• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.115-121
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• 2014

PET 영상의 질 향상과 더불어 많은 연구를 통해 다양한 프로그램의 개발이 이루어지고 있다. 그 중 Philips 사의 Astonish TF 재구성 기법은 기존보다 빠른 재구성 속도와 함께 2 mm의 영상 재구성이 가능하여 병변의 향상된 대조도를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 전신 $^{18}F-FDG$ PET 영상에서 기존의 4 mm와 2 mm 재구성 기법에 따른 표준섭취계수(SUV)를 비교 평가하였다. GEMINI TF 64 PET/CT (Philips, Cleveland, USA)를 사용하여 팬텀실험은 NEMA IEC Body Phantom (sphere: 10, 13, 17, 22, 28, 37 mm)으로 영상을 획득하였고, 임상영상은 유방암 진단을 받은 여자 30명(연령: $55.1{\pm}11.3$세, BMI: $24.1{\pm}2.9$)을 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET/CT 검사를 시행한 후, 각각 4 mm와 2 mm로 영상을 재구성하였다. 획득된 영상은 EBW (Extended Brilliance Workstation) NM ver.1.0을 통해 팬텀과 임상영상에 관심영역을 설정하고, 표준섭취계수를 측정하였으며, SPSS ver.17.로 통계 분석하였다. 팬텀실험에서 90 sec로 획득한 영상의 4 mm와 2 mm 재구성 영상의 $SUV_{Max}$를 비교한 결과, 열소의 크기가 작을수록 $SUV_{Max}$의 편차가 크게 나타났고, 150 sec로 획득한 영상의 4 mm와 2 mm 재구성 영상의 $SUV_{Max}$를 비교한 결과에서도 같은 성향을 나타냈다. 90 sec와 150 sec로 획득한 영상의 $SUV_{Max}$의 편차 정도는 90 sec로 영상을 획득하였을 경우 보다 150 sec로 획득한 영상에서 열소의 크기가 작을수록 큰 차이를 나타냈고, 열소의 크기가 클수록 작은 차이를 나타냈다. 임상영상에서는 4 mm와 2 mm 재구성 기법을 분석한 결과, 표준섭취계수는 4 mm보다 2 mm 재구성 기법에서 높게 나타났고, 또한 체적이 작을수록 변화율이 증가하였다. Astonish TF 재구성 기법을 적용한 팬텀실험과 임상영상의 분석 결과, 체적의 크기가 작을수록 표준섭취계수의 변화율이 증가하였다. 그러므로 임상에서 대조도 및 병변 감별력이 우수한 2 mm 재구성 기법의 정확하고 적극적인 활용을 위하여 표준섭취계수 보정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 농업과학연구
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• 제35권1호
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• pp.101-118
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• 2008

트리티케일은 호밀과 밀의 교잡에 의한 작물로서, 방글라데시에서 조사료 및 곡물로 재배가능하나 농가재배는 아직 시범단계에 있는 상태이다. 본 논문은 방글라데시농업에 있어서 비전통적인 작물로서 트리티케일의 재배 현황을 검토하고 최근 몇 년간의 시험연구 자료에 의거하여 트리티케일이 축산조사료와 곡물사료로 사용됨에 따르는 경제성을 비교하였다. 트리티케일과 밀 옥수수 재배의 수익성을 비교한 결과 트리티케일이 가장 높고 다음은 옥수수, 밀의 순으로 나타났다. 트리티케일의 재배대안별 수익성은 파종후 2회(파종후 35일째와 50일째 절단) 조사료로 절단 재배(4.9~20.2 t/ha)하고 이어서 곡물(1.1~2.4 t/ha)로서 재배하는 경우가 가장 높게 나타났으며, 이때 B/C ratio는 1.62로 나타나서 경제성이 있다는 것을 입증했다. 한편 시범농가재배결과에 의하면 트리티케일을 젖소의 조사료로서 사용한 경우가 볏짚을 사용한 경우보다 젖소의 우유생산량과 젖소의 체중을 36~46% 포인트 증가시키는 결과를 가져왔다. 아울러 트리티케일은 방글라데시 양계사육에 있어서 밀을 대체할 수 있는 좋은 곡물사료로 나타났다. 시험연구결과와 시범농가재배결과에 의하면 트리티케일을 조사료와 동시에 곡물로 이중목적으로 재배하는 것이 방글라데시 축산업에서 만성화 되어있는 조사료부족(특히 건기)현상을 경감할 뿐 아니라 소규모 방글라데시 농가의 소득에도 기여할 수 있는 잠재성이 있다고 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제27권4호
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• pp.487-494
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• 1995

