자기지도 학습의 강건성 증대를 위한 형태 강조 증강

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 협동과정 인공지능전공, 2023. 2. 장병탁.Self-supervised learning achieved remarkable advancement comparable to supervised learning in image classification. However, its achievement is confined to test samples independently and identically distributed (IID) with a training dataset. As in supervised learning models, poor robustness to out-of-distribution (OOD) distortions still exists in self-supervised learning models. On the contrary, humans are robust to OOD distortions, and it is attributed to their shape-oriented representation with lower reliance on texture. Several previous methods were suggested to induce the image classifiers to concentrate more on shape by augmenting training images with modified textures. However, they focused on supervised learning settings rather than self-supervised ones and brought a decreased accuracy on IID test samples as a trade-off. Thus, this paper introduces shape-emphasizing augmentation, a novel data augmentation scheme for self-supervised learning. This method highlights the objects shape in an image by applying random augmentations independently to the foreground and background of the object. The self-supervised learning model learns more shape-based representation with the proposed method. Extensive experiments present its effectiveness in improving robustness to OOD distortions without sacrificing the performance on IID test samples.자기지도 학습은 이미지 분류에서 지도학습 모델에 비견되는 놀라운 발전을 이루었다. 하지만, 이러한 성과는 훈련 데이터셋과 독립적이고 동일하게 분포된 샘플들을 대상으로 한정되어 있다. 지도학습 모델과 같이, 자기지도 학습 모델은 여전히 분포 외 왜곡에 대한 낮은 강건성을 보인다. 이와 반대로, 사람은 분포 외 왜곡에 대해 강건함을 보이는데, 이는 형태 지향적인 표상과 낮은 질감 의존도에 기인한다. 이에, 최근 훈련 데이터셋의 질감을 변화시켜 이미지 분류 모델이 이미지 내 객체의 형태에 보다 집중하도록 유도하는 몇 가지 방법들이 제안되었다. 하지만, 해당 방법들은 자기지도 학습이 아닌 지도 학습에 중점을 두었을 뿐만 아니라, 독립적이고 동일하게 분포된 데이터들에 대해 오히려 성능 감소를 보였다. 이에, 본 논문에서는 자기지도 학습을 위한 새로운 데이터 증강 전략인 형태 강조 증강을 제안한다. 이 방법은 객체의 전경과 배경에 독립적으로 무작위 증강을 적용하여 이미지 내 객체의 형태를 강조한다. 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 데이터 증강 방법이 독립적이고 동일하게 분포된 데이터들에 대한 자기지도 학습 모델의 성능 하락 없이 분포 외 왜곡에 대한 강건성을 향상시키는 데에 효과가 있음을 보인다.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Purpose of Research 1 1.2 Research Content 5 1.3 Outline of Research 7 Chapter 2. Related Works 8 2.1 Self-supervised contrastive learning 8 2.2 Data augmentation for improving generalization 11 2.3 Improving shape bias for robustness to distortions 15 Chapter 3. Shape-Emphasizing Augmentation 19 3.1 Problem Statement 19 3.2 Method 21 3.3 Experimental Setup 26 3.3.1 Baselines 26 3.3.2 Datasets 27 3.3.3 Metrics 29 3.3.4 Implementation Details 30 3.4 Results and Analysis 32 Chapter 4. Shape-based Representation 40 4.1 Measuring the effect of the proposed method 40 4.2 Shape bias 40 4.3 Supervised contrastive learning 43 Chapter 5. Conclusion 48 5.1 Summary of Research 48 5.2 Limitations 50 5.3 Discussions 52 5.4 Future Works 52 Bibliography 54 Abstract in Korean 61석

배경잡음 토모그래피를 이용한 동북아시아 지역 하부 전단파 속도 및 이방성 연구

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 지구환경과학부,2020. 2. 이준기.유라시아판의 동부는 태평양판과 필리핀 해양판의 섭입 등 복합적인 구조운동은 겪었다. 이 때문에 이 지역에 산발적으로 분포하는 확장 분지들과 판내부 화산들은 하나의 기작으로 설명하기 쉽지 않다. 따라서 이 지역에서 발생하는 지진 활동과 복잡한 구조사를 이해하기 위해서는 신뢰도 있는 속도구조 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 배경잡음 방법을 이용하여 동북아시아 지역에 대한 속도구조 모델을 작성했다. 배경잡음 방법은 지각과 상부맨틀의 속도구조 연구를 위해 통용되는 방법 중 하나이다. 이 방법은 지진 자료에 비해 지각 깊이를 지나는 단주기 자료를 얻기에 유리하며, 표면파의 장주기 신호를 사용하면 상부맨틀 깊이까지 속도구조를 구할 수 있다. 또한 이 방법은 관측소 사이 배경잡음의 상호상관 함수로부터 구한 그린함수(Greens function)를 이용하기 때문에 지진발생빈도가 적거나 연구지역내에 위치한 관측소의 수가 적더라도 사용가능하다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음 방법을 동북아시아지역의 다양한 관측망을 활용하여 이 지역의 특정지역에 대한 다양한 크기의 속도구조 모델을 만들었다. 첫 번째로, 북한의 내륙과 동해안에 대한 속도구조 모델을 중국과 남한의 관측망으로부터 얻은 레일리파 분산곡선 자료를 베이지안 역산을 통해 구했다. 그리고 구해진 모델을 2013년 북핵지진에 대한 풀 모멘트 텐서 역산을 통해 평가했다. 그 결과, 작성된 북한의 내륙과 동해안에 대한 속도구조 모델을 경로 따라 함께 사용하는 것이 기존의 속도구조 모델을 사용한 경우보다 더 좋은 역산 결과를 보이는 것으로 나타났다. 이는 북한지역을 지나는 파의 경로 효과를 고려함으로써 지진활동 관측 효과를 증대시킬 수 있음을 보여준다. 따라서 경로에 따른 모델은 북한지역에서 발생하는 자연지진 및 인공지진의 특성을 연구하고 관측하는데 유용할 것으로 보인다. 두 번째로, 제주도에 설치한 임시관측망 자료를 활용하여 제주도 상부지각에 대한 등방 및 이방성 속도구조 모델을 작성했다. 2–15 초 주기의 레일리판와 러프파의 군속도 및 위상속도의 분산 자료를 계층적이고 유동 차원적인(transdimensional) 베이지안 역산을 통해 함께 역산하여 제주도 하부 10 km 깊이에 대한 등방 및 이방성 속도구조 모델을 작성했다. 결과를 보면 2 km 보다 얕거나 5 km 보다 깊은 곳에서는 음의 이방성 (VSH VSV )이 우세하며 이는 다른 화산에서 보고된 적이 있는 마그마의 수평적 공급에 의한 구조로 볼 수 있다. 한라산 중심에서 이 양의 이방성이 나타나는 층은 상부의 상대 속도가 빠른 구간과 그 하부의 상대 속도가 느린 구간으로 나눌 수 있다. 이러한 구조는 먼저 관입하여 충분히 식은 수평관입 구조와 아직 충분히 식지 않았거나 일부 녺아있을 가능성이 있는 하부의 따뜻한 수평관입 구조를 지시하는 것으로 볼 수 있다. 