• 농약과학회지
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• 제13권4호
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• pp.232-240
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• 2009

본 연구는 인삼 및 인삼가공품에 대한 합리적인 농약잔류허용기준 설정을 위해서 인삼 중 농약의 잔류성을 규명하고 이를 토대로 인삼 가공단계별 농약의 감소계수와 가공계수를 산출하고자 수행되었다. 시험농약은 인삼재배 중 사용등록 되어 있는 azoxystrobin으로 강원도 원주와 경기도 이천의 6년근 인삼포에 농약안전사용기준에 따라 살포한 후 수삼을 수확하였으며, 건삼, 홍삼, 인삼 농축액 및 홍삼 농축액 시료는 KT&G의 협조를 받아 가공하였다. 시험결과 azoxystrobin의 잔류량은 원주, 이천 수삼에서 각각 0.05, $0.03\;mg\;kg^{-1}$, 건삼에서 0.12, $0.14\;mg\;kg^{-1}$, 홍삼에서 모두 $0.05\;mg\;kg^{-1}$, 인삼 알코올 농축액 0.28, $0.33\;mg\;kg^{-1}$, 인삼 물 농축액에서 0.22, $0.16\;mg\;kg^{-1}$, 홍삼 알코올 농축액에서 0.31, $0.20\;mg\;kg^{-1}$, 홍삼 물농축액에서 0.09, $0.11\;mg\;kg^{-1}$으로 모두 MRL수준 이하였다. Azoxystrobin의 가공계수는 건삼 3.25, 홍삼 1.34, 인삼 알코올 농축액 7.84, 인삼 물 농축액 4.63, 홍삼 알코올 농축액 6.15, 홍삼 물 농축액 2.56으로 산출되었으며 가공과정을 거치면서 농축에 의해 농약 잔류량이 증가하는 경향을 보였다. 감소계수는 건삼 1.19, 홍삼 0.51, 인삼 알코올 농축액 3.41, 인삼 물 농축액 1.91, 홍삼 알코올 농축액 2.74, 홍삼 물 농축액 1.00으로 약제가 초기 잔류량과 비슷하거나 다소 감소하는 경향을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2846-2866
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• 2022

Caenorhabditis elegans exhibits sophisticated chemotaxis behavior through two parallel strategies, klinokinesis and klinotaxis, executed entirely by a small nervous circuit. It is therefore suitable for inspiring fast and energy-efficient solutions for autonomous navigation. As a random search strategy, the Lévy walk is optimal for diverse animals when foraging without external chemical cues. In this study, by combining these biological strategies for the first time, we propose a spiking neural network model for search and contour tracking of specific concentrations of environmental variables. Specifically, we first design a klinotaxis module using spiking neurons. This module works in conjunction with a klinokinesis module, allowing rapid searches for the concentration setpoint and subsequent contour tracking with small deviations. Second, we build a random exploration module. It generates a Lévy walk in the absence of concentration gradients, increasing the chance of encountering gradients. Third, considering local extrema traps, we develop a termination module combined with an escape module to initiate or terminate the escape in a timely manner. Experimental results demonstrate that the proposed model integrating these modules can switch strategies autonomously according to the information from a single sensor and control steering through output spikes, enabling the model worm to efficiently navigate across various scenarios.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.407-409
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• 2008

생명체는 여러 가지 물질로 구성되어 있으며, 그 생명체의 분포지역에 따라 생물 종 특성도 다르게 나타난다. 그래서 연구자들이 생명체에 관한 정보를 확인하려면 그 생명체의 종 정보, 지역과 생태정보를 관련 생물다양성 데이터베이스에서 검색하며, 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보는 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색하고 있다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술 논문까지 별도로 검색해야만 그 생물체에 관한 정확한 정보를 획득할 수 있다. 이런 불편함을 해결하려면 하나의 생명체를 검색할 때, 생명체의 종 정보, 위치 정보, 생명체를 구성하고 있는 유전자 정보, 그리고 논문정보를 연계하여 검색할 수 있는 시스템이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 하나의 생명체를 검색할 때 종 정보뿐만 아니라 GIS를 이용한 위치정보와 생명체를 구성하는 유전자 정보를 연계하고 그 생명체에 관한 논문 정보까지 검색 가능한 생명정보 연계검색 인터페이스를 설계하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.215-235
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• 2017

Foraging is a biological process, where a bacterium moves to search for nutriments, and avoids harmful substances. This paper proposes a hybrid approach integrating the bacterial foraging optimization algorithm (BFOA) in a radial basis function neural network, applied to image classification, in order to improve the classification rate and the objective function value. At the beginning, the proposed approach is presented and described. Then its performance is studied with an accent on the variation of the number of bacteria in the population, the number of reproduction steps, the number of elimination-dispersal steps and the number of chemotactic steps of bacteria. By using various values of BFOA parameters, and after different tests, it is found that the proposed hybrid approach is very robust and efficient for several-image classification.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1994년도 춘계학술대회
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• pp.57-59
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• 1994

