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군집화(Clustering)는 비지도학습(Unsupervised learning)의 한 예시로 특성이 비슷한 데이터들을 파악하여 서로 묶는 것이라고 할 수 있다. 알고리즘의 특성에 따라 속도나 클러스터링 성능에 차이가 있기에, 데이터의 모양에 따라서 적절한 클러스터링 알고리즘과 거리함수를 선택하는 것이 중요 하다. 적절한 거리함수를 이용해 일상의 문제를 군집화로 해결하기 위해 우리는 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 민코프스키 거리, 코사인 거리를 이용해 데이터 종류에 따른 거리함수들의 군집화 정확 도를 비교하고자 한다. 주제어: K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, 거리함수
컴퓨터가 개발된 1950년대 이후 미분방정식의 해를 프로그래밍을 이용한 해를 구하는 방법은 예전부터 많은 연구가 진행되어왔다. 이번 연구에서는 미분방정식의 해를 구하는 고전적인 방법인 수치해석을 활용한 방법과 최근 주목받고 있는 딥러닝을 활용한 미분방정식의 해를 비교해보고자 한다. 이를 위해 수치해석에 활용할 방법은 오일러 방법 등을 이용한 계산을 진행할 것이고 딥러닝은 인공신경망을 활용한 해를 구할 예정이다. 이를 통해 미분방정식의 실제 해와 근사해의 오차를 구하고 오차를 줄이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 주제어: 미분방정식, 딥러닝, 수치해석 방법, cybenko theorem
기술의 발전에 따라 3차원 영상을 얻는 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 흐름에 동의하며 레이저를 활용하여 3차원 영상을 얻는 것을 목적으로하며 아두이노를 활용하여 여러 가지 파장을 생성함으로써 최적의 3차원 영상을 얻기 위한 조건을 탐구하였다. 기존의 카메라를 활용한 방식은 기상악화 시 가시거리가 급격히 줄어든다는 단점이 있기 때문에 이를 보완하는 방법 중의 하나로 레이저를 이용한 조향장치를 통해 3차원 광학 영상을 얻는 방법을 제시하였다. 연구결과 사물인식 등의 관점에서 문제가 없음을 확인하였으며 추가적인 연구와 보완을 거친다면 차세대 3차원 영상기술로 자리잡을 수 있으리라 기대한다. 주제어: TOF(Time Of Flight), 광학계, 갈보 미러(galvo mirror), 콜리메이터(collimator), 아두이노
기상청은 슈퍼컴퓨팅 시스템을 활용하여 기상 예측을 수행하고 있으나, 이는 복잡한 계산과 많은 컴퓨팅 자원이 필요한 어려운 작업이다. 최근 기후 변화로 인하여 국지적인 폭우가 많이 발생하고 있으나, 지하차도나 강변과 같은 홍수 위험 지역의 강우량을 짧은 시간 내 정확하게 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 기상청의 자료와 기상 레이더 영상 데이터를 활용하여 지역별 국지적인 강우 량을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시계열 강우 센서 데이터 분석 및 예측을 위하여 LSTM 딥러닝 모델과 레이더 영상 데이터를 활용한 예측을 위하여 convLSTM 및 convGRU로 구성된다. 예측 정확도를 개선하기 위하여 데이터 전처리 방안을 제안한다. 강우 센서 데이터를 활용한 48시간 예측 시뮬레이션 결과 상당히 근접한 예측 결과를 얻었으며, 레이더 영상 데이터를 활용한 시뮬레이션 결과는 예측 정확도는 62% 이다. 센서 및 레이더 영상을 활용한 딥러닝 국지적인 강우량 예측은 급격한 기상 변화에 대응하는데 도움이 될 것으로 기대된다. 주제어: 기계학습(machine learning), 딥러닝(deep learning), 컴퓨터비전(computer vision), 기상 예측 (weather forecast), 지도학습(supervised learning), 데이터 분석(data analysis)
전계발광 이미지를 이용한 태양광 패널의 결함 검출 방법은 고해상도로 촬영할 수 있어 작은 금도 검출할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 전계발광 이미지를 분석하는 과정은 시간과 비용이 많이 발생할 뿐만 아니라, 숙련된 전문가도 검출하기 어렵다는 치명적인 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 CNN을 이용하여 자동화된 태양광 패널의 결함 검출 기법을 제안한다. 높은 정확도를 가진 검출 방법을 도출하기 위하여 데이터 증강과 히스토그램 평활화, 가우시안 필터 적용, 에지 항상 기법을 이용하여 태양광 패널 이미지를 전처리했으며, CNN 모델의 매개변수를 미세 조정하였다. 2190개의 전계발광 태양광 패널 이미지를 제안 기법에 적용한 결과, 그 정확도는 98.6%로 동일한 데이터셋을 이용한 기존 기법과 비교해 가장 뛰어난 성능을 가짐을 알 수 있었다. 주제어: 태양광 패널, 결함 검출, 영상처리, CNN(Convolutional Neural Network)
본 연구는 수산물의 대사체 분석을 통한 한국산 미꾸라지와 중국산 미꾸라지의 원산지 판별에 관한 것이다. 수산물 근육조직에서의 untargeted 대사체를 추출하고 이를 분석기기로 분석한다. 분석된 대사체 peak는 데이터 전처리 프로그램 및 대사체 데이터베이스를 통해 대사체를 프로파일링하고, 다변량 통계분석(PCA, OPLS-DA)을 통해 미꾸라지 원산지 간의 대사체 차이를 분석한다. 이를 통해 수산물의 원산지 추적 및 유통 관리에 다양한 응용 가능성을 제시한다. 주제어: 수산물, 원산지 판별, 대사체 분석
생물은 서식 환경에 따라 대사에 차이가 생기게 되고, 따라서 생물체를 구성하는 성분도 달라진다. 본 연구는 서식 환경 차이에 따라 발생하는 생물체의 구성 성분의 차이를 이용해 국내산 참돔과 일본산 참돔의 원산지를 판별한다. 국내와 일본에서 참돔을 양식하는 방법이 다르며, 이로 인해 국내산 참돔과 일본산 참돔의 아스타잔틴 함량도 다르게 나타난다. 따라서 한일 참돔의 아스타잔틴 함유량을 비교하여 얻은 데이터를 근거로 참돔의 원산지를 판별한다. 또한 특수 영양 분석을 통해 지방과 단백질 등 다른 대사체의 바이오 마커로써 가능성을 확인한다.
