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두유박 첨가 먹이원 급이에 따른 갈색거저리 유충의 영양성 증진 효과

김소윤 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과) , 박민지 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과) , 송정훈 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과) , 지상민 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과) , 장규동 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과) , 김선영 (농촌진흥청 국립농업과학원 곤충양잠산업과)
생명과학회지 = Journal of life science

두유박 첨가 먹이원 급이 유충의 영양학적 우수성과 안전성을 검증하고자 밀기울로 사육한 갈색거저리 유충의 영양성분과 유해물질을 비교분석하였다. 건조중량 기준 조단백질 함량은 10% 두유박 첨가 급이군 (SR)에서 54.0%로 밀기울 급이 대조군(WB) 43.5%보다 1.2배 더 많았다. 식이섬유 또한 SR에서 4.9%로 2.5%보다 1.9배 더 많은 경향을 나타냈다. 불포화지방산 중 리놀레산 함량은 SR (32.9%)에서 WB (29.0%)보다 1.1배 더 많은 것으로 나타났다. 다량무기질 중 가장 많은 함량을 나타낸 칼륨은 WB (1,074.5 mg/100 g)에서 SR (1,014.0 mg/100 g) 보다 1.1배 더 많았다. 미량무기질 중 아연은 SR (14.5 mg/100 g)에서 WB (11.9 mg/100 g)에 비해 1.2배 더 많은 함량을 나타냈다. WB와 SR의 유해물질 분석 결과, 중금속 중 납, 카드뮴, 무기비소는 식용곤충 중금속 기준에 적합하였고, 식중독균인 대장균, 살모넬라균은 모든 군에서 검출되지 않았다. 위의 영양성분 및 유해물질 분석 결과로 볼 때, 10% 두유박 첨가 급이 갈색거저리 유충은 풍부한 영양성분을 가지고 있으며, 안전성 또한 입증되었으므로 식품 및 사료 원료로 이용하기에 좋은 소재로 판단된다.

연구주제

본 연구에서는 대표적인 식용곤충 종 중의 하나인 갈색거저리(Tenebrio molitor L.) 유충의 사육 시 먹이원으로 투입되는 밀기울에 친환경 소재인 콩류가공부산물로 두유박(두유 제조 시 부산물, Soymilk residue)을 첨가하여 먹이원 급이에 따른 갈색거저리 유충의 영양성을 분석하고자 하였다

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해조류 5종의 아미노산 조성 및 계통 다양성 비교 분석

손승원 (식품의약품안전처 식품의약품안전평가원 독성평가연구부 약리마약연구과) , 이혜영 (동의대학교 식품공학과)
생명과학회지 = Journal of life science

해조류는 풍부한 필수 영양소 공급으로 인해 귀중한 해양 자원으로 여겨지며 특히 단백질과 아미노산이 풍부하게 함유되어 있다. 한국에서는 500종 이상의 해조류가 서식하며 그 중 50종 이상이 식품용으로 이용되어 일상 식단의 중심 역할을 한다. 본 연구는 한국에서 가장 흔히 섭취되는 해조류 5종(매생이, 톳, 김, 다시마, 미역; Capsosiphon fulvescens, Hizikia fusiforme, Porphyra yezoensis, Saccharina japonica, Undaria pinnatifida)의 단백질 구성 아미노산을 분석하였다. 고성능 액체 크로마토그래피 분석 결과, 아스파르트산, 글루탐산, 알라닌, 류신이 가장 풍부한 아미노산 성분임을 알 수 있었다. 주성분 분석에서는 이 다섯 종류의 해조류가 아미노산 구성에 따라 세 개의 군집으로 분류될 수 있었고, 이는 부분적으로 계통 분류 결과와 일치하였다. 다양한 아미노산 중에서도 글루탐산, 아스파르트산, 알라닌이 구분을 주도하는 주요 아미노산이였다. 특히, 가까운 계통적 근접성을 보이는 Undaria pinnatifida와 Capsosiphon fulvescens는 뚜렷하게 유사한 아미노산 프로필을 나타내었다. 그에 비해 Porphyra yezoensis와 Saccharina japonica는 계통적 관계를 공유하더라도 다른 아미노산 구성을 보였다. Hizikia fusiforme는 두 분석 모두에서 독특한 군집으로 나타났다.

