들의 시$\cdot$공간상의 대비가 가능한 층서틀을 제안한다. 본 연구의 결과로 제안된 층서틀은 향후 황해 및 인접 지역의 석유자원 탐사를 위한 새로운 층서적 사고의 틀로 사용될 수 있을 것이다. 생층서 자료와 결합시켜 수행한 통합층서해석 결과, 캠브로-오오도비스기, 석탄기-트라이아스기, 쥬라기 초기-중기, 쥬라기 말기-백악기 초기, 백악기 후기, 팔레오세-에오세, 올리고세, 마이오세 초기, 마이오세 중기-플라이오세 퇴적층 등 9개의 단위층들이 인지된다. 본 연구를 통해 인지된 9개 단위층들은 구조층서단위로 황해 및 인접 지역 퇴적 분지들의 퇴적 작용 및 분지 형성과 변형에 관련된 구조운동 등에 관한 정보를 제공해 준다 남황해 분지는 고생대 동안 남중국 지괴의 북쪽 연변부에 발달하는 대륙 연변부 분지로 시작되었다 쇄설성 및 탄산염 퇴적물들이 상대적 해수면의 변동에 따라 윤회성을 보이면서 분지 내에 퇴적되었다. 그러나, 데본기 동안의 칼레도니안 조산운동에 의해 분지는 융기되어 침식을 받았으며, 결과로 캠브로-오오도비스기 단위층과 석탄기-트라이아스기 단위층 사이에 부정합이 형성되었다. 북중국 지괴와 남중국 지괴가 충돌될 때인 페름기 말기로부터 트라이아스기 말기 사이에 인도시니안 조산운동이 일어났다. 북중국 지괴와 남중국 지괴의 충돌에 따라 친링-다비-수루-임진강 습곡대가 형성되었으며, 고생대 퇴적층들은 융기된 후 변형을 받게 되었다. 이 후 습곡대에 평행한 대륙전사면이 빠르게 침강하면서 발해 분지 및 서한만 분지와 같은 대륙전사면 분지가 형성되어 쥬라기 초기-중기의 후조산성 퇴적물들이 분지를 충진시켰으며, 지역적으로 피기백 형태의 소규모 분지들이 저각의 역단층을 따라 발달하게 되었다. 이들 대륙전사면 분지나 피기백 형태의 분지들은 쥬라기 말기 동안에 일어나는 앤샤니안 조산운동 (일차)에 의해 변형된다. 그러나, 남황해 분지는 쥬라기 초기 및 중기 동안에 대륙내 침강 분지였던 것으로 보인다. 남황해 분지의 쥬라기 초기 및 중기 단위층은 분급도와 원마도가 양호한 규암역을 포함하는 두꺼운 기저 역암층과 함께 하성 및 호성 환경 하에서 퇴적된 사암 및 셰일들로 구성되어 있다. 한편, 탄루 단층대는 트라이아스기 말기로부터 좌수향의 운동을 시작하였으며, 쥬라기와 백악기를 거쳐 제삼기 초까지 계속되었다. 쥬라기 말기에 들어와 탄루 탄층대를 따라 이차 및 삼차 순위의 주향이동 단층들이 발달되면서 소규모 열개 분지들이 형성되기 시작하였다. 에오세말까지 지속된 탄루 단층의 이동에 의해 남황해 분지는 대규모의 횡압력을 받게되어 소규모 열개 분지들은 인리형 분지로 확장되었다. 그러나 쥬라기 말기와 에오세 말기까지 발해 분지는 융기되어 심한 변형을 받게되었다. 발해 분지의 백악기 초기 이후 에오세 말기까지의 부정합이 앤샤니안 조산운동 (이차 및 삼차)에 의해 형성된 것으로 해석된다. 한편 에오세 말에 이르러 인도판과 유라시아판의 충돌에 의한 히말라얀 조산운동의 영향으로 탄루 단층의 이동방향이 좌수향에서 우수향으로 변환되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.