이러한 다층적인 구조는 제주도 하부로부터 지표로 이어지는 제주도 중심부의 복잡한 마그마 공급 구조를 지시하는 것으로 볼 수 있다. 마지막으로, 동해와 그 주변지역에 대한 방사상 이방성 (radial anisotropy) 모델을 레일리판와 러프파의 군속도 및 위상속도의 분산 자료를 계층적이고 유동 차원적인(transdimensional) 베이지안 역산을 통해 작성했다. 총 237개의 관측소를 이용하여 55,000개 이상의 러브파 군속도 및 위상속도 분산곡선을 5-60 초 주기에 대해 구했다. 그리고 이를 같은 지역에 대한 기존연구의 레일리파 분산곡선 자료 및 전지구 모델로부터 얻은 장주기 (70-200 초)의 레일리파 및 러브파 분산곡선 자료를 함께 역산했다. 이를 통해 연구지역 하부 160 km 깊이에 대한 3차원 이방성 델을 작성했다. 모델에서 나타나는 가장 주목할 점은 강한 양의 이방성 구간의 두께와 깊이 변화 양상이다. 양의 이방성이 강한 구간은 대륙하부에서 약 70-150 km 사이에 나타나지만, 신생대 확장을 겪은 동해에서는 주로 30-60 km의 상대적으로 더 얕은 구간에서 얇게 나타난다. 이는 암석권 깊이 변화 및 그로 인한 복잡한 동력학적 구조운동의 결과로 인한 암석권-연약권 경계의 깊이 변화에 따른 것으로 보인다.The eastern margin of the Eurasian continental plate has suffered multiple tectonic events including interactions with the subducting Pacific and Philippine Sea plates. Therefore, heterogeneous and distributed extensional basins and intraplate volcanoes in the region are not easily explained with a simple mechanism. To understand seismic activity and complex tectonic processes in the region, reliable seismic velocity models are essential. To construct seismic velocity models for the Northeast Asia, the ambient noise method is used in this thesis. The ambient noise method is widely used for constructing velocity structures of the crust and upper mantle. This method useful for obtaining shorter period data of crustal depth than earthquake data and it is also possible to image structures up to upper mantle depth by using longer periods of surface waves dispersion data. Additionally, the method using ambient noise data is useful for construct seismic velocity models for the regions where have low local seismicity or few available stations inside because Greens functions between station pairs can be obtained from cross-correlations of seismic ambient noise. In this thesis, seismic velocity models are constructed based on the ambient noise method using various seismic networks for various scale in the Northeast Asia. First, 1-D velocity models for both the inland and offshore (western East Sea) of the northern Korean Peninsula are constrained based on the results of a Bayesian inversion process using Rayleigh wave dispersion data, which were measured from ambient noise cross correlations between stations in the southern Korean Peninsula and northeast China. The proposed models were evaluated by performing full moment tensor inversion for the 2013 Democratic Peoples Republic of Korea (DPRK) nuclear test. Using the composite model consisting of both inland and offshore models resulted in consistently higher goodness of fit to observed waveforms than previous models. This indicates that seismic monitoring can be improved by using the proposed models, which resolve propagation effects along different paths in the NKP region. Therefore, the composite model can be useful to understand the characteristics of tectonic earthquakes and monitor anthropogenic seismic events in the NKP. Second, upper crustal isotropic and radial anisotropic structures beneath Jeju Island are imaged by using ambient noise data from a temporary seismic network. A series of hierarchical and transdimensional Bayesian inversions were performed to construct upper crustal (1–10 km) isotropic and anisotropic structures jointly using surface wave (Rayleigh and Love wave) group and phase velocity dispersion data over a 2–15 s period. The results show that layers of negative anisotropy (VSH 5 km) depths, which was interpreted as reflecting dyke swarms responsible for the more than 400 cinder cones at the surface and the vertical plumbing systems supplying magma from deeper sources, respectively. Additionally, a layer with significantly positive radial anisotropy (VSH > VSV, up to 5%) was found at middle depths (2–5 km), and was interpreted as horizontally aligned magma plumbing systems (e.g., sills) through comparisons with several other volcanoes worldwide. In comparison with the isotropic structure, the positive anisotropic layer was separated into upper and lower layers with locally neutral to slightly fast and slower shear wave velocities, respectively, beneath the largest central crater (Mt. Halla). Such a structure indicates that the cooled upper part of the magma plumbing systems formed within the horizontally developed sill complex, and is underlain by still-warm sill structures, potentially with a small fraction of melting. With dykes predominant above and below, the island-wide sill layer and locally high-temperature body at the center explain the evolution of the Jeju Island volcanoes by island-forming