본 연구는 감마선을 이용한 육종 차조기 추출물을 통해 항염증 효능을 평가하고자 하였다. RAW 264.7 세포에서 MTT를 통해 세포 생존율을 평가하였으며, LPS로 유도한 RAW 264.7 세포에서 ROS, NO, 염증성 사이토카인, $NF-{\kappa}B$, COX-2 등을 ELISA, Luminex 및 PCR로 측정하였다. 그 결과, 육종 차조기 추출물은 $25{\mu}g/m{\ell}$ 이하에서 세포독성이 없었으며, LPS로 유도된 RAW 264.7 세포에서 ROS, NO, 사이토카인($IL-1{\beta}$, IL-6, $TNF-{\alpha}$)의 생성을 억제하였다. 또한, $NF-{\kappa}B$, COX-2의 발현을 감소시켜 육종 차조기 추출물은 뛰어난 항염증 효과를 보였다. 이와 같은 결과는 염증 매개체로 인해 발생하는 질환을 개선하기 위한 새로운 건강식품 및 치료제의 원료로 개발될 수 있다.
오늘날 인공지능은 과학기술 공학 분야에 가장 중요한 기술로 떠오르고 있다. 방송미디어를 포함한 모든 과학기술은 완전히 새로운 기술의 등장으로 급격한 변화의 시대를 맞고 있다. 여럿의 핵심 기술과 그것의 운용이 전례없는 새로운 방식으로 융합하는 현상이 전개되고 있는 것이다. 이를테면 NBIC 기술융합현상을 꼽을 수 있다. 컴퓨터의 데이터 처리 능력과 속도가 기하급수적(exponentially)로 발달함으로서 나노, 바이오생명, 디지털 테크놀러지 그리고 인공지능 기술의 융합이 가능해진 것이다. 이 모든 기술융합의 현상의 중심에 인공지능이 위치한다. 인공지능 기술은 구글, 애플, 페이스북, 에플 등 거대 플랫폼 기업의 핵심역량으로 자리매김하고 있다. 디지털기술과 사이버네틱스를 기반으로 한 인공지능은 현재뿐만 아니라 미래 플랫폼 기업에 결정적인 전략자산이 될 것이 확실하다. 이러한 맥락과 배경에서 트랜스휴머니즘(더나아가 포스트휴머니즘)에 대한 논의와 연구가 북미와 서유럽 국가들을 중심으로 활발하게 일어나고 있으며 전세계적으로 확산하고 있는 추세이다. 일반적으로 트랜스휴머니즘은 인간역능을 개선, 향상(강화)하고 전통적인 휴머니즘에 도전하는 기술기반의 새로운 사상의 흐름을 말한다. 트랜스(포스트)휴머니즘은 과학기술의 발달로 촉발되었지만, 이것은 인간과 인류문명에 대해 근본적인 질문을 제기하고 있다는 점에서 과학기술영역을 넘어 횡단적이고, 특히 인문과학 중심의 학제적인 논의를 필요로 한다. 방송미디어가 단순히 기술공학 만이 아니라 정치와 문화영역, 즉 인간의 일상과 인류의 미래에 지대한 영향을 미치는 분야라는 사실을 고려한다면 인공지능기술과 그것의 다양한 함의에 대한 초학제적이고 복합적인 연구와 논의가 절실히 요구된다.
본 연구는 HPLC-DAD/MS를 이용하여 농산물 중 triazine계 제초제인 cyanazine의 잔류 분석법을 확립하였다. 대표 농산물은 사과, 배추, 고추, 현미 및 콩을 선정하였고, 아세톤을 첨가하여 추출된 cyanazine 성분을 dichloromethane 액-액 분배법과 florisil 흡착크로마토그래피법으로 정제하여 HPLC-DAD/MS 분석대상의 시료로 사용하였다. Cyanazine의 정량적 분석을 위한 최적 HPLC-DAD/MS 분석조건을 확립하였으며, 정량한계(LOQ)는 0.02 mg/kg 이었다. 각 대표 농산물에 대해 정량한계, 정량한계의 10배 및 50배 수준에서 회수율을 검토한 결과, 모든 처리농도에서 83.6~93.3% 수준을 나타내었으며, 반복 간 변이계수(CV)는 최대 2.8%를 나타내어 잔류분석 기준인 회수율 70~120% 및 분석오차 10% 이내를 충족시키는 만족한 결과를 도출하였고, 또한 LC/MS SIM을 이용하여 실제 농산물 시료에 적용하여 재확인 하였다. 이상의 결과로 신규 cyanazine의 HPLC-DAD/MS 분석법은 검출한계, 회수율 및 분석오차 면에서 국제적 분석기준을 만족하는 신뢰성이 확보된 정량 분석법으로 사용 가능할 것이다.
