• 한국균학회소식:학술대회논문집
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• 한국균학회 2018년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.13-13
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• 2018

Alternaria is a ubiquitous fungal genus, widely distributed in the environment and a range of different habitats. It includes both plant pathogenic and saprophytic species, which can affect crops in the field or cause post-harvest spoilage of plant fruits and kernels. Numerous Alternaria species cause damage to agricultural products including cereal grains, fruits and vegetables, and are responsible for severe economic losses worldwide. Most Alternaria species have the ability to produce a variety of secondary metabolites, which may play important roles in plant pathology as well as food quality and safety. Alternariol (AOH), alternariol monomethyl ether (AME), tenuazonic acid (TeA), tentoxin (TEN) and altenuene (ALT) are considered the main Alternaria compounds thought to pose a risk to human health. However, food-borne Alternaria species are able to produce many additional metabolites, whose toxicity has been tested incompletely or not tested at all. Both alternariols are mutagenic and their presence in cereal grain has been associated with high levels of human esophageal cancer in China. TeA exerts cytotoxic and phytotoxic properties, and is acutely toxic in different animal species, causing hemorrhages in several organs. The possible involvement of TA in the etiology of onyalai, a human hematological disorder occurring in Africa, has been suggested. Altertoxins (ALXs) have been found to be more potent mutagens and acutely toxic to mice than AOH and AME. Other metabolites, such as TEN, are reported to be phytotoxins, and their toxicity on animals has not been demonstrated up to now. Vegetable foods infected by Alternaria rot are obviously not suitable for consumption. Thus, whole fresh fruits are not believed to contribute significantly with Alternaria toxins to human exposure. However, processed vegetable products may introduce considerable amounts of these toxins to the human diet if decayed or moldy fruit is not removed before processing. The taxonomy of the genus is not well defined yet, which makes it difficult to establish an accurate relationship between the contaminant species and their associated mycotoxins. Great efforts have been made to organize taxa into subgeneric taxonomic levels, especially for the small-spored, food associated species, which are closely related and constitute the most relevant food pathogens from this genus. Several crops of agricultural value are susceptible to infection by different Alternaria species and can contribute to the entry of Alternaria mycotoxins in the food chain. The distribution of Alternaria species was studied in different commodities grown in Argentina. These food populations were characterized through a polyphasic approach, with special interest in their secondary metabolite profiles, to understand their full chemical potential. Alternaria species associated with tomato, bell pepper, blueberry, apples and wheat cultivated in Argentina showed a surprisingly high metabolomic and mycotoxigenic potential. The natural occurrence of Alternaria toxins in these foods was also investigated. The results here presented will provide background for discussion on regulations for Alternaria toxins in foods.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.9-18
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 GeoSensor와 같이 GPS 기능을 보유한 센서로부터 생성된 시공간 센서 데이터 활용이 증가하고 있으며, 시공간 센서 데이터를 사용해 사용자에게 다양한 서비스를 효율적으로 제공해주기 위한 시맨틱 센서 웹이 연구되고 있다. 특히, W3C에서는 OGC의 SWE(Sensor Web Enablement)와 같은 센서 관련 표준들을 활용하고, 센서 데이터를 온톨로지로 표현할 수 있는 SSNO(Semantic Sensor Network Ontology)를 개발하였다. 그러나 이러한 연구들은 비시공간 센서 데이터에 대한 질의 처리는 가능하지만 시간과 공간 정보를 포함하는 시공간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 OGC의 "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL"에서 제시한 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 확장하여 시공간 데이터 타입과 시공간 연산자를 지원하는 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 개발하였다. SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹은 시공간 센서 데이터인 SensorML(Sensor Model Language)과 O&M(Observations and Measurements) 스키마를 분석하여 SSNO 문서로 변환 및 저장하고, 시공간 연산자와 시공간 추론 규칙을 적용하여 효율적인 질의 처리를 수행한다. 마지막으로, 이러한 SSNO 기반의 시공간 시맨틱 센서 웹을 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1283-1293
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• 2014

유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.361-370
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• 2009