surface lava flows and central volcanic eruptions before and after the eruptions of cinder cones. Lastly, the radial anisotropy model for the East Sea and surrounding region is developed by conducting joint inversion of Love and Rayleigh wave dispersion data using hierachical and transdimensional Bayesian inversion techniques. Using continuous seismic records of 237 broad-band seismic stations, more than 55,000 group and phase velocities of Love wave fundamental mode are extracted for periods of 5-60 s. Rayleigh wave dispersion data are obtained from a previous study (Kim et al., 2016; for periods of 8-70 s). In addition longer period Love and Rayleigh wave dispersion data from the global dispersion model (Ekstrom, 2011; for periods of 70-200 s) are combined. Therefore, the constructed 3-D radial anisotropy model provides details about the crustal and upper mantle anisotropic structures to the depth of 160 km. The most prominent feature of the model is the variation in the thickness and depth of a layer with strong positive radial anisotropy (VSH > VSV), which indicates horizontal upper mantle flows at the top of asthenosphere. The layer exists at depths between 70 and 150 km beneath continental regions compared to the thinner and shallower (30-60 km) structure beneath regions subjected to extension during the Cenozoic. These upper mantle variations represent the undulation of the LAB attributed to complex geodynamic processes in interactions with the preexisting continental lithosphere.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. 1-D velocity model for the North Korean Peninsula from Rayleigh wave dispersion of ambient noise cross correlation 6 2.1. Introduction 7 2.2. Data and methods 12 2.3. Results and discussion 20 2.4. Conclusion 32 Chapter 3. Upper crustal shear wave velocity and radial anisotropy beneath Jeju Island volcanoes from ambient noise tomography 33 3.1. Introduction 34 3.2. Geologic Setting and background 38 3.3. Data and Methods 43 3.4. Results 52 3.5. Discussion 67 3.6. Conclusions 75 Chapter 4. Imaging the anisotropic upper mantle structure beneath northeast Asia from Bayesian inversions of ambient noise data 77 4.1. Introduction 78 4.2. Data and Methods 80 4.3. Results and Discussion 89 4.4. Summary 110 Chapter 5. Summary and conclusion 112 References 115 Abstract in Korean 144Docto

이온 농도 분극 현상을 이용한 나노전기동영학적 유전자 검출

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2021.8. 이상준.소형화에서 오는 높은 시료 분석 효율과 시스템 제어의 용이함 등의 장점으로 인해 마이크로 유체역학은 1990년대 이후로 각광받고 있었다. 한편 나노공정기술의 발전으로 마이크로/나노유체역학 시스템에 대한 연구가 가속화되었다. 마이크로미터 아래 영역에서는 다른 영역에서 관찰되지 않았던 새로운 물리 화학적 현상들이 발견되었는데, 이 중 EDL overlap에 의한 선택적 투과성이 가장 중요한 특징으로 손꼽히고 있다. 이 선택적 투과성을 이용한 마이크로/나노유체역학 시스템을 통해 분석장치, 질병 진단, 담수화, 에너지 하베스팅 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 학위논문에서는 혈액암의 종류인 EGFR L858R 돌연변이에 대한 검출을 시도하였으며, 다운스트림 분석을 위한 효율적인 형태의 장치를 제안하였다. 먼저, 이온 농도 분극 현상과 특정 염기서열에 결합하는 dCas9 단백질을 이용하여 타겟 혈액암 진단 연구를 수행하였다. 암 진단은 조기 진단이 중요하기 때문에 최근 현장 의료 진단 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 진단 기술들 중 연쇄중합반응 방식이 가장 흔히 쓰이는데 비용과 시간이 많이 드는 등의 단점이 있다. 따라서 대안으로써 이온 농도 분극 현상과 특정 DNA와 결합하는 dCas9을 이용한 타겟 DNA 검출 연구가 발표된바 있다. 이에 대한 후속 연구로써 본 연구에서는 혈액암 중 폐암의 원인이 되는 마커 (EGFR L858R)을 전체 시료 함유량 1 %까지 낮춰가며 검출에 성공하였고 이 때, dCas9 단백질의 타겟 결합율은 함유량에 큰 상관관계 없이 약 25 % 를 유지하였다. 또한, 하나의 염기서열만 다른 경우에도 본 연구의 방법으로 성공적으로 검출할 수 있음을 보였다. 이 플랫폼을 통해 향후 on/off 방식의 혈액암 조기진단 칩으로 활용될 수 있을 것이라 기대된다. 다음으로, 효율적인 구조로 디자인된 마이크로/나노유체역학 방식의 농축 및 추출 장치를 고안했다. 나노유체역학 플랫폼에서의 다양한 농축기술 중 이온 농도 분극 현상을 이용한 농축 방식은 높은 농축율과 복잡한 버퍼 교환 과정이 필요없는 등의 장점으로 많이 연구되고 있다. 하지만 기존의 이온 농도 분극 현상 농축방식으로는 농축된 샘플을 추출하는 것이 어려웠다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 간단하게 원형으로 배치된 채널 구조를 통해 농축된 샘플을 추출할 수 있었다. 원형으로 배치된 각각의 채널에서 농축이 진행되면서 용매는 밖으로 빠져나가고, 농축된 샘플을 가운데에 꼽힌 파이펫 팁을 회수해줌으로써 얻어낼 수 있었다. 간단하면서 저가형의 공정을 위해 사무용 프린터기를 개조하여 나노막을 패터닝하는데 성공하였다. 폴리스티렌 파이클, 형광입자, DNA 를 이용해 농축 및 추출 실험을 하였으며 각각 85.5 %, 79.0 %, 51.3 %의 회수율을 얻었다. 또한, 슈퍼 잉크젯 프린터를 이용해 전극을 패터닝하여 나노막 대신 이온 선택성을 구현하였다. Faradaic 반응을 이용한 전극 프린팅 디바이스를 통해 양전하 입자, 음전하 입자 모두 성공적으로 농축하는데 성공하였다. 