• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제50권4호
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• pp.343-352
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• 2011

줄무늬잎마름병을 매개하는 애멸구, Laodelphax striatellus Fallen의 온도에 따른 알 및 약충 발육 기간을 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, 30, 32.5, $35{\pm}1^{\circ}C$의 10개 항온, 14:10 (L:D) h 광, 상대습도 30~40% 조건에서 조사하였다. 알은 모든 온도 조건에서 1령으로 성공적으로 발육하였으며, 발육기간은 $12.5^{\circ}C$에서 44.5일로 가장 길었고 온도가 증가함에 따라 짧아져 $35^{\circ}C$에서 5.8일로 가장 짧았다. 약충은 12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, $30^{\circ}C$에서 성충까지 발육 가능하였으며, 각 온도에서 약충 전체 발육기간은 132.7, 55.9, 37.7, 26.9, 20.2, 15.8, 14.9, 17.4일이 소요되었다. 온도와 발육율과의 관계를 설명하기 위해 선형 및 4개의 비선형 (Briere 1, Lactin 2, Logan 6, Poikilotherm rate) 모델을 사용하여 분석하였다. 선형 모델을 이용하여 추정한 알과 약충 전체기간 발육을 위한 발육영점온도는 각각 $10.2^{\circ}C$와 $10.7^{\circ}C$였으며 발육에 필요한 유효적산온도는 각각 122.0, 238.1DD였다. 4가지 비선형 모델 중 Poikilotherm rate 모델이 모든 발육단계에서 온도와 발육율과의 관계를 가장 잘 설명하였다 ($r^2$=0.98~0.99). 알 및 유충의 발육단계별 발육완료 분포는 two-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 모든 발육단계에서 비교적 높은 상관관계 ($r^2$=0.84~0.94) 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였다. DYMEX$^{(R)}$(version 3.0)를 이용하여 2개 지역에서 애멸구 월동 개체군의 발육을 추정한 결과 월동 후 개체군의 생리적 연령을 0.2로 가정하고 온도발육 모델로 Poikilotherm rate 모델을 사용하였을 경우 높은 우화시기 예측력을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.316-326
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• 2014

출수한계기의 설정을 통해 이앙한계기 및 파종한계기 추정이 가능하며, 이는 이모작 가능 지대를 파악할 수 있게 하여 기후변화에 따른 작부체계 설정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 과거평년인 1971년부터 2000년까지의 기상자료와 현재평년인 1981년부터 2010년까지의 기상자료를 이용하여 51개의 관측지점에서의 출수한계기를 설정하였으며 최대 잠재적 수량 개념인 기후등숙량을 이용하여 생산성을 검정하였다. 출수 후 40일 동안 평균기온의 누적온도를 이용하여 계산되는 출수한계기를 설정하기 위해 $760^{\circ}C$, $800^{\circ}C$, $840^{\circ}C$ 및 $880^{\circ}C$를 기준온도로 사용하였다. 또한, 기후등숙량은 출수 후 40일 간의 평균온도 및 일조시간을 이용하였다. 출수한계기에서 출수를 하였을 경우 일반적인 벼 재배시기에 비해 수량이 얼마나 감소하는지를 분석하기 위해 출수한계기에서의 기후등숙량을 기후등숙량의 최대값으로 나눠 그 비율값인 $CYP/CYP_{max}$을 구하였다. 출수한계기 분석 결과 과거평년에 비해 현재평년에서 출수한계기가 앞당겨지거나 변화가 없는 관측지점도 있었으나 대부분의 지점에서 출수한 계기가 늦추어졌으며 기준온도별로 그 변화가 상이하였다. $CYP/CYP_{max}$값은 모든 조건에서 81.8%이상의 값을 보였으며 대부분의 조건에서 90%이상의 값을 보였다. 따라서, 출수한계기까지 출수를 늦추더라도 기후적인 측면에서는 수량에 대한 손실이 크지 않을 것으로 사료된다. 출수한계기가 늦추어진 경우, 이는 이앙한계기 역시 늦추어질 것을 나타내며, 결국, 기후변화 조건에서 이모작 가능 지역이 증가할 가능성이 높을 것으로 사료되었다. 본 연구는 출수 후 40일간의 평균온도와 일조만을 대상으로 분석하여, 급작스러운 기온저하나 개화기 고온장해 등과 같은 기상장해 등은 고려하지 않았다. 따라서, 등숙기 기간동안의 특이적인 기상조건을 고려하고 보다 생물리학적인 수량예측을 위해 작물 모델을 사용한 연구가 추후에 수행되어야 할 것으로 사료된다. 또한, 이러한 방법을 사용하여 우리나라뿐만 아니라 동아시아 지역에서 미래기후조건에서의 재배한계기에 대한 분석를 통해 지역적인 기후변화적응 대책에 대한 연구가 필요할 것이다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• 한국응용곤충학회지
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• 제21권1호
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• pp.38-48
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• 1982