연구방법

In this study, we conducted amino acid analysis using high-performance liquid chromatography (HPLC) and employed chemometric tools to identify similarities and commonalities among the amino acid compositions of the five most widely consumed seaweed species in Korea

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PET/CT 검사 시 움직임 보정 기법의 유용성 평가

조영학 (건양대학교병원 핵의학과) , 유세종 (건양대학교 방사선학과) , 배석환 (건양대학교 방사선학과) , 선종률 (대전보건대학교 방사선학과) , 김성호 (대전보건대학교 방사선학과) , 이원정 (대전보건대학교 방사선학과)
한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology

본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.

연구주제

이 연구에서는 GE (General Electric) 사의 인공지능(Artificial Intelligence; AI) Algorithm을 이용한 Respiratory motion artifact를 보정하는 motion free 소프트웨어를 사용하여 환자의 호흡에 의한 움직임 보정의 유용성을 확인하고 임상에서의 활용에 대하여 연구하고자 한다.

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CycleGan 딥러닝기반 인공CT영상 생성성능에 대한 입력 MR영상의 T1 및 T2 가중방식의 영향

이사무엘 (대구가톨릭대학교 의료공학과) , 정종훈 (대구가톨릭대학교 의료공학과) , 김진영 (대구가톨릭대학교 의료공학과) , 이연수 (대구가톨릭대학교 의료공학과)
한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology

MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.

연구주제

이에, 본 연구에서는 딥러닝 인공지능 기법을 이용하여 MRI영상으로부터 CT영상을 생성하는 방법을 구현하고자 한다

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핵의학 팬텀 영상에서 초매개변수 변화에 따른 YOLOv5 모델의 성능평가

이민관 (을지대학교 방사선학과) , 박찬록 (을지대학교 방사선학과)
한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology

You only look once v5 (YOLOv5)는 객체 검출 과정에 우수한 성능을 보이고 있는 딥러닝 모델 중 하나다. 그러므로 본 연구의 목적은 양전차방출단층촬영 팬텀 영상에서 다양한 하이퍼 파라미터에 따른 YOLOv5 모델의 성능을 평가했다. 데이터 세트는 500장의 QIN PET segmentation challenge로부터 제공되는 오픈 소스를 사용하였으며, LabelImg 소프트웨어를 사용하여 경계박스를 설정했다. 학습의 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 SDG, Adam, AdamW, 활성화 함수 SiLu, LeakyRelu, Mish, Hardwish와 YOLOv5 모델 크기에 따라 nano, small, large, xlarge다. 학습성능을 평가하기 위한 정량적 분석방법으로 Intersection of union (IOU)를 사용하였다. 결과적으로, AdmaW의 최적화 함수, Hardwish의 활성화 함수, nano 크기에서 우수한 객체 검출성능을 보였다. 결론적으로 핵의학 영상에서의 객체 검출 성능에 대한 YOLOV5 모델의 유용성을 확인하였다.

연구주제

그러므로 본 연구에서는 national electrical manufacturers association (NEMA) international electrotechnical commission (IEC) 몸통 팬텀 PET 영상을 이용하여 초매개변수 변화에 따른 YOLOv5의 객체 검출 성능을 평가하고자 한다.

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팔꿈치 지지대를 사용한 보조 차폐 기구의 개발 및 효용성 평가

임현우 (아주대학교병원 영상의학과) , 김재석 (대전보건대학교 방사선학과) , 강동구 (아주대학교병원 영상의학과)
한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology

최근 인터벤션의 중요성이 증가한 만큼 시술을 수행하는 의료진의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 방사선 차폐 기구는 시술자의 동선을 제한하고 감염의 위험으로 인해 적절하게 사용되지 못했으며 시술자의 생식선과 나아가 시술실 전체 영역의 적절한 방사선 차폐가 이루어지지 못했다. 시술 시 사용되는 팔꿈치 지지대에 차폐체(bismuth)를 부착하여 보조 차폐 기구를 제작하였고 방사선 차폐 효과를 측정하였다. 측정 결과, 평균 공간 선량률이 약 64.8% 감소하였으며 독립표본 T검정 분석 결과 유의확률 이하(p<0.05)로 통계학적으로 유의미하게 나타났다. 보조 차폐 기구의 사용은 시술자의 생식선 차폐 및 시술실 전체 영역의 방사선 공간 선량률을 감소시킬 수 있는 효과적인 차폐 방법으로 사료된다.

