• 미생물학회지
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• 제55권1호
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• pp.74-76
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• 2019

그람 양성 혐기성 간균 Actinomyces는 구강 인두, 위장관 및 비뇨 생식 기관의 점막 표면에서 흔히 서식한다. 본 논문에서는 한국 노인 여성의 치태에서 분리된 Actinomyces georgiae KHUD_A1의 유전체 염기서열을 분석하여 보고한다. 이 균주의 유전체는 2,652,059 bp의 크기로 GC 함량은 68.06%이며, CPBP family intramembrane metalloprotease 유전자와 bile acid: sodium symporter family protein 유전자 등 157개의 KHUD_A1 균주 특이적인 유전자들을 포함한다. 이 유전체의 서열 정보는 A. georgiae종의 일반적인 특성과 Actinomyces속의 유전체 다양성을 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1251-1251
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• 2001

The routine analysis of milk chemical components is of major importance both for the management of animals in dairy farms and for quality control in dairy industries. NIRS technology is an analytical technique which greatly simplifies this routine. One of the most critical aspects in NIRS analysis of milk is sample preparation and analysis modes which should be fast and straightforward. An important difficulty when obtaining NIR spectra of milk is the high water content (80 to 90%) of this product, since water absorbs most of the infrared radiation, and, therefore, limits the accuracy of calibrating for other constituents. To avoid this problem, the DESIR system was set up. Other ways of radiation-sample interaction adapted for liquids or semi-liquids exist, which are practically instantaneous and with limited or null necessity of sample preparation: Transmission and Folded Transmission or Transflectance. The objective of the present work is to compare the precision and accuracy of milk calibration equations in two analysis modes: Reflectance (dry milk) and Folded Transmission (liquid milk). A FOSS-NIR Systems 6500 I spectrophotometer (400-2500 nm) provided with a spinning module was used. Two NIR spectroscopic methods for milk analysis were compared: a) folded transmission: liquid milk samples in a 0.1 pathlength sample cell (ref. IH-0345) and b) reflectance: dried milk samples in glass fibre filters placed in a standard ring cell. A set of 101 milk samples was used to develop the calibration equations, for the two NIR analysis modes, to predict casein, protein, fat and dry matter contents, and 48 milk samples to predict Somatic Cell Count (SCC). The calibrations obtained for protein, fat and dry matter have an excellent quantitative prediction power, since they present $r^2$ values higher than 0.9. The $r^2$ values are slightly lower for casein and SCC (0.88 and 0.89 respectively), but they still are sufficiently high. The accuracy of casein, protein and SCC equations is not affected by the analysis modes, since their ETVC values are very similar in reflectance and folded transmission (0.19% vs 0.21%; 0.16% vs 0.19% and 55.57% vs 53.11% respectively), Lower SECV values were obtained for the prediction of fat and dry matter with the folded transmission equations (0.14% and 0.25% respectively) compared to the results with the reflectance ones (0.43% and 0.34% respectively). In terms of accuracy and speed of analytical response, NIRS analysis of liquid milk is recommended (folded transmission), since the drying procedure takes 24 hours. However, both analysis modes offer satisfactory results.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.409-416
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• 2006

VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제13권2호
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• pp.113-120
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• 2007

본 시험은 근적외선분광법을 이용한 돈분뇨 액비의 질소, 인산, 칼리, 수분 및 유기물의 분석 가능성을 구명하고, 이를 활용한 분석기의 개발을 목적으로 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 돈분뇨 액비시료는 $400{\sim}2,500nm$ 대역의 근적외선을 시료에 투과하여 측정하였으며, 동일시료에 대한 습식분석 결과, N, $P_2O_5,\;K_2O$, 수분 및 유기물 함량은 각각 1,555mg/l, 302mg/l, 240mg/l, 98.8%, 0.53%로 조사되었다. 2. 근적외선 분광광도법을 이용한 분석에서 N, $P_2O_5,\;K_2O$, 수분 및 유기물에 대한 RSQ ($r^2$, R, Coefficient of determination)는 각각 0.9190, 0.9749, 0.5046, 0.9883 및 0.9777이었고 SEC(Standard Error of Calibration)는 2.1649, 0.5019, 1.9252, 0.1180 및 0.0789였다. 3. 액비에 대한 이화학적 습식분석과 NIR 흡수스펙트럼 측정결과를 비교 분석하여 돈 분뇨 액비에 포함된 질소, 인산, 칼리, 수분 및 유기물 함량을 실시간으로 분석하고 액비 성분량을 자동 계산할 수 있는 알고리즘을 도입한 액비분석 프로그램을 작성하였다. 4. 액비 성분분석 시작기는 근적외선(NIR : Near InfraRed)을 받아들여 실시간으로 액비성분의 흡수율을 측정하는 광검출장치(NIR Spectrometer), 근적외선 Light Source로부터 나오는 빛을 반사시키는 반사경, 액비성분 분석용 시료를 넣어 측정하는 Cell Mount, $400{\sim}2,500nm$ 대역의 가시광선-근적외선을 방출하는 Tungsten halogen lamp, NIR Spectrometer와 Tungsten halogen lamp로 전압을 입력시켜 주는 Power Supply Module 및 전체를 Black Anodizing한 외형으로 구성되었다. 5. 실험결과, 칼리를 제외한 액비내 모든 성분이 광을 흡수하는 강도는 성분의 농도에 비례하였으며 원시 스펙트럼의 중첩 제거 및 빛의 산란보정을 통해 액비의 질소, 인산성분, 수분 및 유기물 함량을 측정하는데 효과적으로 이용할 수 있을 것으로 사료되며, 분광분석법을 이용한 액비성분 분석기 개발이 완료되면 현장에서 신속하고 정확한 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제26권1호
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• pp.119-134
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• 2014

