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최지혜 ( Choi Ji Hye ),제진주 ( Je Jin Ju ),최가희 ( Choi Ga Hee ),신재범 ( Shin Jae Beom ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
국내 기반시설은 고도성장기였던 1970년대 이후 집중 건설되어 30년 이상 노후 기반시설 비율이 증가되고 이에 대한 관리부실 문제가 지속적으로 대두되고 있다. 이에, 장기적인 측면에서 기반시설의 관리수준 평가와 선제적 유지관리체계 정립을 위한 전략 마련이 필요하다. 본 논문에서는 기반시설 평가보고서 관련 국외 동향을 비교·분석하고, 국내 도입 시의 한계점을 도출하여 향후 추진방안에 대한 방향성 검토를 수행하였다. 이에 다양한 선진 사례를 바탕으로 국내 15종 기반시설에 적용가능한 평가기법을 도출하고 기반시설 관리수준을 향상하여 국민의 안전확보에 크게 기여할 것으로 판단된다.
충격파를 이용한 레이저 어블레이션 기반의 마이크로 입자 가속 시스템 개발 및 약물전달 응용
최지혜(Ji-Hee Choi),Ardian B. Gojani,이현희(Hyun-hee Lee),여재익(Jai-ick Yoh) 한국항공우주학회 2008 韓國航空宇宙學會誌 Vol.36 No.6
본 연구의 목적은 신체 조직의 손상을 최소화할 수 있는 경피(transdermal) 및 국부적인(topical) 약물전달을 가능하게 하는 마이크로 입자가속시스템 개발에 있다. Ballistic 역학을 기반으로 하는 본 방법을 통하여 체순환을 위한 경피 및 국부적 약물 전달이 가능하다. 얇은 금속 포일의 한 쪽 면에 마이크로 입자들을 얹어놓고 뒷면에 레이저를 조사하면 충격파가 발생하고, 이 충격파는 포일을 통과하며 포일의 끝에서 금속-공기간의 acoustic impedance 차이로 expansion wave로 반사되어 포일이 반대 방향으로 변형을 일으키게 한다. 이 순간적인 변형으로 인해 포일에 붙어있던 마이크로 입자들이 가속되어 튕겨 나가게 된다. 입자들이 가속되는 속도가 굉장히 크기 때문에 이들은 신체 조직을 침투할 만한 충분한 운동량을 갖고 있다. 입자들의 침투 여부를 확인하기 위해 우리는 5㎛ 크기의 코발트 입자들을 연조직을 묘사하는 젤라틴에 가속시켰으며, 주목할 만한 침투 깊이를 얻으며 실험에 성공하였다. Transdermal and topical drug delivery with minimal tissue damage has been an area of vigorous research for years. Our research team has initiated the development of an effective method for delivering drug particles across the skin (transdermal) for systemic circulation, and to localized (topical) areas. The device consists of a laser ablation based micro-particle acceleration system that can be integrated with endoscopic surgical techniques. We have successfully delivered 3㎛ size cobalt particles into gelatin models that represent soft tissue with remarkable penetration depth.
기술가치평가를 위한 딥러닝 기반 매출추정 연구: 해양수산업을 중심으로
최지혜(Ji-Hye Choi),안민호(Min-Ho Ahn),이찬호(Chan-Ho Lee),김민승(Min-Seung Kim),장용주(Yong-Ju Jang),이정희(Jeong-Hee Lee),성태응(Tae-Eung Sung) 한국기술혁신학회 2021 기술혁신학회지 Vol.24 No.5
최근까지 수행된 해양수산 기술평가 사업은 해양수산 R&D 우수성과의 조기발굴을 통한 기술이전과 산업진흥을 도모해 왔다. 다수의 연구에서는 기술가치의 평가결과에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 매출액 추정방안이 도출되어 왔으나, 현 시점에서 데이터 기반으로 딥러닝을 적용하는 연구는 존재하지 않는다. 따라서, 해양수산 분야 업종별 기업·시장 환경 특성이 반영된 KED 데이터를 활용하여, 과거 연도별 기업 재무정보를 활용하여 이후 연도 매출이 어떤 양상을 보일지 추정하는 매출추정 예측 모형을 제안하고자 한다. 본 연구는 선형회귀, 머신러닝 모델, 딥러닝 모델 간 예측 성능 비교를 통해 딥러닝 모델이 가장 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 기존 연구의 ‘매출액’ 추정 모델과 다르게 ‘매출성장률’ 추정을 모델링하여 활용하였다는 차별성에 주목하여, 향후 지능형 가치평가 시스템으로의 적용 이외에 기업 손익구조에 기반한 경영전략 수립, 금융시장에서의 기업가치평가(수익가치), 투자 전략 수립 등 다양한 분야에서 의사결정의 보조적 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다. Until recently, the marine fisheries technology valuation has been promoting technology transfer and industry promotion through early detection of marine fisheries R&D excellence. Previous studies have derived sales prediction methods that are one of the factors that have the greatest impact on the results of technology value, but at present, there exist no studies that apply enterprises’ financial data based on deep learning. Therefore, we would like to propose a sales estimation forecasting model that uses KED data that reflects the characteristics of companies and market environments by marine fishery industry to estimate what the sales will look like in the next year by using corporate financial information in the past year. This study confirmed that the proposed deep learning model showed the best performance. In addition to the application of the intelligent technology valuation system in the future, it is expected to be a subsidiary metric of decision-making in various fields such as establishment of business strategies based on corporate profit-and-loss structure, corporate value evaluation and investment strategy establishment.
Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구
최지혜(Ji-Hye Choi),김민승(Min-Seung Kim),이찬호(Chan-Ho Lee),최정환(Jung-Hwan Choi),이정희(Jeong-Hee Lee),성태응(Tae-Eung Sung) 한국지능정보시스템학회 2020 지능정보연구 Vol.26 No.2
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens or commuters’ convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4x4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5°C, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4x4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4x4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of publi
기억력 손상 마우스에서 흑미 호분층 추출물의 인지능력 개선 효과
최지혜(Ji Hye Choi),이은별(Eun Byeol Lee),장환희(Hwan Hee Jang),박용순(Youn Soon Park),이성현(Sung Hyen Lee) 한국약용작물학회 2021 한국약용작물학회지 Vol.29 No.5
Background: The aim of this study was to investigate the potential of black rice (Oryza sativa L.) aleurone layer (BR) extract at improving the memory function of scopolamine-induced memory impaired mice. Methods and Results: BR extract (150 and 300 ㎎/㎏), scopolamine (1 ㎎/㎏), and tacrine (10 ㎎/㎏) were administered to C57BL/6 mice. We analyzed the effects of BR extract on the scopolamine-induced cholinergic system, inflammatory response, and brain damage. It was observed that the BR extract offered protection against scopolamine-induced short- and long-term memory loss, and reduced learning deficits in the behavioral task. It also improved the cholinergic system and decreased the inflammatory cytokine levels. Furthermore, the BR extract downregulated the scopolamine-induced overexpression of amyloid β-peptide and caspase-3 in the hippocampus. Conclusions: These results suggest that the BR extract may be beneficial as a dietary supplement, due to its neuroprotective effect against cognitive impairment and cholinergic deficit.
fs LA-ICP-MS를 이용한 메주의 유해중금속(Cd, Pb) 신속 분석법 개발
신희창,최지혜,김용경,김대중,안재민,김성연,Shin, Hee-Chang,Choi, Ji-Hye,Kim, Yong-Kyoung,Kim, Dae-Jung,An, Jae-Min,Kim, Sung-Youn 한국식품위생안전성학회 2022 한국식품위생안전성학회지 Vol.37 No.3
국내 유통되는 메주의 유해중금속 분석을 위한 기존의 분석법은 강산을 사용하여 유기물을 분해하기 때문에 분석시간이 장시간 소요되며, 사용자 또는 환경에 유해한 영향을 끼친다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 강산을 사용하지 않고 신속하게 분석할 수 있는 laser ablation 전처리 기술을 활용하여 신속 분석법을 개발하였다. 개발된 분석법의 유효성 검증을 실시한 결과, 식품의약품안전평가원 가이드라인의 화학적 검증 요소들을 모두 만족하였다. 또한 기존 분석법과 개발된 신속 분석법을 비교 평가하였다. 메주 시료 55점에 대한 분석 시간은 기존 분석법 대비 96% 이상 단축시킬 수 있었고, 분석 결과는 90-120% 범위의 회수율로 유의적 차이가 없었다. 개발된 신속 분석법은 메주 중 유해중금속 관리에 적합할 것으로 판단된다.