• 대한예방한의학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-13
• /
• 2017

Objectives : This paper serves to explore current trends of systems biology in Traditional Chinese Medicine (TCM) and examine how it may influence the Traditional Korean medicine. Methods : Literature review method was collectively used to classify Introduction to systems biology, diagnosis and syndrome classification of systems biology in TCM perspective, physiotherapy including acupuncture, herbs and formula functions, TCM systems biology, and directions of academic development. Results : The term 'Systems biology' is coined as a combination of systems science and biology. It is a field of study that tries to understand living organism by establishing a theory based on an ideal model that analyzes and predicts the desired output with understanding of interrelationships and dynamics between variables. Systems biology has an integrated and multi-dimensional nature that observes the interaction among the elements constructing the network. The current state of systems biology in TCM is categorized into 4 parts: diagnosis and syndrome, physical therapy, herbs and formulas and academic development of TCM systems biology and its technology. Diagnosis and syndrome field is focusing on developing TCM into personalized medicine by clarifying Kidney yin deficiency patterns and metabolic differences among five patterns of diabetes and analyzing plasma metabolism and biomarkers of coronary heart disease patients. In the field of physical therapy such as acupuncture and moxibustion, researchers discovered the effect of stimulating acupoint ST40 on gene expression and the effects of acupuncture on treating functional dyspepsia and acute ischemic stroke. Herbs and formulas were analyzed with TCM network pharmacology. The therapeutic mechanisms of Si Wu Tang and its series formulas are explained by identifying potential active substances, targets and mechanism of action, including metabolic pathways of amino acid and fatty acid. For the academic development of TCM systems biology and its technology, it is necessary to integrate massive database, integrate pharmacokinetics and pharmacodynamics, as well as systems biology. It is also essential to establish a platform to maximize herbal treatment through accumulation of research data and diseases-specific, or drug-specific network combined with clinical experiences, and identify functions and roles of molecules in herbs and conduct animal-based studies within TCM frame. So far, few literature reviews exist for systems biology in traditional Korean medicine and they merely re-examine known efficacies of simple substances, herbs and formulas. For the future, it is necessary to identify specific mechanisms of working agents and targets to maximize the effects of traditional medicine modalities. Conclusions : Systems biology is widely accepted and studied in TCM and already advanced into a field known as 'TCM systems biology', which calls for the study of incorporating TCM and systems biology. It is time for traditional Korean medicine to acknowledge the importance of systems biology and present scientific basis of traditional medicine and establish the principles of diagnosis, prevention and treatment of diseases. By doing so, traditional Korean medicine would be innovated and further developed into a personalized medicine.

• 대한화학회지
• /
• 제38권9호
• /
• pp.640-652
• /
• 1994

전통 민속소주의 향기성분의 실체를 규명할 목적으로 안동소주, 문배술, 이강주, 진도홍주 중에 존재하는 알코올 동족체인 퓨젤유 성분을 GC-FID-MS로 분석하여 중국산 카오량츄인 Moutainchiew, Ergoutoutiu 등과 비교하였다. 다공성 중합체인 Porapak Q를 이용한 고체상 추출법과 수증기 증류법, 용매추출법 등의 시료전처리 방법을 비교 실험하고 분석조건에 따른 알코올 동족체의 용리거동을 검토하였다. 컬럼오븐온도 변화와 분자량, 끓는점, 용량계수 사이에는 직선적 상관성을 나타내었다. 알코올 동족체의 탄소수가 증가할수록 머무름시간, 분자량, 끓는점, 용량계수의 log값들은 직선적으로 증가하였다. 알코올 동족체의 유전상수가 클수록 머무름 시간은 짧아지고 용량계수는 작아지는 경향을 나타내었으나 탄소수 4개의 sec-butyl alcohol은 유전상수가 작음에도 불구하고 탄소수 3개인 n-propyl alcohol보다 머무름시간이 짧았다. Ethyl alcohol 이외에 methyl alcohol, n-propyl alcohol, isobutyl alcohol, isopentyl alcohol, phenethyl alcohol 등이 검출되었다. 중국산 고량주에는 n-propyl alcohol 함량이 상대적으로 많은데 비하여 우리나라 소주에는 isopentyl alcohol의 함량이 높았다. 관능검사보다 객관적인 객관적인 함량형태 인식을 위하여 다변량통계해석법(주성분분석)을 사용하여 고찰한 결과 우리나라 민속소주는 중국산 고량주와는 완전히 다른 형태를 보여주었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.280-288
• /
• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1651-1669
• /
• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
• /
• 제21권1호
• /
• pp.23-32
• /
• 2018