본 연구는 여중생을 대상으로 가정교과에서 청소년기의 중요한 발달과업인 자아정체감에 대한 이해와 발달을 돕고자 포트폴리오 수업을 개발하여 적용한 후 그 효과를 살펴보고, 여중생의 자아정체감에 주는 가정환경과 학교환경의 영향력을 알아보며, 자아정체감의 학년에 따른 발달경향을 분석하고자 동일집단을 대상으로 단기종단연구를 실시하는데 목적을 두었다. 연구 대상은 강원도 강릉시 K여자중학교 256명의 학생을 대상으로 하였으며 수집된 자료의 분석은 SPSS/WIN 12.0 프로그램을 사용하였다. 여중생의 자아정체감 발달을 돕는 6차시의 포트폴리오 교수학습과정안은 자기수용성, 독특성, 친밀성, 미래계획성, 주체성이 발달할 수 있도록 차시마다 각 하위영역을 발달시키는 것을 학습목표로 개발하였으며, 자아정체감의 하위영역 발달을 위해 7가지 활동으로 구성된 포트폴리오 활동을 하였다. 학생들은 포트폴리오의 활동을 통해 장래희망을 정하고 적성과 흥미를 찾아갔으며, 진로에 대해 구체적인 계획을 세우는 과정을 통해 미래계획성이 발달하고 있음을 알 수 있었으며 포트폴리오를 활용한 자아정체감 수업은 자기수용성과 독특성이 유의미하게 점수가 상승하였다. 자아정체감의 하위영역인 자기수용성은 부모의 양육태도가 거부적이지 않고 친구관계가 좋을수록 발달하며, 독특성은 부모의 양육태도가 수용적일수록 발달하는 것으로 나타났다. 친밀성은 부모의 양육태도가 수용적이고 친구와의 관계가 좋을수록 발달하며, 미래계획성은 부모의 양육태도가 수용적이고 교사와의 관계가 좋을수록 발달하였고 주체성은 부모의 양육태도가 거부적이지 않을수록 발달하는 것으로 나타났다. 자아정체감의 학년별 종단적 추이를 분석한 결과 자기수용성, 독특성, 미래계획성, 주체성이 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 자기수용성의 점수는 학년이 올라갈수록 점수가 낮아지는 것으로 나타났으며, 독특성, 미래계획성, 주체성은 2학년 시기에 점수가 유의미하게 감소하였고 그 이후에는 일정하게 유지하는 것으로 나타났다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.4107-4107
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• 2001

Previous works have shown the viability of NIRS technology for the prediction of fatty acids in Iberian pig fat, but although the resulting equations showed high precision, in the predictions of new samples important fluctuations were detected, greater with the time passed from calibration development to NIRS analysis. This fact makes the use of NIRS calibrations in routine analysis difficult. Moreover, this problem only appears in products like fat, that show spectrums with very defined absorption peaks at some wavelengths. This circumstance causes a high sensibility to small changes of the instrument, which are not perceived with the normal checks. To avoid these inconveniences, the software WinISI 1.04 has a mathematic algorithm that consist of create a “Repeatability File”. This file is used during calibration development to minimize the variation sources that can affect the NIRS predictions. The objective of the current work is the evaluation of the use of a repeatability file in quantitative NIRS analysis of Iberian pig fat. A total of 188 samples of Iberian pig fat, produced by COVAP, were used. NIR data were recorded using a FOSS NIRSystems 6500 I spectrophotometer equipped with a spinning module. Samples were analysed by folded transmission, using two sample cells of 0.1mm pathlength and gold surface. High accuracy calibration equations were obtained, without and with repeatability file, to determine the content of six fatty acids: miristic (SECV$\sub$without/=0.07% r$^2$$\sub$without/=0.76 and SECV$\sub$with/=0.08% r$^2$$\sub$with/=0.65), Palmitic (SECV$\sub$without/=0.28 r$^2$$\sub$without/=0.97 and SECV$\sub$with/=0.24% r$^2$$\sub$with/=0.98), palmitoleic (SECV$\sub$without/=0.08 r$^2$$\sub$without/=0.94 and SECV$\sub$with/=0.09% r$^2$$\sub$with/=0.92), Stearic (SECV$\sub$without/=0.27 r$^2$$\sub$without/=0.97 and SECV$\sub$with/=0.29% r$^2$$\sub$with/=0.96), oleic (SECV$\sub$without/=0.20 r$^2$$\sub$without/=0.99 and SECV$\sub$with/=0.20% r$^2$$\sub$with/=0.99) and linoleic (SECV$\sub$without/=0.16 r$^2$$\sub$without/=0.98 and SECV$\sub$with/=0.16% r$^2$$\sub$with/=0.98). The use of a repeatability file like a tool to reduce the variation sources that can disturbed the prediction accuracy was very effective. Although in calibration results the differences are negligible, the effect caused by the repeatability file is appreciated mainly when are predicted new samples that are not in the calibration set and whose spectrum were recorded a long time after the equation development. In this case, bias values corresponding to fatty acids predictions were lower when the repeatability file was used: miristic (bias$\sub$without/=-0.05 and bias$\sub$with/=-0.04), Palmitic (bias$\sub$without/=-0.42 and bias$\sub$with/=-0.11), Palmitoleic (bias$\sub$without/=-0.03 and bias$\sub$with/=0.03), Stearic (bias$\sub$without/=0.47 and bias$\sub$with/=0.28), oleic (bias$\sub$without/=0.14 and bias$\sub$with/=-0.04) and linoleic (bias$\sub$without/=0.25 and bias$\sub$with/=-0.20).