• 제목/요약/키워드: box method

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Enhanced Production of C30 Carotenoid 4,4'-Diaponeurosporene by Optimizing Culture Conditions of Lactiplantibacillus plantarum subsp. plantarum KCCP11226T

  • Siziya, Inonge Noni;Yoon, Deok Jun;Kim, Mibang;Seo, Myung-Ji
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제32권7호
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    • pp.892-901
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    • 2022
  • The rising demand for carotenoids can be met by microbial biosynthesis as a promising alternative to chemical synthesis and plant extraction. Several species of lactic acid bacteria (LAB) specifically produce C30 carotenoids and offer the added probiotic benefit of improved gut health and protection against chronic conditions. In this study, the recently characterized Lactiplantibacillus plantarum subsp. plantarum KCCP11226T produced the rare C30 carotenoid, 4,4'-diaponeurosporene, and its yield was optimized for industrial production. The one-factor-at-a-time (OFAT) method was used to screen carbon and nitrogen sources, while the abiotic stresses of temperature, pH, and salinity, were evaluated for their effects on 4,4'-diaponeurosporene production. Lactose and beef extract were ideal for optimal carotenoid production at 25℃ incubation in pH 7.0 medium with no salt. The main factors influencing 4,4'-diaponeurosporene yields, namely lactose level, beef extract concentration and initial pH, were enhanced using the Box-Behnken design under response surface methodology (RSM). Compared to commercial MRS medium, there was a 3.3-fold increase in carotenoid production in the optimized conditions of 15% lactose, 8.3% beef extract and initial pH of 6.9, producing a 4,4'-diaponeurosporene concentration of 0.033 A470/ml. To substantiate upscaling for industrial application, the optimal aeration rate in a 5 L fermentor was 0.3 vvm. This resulted in a further 3.8-fold increase in 4,4'-diaponeurosporene production, with a concentration of 0.042 A470/ml, compared to the flask-scale cultivation in commercial MRS medium. The present work confirms the optimization and scale-up feasibility of enhanced 4,4'-diaponeurosporene production by L. plantarum subsp. plantarum KCCP11226T.

빅데이터를 활용한 영화흥행 요인 분석: 영화 <기생충>의 SNS 활용지수와 토픽키워드 중심으로 (Analyzing Factors of Success of Film Using Big Data : Focusing on the SNS Utilization Index and Topic Keywords of the Film )

  • 김진욱
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.145-153
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    • 2020
  • 빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.

서울시 1인 가구의 코로나 19 전후 주거의 질 변화 연구: 인공신 경망과 로지스틱 회귀모형을 활용한 변수 중요도 및 인과관계 분석 (A Study on the Change of Quality in a Residential Sector of Single Person Households in Seoul during the COVID-19: Analyze Variable Importance and Causality with Artificial Neural Networks and Logistic Regression Analysis)

  • 임재빈;정기성
    • 토지주택연구
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    • 제14권1호
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    • pp.67-82
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 서울시 1인 가구들의 코로나19 발생 전과 비교한 주거의 질 변화를 진단하고 이에 영향을 미치는 영향 요인에 대해 규명하는 것이다. 연구의 대상은 설문조사 응답자 가운데 서울시에 거주하는 1인 가구이며 인공신경망과 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결과, 주거정책지원, 고용개선여부, 고용정책지원 요인 등이 1인 가구 주거의 질 변화에 중요 요인들로 나타났다. 서울시 1인 가구의 주거여건의 질 개선을 위한 정책적 지원 강화와 노력이 필요하며, 양질의 일자리 확대를 통한 고용난 해소는 주거 부문의 개선으로 이어질 것이다. 본 연구는 인공신경망이 가지는 블랙박스 특성과 인과관계를 규명하기 어려운 한계가 존재한다. 개선된 방법론으로 후속연구가 필요할 것이다.

