4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
Hyoung-Joon Park;Heesung Moon;Min Kyoung Lee;Min Soo Kim;Seok Heo;Chang-Yong Yoon;Sunyoung Baek
분석과학
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제36권1호
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pp.22-31
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2023
As the use of e-liquid cigarettes is rapidly increasing worldwide, it multiplies the potential risk undisclosed to the health of non- and smokers. To reduce the hazard, each country has its own set of regulations for controlling e-liquids. In Korea, the narrow definition of tobacco makes it difficult and have been steadily occurring tax evasion exploiting the difference in natural and artificial nicotine. Therefore, it is very important to distinguish source of nicotine for their regulation. To find biochemical discriminant markers, this study established analysis methods based on high-performance liquid chromatography coupled with diode array detector (HPLC-DAD) and high-performance liquid chromatography coupled with triple Quadrupole mass spectrometry (HPLC-MS/MS) for nicotine enantiomers and tobacco alkaloids targeted using the difference in pathways of nicotine biosynthesis and chemical synthesis. The method was validated by experimenting linearity (R2 > 0.999), recovery (80.99-108.41 %), accuracy (94.11-109.73 %) and precision (0.04-8.27 %). Then, the results for discrimination of the nicotine obtained from analysis of 65 commercial e-liquid products available in Korean market was evaluated. The method successfully applied to the e-liquids and one sample labelled 'synthetic nicotine' for tax exemption was found to contain a natural nicotine product. This method can be used to determine whether an e-liquid product uses natural or artificial nicotine and monitor non-taxable e-liquid products. The method is more scientific than the existing one, which relies only on field evidence.
최근의 혁신적 기술 진보를 배경으로 지능정보사회의 핵심기술인 머신러닝, 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인공지능의 교육적 활용에 대한 관심과 필요성이 높아지고 있다. 이에 교육부에서도 인공지능 기술에 기반한 지능정보사회를 대비하여 인공지능 역량 강화 교육을 교육 현장에 도입하는 제 1차 정보교육 종합계획을 발표하였다. 이에 본 연구에서는 인공지능의 교육적 활용 가능성을 탐색하기 위해 Web of Science(WoS)에서 인공지능의 교육적 활용과 관련된 국외 논문 416편의 자료를 수집하였다. 수집한 자료를 대상으로 R 프로그램의 bibliometrix 패키지를 활용하여 국가별 연구현황과 연구 주제, 인용횟수, 저자 등록 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 현재 해외에서 이루어지는 있는 인공지능의 교육적 활용에 대한 연구 동향을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 인공지능 역량 강화 교육을 위한 정보교육 과정에서 연구되어야 할 주제와 방향성에 대한 시사점 얻을 수 있을 것으로 보인다.
수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
인공지능의 기술적 진보는 통신·물류·보안·의료 등 다양한 산업분야에 영향을 미치고 있으며, 경제성·효율화·상용기술과의 연계방안과 관련된 연구개발이 중점적으로 이루어지고 있다. 국방 분야에서도 다차원 동시 통합전, 유·무인 복합전, 국지성 비대칭전 등 전쟁수행 개념이 발전함에 따라 전장인식·지휘통제·전력운용·의사결정 지원 등의 분야에 인공지능 역량을 적용하기 위한 개념설계와 실적용을 위한 과제 기획을 지속 추진 중이다. 전략적 관점에서 미래 전장 환경 및 전쟁 수행 방식의 변화를 예측하고, 선도적 대응을 위해 군사력 발전 방향을 설계·기획하는 것은 포괄적 미래 위협에 대비하기 위한 기본요소일 뿐만 아니라, 한정된 예산/시간 대비 최적의 효율을 도출할 수 있다는 점에서 필수불가결한 요소이다. 이러한 관점에서 본 연구는 국방 분야의 활용 가능성이 높은 잠재력 있는 미래기술을 발굴하고 연구개발에 적용하기 위한 기술주도형 기획의 일환으로 수행되었다. 본 연구에서는 국방 미래기술 조사를 위해 수행되었던 연구 자료를 바탕으로 기존 국방 연구과제들과의 중복성, 기술의 실현가능성 등을 고려하여 후속 연구가 필요한 미래 신기술을 예측하였다. 또한 선정된 인공지능 분야 국방 미래 신기술과 평가지표 간 유의미성을 확인하기 위해 실증연구를 수행하였다.
Gut-derived lipopolysaccharides (LPS) are critical to the development and progression of chronic low-grade inflammation and metabolic diseases. In this study, the effects of probiotics Lactobacillus and Bifidobacterium on gut-derived lipopolysaccharide and inflammatory cytokine concentrations were evaluated using a human colonic microbiota model. Lactobacillus reuteri, L. rhamnosus, L. plantarum, Bifidobacterium animalis, B. bifidum, B. longum, and B. longum subsp. infantis were identified from the literature for their anti-inflammatory potential. Each bacterial culture was administered daily to a human colonic microbiota model during 14 days. Colonic lipopolysaccharides, and Gram-positive and negative bacteria were quantified. RAW 264.7 macrophage cells were stimulated with supernatant from the human colonic microbiota model. Concentrations of TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, and IL-4 cytokines were measured. Lipopolysaccharide concentrations were significantly reduced with the administration of B. bifidum ($-46.45{\pm}5.65%$), L. rhamnosus ($-30.40{\pm}5.08%$), B. longum ($-42.50{\pm}1.28%$), and B. longum subsp. infantis ($-68.85{\pm}5.32%$) (p < 0.05). Cell counts of Gram-negative and positive bacteria were distinctly affected by the probiotic administered. There was a probiotic strain-specific effect on immunomodulatory responses of RAW 264.7 macrophage cells. B. longum subsp. infantis demonstrated higher capacities to reduce TNF-${\alpha}$ concentrations ($-69.41{\pm}2.78%$; p < 0.05) and to increase IL-4 concentrations ($+16.50{\pm}0.59%$; p < 0.05). Colonic lipopolysaccharides were significantly correlated with TNF-${\alpha}$ and IL-$1{\beta}$ concentrations (p < 0.05). These findings suggest that specific probiotic bacteria, such as B. longum subsp. infantis, might decrease colonic lipopolysaccharide concentrations, which might reduce the proinflammatory tone. This study has noteworthy applications in the field of biotherapeutics for the prevention and/or treatment of inflammatory and metabolic diseases.