본 연구에서 고안한 방사형 농축-추출 장치를 통해 실제 임상 환경 등에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.Microfluidic systems have been in the spotlight since the 1990s due to various advantages from miniaturization such as highly efficient sample analysis and ease of system control, etc. Meanwhile, the advance of nanotechnology (especially for nano structure fabrication) has accelerated the research on micro/nanofluidic platform and its applications. In the sub- mm region, new physico-chemical phenomena that were not observed in other regions were discovered. Among them, selective permeability by electrical double layer overlap is considered as a most important feature. Using this selective permeability, researches on various application fields are being conducted in micro/nanofluidic system such as sensing, disease diagnosis, desalination, and energy harvesting, etc. In this thesis, target specific binding method for blood cancer is researched and also an efficient type of micro/nanofluidic platform for downstream analysis is proposed. First, the detection of target blood gene was conducted using ion concentration polarization and target specific binding dCas9 protein. Due to the demands for early stage diagnosis on disease, point-of-care diagnostics for the detection of target gene have been actively studied these days. Among various technologies, PCR is the state-of-art technology used in genomic analysis. But it has critical limitation of high cost, time consuming and simultaneous amplification of error. As an alternative, a method of detecting specific DNA using ion concentration polarization (ICP) phenomenon and changes of the analytes mobility upon DNA-dCas9 binding has been reported. As a follow up study, this study successfully demonstrated on blood cancer marker (EGFR L858R) at reduced % of target mutation DNA to 1 % (DNA concentration ~ 0.097 nM). We also confirmed that the DNA-dCas9 binding rate was about 25 % which is not have a significant correlation with the target DNA content and detection sensitivity with 1 bp differ off-target. This platform is expected to be utilized as a on/off diagnostic chip for early detection of blood cancer later. Second, the efficiently designed micro/nanofluidic preconcentrator and online extractor was devised. Among various preconcentration strategies using nanofluidic platforms, a nanoscale electrokinetic phenomenon called ion concentration polarization (ICP) has been extensively utilized due to several advantages such as high preconcentration factor and no need of complex buffer exchange process. However, conventional ICP preconcentrator had difficulties in the recovery of preconcentrated sample and complicated buffer channels. To overcome these, bufferchannel-less radial micro/nanofluidic preconcentrator was developed in this work. Radially arranged microchannel can maximize the micro/nano membrane interface so that the samples were preconcentrated from each microchannel. All of preconcentrated plugs moved toward the center pipette tip and can be easily collected by just pulling out the tip installed at the center reservoir. For a simple and cost-effective fabrication, a commercial printer was used to print the nanoporous membrane as Nafion-junction device. Various analytes such as polystyrene particle, fluorescent dye, and dsDNA were preconcentrated and extracted with the recovery ratio of 85.5%, 79.0%, and 51.3%, respectively. Furthermore, we used a super inkjet printer to print the silver electrode instead of nanoporous membrane to preconcentrate either type of charged analytes as printed-electrode device. A Faradaic reaction was used as the main mechanism, and we successfully demonstrated the preconcentration of either negatively or positively charged analytes. The presented bufferchannel-less radial preconcentrator would be utilized as a practical and handy platform for analyzing low-abundant molecules.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Ion-selective Transport Phenomena 4 2.1. Permselectivity of a Nanoporous Membrane 4 2.2. Ion Concentration Polarization 8 Chapter 3. Detection of target blood cancer mutation using DNA-dCas9 specific binding for liquid biopsy 11 3.1. Introduction 11 3.2. Experimental methods 16 3.2.1. Device fabrications 16 3.2.2. Materials and Chemical 17 3.2.3. Experiment Apparatus 18 3.3. Results and Discussions 19 3.3.1. Concentrating rate comparison through fluorescence dye 19 3.3.2. Electrokinetic behavior of on/off-target DNA with dCas9 24 3.3.3. Detection sensitivity depending on the ratio of target gene 27 3.3.4. Detection Sensitivity with 1 bp differ off-target 30 3.4. Conclusions 33 Chapter 4. Nanoelectrokinetic bufferchannel-less radial preconcentrator and online extractor by tunable ion depletion layer 35 4.1. Introduction 35 4.2. Experimental methods 40 4.2.1. Device design 40 4.2.2. Device fabrications 43 4.2.3. Materials 44 4.2.4. Experimental setup 44 4.3. Results and Discussion 46 4.3.1. Nafion-junction device 46 4.3.1.1 Polystyrene microparticle demonstration 46 4.3.1.2 Fluorescence dye demonstration 50 4.3.1.3 dsDNA demonstration 55 4.3.2. Printed-electrode device 58 4.3.2.1 Schematics of printed-electrode device 58 4.3.2.2 Gaseous production at the printed-electrode device by Faradaic reaction 62 4.3.2.3 Experimental demonstration of printed-electrode device 66 4.4. Conclusions 69 Chapter 5. Concluding Remarks 72 Appendix 73 A. Inkjet-printed nanoporous juinction 73 B. Radial preconcentrator and extractor integrated with PCB board 80 Bibliography 85 Abstract in Korean 94 Acknowledgements 96박