Effect of p38 inhibitor on the proliferation of chicken muscle stem cells and differentiation into muscle and fat

  • Minkyung, Ryu;Minsu, Kim;Hyun Young, Jung;Cho Hyun, Kim;Cheorun, Jo
    • Animal Bioscience
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    • 제36권2호
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    • pp.295-306
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    • 2023
  • Objective: Inhibiting the p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway delays differentiation and increases proliferation of muscle stem cells in most species. Here, we aimed to investigate the effect of p38 inhibitor (p38i) treatment on the proliferation and differentiation of chicken muscle stem cells. Methods: Chicken muscle stem cells were collected from the muscle tissues of Hy-line Brown chicken embryos at embryonic day 18, then isolated by the preplating method. Cells were cultured for 4 days in growth medium supplemented with dimethyl sulfoxide or 1, 10, 20 μM of p38i, then subcultured for up to 4 passages. Differentiation was induced for 3 days with differentiation medium. Each treatment was replicated 3 times. Results: The proliferation and mRNA expression of paired box 7 gene and myogenic factor 5 gene, as well as the mRNA expression of myogenic differentiation marker gene myogenin were significantly higher in p38i-treated cultures than in control (p<0.05), but immunofluorescence staining and mRNA expression of myosin heavy chain (MHC) were not significantly different between the two groups. Oil red O staining of accumulated lipid droplets in differentiated cell cultures revealed a higher lipid density in p38i-treated cultures than in control; however, the expression of the adipogenic marker gene peroxisome proliferator activated receptor gamma was not significantly different between the two groups. Conclusion: p38 inhibition in chicken muscle stem cells improves cell proliferation, but the effects on myogenic differentiation and lipid accumulation require additional analysis. Further studies are needed on the chicken p38-MAPK pathway to understand the muscle and fat development mechanism.

경두개직류전류자극을 결합한 가상현실프로그램이 경도인지장애환자의 우울, 손기능, 인지와 일상생활활동에 미치는 영향 (The Effect of Virtual Reality Program Combining Transcranial Direct Current Stimulation on Depression, Hand Function, Cognition, and Daily Life Activities of Patients with Mild Cognitive Disorders)

  • 김고운;김보라;안태규
    • 대한통합의학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.53-62
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    • 2023
  • Purpose : This study evaluated the effects of transcranial direct current stimulation and a virtual reality program on the depression, hand functions, cognitive function, and activities of daily living of patients with mild cognitive impairment by dividing 20 patients with mild cognitive impairment and depression. The 20 patients were divided into a treatment group (transcranial direct current stimulation + a virtual reality program) and a control group (placebo transcranial direct current stimulation + a placebo virtual reality program). Methods : This study allocated ten subjects to the treatment group and ten subjects to the control group. The treatment was given five times per week for six weeks (30 sessions), and each session was 30 minutes. This study screened depression by using SGDS-K, a short geriatric depression scale, to examine depression before and after treatment intervention. This study also used the box and block test, NCSE, and FIM to evaluate hand functions, cognitive function, and activities of daily living, respectively. Results : The results showed that depression significantly decreased, hand functions significantly increased, cognitive function significantly improved, and activities of daily living significantly increased after intervention in the treatment and control groups. The magnitude of changes in depression, hand functions, cognitive function, and activities of daily living was significantly different between the two groups after intervention (p>.05). Conclusion : The results showed that the application of transcranial direct current stimulation and a virtual reality program could improve cognitive function, hand functions, and activities of daily living by decreasing depression. Therefore, it can be concluded that the simultaneous application of transcranial direct current stimulation and a virtual reality program is an intervention method, which can be applied for decreasing depression, enhancing hand functions, improving cognitive function, and increasing activities of daily living in patients with mild cognitive impairment.

헬멧 착용 여부 및 쓰러짐 사고 감지를 위한 AI 영상처리와 알람 시스템의 구현 (Implementation of an alarm system with AI image processing to detect whether a helmet is worn or not and a fall accident)

  • 조용화;이혁재
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.150-159
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    • 2022
  • 본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

Soft computing based mathematical models for improved prediction of rock brittleness index

