• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제38권3호
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• pp.164-171
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• 2005

벼농사가 주변 수계의 수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 경기도 이천시 부발읍의 광역 논을 대상으로 2002년 5월부터 2003년까지 9월까지 벼 재배기간 동안 논에서 양분물질인 질소와 인의 유입 및 유출부하량을 조사하였다. 재배기간 동안 평균 시비량은 질소가 2002년에 $129.0kg\;ha^{-1}$ 그리고 2003년에 $145.1kg\;ha^{-1}$이었으며, 인은 각각 $56.5kg\;ha^{-1}$와 $55.1kg\;ha^{-1}$로서, 질소 시비량은 2003년에 약간 많았으나 인 시비량은 비슷하였다. 조사기간 동안 물 수지는 2002년에 강우량 888 mm, 관개수량 1,321 mm, 침투수량 1,028 mm, 지표유출량 677 mm, 증발산량은 342 mm이었고, 2003년에 강우량 1,115 mm, 관개수량 1,493 mm, 침투수량 1,147 mm, 지표유출량 865 mm, 증발산량은 276 mm 이었다. 강우량과 지표배출수량은 2002년과 2003년 모두 결정계수($r^2$)가 각각 0.92와 0.81로 선형적인 양의상관으로 나타나 재배기간 중 논에서의 배출수량은 강우량이 증가할수록 선형적으로 증가하였다. 강우, 관개수, 지표 배출수, 침투수 및 작물흡수량의 질소 부하량은 2002년에 각각 9.9, 41.6, 22.1, 5.5, $123.6kg\;ha^{-1}$이었으며, 2003년에는 각각 15.8, 55.4, 17.3, 7.5, $119.1kg\;ha^{-1}$이었다. 강우, 관개수, 지표 배출수, 침투수 및 작물흡수량의 인 부하량은 2002년에 각각 2.1, 13.0, 3.6, 1.8, $64.0kg\;ha^{-1}$이었으며, 2003년에는 각각 1.6, 15.0, 5.0, 1.2, $61.4kg\;ha^{-1}$이었다. 강우량 및 배출수량과 양분물질 배출 부하량과의 관계는 강우량 및 배출수량이 증가할수록 논에서의 양분물질 배출 부하량은 선형적으로 증가하였다. 또한, 재배시기별 질소와 인의 유입 부하량과 유출 부하량 차이는 전 생육기간동안 유입 부하량이 유출 부하량보다 많아 논은 양분물질을 흡수하는 기능을 가지고 있었다.

• 한국인구학
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• 제27권1호
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• pp.171-201
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• 2004

오늘날 전 세계 학문에 절대적인 영향을 미치고 있는 서구 학문의 기초는 그리스와 로마 문명임은 잘 알려진 사실이다. 그 결과 이집트와 페르시아를 포함하는 아랍세계의 훌륭한 업적과, 인도대륙의 심오한 사상, 그리고 중국을 포함하는 동아시아의 탁월한 업적이 등한시되거나 도외시되어 왔다. 인구에 관한 사상과 이론도 예외는 아니다. 본 연구는 우리가 간과(看過)한 과거 인구사상 중 동아시아 부분을 중국학자들을 중심으로 고대, 중세, 근세 등 시기로 나누어 유럽학자들과의 비교를 통해 재조명해 보았다. 중국을 위시한 동아시아에서는 고대로부터 과잉 및 과소 인구에 대한 우려가 자주 거론되었다. 춘추시대 인구에 대한 주요 관심은 인구와 자원과의 균형관계였으며 인구가 국부의 원천임은 대체로 인정하고 있었으나 과소인구에 대한 대책뿐만 아니라 과잉인구에 대한 단점도 심각하게 거론되고 있어 적정인구와 근대 맬서스주의의 기초는 이미 고대 춘추전국시대에 마련됐다고 볼 수 있다. 서양고대 그리스와 로마시기의 인구 사상의 발전은 플라톤과 아리스토텔레스의 적정인구론과 로마시기 팽창주의적 인구증가 장려책으로 대표된다. 천년이란 장기간의 중세 시기 유럽의 발전은 정체되어있었으며, 동아시아의 발전 역시 부진했으나 아랍세계의 발전은 주목할만한 것으로 알려져 있다. 근세에 들어와 유럽 특히 서구에서는 눈부신 학문적 발전을 이룩한데 비해 동아시아의 발전은 매우 저조한 것이었다. 그러나 맬서스가 그의 인구이론을 발표하기 수년전 중국의 홍량길은 불완전하나마 인구의 기하급수적 증가율의 문제를 논하고 인구증가에 대한 규제로서 맬서스의 적극적 규제 및 궁극적 규제에 해당하는 천지조제법과, 소극적 규제 및 즉각적 규제에 해당되는 군상조제법을 들고 있다. 특히 그가 상대적 과잉인구에 대해 논의를 전개하고 있음이 주목된다. 마지막으로 고대 탁월한 동아시아의 학자들과 근세 맬서스 직전 홍량길과 같은 학자도 있었으나 동아시아에서의 학문발전은 근세 이후 서양에 비해 비교될 수 없을 정도로 부진하게 된 이유를 학문내적 요인과 학문외적 요인으로 나누어 검토했다.

