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- 저자 : 백수희(Soo-Heui Paik) (검색결과 3 건)
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인공지능과 데이터 과학을 위한 Orange 플랫폼의 교육적 이용 사례
김윤미(Yunmi Kim),강의성(Euisung Kang),백수희(Soo-Heui Paik) 한국컴퓨터교육학회 2022 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.26 No.1
인공지능 기술이 급속하게 발달하고 일상생활에서 손쉽게 인공지능을 활용할 수 있을만큼 보편화되고 있다. 미국, 중국, 일본, 한국 등의 주요 국가에서는 대학교 뿐만 아니라 초·중등학교에서도 인공지능 교육을 기본 교육으로 도입하는 계획을 마련하고 있다. 이에 따라 인공지능을 손쉽게 배우거나, 인공지능을 활용할 수 있는 다양한 인공지능 프로그램 또는 서비스들이 개발되고 있다. Orange 플랫폼은 인공지능, 데이터 마이닝을 위한 오픈 소스 플랫폼으로서 인공지능 교육, 인공지능 응용, 데이터 과학 응용 분야 등 폭넓은 분야에 유용하게 활용될 수 있다. 특히, Orange는 위젯(widget)이라고 하는 시각적인 컴포넌트들을 마우스로 끌어 당겨 연결함으로써 인공지능 응용을 만들 수 있기 때문에 인공지능 프로그래밍에 익숙하지 않은 사용자들이 인공지능 기술에 진입하는데 도움이 된다. 또한, Orange는 파이썬 오픈 소스 라이브러리를 사용할 뿐만 아니라, Image Analytics, Text Mining 등과 같은 다양한 애드온을 제공하기 때문에 인공지능에 익숙한 사용자들에게도 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류, 건강 데이터를 이용한 학습 등을 통해 Orange의 기능을 소개하고, 대표적인 활용 예시를 제공함으로써 인공지능과 데이터 과학 교육에 도움되고자 한다.
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모란 추출액에서 paeoniflorin과 paeonol 동시 정량 분석 및 화장품 원료의 품질관리 기준 설정
윤기훈(Ki Hun Yun),지용하(Yong Ha Chi),이동규(Dong Kyu Lee),백수희(Soo Heui Paik) 한국유화학회 2018 한국응용과학기술학회지 Vol.35 No.1
모란은 항염증작용, 항알레르기작용, 항균작용, 중추억제, 위액분비억제, 진경작용 등의 약리활 성이 있을 뿐 아니라 항산화작용, 미백작용 등이 보고되면서 화장품 원료, 미용식품으로 다양하게 활용 가능성이 탐색되고 있다. 모란의 뿌리, 잎 및 꽃에서 추출용매와 온도, 시간에 따른 추출액 중 성분의 함량 변화를 비교하였다. Paeoniflorin과 paeonol을 지표성분으로 하여 두 성분의 함량을 동시에 정량분석하기 위한 HPLC 분석법을 설정하고 분석 배치마다 검량선과 QC용 검체를 사용하여 시스템적합성을 확인하면서 시료 분석을 실시하였다. Paeonol은 뿌리에서만 검출되었고 잎과 꽃에서는 검출되지 않았으며, paeoniflorin은 잎, 꽃에서의 농도가 뿌리에서보다 높았다. 추출용매와 섞을 때 뿌리의 절도는 구입 당시의 조각을 그대로 사용할 때보다 적당한 크기로 분쇄한 후 사용할 때 두 성분 모두 높은 농도로 추출되었다. 추출용매로는 30% 1,3-butylene glycol을 사용할 때 농도가 가장 높았다. 추출온도와 시간은 고온, 장시간 일수록 농도가 높아지는 경향을 보였으나 75℃, 4 h 이상에서는 농도 상승이 완만했으며, paeonol은 8 h까지 지속적으로 농도가 상승하는 경향을 보였다. 뿌리, 잎, 꽃의 배합 비율은 2+2+1g/0.5kg로 할 때 두 지표성분의 함량 기준에 도달 가능하다고 판단하였다. 최종적으로 원재료를 2+2+1g/0.5kg로 배합하고 30% 1,3-butylene glycol을 추출용매로 사용하여 75℃에서 4 h 동안 추출하는 방법이 두 지표성분의 활성 농도 기준과 원재료 및 제조공정상의 비용을 함께 고려할 때 적절한 조건이라고 판단하였고, 이 조건에서 10 kg 규모까지 추출액 제조 단위를 스케일업 하였다. Paeony has pharmacological activities such as anti-inflammatory, anti-allergic, anti-bacterial, central inhibitory, gastric secretion inhibition, and antispasmodic activities. In addition, its antioxidant activity and whitening effect being reported, thus it is being explored as raw materials for cosmetics. We compared the changes in the contents of paeoniflorin and paeonol in Peony extracts, depending on the changes of extracting solvents, temperature and time. The HPLC method was set up for simultaneous analysis, the system suitabilities were confirmed by using the calibration curves and the QC samples for each assay batch. Paeonol was detected only in roots, and paeoniflorin was higher in leaf and flower than root. Higher concentrations of both ingredients were extracted when the root was used after grinding to a suitable size, and when 30% 1,3-butylene glycol was used as the extraction solvent. Also the concentrations tended to increase at higher temperature and longer time, but the increase was gradual at over 75℃ and 4 hours. The ratio of root, leaf and flower was determined to be 2+2+1g/0.5kg of batch, reaching the contents criteria of paeoniflorin and paeonol. Finally, we selected as the best extraction condition when the raw materials are mixed with 2+2+1g/0.5kg and extracted with 30% 1,3-butylene glycol as an extraction solvent at 75℃ for 4 hours, considering both the concentrations of two components and the cost of raw materials and manufacturing process, The extraction units were scaled up to 10 kg under this condition.
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