LUCAS VERONEZ GOULART FERREIRA;LAXMI RATHOUR;DEVIKA DABKE;FABIO ROBERTO CHAVARETTE;VISHNU NARAYAN MISHRA
Journal of applied mathematics & informatics
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제41권6호
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pp.1257-1274
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2023
Rotating machines heavily rely on an intricate network of interconnected sub-components, with bearing failures accounting for a substantial proportion (40% to 90%) of all such failures. To address this issue, intelligent algorithms have been developed to evaluate vibrational signals and accurately detect faults, thereby reducing the reliance on expert knowledge and lowering maintenance costs. Within the field of machine learning, Artificial Immune Systems (AIS) have exhibited notable potential, with applications ranging from malware detection in computer systems to fault detection in bearings, which is the primary focus of this study. In pursuit of this objective, we propose a novel procedure for detecting novel instances of anomalies in varying operating conditions, utilizing only the signals derived from the healthy state of the analyzed machine. Our approach incorporates AIS augmented by Dynamic Time Warping (DTW). The experimental outcomes demonstrate that the AIS-DTW method yields a considerable improvement in anomaly detection rates (up to 53.83%) compared to the conventional AIS. In summary, our findings indicate that our method represents a significant advancement in enhancing the resilience of AIS-based novelty detection, thereby bolstering the reliability of rotating machines and reducing the need for expertise in bearing fault detection.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.141-158
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2023
In the field of animation, as technology advances, production technology, production methods, and production culture are also steadily developing. The demand for content is increasing rapidly around the OTT platform, and the demand for animation content and diversity is increasing. With these market changes, animation creation ability is becoming a more important animation education goal. There is also a need to innovate educational methods to provide students with the skills and knowledge required in the modern animation business. This paper investigated the composition of the educational curriculum of domestic and foreign animation universities education. It examines artificial intelligence (AI) technology that can be used in animation creation and explores the design and direction of the university animation curriculum using it. AI technology has already proven its potential in various areas, and it is integrated into the animation curriculum to present various development potentials. Using AI technology, students can focus on practical and essential animation education by preventing technical difficulties in animation creation, increase their experience in animation production, and experiment with planning and producing various contents. It is proposed to design an educational curriculum that further strengthens animation creation and production capabilities by forming smart animation classes to foster talents who can lead the future animation industry in a new direction.
닭분변으로부터 면역활성능이 뛰어난 KU801 균주를 분리하고 16S rRNA 서열분석을 통해 Bacillus amyloliquefaciens KU801로 동정하였다. B. amyloliquefaciens KU801의 영양세포와 아포세포는 인공위액 (pH 2.5, 1% pepsin)과 인공담즙 (0.3% oxgall)에 대한 저항성을 나타내었다. B. amyloliquefaciens KU801은 산화질소 (NO)의 생산을 감소시켰으나 인터루킨-$1{\alpha}$ (IL-$1{\alpha}$)의 생산은 증가시키는 것을 확인하였다. Commet assay를 통한 유전독성능에 미치는 영향을 확인한 결과, B. amyloliquefaciens KU801을 첨가하였을 때 DNA 손상을 처리 농도에 비례하여 감소시키는 것을 확인하였다. 이들 결과를 토대로, B. amyloliquefaciens KU801은 사료용 정장제로서의 이용 가능성을 확인할 수 있었다.
Recently mycorrhizal research has been one of the most fast-growing research areas in modern plant science and microbiology. The application potential of mycorrhizal techniques to agriculture and forestry is enormous in view of the ubiquitous nature of mycorrhizae and known benefits of mycorrhizae to host plants. Unfortunately, very few scientists in Korea are currently involved in mycorrhizal research. When a team of American plant pathologists visited Korea in September 1982 to participate in the Korea-U.S.A. Joint Seminar on Forest Diseases and Insect Pests, they were surprised by the principal author's statement that there was no single research project on mycorrhizae sponsored by Korean government or any scientific institutions. The author initiated a few years ago a research project on the ecology of tree mycorrhizae with a foreign financial support. Major areas of interest were survey of ectomycorrhizae in relation to soil fertility, taxonomic distribution of mycorrhizae among woody plants, identification of ectomycorrhizal fungi, and growth response of woody plants to artificial inoculation. In spite of the enormous application potential of mycorrhizae to agronomic plants, the subject of mycorrhizae has not been recognized by Korean agronomists, foresters or pathologists. The purpose of this review rather written in Korean is to introduce the techniques of mycorrhizal research to Korean scientists and to urge them to participate in challenging new scientific field which might bring us a remarkable increase in crop productivity and tree growth through manipulation of this unique symbiosis. In this review, following topics were discussed in the same order: introduction; brief history of mycorrhizal research; morphology and classification of mycorrhizae; distribution of mycorrhizae in plant kingdom and in soil profile; physiology of mycorrhizae (functions, mineral nutrition, mycorrhizal formation); interaction of mycorrhizae with soil-born plant pathogens. mycorrhizae in nitrogen-fixing plants; application of mycorrhizal techniques to nursery practices (isolation, culture, inoculation, and response); prospect in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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