• 유통과학연구
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• 제10권7호
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• pp.33-41
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• 2012

The purpose of this study is to analyse the state of the energy industry and to determine the efficiency of its functioning on the basis of energy conservation principle and application of innovative technologies aimed at improving the ecological modernisation of agricultural sectors of Kazakhstan. The research methodology is based on an integrated approach of financial and economic evaluation of the effectiveness of the investment project, based on calculation of elasticity, total costs and profitability, as well as on comparative, graphical and system analysis. The current stage is characterised by widely spread restructuring processes of electric power industry in many countries through introduction of new technical installations of energy facilities and increased government regulation in order to enhance the competitive advantage of electricity market. Electric power industry features a considerable value of creating areas. For example, by providing scientific and technical progress, it crucially affects not only the development but also the territorial organisation of productive forces, first of all the industry. In modern life, more than 90% of electricity and heat is obtained by Kazakhstan's economy by consuming non-renewable energy resources: different types of coal, oil shale, oil, natural gas and peat. Therefore, it is significant to ensure energy security, as the country faces a rapid fall back to mono-gas structure of fuel and energy balance. However, energy resources in Kazakhstan are spread very unevenly. Its main supplies are concentrated in northern and central parts of the republic, and the majority of consumers of electrical power live in the southern and western areas of the country. However, energy plays an important role in the economy of industrial production and to a large extent determines the level of competitive advantage, which is a promising condition for implementation of energy-saving and environmentally friendly technologies. In these circumstances, issues of modernisation and reforms of this sector in Kazakhstan gain more and more importance, which can be seen in the example of economically sustainable solutions of a large local monopoly company, significant savings in capital investment and efficiency of implementation of an investment project. A major disadvantage of development of electricity distribution companies is the prevalence of very high moral and physical amortisation of equipment, reaching almost 70-80%, which significantly increases the operating costs. For example, while an investment of 12 billion tenge was planned in 2009 in this branch, in 2012 it is planned to invest more than 17 billion. Obviously, despite the absolute increase, the rate of investment is still quite low, as the total demand in this area is at least more than 250 billion tenge. In addition, industrial infrastructure, including the objects of Kazakhstan electric power industry, have a tangible adverse impact on the environment. Thus, since there is a large number of various power projects that are sources of electromagnetic radiation, the environment is deteriorated. Hence, there is a need to optimise the efficiency of the organisation and management of production activities of energy companies, to create and implement new technologies, to ensure safe production and provide solutions to various environmental aspects. These are key strategic factors to ensure success of the modern energy sector of Kazakhstan. The contribution of authors in developing the scope of this subject is explained by the fact that there was not enough research in the energy sector, especially in the view of ecological modernisation. This work differs from similar works in Kazakhstan in the way that the proposed method of investment project calculation takes into account the time factor, which compares the current and future value of profit from the implementation of innovative equipment that helps to bring it to actual practise. The feasibility of writing this article lies in the need of forming a public policy in the industrial sector, including optimising the structure of energy disbursing rate, which complies with the terms of future modernised development of the domestic energy sector.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.53-64
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• 2015