In this paper, we present the software part of the intelligent data processing unit (IDPU), which plays an important role in SiMACS. The software system processes ECG, EEG, EMG, blood pressure, respiration, temperature signals, and extracts some information about patient conditions. It displays the patient condition information and the signal data synchronously, and manages them together with other patient personal data in a network-based client/server environment. The software system is designed in an object-oriented paradigm, and implemented in C++ as a window-based application program.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.833-836
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• 2003

본 논문에서는 생물학적 문헌으로부터 유의미한 정보를 추출하는 바이오 텍스트 마이닝의 기본 단계인 생물학적 개체명 인식 모델을 제안하였다. 기존의 생물학적 개체명 인식은 규칙 혹은 코퍼스 구축뿐만 아니라 개체명 인식에 요구되는 기본 자원을 구축하는데만도 많은 시간과 비용이 요구되므로 한정된 도메인을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 방법은 이러한 비용 문제 및 새로운 도메인으로의 이식성 문제를 극복하기 위해 UMLS 로부터 통계적인 방법으로 정보를 추출해 기본적인 언어자원을 구축하고 이를 이용해 규칙을 생성함으로써 개체명인식을 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 바이오 텍스트 마이닝 연구의 도메인 한정적인 문제를 해결하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.624-626
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• 2016

본 논문에서는 생물학적 네트워크 구성을 개선하기 위해서 노이즈의 영향으로 상관관계가 명확하게 나타나지 않았던 기존의 방법을 보완할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 재귀적응분할 방법으로 상관행렬에서 노이즈의 영향을 줄여 표본간의 상관관계를 명확히 보여 줄 수 있다. 시뮬레이션 결과 네트워크 구성의 오류를 15% 줄여 기존의 방법보다 향상된 결과가 나타났다. 또한, 유전자 발현 데이터를 이용한 실례 연구에서는 원 데이터에 잘 나타나지 않았던 조건별 네트워크 구성이 제안된 방법으로는 잘 분리되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 유전자 발현 데이터 분석 등의 생물학적 네트워크 구성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.645-648
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• 2006

생물학적 데이터 서열에는 크게 DNA 서열과 단백질 서열이 있다. 이들 서열 데이터들은 여러 데이터베이스에 걸쳐 매우 방대한 양을 가지고 있으며, 각각의 서열은 수백 또는 수천 개의 항목들을 가지고 있어 길이가 매우 길다. 일반적으로 유전적인 변형, 또는 변이로부터 보존된 영역이나 특정 패턴들을 서열 안에 포함하고 있는데 생물학적 서열 데이터에서 보존된 영역이나 패턴들은 계통발생학적 근거로 활용 될 수도 있으며 기능과 밀접한 관계를 가지기도 한다. 따라서 서열들로부터 빈번하게 발생하는 패턴을 발견하고자 하는 알고리즘 개발이 요구되고 있다. 초창기 Apriori 알고리즘을 변형하여 빈발 패턴을 발견하고자 하는 노력들로부터 근래에는 PrefixSpan 트리를 이용하여 효과적으로 성능을 개선하고 있지만 아직까지는 여러 번의 데이터베이스 접근이 요구되고 있어 성능저하가 발생한다. 이에 본 논문에서는 접미사 트리를 변형하여 데이터베이스 접근을 획기적으로 줄이고 많은 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속적인 서열을 효과적으로 발견하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.725-728
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• 2006

현대 사회의 자동인식의 기술은 매우 발전해 있음에도 보건의료와 관련한 자동인식 기술의 접목은 아직까지 다른 산업기술 전반에 미치지 못하고 있는 실정이다. 특히 보건의료분야 연구에 기반요소로 사용되는 생물자원은 정확성에 대한 중요도가 매우 높음에도 적합한 코드체계와 자동인식기술 연구가 미비한 실정이다. 생물자원의 신뢰성과 정확성은 국제적인 유통물류 바코드 표준인 GS1-128을 적용 확장하여 바코드체계를 설계하고 자동인식기술을 연계하여 발전된 정보환경을 만들 수 있다. 본 연구에서는 생물자원 자동인식 기반을 제공하기 위하여 필요한 바코드 요구사항을 정의하고 GS1-128을 기반으로한 생물자원 바코드체계를 제시하였으며, 동일한 바코드문자의 표현영역에 보다 많은 정보를 기록하면서도 작은 면적에 표현 가능한 바코드체계를 설계한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-325
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• 2018

본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.