팽화홍삼의 생리기능성 구명

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 농생명공학부, 2017. 2. 문태화.Ginseng (Panax ginseng C.A. Meyer) has been cultivated and consumed as a medicinal herb in East Asia for a long time. Ginseng has a lot of bioactive components including ginsenosides, polyacetylenes, polysaccharides, and phenolic compounds. Among them, ginsenosides have been regarded as major active components of ginseng and used as index component for the quality control. Many researches have been conducted to develop methods for increasing the pharmacological effect of ginseng by conversion of the dammarane-based saponin by high temperature and high pressure thermal processing. However, it is complicated and time-consuming to extract the active components of ginseng because of its dense texture. Thus, researchers have conducted the studies on the production of expanded ginseng using an extruder and explosive puffing process. This study was designed to examine the effect of puffing process on the biofunctional property of red ginseng. Red ginseng was puffed using a rotary puffing machine at 0.30 MPa. After puffing, the changes in physicochemical properties, antioxidant activity and volatile components in puffed red ginseng were investigated. Puffing process increased the total ginsenoside content including ginsenoside Rg3 with anticancer activity. Extraction yields (16.7-42.2%) from puffed red ginseng were higher than those from non-puffed red ginseng (9.0-32.7%) at all extraction times. When comparing the free sugars and amino acids, the contents of maltose and arginine drastically decreased because puffing process accelerated the reaction of maltose and arginine to produce maltulosyl arginine. Effects of explosive puffing on the changes of volatiles in red ginseng were investigated using headspace-solid phase microextraction (HS-SPME)-gas chromatograph (GC) with a mass selective detector (MS). Formation of porous structures and smaller pieces were clearly observed on the surface of puffed red ginseng by scanning electron microscopy. Total volatiles in puffed red ginseng increased by 87% compared with those in red ginseng. Hexanal, Δ-selinene, and β-panasinsene were major volatiles in red ginseng, whereas α-gurjunene, β-panasinsene, and calarene were main volatiles in puffed red ginseng. Puffing process decreased volatiles from lipid oxidation including aldehydes, ketones, and 2-pentylfuran and increased terpenoids in red ginseng. Selective ion monitoring (SIM) mode for GC/MS results showed that 2-furanmethanol and maltol were present at the concentrations of 0.20 and 0.24%, respectively, in red ginseng and 5.86 and 3.99%, respectively, in puffed red ginseng. Explosive puffing process increased 2-furanmethanol and maltol in puffed red ginseng significantly (p<0.05) with the changes of microstructure. The antioxidant properties of extracts of red ginseng and puffed red ginseng were determined in bulk oil and oil-in-water (O/W) emulsions. Bulk oils were heated at 60°C and 100°C and O/W emulsions were treated under riboflavin photosensitization. In vitro antioxidant assays, including 2,2-diphenyl-1-picrylhudrazyl (DPPH), 2,2-azinobis-3-ethyl-benzothiazoline-6-sulfonic acid (ABTS), ferric reducing antioxidant power (FRAP), total phenolic content (TPC), and total flavonoid content (TFC), were also performed. The total ginsenoside contents of extract from red ginseng and puffed red ginseng were 42.33 and 49.22 mg/g, respectively. All results from these in vitro antioxidant assays revealed that extracts of puffed red ginseng had significantly higher antioxidant capacities than those of red ginseng (p<0.05). Generally, extracts of puffed red and red ginseng had antioxidant properties in riboflavin photosensitized O/W emulsions. However, in bulk oil systems, extracts of puffed red and red ginseng inhibited or accelerated rate of lipid oxidation, depending on the treatment temperature and the type of assay used. These results suggest that the puffing process