이 연구는 고등학교 과학 교과수업에서 이루어졌으며, 스크래치를 활용하여 과학 수업이 실행되었고, 이에 대한 학생의 인식을 조사하였다. 연구대상은 고등학교 2학년의 자연계열을 희망하는 남학생이며, 4학급이다. 학생들이 수업과 과제를 진행하는 동안 얻어진 경험을 바탕으로 생각과 느낌을 표현한 수업저널을 작성하였고, 이 수업저널을 분석하여 스크래치를 활용한 과학수업에 대한 인식과 실제로 이루어진 학습과정, 스크래치 프로그램 활용에 대한 인식을 찾고 그에 대한 시사점을 얻었다. 수업은 2단계로 진행되어졌다. 첫 단계는 과학적 문제를 스크래치로 해결해 보는 경험의 단계로, 과학적 문제를 해결하기 위해 학생들은 비주얼 프로그래밍인 스크래치라는 도구를 활용하는 경험을 하게 된다. 두 번째 단계는 학생들이 자신의 프로젝트를 선정하고 스크래치를 활용하여 주어진 문제를 해결하고 자신의 산출물을 생성하게 된다. 연구 결과는, 첫째 스크래치를 활용한 과학수업은 학생들의 흥미가 높았다. 학생들은 높아진 흥미로 수업에 참여하고, 자기 주도적으로 자신의 산출물을 얻는 과정에서 뿌듯함을 느꼈다. 둘째 이 수업에서 실제 학생들은 3단계를 거치며 학습하고 있었다. 이 3단계는 문제 인식, 문제 해결, 산출물 생성이었으며, 특히 문제 해결과정은 반복적이었으며 학생들에게 이 과정은 복잡하고 어려운 단계이다. 이 문제해결과정은 스크래치 측면(설계, 적용)과 과학 측면(자료 수집, 자료 해석)으로 구성되어지며, 설계, 자료 수집, 자료 해석, 적용의 단계가 순서적이면서 반복적으로 이루어진다. 이 반복적인 과정에서 설계에 따라 과학적 지식을 조사하고 이해하여 프로그래밍에 적용하고, 그 결과에 따라 재설계하는 과정을 통해 과학적 지식에 대한 이해도가 높아진다. 또한 이 과정을 통해 학생들은 과학적 지식을 더 오랫동안 기억하게 되었다고 하였다. 셋째 학생들은 스크래치라는 프로그래밍 사용의 어려움을 나타내기도 했다. 그러나 처음 사용해보는 것이라 익숙하지 않았기 때문이라 해석되어지며, 이것은 학생들이 스크래치를 활용한 과학수업을 초등학교 또는 중학교에서 시작해 보는 것을 제안한다. 또한 학생들은 이 경험을 통해 자신의 미래의 직업과 관련지었고, 컴퓨터공학 관련 직업을 갖지 않더라도 다양한 직업분야에서 활용 가능할 것으로 기대했다. 결론적으로 스크래치를 활용한 과학수업은 새로운 교수학습방법으로 제안되어질 수 있고, 학생들의 과학에 대한 흥미와 창의적 문제해결력, 융합적 소양, 정보적 소양이 신장될 것이다. 스크래치와 같은 프로그래밍은 미래 사회를 살아갈 학생들이 갖추어야 할 역량으로 해석해 볼 수 있고, 이러한 역량을 바탕으로 학생들은 자신의 문제들을 해결해 나갈 수 있을 것으로 기대된다. 이 수업은 학습자 중심의 디지털 교육을 바탕으로 하는 것이며, 기술과 공학적 설계를 포함한 융합인재교육(STEAM)을 실행하는 방법이 될 수 있을 것이며, 창의적이고 자기주도적인 학습능력을 갖춘 인재를 키울 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.333-344
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• 2022