최근 몇 년 사이 공간정보에 대한 관심이 증대됨에 따라 실내공간데이터 모델링 및 활용에 대한 많은 연구가 진행 되고 있다. 특히 대규모 실내공간에서 방재 알고리즘 및 실시간방재시스템에 대한 연구가 활발하게 진행 되고 있다. 재난 발생 시 요구될 수 있는 최적경로는 대피자를 위한 것과 구조자를 위한 것, 두 가지로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 구조자를 위한 최적경로를 산출하였는데 이는 실내의 어떠한 공간에서 출구까지의 경로가 아닌 출구에서 구조대상지역까지의 경로를 의미한다. 실시간 방재시스템에 적합한 최적경로는 시간에 대해 가변적이어야 한다. 이러한 최적경로를 산출하기 위해서는 최적경로 산출에 필요한 시간에 따라 변화하는 변수가 고려되어야 한다. 즉, 복도 또는 방과 같은 공간의 수용능력 및 흐름정도 등을 포함하는 동적인 공간적 엔티티를 관리 할 수 있는 시공간 데이터베이스와 연동되어 있어야 한다. 공간상에서 동적객체의 흐름을 측정하고 분석을 통해 추정한 시공간 데이터베이스는 최적경로 산출과 대피상황에서의 병목현상 예측에 사용될 수 있다. 본 연구에서는 실시간 방재시스템 개발을 위한 시공간 데이터를 적용한 최적경로 산출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 테스트하기 위하여 건물 내부의 이동이 가능한 공간을 표현하는 네트워크데이터를 사용하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-46
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경에서 개인 인증을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서 걸음걸이 인식은 원거리에서 사람의 물리적인 특성을 이용하여 개인을 인증하는데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 걸음걸이 인식을 위해 평균 이동 알고리즘(mean shift algorithm)과 geodesic 활성 윤곽선 모델(active contour models) 기반의 사람 외형 추출 및 추적 시스템을 제안한다. 활성 윤곽선 모델은 움직이고, 변화하기 쉬운 물체를 다루는데 효과적이다. 그러나 활성 윤곽선 모델의 성능은 초기 커브에 의존적인 한계를 가지고 있다. 이 문제를 극복하기 위해 전형적인 geodesic 활성 윤곽선 모델에 평균 이동 알고리즘을 결합한다. 기본 개념은 진화시키기 전에 level set 방법을 사용하여 초기 커브를 사람 영역에 위치시키고, 그 영역을 충분히 둘러싸도록 크기를 조정한 후에 커브를 진화시킨다. 이러한 방법은 움직임이 큰 물체를 다루거나 진화 횟수를 줄이기 위해 효과적이다. 제안된 시스템은 사람 영역 검출 모듈과 사람 외형 추적모듈로 구성된다. 사람 영역 검출 모듈에서는 배경영상 제거(background subtraction)와 모폴로지 연산(morphologic operation)으로 사람의 실루엣을 검출한다. 이때, 사람의 외형은 평균 이동 알고리즘과 geodesic 활성 윤곽선 모델에 의해 정확하게 검출된다. 실험 결과에서 제안된 방법이 걸음걸이 인식(gait recognition)을 위해 사람의 외형을 효과적으로 정확하게 추출하고 추적됨을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1491-1497
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• 2013

RFID(Radio Freqeuncy Identification)는 무선통신 기술과 모바일 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요하고 필수적인 요소로 자리 잡았고, 특정 사물에 대한 빠른 처리나 식별을 돕기 위해 주요하게 사용되고 있다. 일반적으로, 다수개의 태그들이 근접하게 분포되어 있고, 휴대용 RFID 수신기를 사용할 시 각 태그들에 의한 간섭들이 존재하게 된다. 본 논문은 다수개의 태그들이 단일 RFID 리더 인식범위에 동시에 존재할 시 간섭들의 영향을 최소화 할 수 있는 RFID 시스템을 고려한다. 좁은 지역에 많은 태그들이 부착된 물체들이 존재할 수 있는데, 이 경우 다수개의 RFID 태그들은 서로에게 간섭으로 작용할 수 있고, 이로 인해 RFID 시스템의 데이터 신뢰도 및 효율성이 저하될 수 있다. 다수개의 인접한 태그들로 부터의 간섭신호를 억제하기 위해 본 논문은 확산대역 기술을 사용하는 골드코드를 조사, 분석하여 RFID 시스템에 적용시키는 것을 목적으로 한다. 이 RFID 시스템에서 데이터 비트들은 각 태그들에서 고유의 골드코드로 확산되고, 확산된 데이터 비트들은 리더에서 같은 골드코드에 의해 역확산 된다. 고려된 RFID 간섭제거 시스템의 성능분석은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.431-438
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• 2007

RFID 시스템은 바코드를 대체하기 위한 무선 주파수 식별 기술로 유비쿼터스 환경을 구축하는 핵심 기술이다. RFID 시스템은 인식 속도 및 저장 공간 등 많은 편리성으로 사용이 급증하였지만 저가의 태그가 리더의 쿼리에 의하여 쉽게 동작하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생하고 있다. 보안을 적용하기 위하여 많은 방식들이 연구되고 있지만 저가의 태그는 $5K{\sim}10K$ 게이트 정도의 연산 능력을 가지고 있으며 그 중 $250{\sim}3K$ 게이트 정도만을 보안에 할당할 수 있기 때문에 보안 적용이 어려운 실정이다. 따라서 본 방식은 64비트의 키를 분할하여 사용하며 연산을 최대한 줄여 Low-Cost RFID 시스템에 적용할 수 있는 상호 인증 방안에 대하여 제안한다. 기존 방식들은 96비트의 키를 4개로 분할하여 사용하였으나 본 방식은 경량화를 위하여 키 크기를 32비트 줄이고 7번의 통신 횟수를 5번으로 감소시켰다. 또한 두 개의 난수를 생성하는 기존 방식에 비하여 난수 한 개로 보안을 제공하기 때문에 더욱 효율적이라고 할 수 있다. 하지만 XOR 연산만으로 제공되지 못했던 무결성을 위하여 해쉬 함수를 사용하여 제안 방식의 확장을 추가하였다. 확장된 방식은 XOR 연산만을 사용하는 방식들보다 효율성은 제공되지 못하지만 인식 거리가 먼 RFID 시스템에서도 사용할 수 있도록 안전하게 제안된 방식이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권3호
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• pp.285-298
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• 2009

유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.