목적: 미국 병원에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자의 연명치료 및 완화의료에 대한 연구는 부족한 현실이다. 이 연구에서는 병원의 의료비 추세 및 완화의료 이용 및 연명치료 이용과의 관련성을 파악하고자 하였다. 방법: 이 연구는 2005~2014년 미국 입원환자 샘플(National Inpatient Sample, NIS)을 후향적 코호트 디자인으로 전환하였으며, ICD-9-CM (International Classification of Diseases, 9th revision) 코드를 활용하여 완화의료 및 집중치료(전신지지치료, 호흡기치료, 호흡기 수술)를 받은 환자를 구분하였다. 결과: 연평균성장률(Compound Annual Growth Rates, CAGR)을 활용하여 병원 의료비의 시계열변화를 확인하였으며, 다수준 다변량 회귀분석을 통해 병원의 의료비에 영향을 미치는 요소를 파악하였다. 전체 77,394,755 입원 건 중 79,314명의 환자가 최종 분석에 사용되었다. 병원 의료비는 연평균성장률이 5.83% (P<0.001)였으며, 전신지지치료와 완화의료의 연평균성장률은 각각 5.98%와 19.89% 였다(모두, P<0.001). 전신지지치료, 호흡기 치료, 호흡기 수술은 각각 59.04%, 72.00%, 55.26%의 병원 의료비 상승에 영향을(모두, P<0.001) 주었던 반면 완화의료는 28.71%의 병원 의료비 감소에 영향을 주었다(P<0.001). 결론: 미국에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자 중 전신지지 치료는 병원 의료비 상승의 주된 원인인 반면 완화의료 이용은 비용절감에 영향이 있는 것으로 파악되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.67-88
• /
• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.103-128
• /
• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.115-132
• /
• 2012

본 연구의 목적은 최근 급격하게 확산되고 있는 기업형 슈퍼마켓(SSM)의 시장 진입이 국내 소매업 경쟁구조에 미친 영향을 실증하는데 있다. 자료의 분석기간은 2000년 1월부터 2010년 12월까지이며, 기업형 슈퍼마켓이 월별로 진입한 점포수, 누적 점포수, 신규 SSM 사업체 중 $165m^2$ 미만 점포비율이 분석모형에 고려되어 소매업태별 상대적 시장점유율에 미치는 효과가 분석되었다. 한국표준산업분류 코드에서 종합소매업에 속해 있는 백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 체인화 편의점, 기타 음식료품 위주 종합 소매업으로 구분된 소매업태간 시장점유율은 매월 각 소매업태별 판매액을 합산하여 월별 총 소매판매액을 계산한 후, 각 소매업태의 판매액이 총 소매판매액에서 차지하는 비율로 측정하였다. 통제변수로 소매업태별 종사자 수, 통화량(M2)이 모형에 추가되어 분석되었다. 분석결과, 신규 SSM 시장진입으로 인한 소매업태별 시장점유율 변화는 대형마트에서만 통계적으로 유의한 결과가 도출되었다. SSM의 누적 점포수는 모든 소매업태의 시장점유율 변화에 유의한 영향을 미쳤으나 그 영향력에 대한 방향성이 소매업태별로 다르게 나타났다. 먼저 SSM의 확산은 대형마트와 편의점의 시장점유율을 감소시킨 반면에 백화점, 슈퍼마켓, 기타 음식료품 위주 종합 소매점의 시장점유율에는 긍정적인 공헌을 한 것으로 나타났다. 이러한 결과에 대한 논의, 시사점, 그리고 향후 연구 방향이 제시되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.86-96
• /
• 2006

새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.