화강암 및 대리석 같은 천연 건축용 석재의 채석 및 활용이 개발도상국에서 급부상하고 있다. 이러한 석재를 사용하기 위해 가공, 절단 및 치수화 과정에서 많은 양의 폐기물이 발생한다. 석재폐기물은 개방된 환경에서 처리되며, 부산물로 발생하는 폐기물의 독성이 환경과 인간의 건강에 악영향을 줄 수 있다. 2019년 세계 석재 산업 성장은 채석장 폐기물을 제외하고 1% 이상 증가한 약 155,000천톤의 새로운 기록을 달성하였다. 인구 천명당 석재 사용량(m²/1,000 inh)은 2001년 177, 2018년 266에서 2019년 268로 증가했다. 2019년 세계 총채석량은 316,000천톤(100%)이고, 생산량의 53%는 채석장 폐기물로 발생되었다. 석재가공 단계에서는 완제품 생산량이 91,150천톤(29%)에 도달했으며 결과적으로 63,350천톤이 석재폐기물이 생산되었다. 그러므로 세계적으로 채석장에서 생산된 석재가 100%이라면 전체 폐기물 발생량은 71%이다. 석재폐기물은 환경적, 경제적 및 사회적 관점에서 상당한 문제를 발생시킨다. 석재폐기물 처리는 기본적으로 3가지 방법이 있는데 재사용, 재활용 및 매립처리가 있다. 그 중에 재사용 및 재활용은 환경 친화적으로 할 수 있는 양호한 석재폐기물 관리 방법이다. 석재폐기물은 많은 사용 방법이 있지만 건축 자재, 세라믹 재료 및 환경 적용으로 요약된다. 석재폐기물을 이용한 재료 생산은 매우 유망하며 채석장과 산업 현장에서 재생되어 사용할 수 있다. 새로운 생산품(인공토양)은 토목 공사, 철도 제방 및 원형교차로 주변 표토로 사용하며, 석분토는 산성토양의 중화를 위해 사용도 가능하다. 또한 석재폐기물은 광물 잔유물 회수, 광물 성분 추출, 건설 자재, 전력 생산, 빌딩 재료와 가스 및 수질 처리에 이용할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제33권11호
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• pp.923-935
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• 2023

산딸기(RC), 유백피(UM)와 치자(GJ)는 위장장애 개선 및 다양한 효능이 보고된 중요한 민간 의약품 소재이다. 본 연구에서는 안전한 천연물을 이용한 실제적 위장 질환 개선제의 상업화를 위해, 상기 3종 천연물 추출물의 분말을 각각 3:1:2(w/w/w) 비율로 혼합하여 제조한 임상용 복합제제(LS-RUG-com)의 위 질환 억제활성을 평가하였다. HCl/EtOH 유도 위염 모델에서 LS-RUG-com (150 mg/kg)은 76%의 우수한 위염 억제 효능을 보였다(lesion index; HCl/EtOH, 112.37±11.20 mm, RUG-com; 26.32±1.87 mm). 또한 indomethacin 처리에 의한 위궤양 rat model에서 LS-RUG-com (150 mg/kg) 처리 시 90.8%의 위궤양 억제 효능을 보여, 임상에서 사용중인 cimetidine (100 mg/kg) 처리구의 81.1% 억제활성보다 우수한 활성을 보였다(lesion index; indomethacin ; 121.72±3.19 mm, RUG-com ; 12.5±1.16 mm). 역류성 식도염 유발 모델에서는 LS-RUG-com (150 mg/kg) 처리군에서 조직학적으로 omeprazole (150 mg/kg)에 비교되는 우수한 위 및 위 점막 손상 회복 활성을 확인하였으며, 위 내용물의 pH 상승, 위점막 보호의 증가 및 위의 pepsin 생성억제를 확인하였다. 또한, 위 식도 조직에서 TNF-α 및 IL-1β 발현이 유의적으로 감소하여 염증 발생이 억제됨을 확인하였다. 또한 항 Helicobacter pylori 효능도 검증하였다. 본 연구는 LS-RUG-com이 인체의 위 관련 질환을 개선하고, 위 및 위 점막 손상을 예방, 개선할 수 있음을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.