연구주제

이에 본 연구에서는 새로운 보조 차폐 기구를 제작하여 시술자의 생식선과 시술실 전체 영역의 차폐 효과를 알아보고자 하였다.

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양성자에 대한 금 나노입자의 밀도에 따른 흡수 에너지의 몬테카를로 전산모사

천권수 (대구가톨릭대학교 방사선학과)
한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology

양성자 치료는 브래그 피크로 인해 우수한 치료 기법으로 알려져 있다. 양성자의 치료 효과를 높이기 위해 금 나노입자를 종양에 분포시켜 흡수선량을 높이는 방법이 연구되고 있다. 마이크로미터와 나노미터 범위에서 금 나노입자를 다루었던 것을 밀리미터 범위에서 금 나노입자를 전산모사 할 수 있는 방법을 제시하였다. 전산모사를 위해 Geant4 툴킷을 사용하였다. 인체와 유사한 물과 금 나노입자가 균일하게 분포되어 있다는 것을 가정하고 밀도비를 통해 금 나노입자의 개수 또는 농도를 조절하였다. 브래그 피크 위치에서 밀도비가 5%일 때 금 나노입자로 인해 순수 물 팬텀에 비해 흡수 에너지의 이득이 거의 2배로 나타났다. 밀도비가 증가할수록 흡수 에너지의 이득은 선형적으로 증가하였다. 브래그 피크 위치에서 금 나노입자가 하나의 복셀에만 분포하고 있을 때 양성자의 에너지는 자신 주변의 복셀에만 영향을 미치지만, 넓은 영역에 금 나노입자가 분포하는 경우 순수 물 팬텀에서 최고 흡수 에너지 (9.95 keV)의 95% 흡수 에너지 (9.46 keV)를 나타내는 부피는 16배 큰 영역에서 흡수 에너지의 이득이 나타났다. 그리고 이 영역은 밀도비가 증가할수록 증가하였다. 밀리미터 범위에서 금 나노입자의 밀도비와 RBE의 관계를 정량화하는 등 추가적인 연구가 필요하다.

연구주제

본 연구는 금 나노입자의 농도에 따른 mm 범위에서의 흡수 에너지와 그 분포를 몬테카를로 전산모사를 통해 조사하였다.

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BGP 데이터셋 분석 및 CyCOP 가시화 방안 연구

정재영 (Dept. of Computer Science, Sejong University) , 김국진 (Dept. of Computer Science, Sejong University) , 박한솔 (Dept. of Computer Science, Sejong University) , 장지수 (Dept. of Computer Science, Sejong University) , 신동일 (Dept. of Computer Science, Sejong University) , 신동규 (Dept. of Computer Science, Sejong University)
Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지

기술이 발전함에 따라 인터넷 사용량은 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 네트워크 트래픽 및 통신량이 기하학적으로 증가하고 있다. 인터넷의 핵심 요소 중 하나인 네트워크 경로 선택 프로세스는 이에 따라 더욱 복잡하고 고도화되고 있으며, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요하다. 또한 이를 직관적으로 이해할 수 있는 표현 및 가시화 방안이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 네트워크 경로 선택 방법인 BGP를 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고, 상황인식을 위한 사이버 공통작전상황도에 이를 적용하는 프레임워크를 설계한다. 그 후 정보들을 가시화하기 위해 필요한 작전상황도 가시화 요소들을 분석하고 간단한 가시화를 구현하는 실험을 진행한다. 실험에서 수집되고 전처리된 데이터를 기반으로 구현된 가시화 화면들을 통해 지휘관 또는 보안 담당자들이 네트워크 상황을 효과적으로 파악하고 명령 및 제어를 할 수 있도록 도움을 준다.