  • Abiodun I. Lawal;Minju Kim;Sangki Kwon
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제33권3호
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    • pp.279-289
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    • 2023
  • Brittleness index (BI) is an important property of rocks because it is a good index to predict rockburst. Due to its importance, several empirical and soft computing (SC) models have been proposed in the literature based on the punch penetration test (PPT) results. These models are very important as there is no clear-cut experimental means for measuring BI asides the PPT which is very costly and time consuming to perform. This study used a novel Multivariate Adaptive regression spline (MARS), M5P, and white-box ANN to predict the BI of rocks using the available data in the literature for an improved BI prediction. The rock density, uniaxial compressive strength (σc) and tensile strength (σt) were used as the input parameters into the models while the BI was the targeted output. The models were implemented in the MATLAB software. The results of the proposed models were compared with those from existing multilinear regression, linear and nonlinear particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) based models using similar datasets. The coefficient of determination (R2), adjusted R2 (Adj R2), root-mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) were the indices used for the comparison. The outcomes of the comparison revealed that the proposed ANN and MARS models performed better than the other models with R2 and Adj R2 values above 0.9 and least error values while the M5P gave similar performance to those of the existing models. Weight partitioning method was also used to examine the percentage contribution of model predictors to the predicted BI and tensile strength was found to have the highest influence on the predicted BI.

모래 상자 놀이 기반 심리 진단 전문가 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Psychological Diagnosis Expert System based on the SandTray)

  • 손세진;이강희
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권11호
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    • pp.235-244
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    • 2017
  • 본 논문은 모래 상자 놀이에서의 심리 진단을 위한 시스템을 규칙 기반 전문가 시스템을 적용하여 설계하고자 한다. 모래 상자 놀이는 놀이 치료 중 하나이며 모래와 여러 종류의 피규어들을 이용한 심리 진단과 치료를 병행할 수 있는 기법이다. 이 기법에서 심리 진단 요소에 초점을 맞추어 입력 값이 주어지면 자동으로 심리 유형을 진단해 주는 시스템을 구현하고자 한다. 이에 진단 기법에서 기준 요소로 이용되는 모래 상자에 배치한 피규어들의 종류, 피규어들의 배열 상태, 제작 시간을 6가지의 언어 객체를 설정하고 그에 따른 규칙을 생성한다. 본 시스템에서는 내담자가 완성한 모래 상자를 센서 장치로 인식 한다 가정한다. 그리고 인식한 상태가 입력 값으로 들어오면 언어 객체를 기반으로 한 규칙들이 차례로 점화된다. 이를 통해 내담자에게 26가지의 심리 유형중 하나를 진단해 준다. 결과적으로 진단과정을 간편화 하고 자동화하려 한다. 그리고 보다 세분화된 심리 진단을 내려주어 그에 맞춘 치료가 가능하게 하는 것이 목적이다.

지속 가능 패션 디자인의 이미지 요소에 관한 연구 - 업사이클링 가방 상품 중심으로 - (A Study on the Image Elements of Sustainable Fashion Design - Focusing on up-cycling bags products -)

  • 유흔;정재윤
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.1-16
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    • 2023
  • Due to the current seriousness of environmental pollution and the eco-friendly movement of the fashion industry, research on sustainable fashion design is being actively conducted. In this study, consumer perception of upcycling products, are divided into image, function, and meaning; and image is further divided into shape, color, and material. It was redefined as pattern, and image recognition was evaluated among men and women in their 20s and 30s, and men and women in their 40s and 50s used as subjects. First, factors that determine each image were extracted based on qualitative analysis of the precedent cases of upcycling bags, and quantitative analysis of the subjects was induced through a questionnaire. As a result of the analysis of evaluation items related to image association, the average frequency analysis of all subjects for each stimuli and the cognitive variance of the frequency analysis by generation by gender were found to be similar. However, awareness of some stimuli by generation showed a significant difference. Overall, in the three stimuli with high overall preference, common features, such as the basic box-shaped symmetrical structure, the monochromatic color of the Munsell system, solid and practical texture, and appropriate use of patterns were identified. In addition, it was confirmed that there was a difference with factors such as femininity, simplicity, touch, and splendor in the measurement factors. In conclusion, it is considered that the main significance of this study is that it excluded the recognition and meaning of upcycling products and explored the original design and image elements of products. Therefore, it is expected that this study will be used as a basic data for responding to the gender image of each generation as an alternative method of sustainable fashion design, and it will be an opportunity to expand the scope of the study to a detailed study beyond the biased topic.

딥러닝을 이용한 열영상 기반 마스크 검출 시스템 설계 (Design of Face with Mask Detection System in Thermal Images Using Deep Learning)

  • 김용중;최병상;이기섭;정경권
    • 융합보안논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.21-26
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    • 2022
  • 마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.