본 연구는 멸치액젓의 품질개선, 개관적 품질지표의 설정 및 품질의 등급화를 위한 규격기준의 제정에 필요한 기초 자료를 제시하고저 수행되었다. 시판 멸치액젓의 식염함량은 대체로 $21.0{\sim}23.2%$, 평균 22.1%이었고, 총질소량 및 아미노질소량은 각각 $928.0{\sim}1870.9\;mg%$ 및 $338.6{\sim}680.3\;mg%$ 범위로서 재래식 액젓의 2258.1 mg% 및 882.9 mg%에 비해 훨씬 적었다. 시료의 색조는 시판품이 재래식에 비해 L값 및 b값은 다소 낮은 반면, a값 및 ${\Delta}E$값은 높았고, 저장기간이 경과할수록 a값 및 ${\Delta}E$은 증가하여 갈변화가 뚜렷이 진행되었다. 시판액젓의 생균수는 식염무첨가배지에서 최대 $3.0{\times}10^4/ml$, 식염 2.5%첨가배지에서는 $2.2{\times}10^5/ml$까지 검출되었으며, 재래식 액젓의 생균수는 이보다 훨씬 많았다. 시판 액젓의 유리아미노산의 총함량은 $5498.5{\sim}12123.8\;mg%$, 평균 8446.4 mg로서 제조원에 따라 2배 이상의 함량 차이를 보였으며. 재래식 액젓의 총함량은 12787.9 mg%였다. 유리아미노산의 조성에서 Glu 함량은 서로 비슷하였으나, 그외 주요 아미노산인 Ala, Val, Ile, Leu 및 Lys 등은 재래식이 시판품에 비하여 훨씬 많았다. Hypoxanthine의 함량은 시판품에 $86.4{\sim}161.2\;mg%$, 재래식에는 103.7 mg%이 함유되어 있었고, TMAO 및 TMA는 시판품에 각각 $51.6{\sim}99.2\;mg$ 및 $23.2{\sim}42.9\;mg%$, 재래식에는 128.8 mg 및 55.8 mg% 함유되어 있었다. 관능검사 결과 일부 시판품에서 콩간장과 유사한 냄새 및 부패취가 인지되었고, 유통기한이 지난 시판품은 모두 관능적으로 맛과 냄새 면에서 변질의 징조가 나타났다. 재래식 액젓은 저장 2년째까지 품질이 그대로 유지되고 있었으나, 그 이후 관능적으로 급속히 품질이 저하되었다. 이상의 결과에서 시판 멸치액젓은 제조원에 따라 철저한 품질의 관리 및 규격화가 요구되었으며, 제품의 조단백질 함량, 총질소 및 아미노질소량, 산도, 유리아미노산의 함량 및 조성 등이 품질개선 및 품질지표 설정을 위한 자료항목으로 기대되었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 한국식품과학회지
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• 제37권2호
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• pp.233-240
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• 2005