연구주제

CyCOP(Cyber Common Operational Picture)은 고급 분석 및 보안 조치를 지원하는 효율적인 도구로, 본 연구에서는 CyCOP을 BGP 데이터셋 분석에 적용하여 네트워크 안정성을 향상시키고 효율성을 향상하는 방법을 제시한다.

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무선 주파수 신호 특성 데이터를 사용한 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템

박대경 (Cyber Battlefield Team, Hanwha Systems) , 이우진 (Cyber Battlefield Team, Hanwha Systems) , 김병진 (Cyber Battlefield Team, Hanwha Systems) , 이재연 (Cyber Battlefield Team, Hanwha Systems)
Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지

현재 4차 산업 혁명은 다른 혁명처럼 인류에게 커다란 변화와 새로운 삶을 가져다주고 있으며, 특히 빅데이터, 인공지능, ICT 등 다양한 기술들을 합쳐 응용할 수 있는 드론에 대한 수요와 활용도가 증가하고 있다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 북한의 대남 정찰 등 위험한 군사 작전 및 임무를 수행하는 데 많이 사용되고 있으며 드론에 대한 수요와 활용도가 높아짐에 따라 드론의 안전성과 보안에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 드론에 관련된 무선 통신 이상 탐지, 센서 데이터 이상 탐지 등 다양한 연구가 진행되고 있지만, 무선 주파수 특성 데이터를 사용하여 위협을 실시간으로 탐지하는 연구는 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL(Hardware In The Loop) 시뮬레이션 환경에서 드론이 미션을 수행하는 동안 지상 제어 시스템과 통신하면서 발생하는 무선 주파수 신호 특성 데이터를 수집하여 특성 데이터가 정상 신호 데이터인지 비정상 신호 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 드론이 미션을 수행하는 중 실시간으로 위협 신호를 탐지할 수 있는 비지도 학습 기반의 위협 탐지 시스템 및 최적의 임계값을 제안한다.

연구주제

따라서, 본 논문에서의 목표는 드론이 임무를 수행하는 동안에 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼 중 하나인 SIK Radio를 통해 지상 제어 시스템(Ground Control System, GCS)과 통신하면서 발생하는 무선 주파수(Radio Frequency, RF) 신호 특성 데이터를 활용하여 해당 신호가 아군의 신호인지 아니면 악의적인 의도를 가진 공격자의 신호인지 판단하는 것이다

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『유·무인복합전투수행방안』 발전을 위한 현실적 제언(드론 운용)

김철중 (Department of Cyber protection, ROKA Signal school) , 김보람 (Department of Cyber protection, ROKA Signal school) , 김민연 (Department of Cyber protection, ROKA Signal school) , 임재석 (Department of Cyber protection, ROKA Signal school)
Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지

drone의 활용은 산업, 레저, 인명구조, 전쟁 등 다양한 분야서 활용되고 있다. 군에서도 drone을 활용한 다양한 연구가 병행되고 있으며, 특히 육군 Army TIGER체계에 전력화 되는 다양한 무인체를 활용한 『유·무인복합전투수행방안』에서의 drone 활용은 전투병력의 피해를 최소화하면서 적에게는 최대피해를 발생 가능하게 하는 육군의 미래 전투수행 모습을 실현 가능하게 하는 최대 수단이 될 것으로 판단된다. 하지만 다양한 체계의 전력화가 진행되면서 각각의 체계를 활용한 전투수행방안은 발전 중이나 무인체의 조종자 입장에서의 제한사항을 식별, 해소하기 위한 연구가 부족하여 이를 발전시키기 위해 우크라이나군의 FPV drone 전투 사례를 기반으로 FPV 도입을 통한 원근감 제한사항 극복, 군 drone 전용 주파수 확보에 대해 drone 조종자 입장에서 제언을 하고자 한다.

연구주제

본 논문에서는 현재 육군에서 발전시키고 있는 유&middot;무인복합전투수행방안을 현실화하기 위해 우크라이나 - 러시아 전쟁간 우크라이나군의 FPV drone 전투 사례를 기반으로 연구하였으며, 현재 육군의 팀 단위까지 전력화되는 멀티콥터형 drone에 대해 drone 조종자 측면에서의 제한사항을 제시하고 이를 극복하기 위한 제언을 하고자 한다.

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