신경세포에 발생하는 악성 뇌종양의 일종인 교모세포종(Glioblastoma)는 주로 방사선 치료법에 의존하여 치료한다. 그러나 일부 세포에서 방사선저항성이 관찰되어 교모세포종이 치료되지 않는 문제점이 발생하였다. 이에 본 연구는 미토콘드리아 대사량을 조절하는 효소 AK4를 통해 방사선 저항성을 획득하는 기전에 대해 연구하였고, AK4 농도와 방사선저항성이 관련있음을 밝힘으로써 방사선저항성 획득을 억제하는 방법의 기초를 마련하였다. 주제어: 교모세포종(Glioblastoma), 미토콘드리아, 전자전달계, AK4, 방사선저항성(Radioresistance)
교모세포종(Glioblastoma multiforme, GBM)은 성인에게 발생하는 가장 흔한 뇌종양으로 생존 기간이 15개월에 불과한 악성 뇌종양이다. GBM 치료 중 방사선치료와 항암제가 병용되고 있느나 예후가 좋지 않으며, 높은 치료 저항성으로 18개월 이내에 암이 재발한다. 또한 GBM 재발이 대부분 방사선이 조사된 표적 위치에서 일어나는 것으로 미루어 볼 때 방사선치료와 암 재발이 밀접하게 연관되어 있음을 알았다. 방사선 저항성을 지니는 암세포는 방사선에 의해 세포 손상을 극복하기 위해 세포 활동을 조절하는데 본 연구에선 세포막 구성 변화에 표적을 두고 진행하였다. 암세포의 세포막 인지질 이중층에서 세포 성장에 기여하는 이동 및 침습을 촉진하는 lipid raft로 알려진 마이크 로도메인이 형성된다 .lipid raft에 존재하는 단백질이 세포에 성장에 기여하고 이에 따른 연쇄적 반응으로 교모세포종의 방사선 저항성이 유발된다. 따라서 본 연구는 세포막 구성 변화에 의한 악성 뇌종양 치료저항성 극복 방안을 제시하고자 한다. 주제어: Glioblastoma, lipid remodeling, glutamine metabolism, radioresistance
본 연구에서는 삼투 스트레스에 대한 저항성을 가진 식물체를 개발하고자 하였다. 선행 연구를 참고하여 식물에 삼투 스트레스를 처리하였을 때 발현이 증가한 유전자들 중 IAA2 유전자를 선정하 였고, ‘IAA2 유전자를 과발현시킨 식물체는 삼투 스트레스에 대한 저항성을 가질 것이다.'라는 가설을 세웠다. 아그로박테리아의 Ti Plasmid 중 T-DNA 부분에 IAA2 유전자를 삽입하고 floral-dipping method를 사용해 식물체에 해당 아그로박테리아를 침투시켜 식물체가 형질전환될수 있도록 하였다. 아울러 IAA2 유전자의 발현이 녹아웃된 돌연변이체와 야생형 식물체의 삼투 스트레스에 대한 반응을 비교하였다. 주제어: 과발현 형질전환체, 삼투 스트레스, 애기장대, IAA2
M13 박테리오파지는 높은 표면 비를 가지는 나노 입자이며 이를 둘러싸고 있는 주 단백질(pVIII, protein Ⅷ)은 유전자 조작 방법으로 기능화된 단백질을 발현시킬 수 있다. 선행연구 결과를 바탕 으로 기능성 M13 바이오 나노 수용체(4E, 3A, WHW)를 선정하였고 이를 사용하여 기존 센서 어레이 제작보다 좀 더 손쉽고 빠른 스핀-코팅법을 적용하여 센서를 제작하고 LB, 살모넬라, ER2738 의 호흡을 채취하여 매트랩과 포토샵을 이용하여 색 변화를 확인하고 데이터베이스를 구축할 것이다. 이를 통해 안구질환 유해균에 의한 안구질환의 조기진단이 가능할 것으로 기대한다. 주제어: M13 박테리오 파지, 기능성 파지, 구조색, 스핀-코팅 기법, 유해균 진단 센서
본 연구에서는 실제 상황에서 뉴턴의 냉각법칙이 성립하는지 확인하였다. 뉴턴의 냉각법칙에서의 비례상수가 초기 온도와 용기 재질의 영향을 받는지 알아보기 위한 실험을 진행하였다. 초기 온도와 용기 재질을 조작 변인으로 둔 두 가지 실험을 통해 초기 온도와 용기의 재질이 비례상수의 값에 영향을 미치지 않는다는 결과를 얻었다. 구해낸 비례상수의 평균과 중앙값을 바탕으로 각 시점 에서의 온도를 예측하고, 예측한 온도와 측정온도의 차를 구하여 오차가 발생한 원인을 분석하였다. 실험 결과 비례상수의 평균보다 중앙값을 사용했을 때 예측 온도와 실제 온도의 오차가 적었다. 주제어: 수학적 모델링, 미분방정식, 뉴턴의 냉각법칙