본 연구에서는 산채식물들을 이용한 새로운 기능성 소재의 개발에 우선하여 생산량과 소비량이 비교적 양호한 산채류 7종 즉, 물엉겅퀴, 쇠무릅, 울릉미역취, 섬고사리, 서덜취, 눈개승마 및 쇠비름을 선정하여 각 부위별 메탄올추출물을 제조한 후 이들의 항산화 활성을 검색하였다. 총 폴리페놀성 화합물의 함량은 $16.74-130.20{\mu}g/mg$으로 다양하게 나타났다. 섬고사리 잎과 울릉미역취 뿌리는 DPPH 와 ABTS+ 소거활성에서 각각 13.20과 $14.91{\mu}g/mL$. 43.93과 $29.08{\mu}g/mL$의 $RC_{50}$ 값을 보여 가장 높은 소거활성을 나타냈으며 또한 폴리페놀의 함량에 비례하여 소거활성이 증가하여 폴리페놀 함량과 free radical 소거활성은 깊은 연관성이 있음을 알 수 있었다. $H_{2}O_{2}$에 대한 소거활성은 섬고사리 잎과 뿌리 및 울릉미역취 뿌리에서 각각 72.83, 89, 99.62%로 높은 활성을 나타냈고 이러한 결과 역시 폴리페놀 함량과의 연관성을 나타냈다. 산채나물 추출물을 이용하여 linoleic acid에 대한 과산화 억제 효과를 ferric thiocyanate법으로 살펴본 결과, $100{\mu}g/mL$의 처리농도에서 모두 90% 이상의 산화억제 효과를 보였고, $10{\mu}g/mL$ 처리 농도에서는 울릉미역취 뿌리와 씨 그리고 서덜취 잎에서 각각 83.4, 87.4, 79.8%의 산학억제 효과를 보였다. Hydroxy radical에 의한 2-deoxy-D-ribose의 산화억제 효과는 $100{\mu}g/mL$의 처리농도에서 쇠무릎 잎과 씨, 물엉겅퀴 씨, 울릉미역취 씨는 116.9, 84.8, 94.3, 93.9%로 높은 저해율을 보였다. 것으로 나타났다. 그러므로 감마선 조사 및 저온저장($10^{\circ}C$)은 김밥재료 뿐만 아니라 김밥의 미생물 제어에 효과적인 것으로 확인되었다.와 비례하는 경향을 나타내었다. 또한 FA-swelling mica의 중금속 이온의 선택성은 Pb>Cu>Cd$\geq$Zn 순으로 나타났다.지 않았다.l years and a new type of transfer crane has been developed. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원의 개념에 대한 심도 깊은 연구와 최근 제기되고 있는 이론의 확대도 필요하다. 마지막으로 신뢰와 결속에 영향을

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.600-619
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• 2006

최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.131-154
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• 2022

최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제34권5호
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• pp.339-355
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• 2024

폐는 생리학적 기능과 해부 조직학적 구조 측면을 통합적으로 고려하여 분석해야만 하는 매우 복잡한 조직이기 때문에 폐질환의 병리학적 연구와 흡입독성 평가에 현재까지 주로 동물모델을 사용하고 있다. 그러나 실험동물 윤리와 동물복지를 이유로 점차적으로 실험동물 수를 줄이자는 전세계적인 움직임에 맞춰 생체 외 동물실험 대체법들이 집중적으로 개발되고 있다. 특히 경제협력개발기구(OECD)와 미국 환경보호청(USEPA)은 2030년대 이후, 동물실험을 금지하기로 잠정적으로 합의함에 따라 의생명공학과 제약 분야에서 생체 외 흡입 독성 및 폐질환 모델들을 확립하고 개발된 모델을 이용한 평가 법들의 표준화 연구가 활발하다. 그 모델 중에 예를 들어, 생체칩(organ-on-a-chip, OoC) 및 오가노이드(organoid) 모델은 3차원 바이오 프린터, 미세 유체 시스템, 인공지능(artificial intelligent) 기술들과 접목되어 연구되고 있다. 이러한 생체 장기를 모방한 복합 장기 생체 외 모델링 시스템은 개체 차이를 가지는 생체 내 동물 실험에 비해 복잡한 생물학적 환경을 보다 정확하게 모방할 수 있을 것으로 기대되고 있으나 생체 모방성, 재현성, 민감성, 기반 데이터베이스의 부족 등 아직은 여러 한계점도 가지고 있다. 따라서 본 리뷰 논문에서는 만능성 줄기 세포 또는 암세포를 이용한 폐포, 폐 공기액 인터페이스(air-liquid interface, ALI) 시스템, 트랜스웰 멤브레인(transwell membrane)을 포함하여 폐 OoC 및 오가노이드의 최근 생체 외 폐 시스템 연구결과들과 AI와 접목된 인실리코(in silico) 폐 모델링에 대한 결과들의 현황을 살펴보고자 한다.