can provide us with an alternative means to produce functional red ginseng products with the additional advantage of reduced processing time. Keywords: puffed red ginseng, volatile component, ginsenoside, antioxidant property, bulk oil, oil-in-water emulsion, radical scavenging activity. Student Number: 2000-30738Chapter 1. Introduction 1 1.1. Background 2 1.2. Botanical species of ginseng 4 1.2.1 Types of ginseng preparations 6 1.2.2 Puffing process 9 1.2.3 Ginsenosides 11 1.2.4 Potential health effects of ginsenosides 14 1.3 Volatile compounds of ginseng 16 1.3.1 Volatile compounds of fresh ginseng 16 1.3.2 Volatile compounds of red ginseng 17 1.3.3 Volatile compounds of processed red ginseng 19 1.4. Antioxidant activity of ginseng 21 1.5 Research objectives 23 1.6. References 24 Chapter 2. The physicochemical properties of red ginseng by puffing 38 2.1. Introduction 39 2.2. Materials and Methods 42 2.2.1. Materials 42 2.2.2. Free amino acids 42 2.2.3. Free sugar 43 2.2.4. Puffing 43 2.2.5. Extraction yield 44 2.2.6. Color analysis 45 2.2.7. Ginsenoside analysis 45 2.2.8. Fatty acid analysis by gas chromatography with a flame ionization detector (FID) 46 2.2.9. Crude fat analysis 47 2.2.10. Statistical analysis 48 2.3. Results and Discussion 49 2.3.1. The change of extraction yield 49 2.3.2. Ginsenoside analysis 52 2.3.3 Free amino acids 56 2.3.4. Free sugars 59 2.3.5. Color measurement 63 2.3.6. Analysis of crude lipid and fatty acid 66 2.4. Conclusions 69 2.5 References 70 Chapter 3. Increases of 2-furanmethanol and maltol in Korean red ginseng during explosive puffing process 77 3.1. Introduction 78 3.2. Materials and Method 81 3.2.1 Materials 81 3.2.2. Sample preparation 81 3.2.3. Scanning electron microscopy (SEM) 82 3.2.4. HS-SPME analysis of volatile compounds 82 3.2.5. Statistical analysis 84 3.3. Results and Discussion 85 3.3.1. Puffing effects on the structures of red ginseng 85 3.3.2. Distribution of volatiles in red and puffed red ginsengs 87 3.3.3. Increase of 2-furanmethanol and maltol in puffed red ginseng 92 3.4. Conclusions 99 3.5. References 100 Chapter 4. Oxidative stability of extracts from red ginseng and puffed red ginseng in bulk oil or oil-in-water (O/W) emulsion matrix 106 4.1 Introduction 107 4.2. Materials and Methods 110 4.2.1 Materials 110 4.4.2. Sample preparation 110 4.2.3 Ethanol extract of puffed red ginseng and non-puffed red ginseng 111 4.2.4. Sample preparation of O/W emulsion containing ginseng extract 111 4.2.5. Sample preparation of corn oil containing ginseng extracts 112 4.2.6. In vitro antioxidant assays 113 4.2.7 Analysis of ginsenosides in ginseng extracts 116 4.2.8. Headspace oxygen analysis 116 4.2.9. Lipid hydroperoxides in O/W emulsion 117 4.2.10 Conjugated dienoic acid and p-anisidine value analyses in bulk oil 118 4.2.11 Statistical analysis 118 4.3. Results and Discussion 119 4.3.1. Antioxidant activities and ginsenoside profiles in extracts of red ginseng and puffed red ginseng determined using in vitro assays 119 4.3.2 Oxidative stability of red ginseng and puffed red ginseng extracts in O/W emulsions 130 4.3.3. Oxidative stability of red ginseng and puffed red ginseng extracts in bulk oil 137 4.4 Conclusions 144 4.5 References 145 Overall discussion 153 국문초록 158Docto

자격증 임금효과인가 근속효과인가? : 재직중 자격취득자를 중심으로

자격증의 효과에 대한 의문은 여전히 관심거리이다. 특히 자격증의 임금효과, 근속효과, 직업일치, 채용, 직장 만족도 등은 자격증 효과의 주요 주제라 할 수 있다. 이 연구에서는 이중에서 자격증의 임금과 근속효과를 살펴보고 이중 어떠한 것이 더 효과가 큰지를 분석하고자 한다.Ⅰ. 서론 1 Ⅱ. 자격증 취득자 및 미취득자의 특성 4 Ⅲ. 실증모형 10 Ⅳ. 실증결과 11 Ⅴ. 결론 17 참고문헌 19 부록 2

Ensemble Learning to Predict Particulate Matter Concentrations Emitted by Diesel Vehicles

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2023. 2. 장수은.Diesel vehicles emit an amount of Particulate Matter(PM) compared to other vehicles due to their diesel engine characteristics. As of June 2019, there were 9.97 million diesel vehicles in Korea, accounting for 42.5% of the total in the nation. On the other hand, diesel vehicles account for only 1-3% of all vehicles in the U.S., China, and Japan. Therefore this study is focused on ways to reduce air pollution from diesel vehicles in Korea and is crucial policies for reducing PM. To achieve this goal, a basic study is needed to identify the key factors affecting PM emissions from diesel vehicles. The proposed prediction model aims to improve the accuracy of PM prediction, allowing for a better understanding of the contributing factors and the development of targeted policies. This study also addresses the limitations of existing PM emission