2015년부터 2018년까지 시설하우스에서 토마토 재배기간인 11월부터 이듬해 5월까지 충남 논산, 부여, 전북 익산에서 가루이의 종류와 발생 현황을 조사하였다. 반면 5월부터 10월까지는 억제재배를 하는 전북 장수지역에서 조사를 수행하였다. 시기별로 가루이를 채집하여 동정한 결과 온실가루이(Trialeurodes vaporariorum)와 담배가루이(Bemisia tabaci)의 발생이 확인되었다. 주로 온실가루이와 담배가루이가 혼재되어 있는 경우가 많았으며 두 종 중 담배가루이의 발생이 높게 나타났다. 가루이의 발생은 3월 하순부터 증가하기 시작하여 5월에는 밀도가 급격하게 증가하였고 수확기가 끝나는 시점에서는 밀도가 가장 높았다. 따라서, 시설하우스에서 가루이의 효율적 방제를 위해서는 촉성재배는 3월 상순부터, 억제작형은 6월 상순부터 예찰하고 밀도가 증가하기 전에 초기 방제하여야 할 것이다.
Dentists and dental hygienists are major collaborators, as expressed by the concept of "Four-handed dentistry." Dentists are guaranteed their legal duties and rights in accordance with the Medical Act, whereas dental hygienists are currently stipulated in the scope of their legal duties under the Act on Medical Technicians. However, there is a difference between the actual work and the legal work performed by dental hygienists; therefore, the work is dependent on many legal controversies and authoritative interpretations. The purpose of this study is, first, to develop a reliable questionnaire tool regarding the actual work performed by dental hygienists in dental hospitals and clinics, and second, to examine the awareness of the appropriateness of legal work based on the developed questionnaire. The target subjects of the survey were dental hygienists and dentists, and the dental hygienists were those who worked in dental hospitals and clinics as license reporters of the Korean Dental Hygienists Association. A total of 1,294 dental hygienists and 39 dentists were included in the final analysis. In the dental hygienist group, 19 items received the response "appropriate for legal work" in over 90% of cases, accounting for 25% of the total 76 items. In addition, in a total of 31 items, more than 80% of the responses were appropriate for legal work. Among them, the highest was 'Scailing' (97.7%), followed by "Extraoral-Panorama" (97.1%). In the dentist group, 10 out of 76 items showed over 90% adequacy for legal work, and among them, "instrument cleaning and sterilization" was the highest at 100%. It was followed by "Intraoral radiography," "Scailing," and "Toothpick method, TPM" with 97.4%. In the case of dentists, 28 out of a total of 76 items showed an appropriateness of more than 80% for legal work. This study comprehensively investigated the actual work of dental hygienists in line with timely and appropriate social issues and provided reliable statistics in evidence-based dentistry.
To increase the utilization of Centella asiatica (CA), enzymes such as cellulase and pectinase were added and the physicochemical properties of the treated CA were analyzed. In addition, apple-CA jam was prepared using the enzyme-treated CA, which had the best antioxidant properties, and the physicochemical and sensory qualities of the jam were measured. There was a high content of ascorbic acid, polyphenols, flavonoids, reducing sugar, amino acid, minerals and DPPH radical scavenging activity in the enzyme-treated group. The antioxidant component and activity in the jam prepared by adding enzyme-treated CA increased with an increase in the amount of enzyme-treated CA. In the soluble solids, the higher the amount of enzyme-treated CA, the higher the value, but there was no significant difference in pH. The sensory evaluation of the jam, in particular the taste, showed that the highest preference was observed when the enzyme-treated CA was added in the range of 5.0~6.7%, and the control group showed the lowest preference. There was no significant difference in flavor and spreadability among the treatment groups, however, the control group showed the highest color preference. In the overall acceptability, when 5.0% of enzyme-treated CA was added, the highest acceptability was shown.
인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.
최근 고성능컴퓨팅, 인공지능 분야에서 GPU 장치 사용이 일반화되고 있지만, GPU 프로그래밍은 여전히 어렵게 여겨진다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 별도로 관리하기 때문에 성능과 편의성 방면에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여려가지 CPU-GPU 메모리 전송 방법들이 연구되고 있다. 한편 CPU와 GPU 및 통합메모리(Unified memory) 등 하나의 실리콘 패키지로 묶는 SoC(System on a Chip) 제품들이 최근에 많이 출시되고 있다. 본 연구는 이러한 통합메모리 장치에서 CPU, GPU 장치간 데이터를 사용하고 전송시 성능관련 비교를 하고자 한다. 기존 CPU내 호스트 메모리와 GPU 메모리가 분리된 환경과는 다른 특징을 보여준다. 여기서는 통합메모리 장치인 NVIDIA SoC칩들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 간 데이터 전송 프로그래밍 기법별로 성능비교를 한다. 성능비교를 위해 워크로드는 HPC 분야의 수치계산에서 자주 사용하는 2차원 행렬 전치 커널이다. 실험을 통해 CPU-GPU 메모리 전송 프로그래밍 방법별 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리를 사용했을 경우 전송 성능차이, 전체(Overall) 성능비교, 마지막으로 워크로드 크기별 성능비교를 하였다. 이를 통해 통합메모리칩인 NVIDIA Xavier에서 I/O 캐시일관성 지원을 통해 SoC 칩내 통합메모리에 대한 이점을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.
본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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