본 연구는 농촌진흥청산하의 41개 병새충발생예찰소에서 1966년부터 1979년까지 14년간 조사된 이화명나방의 유살자료를 기초로 기상자료, 품종의 변천, 경종법의 변동, 기지 농업기술의 변천에 따르는 이화명나방 발생양상의 변동을 분석함으로써 금후 본 해충의 발생예찰을 위한 기초자료를 제공하고 이화명나방을 중심으로 한 생태계의 연구용 Model을 구성하는 기초로 삼고자 수행하여 다음과 같을 결과를 얻었다. 1. 이화명나방의 유살수는 벼 통일계 신품종이 재배되기 전인 1971년 이전에 비해 확대보급된 1972년 이후에 급격히 감소하였으며 특히 1화기의 감소가 현저하였다.2. 이화명 나방의 1화기에 대한 2화기 유살량의 상대비율은 지리산 부근의 산간지와 추풍령 이북지방에서 높고 기타지방에서 낮은 경향을 보였으며 통일계 신품종이 보급된 1972년 이후 그 비율이 점차 높아지는 현상을 나타내었다. 3. 이화명나방의 $50\%$ 유살일은 1,2화기 공히 동남해안지방에서 늦었고 중서부로 갈수록 빨라지는 경향을 보였다. 4. 1977년 이후 3개년간의 2화기 유살량, 2화기의 1화기에 대한 유살량의 상대비율, 그리고 2화기 $50\%$ 유살일에 있어서 추풍령을 경개로 남북간에 뚜렷한 생태적 층화현상을 보였다. 5. 2화기 증식량은 6월과 7월중의 평균기온과 부의 상관을 나타내었으며 6월중의 강우량과도 부의 상관관계가 있었다. 한편 1화기의 증식량은 전년 9,10,11월 및 동년 3월중의 온도와 각각 정의 상관관계를 보였으며 전년 9월초순의 강우량과 동년 3월의 강우량 및 5월의 습도와 각각 부의 상관관계를 보였다. 6. 이화명나방의 1,2화기 $50\%$ 유살일까지의 유효적산오도는 상${\cdot}$하 한림계온도 $30^{\circ}\~10^{\circ}C$의 범위에서 년차변이가 $5\%$ 이내로서 신뢰성 있는 추정이 가능하였으며 이 해충이 1새데 경과에 소요되는 적산오도는 $600\~900$ Day Degree $^{\circ}C$로 나타났다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제57권4호
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• pp.261-269
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• 2018

아카시아진딧물은 다양한 기주식물을 먹이로 하는 곤충으로 전 세계적으로 분포하고 있다. 본 연구는 아카시아진딧물 약충의 발육기간, 무시성충의 수명과 번식능력을 조사하기 위하여 10.0, 15.0, 20.0, 25.0, 30.0, $32.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. 조사된 모든 항온조건에서 아카시아진딧물은 성공적으로 성충으로 발육하였고 발육율은 온도가 상승할수록 증가하였다. 아카시아진딧물 약충시기별 발육영점온도와 유효적산일은 선형회귀분석 방법을 이용하여 계산하였다. SSI모델을 이용하여 발육최저, 최고한계를 추정하였다. 아카시아진딧물 전체약충기간의 발육영점온도와 유효적산일은 각각 $5.3^{\circ}C$과 128.4DD였다. SSI모델을 이용한 아카시아진딧물의 발육최저, 최고온도는 $17.0^{\circ}C$과 $34.6^{\circ}C$였으며 이들간의 차이는 $17.5^{\circ}C$였다. 전체약충기간의 발육완료분포모형은 3-매개변수 Weibull함수를 이용하여 나타내었다. 온도와 관련된 아카시아진딧물의 생물적 특성을 생명표분석을 통해 나타내었다. 내적자연증가율은 $25^{\circ}C$에서, 개체군순증가율은 $20^{\circ}C$에서 가장 높았다. 다른 지역에 서식하는 아카시아진딧물의 생물적 특성을 비교 분석하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제52권2호
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• pp.133-140
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• 2013

흰등멸구, Sogatella furcifera (Horvath), 의 온도에 따른 알 및 약충 발육 기간을 $12.5{\sim}5{\pm}1^{\circ}C$범위에서 $2.5^{\circ}C$ 간격으로 10개 항온, 14:10(L:D) h 광, 상대습도 20~30% 조건에서 조사하였다. 알은 $12.5^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 1령으로 성공적으로 발육하였으며, $1.5^{\circ}C$에서 22.5일로 가장 길었고, $32.5^{\circ}C$에서 5.5일로 가장 짧았다. 약충은 $15{\sim}32.5^{\circ}C$ 온도범위에서 성충까지 발육 가능하였으며, 약충 전체 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 51.9일로 가장 길었으며 온도가 증가함에 따라 짧아져 $32.5^{\circ}C$에서 9.0일로 가장 짧았다. 온도와 발육률과의 관계를 설명하기 위해 선형 및 7개의 비선형(Analytis, Briere 1, 2, Lactin 2, Logan 6, Performance, Modified Sharpe and DeMichele) 모델을 사용하여 분석하였다. 선형 모델을 이용하여 추정한 알과 약충 전기간 발육을 위한 발육영점온도는 각각 $10.2^{\circ}C$와 $12.3^{\circ}C$였으며 발육에 필요한 유효적산온도는 각각 122.0, 156.3 DD였다. 7가지 비선형 모델 중 Briere 1 모델이 모든 발육단계에서 온도와 발육률과의 관계를 가장 잘 설명하였다($r^2$= 0.88~0.99). 알 및 유충의 발육단계별 발육완료 분포는 사용된 3가지 비선형(2-parameter, 3-parameter Weibull, Logistic) 모델 모두 2령과 5령을 제외한 발육단계에서는 비교적 높은 $r^2$(0.91~0.96) 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제30권3호
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• pp.272-277
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• 2001