prediction models for diesel vehicles, which include their low accuracy with traditional statistical methods and complexity of the relationship between PM emissions and contributing factors. The authors propose a solution that involves applying machine learning techniques and utilizing big data and controlled I/M(Inspection and Maintenance) data to enhance accuracy. This study has three research goals, which were achieved in three stages. The first stage aimed to improve predictive performance with a prediction model using ensemble learning. The first stage of the study divided the ensemble learning prediction model into two modes: KD-147 and Lug-Down3. Analysis of 20 models involved classifying emission test pass/fail data using ensemble learning. These models included regression analysis, decision tree, random forest and three models representing CatBoost, LightGBM, and XGBoost. The statement implies that the performance of a predictive model was optimized by tuning its hyperparameters. Of the six models, the CatBoost model achieved the highest R2 value at 0.815, which indicates a strong correlation between predicted and measured values. On the other hand, the linear regression model showed a lower R2 value of 0.649, indicating weaker correlation between predicted and measured values. Hence, the statement highlights a significant difference in prediction performance between the two models. In the second stage, permutation feature importance(PFI) was calculated for the PM emission prediction model for diesel vehicles using ensemble learning. This helped to identify the common PM emission factors, including emission grade, fuel efficiency, displacement, and weight. The differences in the main factors for each vehicle type were found to be loading weight for special truck and the number of passengers for van. These findings show that the main factors affecting PM emissions align with the intended use of each vehicle type. The third stage of the study aimed to reflect the main factors of diesel vehicle PM emissions in related policies. The purpose of this case analysis was to use these main factors derived from an ensemble learning prediction model to inform PM reduction and environmental policies. The environmental improvement charge per vehicle was calculated based on the importance of each PM emission factor, and vehicles were classified into high, medium, and low concentrations in terms of their PM emissions. The study also evaluated how the environmental improvement charges per vehicle change by type of vehicle and region. This information can help with designing targeted policies to effectively reduce PM emissions from diesel vehicles and improve air quality. In order to consider the equity of those subject to environmental improvement charges, weight coefficient and Korean emission standards coefficient were additionally applied to the calculation formula instead of the regional coefficient. Applying the derived Korean emission standards of this study and the PFI of the model year as weights made it possible to confirm the structure in which the levy was further transferred to the drivers of high-concentration PM emitting vehicles. This study reviewed the predictive performance of PM emission prediction models for vehicles through ensemble learning and identified the main factors of PM emissions. The model can be used as basic data for evaluating the effectiveness of PM emission reduction policies or establishing other eco-friendly policies and strategies in the future.경유자동차는 디젤엔진 특성으로 다른 차량에 비해 미세먼지(PM)를 압도적으로 많이 배출한다. 2019년 6월 기준으로 한국의 경유자동차는 총 997만여 대로 전체 차량에서 차지하는 비중이 42.5%에 이른다. 반면 미국과 중국, 일본은 디젤차 비중이 1∼3% 수준에 그쳐 한국은 이들 국가에 비해 경유자동차 비중이 높은 편이다. 그러므로 우리나라는 경유자동차 대기오염저감에 관한 연구와 정책이 더욱 중요하다. 이러한 연구를 진행하려면 무엇보다도 경유자동차 PM 배출에 미치는 영향요인을 명확하게 규명하는 기초연구가 필요하다. 이에 본 연구는 경유자동차 PM 배출 예측모형을 제안하고, 이 모형에서 도출된 PM 배출의 주요인을 확인하고자 한다. 그러나 기존의 경유자동차 PM 배출 예측모형은 다음과 같은 한계점을 갖는다. 기존 연구에서는 대부분 전통적인 통계기법을 활용하여 예측성능이 비교적 낮은 편이다. 경유자동차 PM과 배출요인과의 인과관계는 매우 복잡하며, 외생변수 통제가 어려운 PM 측정방식을 채택하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 빅데이터이자 변인 통제된 자동차 배출가스 정밀검사 자료를 이용하여 머신러닝기법이 적용된 경유자동차 PM 배출 예측모형을 제시하였다. 본 연구에서는 세 가지 단계를 거치면서 세 가지 연구 목표를 달성하였다. 각 단계별 내용은 다음과 같다. 첫째, 예측모형의 정확도를 높였다. 이를 위해 머신러닝기법인 앙상블 학습기반 PM 배출 예측모형을 구축하였다. 먼저 1차 앙상블 학습 예측모형은 KD-147모드와 Lug- Down3모드로 구분하고, 배출가스검사 합격과 불합격 데이터를 분류하여 앙상블 학습 기반 20개 모형을 분석하였다. 여기서 통계기법을 대표하는 회귀분석과 의사결정나무, Bagging을 대표하는 랜덤포레스트, 나머지 3개 모형은 Boosting을 대표하는 CatBoost, LightGBM, XGBoost를 선정하였다. 2차 앙상블 학습에서는 차종별 PM 배출 예측모형을 구축하였다. 