• 대한임상검사과학회지
• /
• 제51권1호
• /
• pp.78-85
• /
• 2019

막 단백질은 심장질환, 암과 같은 우리 주변에서 흔히 발생하는 질병에 관련되어 있다. 이러한 암과 같은 특정한 질환 상태에서, 막 단백질과 관련된 신호 전달의 비정상은 세포분열을 통제하지 못하고 증가시킬 수 있으며 막 단백질의 발현에 변화가 생긴다. 막 단백질은 지질 이중층으로 이루어진 소수성 환경을 가지고 있어 불안정하기 때문에 막 단백질을 추출해서 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 최적화된 막 단백질 추출법을 확인하고자 서로 다른 두 가지 추출법의 효율성을 평가하였다. 두 가지 방법으로, high-speed centrifuge법과 reagent법이 비교되었다. 비교 분석결과, 미토콘드리아 내막 단백질 분석에는 high-speed centrifuge법이 효율적이고, 소포체 막 단백질 분석에는 reagent법이 유용함을 확인하였다. 게다가 유전자 온톨로지 소프트웨어를 이용해서 추출된 막 단백질의 기능분석을 진행하였을 때, 유전자 온톨로지는 reagent법에서 소포체 막 단백질에 연관된 반응이 활성화 되는 것을 확인할 수 있었다. 프로세스 네트워크 분석에서, high-speed centrifuge법에서는 하나의 클러스터를 형성화는 반면, reagent법에서는 네 개의 클러스터를 형성하는 것을 시각화하여 확인하였다. 결론적으로, 두 가지 분석법은 서로 다른 하위 막 단백질의 분석에 유용함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로, 막 단백질을 분석할 때, 표적의 세부 막 단백질을 고려하여 방법론을 선택하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제56권3호
• /
• pp.27-46
• /
• 2022

오늘날 공공도서관은 다양한 프로그램을 통해 이용자의 요구를 파악하고 대응하기 위한 능력과 서비스를 강화하면서 우리사회에 깊이 기여하고 있다. 그러나 공공도서관 프로그램의 연구 현황이나 시간의 흐름에 따른 변화를 분석한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구 동향을 체계적으로 파악하기 위한 목적으로, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행하였다. 구체적으로 LISTA 데이터베이스에서 검색한 학술지 논문의 통제키워드(주제어)에 기초하여 주제어 분석, 네트워크 분석 및 군집 분석, 시기별/연도별 분석을 수행하였다. 그 결과로 첫째, 전역·인기·지역주제에 모두 해당하는 9개 주제들이 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구를 주도하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 5개 연구 영역(문화 프로그램, 아웃리치 프로그램, 활동 프로그램, 공공서비스, 지역사회)을 시각화하여 명확하게 식별할 수 있었다. 셋째, 국외 공공도서관 프로그램 분야의 연구는 1990년대 후반에 본격적으로 시작되어 2000년대 중반부터 2010년대 초반까지 활성화되었고, 그 이후 최근까지는 다소 정체된 상황에 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 공공도서관의 주요 업무로 부상한 프로그램에 대한 연구 동향을 구체적으로 규명한 결과로서, 향후 공공도서관 프로그램의 발전 방향을 모색할 수 있는 기초적인 데이터 및 사전 지식으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.195-204
• /
• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.843-856
• /
• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.