Polymethylmethacrylate(PMMA)는 척추 전적출술후에 척추를 재건하기 위해 사용되지만 액체 형태의 PMMA가 응고하면서 발생되는 열은 척수 신경의 열 손상 가능성을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 이미 응고된 PMMA sheet가 척수 신경을 보호하는 방어 벽으로서의 열 차단 역할을 할 수 있는지 또한 열손상으로부터 신경을 보호하기 위해 필요한 방어벽의 최소한의 두께를 탐구하는 데 있다. 실험실에서 제 12번째 흉추체 전 적출후의 상태와 동일한 크기와 모양의 정육면체의 용기를 제작하였다. 60ml의 액체형 PMMA를 용기 안에 주입하여 응고하는 PMMA중심부와 세 가지 다른 두께의(제 1 군 : 0mm, 제 2 군 : 5mm, 제 3 군 : 8mm) 이미 응고된 PMMA sheet의 하부(척수의 전면을 의미)에서 온도를 측정하였다. 또한 이 결과에 대한 위의 세 가지 군에 대해 열역학적 분석도 시행하였다. 응고하는 PMMA 덩이의 중심부에서의 온도는 18회의 실험 동안 매우 일정하여($106.8{\pm}3.9^{\circ}C$)이 실험 모델의 재현성을 보여주고 있었다. 방어 벽이 없는 군(제 1 군)에서 척수 신경 전면의 최고 온도가 $60.3^{\circ}C$이었으나 5mm군 (제 2 군)과 8mm군(제 3 군)에서는 각각 $47.3^{\circ}C$와 $43.3^{\circ}C$로 이미 응고된 PMMA는 통계적으로 유의한(p<0.00005) 온도 차단 효과를 보였다. 최고 온도에 도달하기까지의 계산된 시간은 실제 실험치 보다 35%이내의 오차를 보였으나 최고 온도에 대한 열역학적인 계산치는 실제 실험에서 나타난 수치의 1%이내의 오차를 보였다. 이상의 열역학적인 자료를 토대로 볼 때, PMMA를 이용한 척추의 재건술에서 PMMA 방어벽은 척수의 열손상을 방지하는 효과가 있으며, 이 실험에서 가정한 척수의 열손상 역치인 $39^{\circ}C$이하로 척수 온도를 유지하기 위해 필요한 PMMA방어벽의 두께는 10mm정도로 계산되었다. PMMA 방어벽의 임상 적용에 대해서는 추가적인 임상 실험이 필요하다고 사료된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제49권4호
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• pp.305-312
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• 2010

흑다리긴노린재 [Paromius exiguus (Distant)]의 온도에 따른 발육 시험을 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, 30, 32.5, $35{\pm}1^{\circ}C$의 9개 항온, 광주기 14L:10D, 상대습도 20-30% 조건에서 수행하였다. 알은 $15^{\circ}C$에서 발육하지 못하였으며 $17.5^{\circ}C$에서 발육기간이 28.2일로 가장 길었고 온도가 증가함에 따라 짧아져 $35^{\circ}C$에서 5.9일이 소요되었다. 약층은 $17.5^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$에서 1령 약층을 넘기지 못하고 모두 사망하였으나, $20-32.5^{\circ}C$ 범위에서는 온도가 증가할수록 발육기간이 짧아지는 경향을 보였고, 4령을 제외한 모든 영기에서 $32.5^{\circ}C$에서의 발육기간이 $30^{\circ}C$와 같거나 더 길어져 발육속도가 둔화되는 경향을 보였다. 온도와 발육율과의 관계를 설명하기 위해 선형 및 3개의 비선형(Briere 1, Lactin 2, Logan 6) 모형을 사용하여 분석하였다. 선형모형을 이용하여 추정한 알과 전체 약층발육의 발육영점온도는 $13.8^{\circ}C$와 $15.3^{\circ}C$였으며 발육 유효적산온도는 각각 109.9, 312.5DD였다. 3가지 비선형 모형 종 Logan-6 모형이 모든 발육단계에서 온도와 발육율과의 관계를 가장 잘 설명하였다 ($r^2$=0.94-0.99). 알 및 유충의 발육단계별 발육완료 분포는 3-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 모든 발육단계에서 높은 $r^2$ (0.91-0.99) 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였다.