예측모형의 성능은 최적의 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 예측성능을 향상시켰다. KD-147모드 6개 모형 중 CatBoost 가 0.815로 분석되었나 선형회귀모형의 는 0.649로 두 모형 간의 예측성과지표 편차는 높았다. 이 정도 편차는 모든 부스팅모형과 통계모형에서 나타났다. 둘째, 경유자동차 PM 배출의 주요인을 규명하였다 앙상블 학습 경유자동차 PM 배출 예측모형은 입력변수 간의 영향력을 수치화하여 순열 특성 중요도(Permutation Feature Importance: PFI)를 분석하였다. 모형별로 PFI를 비교해보면 모형별로 다소 차이를 보이고 있으나 공통적인 PM 배출요인은 배출가스등급, 연식, 배기량, 총중량으로 도출되었다. 차종별 PM 배출요인의 차이점은 특수차는 적재중량, 승합차는 승차인원이 선정되었다. 이는 차량별 제작 목적과 PM 배출 주요인이 일치하기 때문이다. 셋째 경유자동차 PM 배출 주요인을 관련 정책에 활용하였다. 사례분석의 주요 목적은 앙상블 학습 PM 예측모형에서 도출된 PM 배출의 주요인을 미세먼지 절감 및 환경 관련 정책에 적용하기 위함이다. 현재 환경개선부담금 산정방식은 다방면으로 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 PM 배출요인과 주요인별 PFI를 환경개선부담금 산정계수의 가중치로 반영하였다. 다음으로 PM 배출 고·중·저농도 차량을 분류하거나 차종 및 지역별에 따라 기존 산정방식과 개선방안의 자동차 1대당 환경개선부담금 변화를 비교해보았다. 지역계수 대신 중량계수와 배출가스등급계수를 산정식에 적용해본 결과에서는 환경개선부담금 부과대상자의 형평성을 한층 고려된 것으로 나타났다. 배출가스등급과 연식의 PFI는 환경개선부담금 산정계수 가중치에 적용시키면 고농도 PM 배출 운전자에게 부담금이 더 전가되는 구조를 확인하였다. 이는 오염자 부담원칙 강화에 부합됨으로 해석할 수 있다. 본 연구에서는 앙상블 학습 경유자동차 PM 배출 예측모형의 성능이 우수함을 검토하였고, PM 배출 주요인을 규명하였다. 이 예측모형의 활용방안으로는 PM 배출 저감정책효과를 평가하거나 향후 친환경 정책 및 전략 수립에 기초자료로 이용될 것으로 사료된다.제Ⅰ장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 연구의 범위 5 제3절 연구의 수행체계 6 제Ⅱ장 선행연구 고찰 7 제1절 개요 7 제2절 자동차 배출 미세먼지 농도 측정방식 8 1. 실험실 측정법 8 2. 고정 실도로 측정법 9 3. 이동식 차량 측정법 10 제3절 자동차 미세먼지 배출 요인분석 연구 12 제4절 시사점 및 본 연구의 차별성 15 1. 선행연구의 시사점 15 2. 본 연구의 차별성 16 제Ⅲ장 데이터 구축 및 특성 분석 18 제1절 데이터 구축 18 1. 데이터 범위 18 2. 데이터 분류 19 3. 데이터 항목 21 제2절 데이터 특성 분석 24 1. 기초통계 분석 24 2. 차량 정밀검사 데이터 분석 35 3. PM 농도 데이터 분석 43 제Ⅳ장 연구 방법론 51 제1절 개요 51 제2절 머신러닝 52 제3절 앙상블 학습 54 1. 통계기법 57 2. 배깅 59 3. 부스팅 65 제4절 앙상블 학습 경유자동차 PM 예측모형 구축 75 1. 경유자동차 PM 예측 과정 75 2. 경유자동차 PM 예측모형 설계 78 3. 경유자동차 PM 예측모형 구축 79 제Ⅴ장. 경유자동차 PM 예측결과 및 평가 87 제1절 1차 앙상블 학습 기반 예측모형 평가 87 1. 모형 평가지표 선정 87 2. 모형 성능 평가 및 비교 88 제2절 2차 앙상블 학습 기반 예측모형 결과 및 평가 93 1. 하이퍼파라미터 최적화 93 2. 모형 예측 결과 및 성능 평가 및 비교 96 제3절 경유자동차 PM 배출요인 분석 결과 107 1. 변수 중요도 107 2. PM 배출요인 중요도 분석결과 111 3. 선행연구와 경유자동차 PM 배출요인 비교 분석 123 제Ⅵ장. 사례분석 124 제1절 환경개선부담금 정책 검토 124 1. 환경개선부담금 제도의 도입 배경 124 2. 환경개선부담금 제도의 주요 내용 125 제2절 환경개선부담금 제도 문제점 129 1. 환경개선부담금 수입 현황 129 2. 환경개선부담금 산정기준 및 방식 검토 130 3. 환경개선부담금 제도의 문제점 133 제3절 사례분석 결과 135 1. 환경개선부담금 제도의 개선대안 설정 135 2. 대안1 사례분석 결과 136 3. 대안2 사례분석 결과 140 제Ⅶ장. 결론 및 향후 연구 152 제1절 결론 152 제2절 향후 연구 156 참고문헌 158 부록 170박

Multi-resolutional Muscle Model for Human Musculoskeletal Dynamic Simulations

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2013. 2. 이건우.인체 근골격 동역학 시뮬레이션은 동역학 시뮬레이터에 모델링 된 인체 근육과 골격을 이용하여 인체 운동을 분석하는 방법으로, 많은 경우 해석에 사용된 근육 모델이 얼마나 자세한지에 의해 그 정밀도가 결정된다. 특히 최근에는 초음파 검사, 컴퓨터 단층촬영, 자기공명영상 등 측정 기술의 발전과 함께 다양한 시뮬레이션 환경에서 사용할 수 있는 매우 자세한 인체 모델들이 개발되고 있으며, 이러한 추세에서 이전처럼 무조건적으로 더 복잡한 모델을 쓰기보다는 시뮬레이션의 목적과 조건에 따라 모델의 복잡도를 조절하려는 방향으로의 수요가 생겨나고 있다. 그러나 근육 모델의 복잡도를 체계적으로 조절하는 알고리즘에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없으며, 오랜 기간 다양한 복잡도로 축적된 인체 근육 데이터들을 하나의 체계 하에 담아내는 것이 매우 시급한 실정이다. 본 연구에서는 컴퓨터이용설계 분야에서 사용되던 '다중해상도' 개념을 인체 동역학 근육 모델에 도입하여, 조건에 따라 근육 모델의 복잡도를 조절할 수 있는 '다중해상도 근육 모델(multi-resolutional muscle model)'을 제안하고자 한다. 이를 위해 근육 모델의 해상도를 기능적 해상도와 구조적 해상도의 두 가지 차원으로 정의하였고, 각각에 대한 해상도 변화 알고리즘도 논의하였다. 이러한 다중해상도 근육 모델을 활용하면 인체 시뮬레이션의 효율성을 증대시킬 수 있음은 물론, 제각기 축적되었던 인체 근육 데이터 및 근력 산출 알고리즘들이 하나로 통합된 새로운 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.Recently, with the improvement of measurement techniques, dynamic human models which include highly sophisticated muscle models have been developed. In this trend, the demand for controlling the complexity of muscle models depending on the purpose of the simulation has increased. However, there is no previous study concerning the algorithm for systematically manipulating the complexity of a muscle model. In this reason, this study proposes the 'multi-resolutional muscle model' by introducing the 'multi-resolution' concept into dynamic muscle models for human musculoskeletal simulations. The resolution of a muscle model is defined into two different dimensions, the functional resolution and the structural resolution. Also, in order to make the multi-resolution concept more meaningful, resolution change algorithms for each type are discussed. Although this model needs further modification and improvement, this study can be a cornerstone of the integration of various muscle models in the future.제 1 장 서론 제 2 장 동역학 근육 모델 구현 2.1 근육 모델의 구조 2.2 근육 모델의 동작 원리 2.3 근육 모델의 적용 제 3 장 근육 모델의 해상도 3.1 기능적 해상도 3.2 구조적 해상도 제 4 장 다중해상도 근육 모델과 해상도 변화 4.1 기능적 해상도 변화 4.2 구조적 해상도 변화 4.3 더 높은 해상도로의 확장 제 5 장 다중해상도 근육 모델의 활용 5.1 인체 시뮬레이션의 효율성 증대 5.2 통합된 근육 모델 시스템 구축 제 6 장 결론 및 논의Maste