• 산업융합연구
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• 제22권3호
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• pp.51-65
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• 2024

본 연구는 소뇌성 운동실조증인 사람을 대상으로 반복적인 기본운동 기술 기반 신체활동을 통하여 균형 및 보행 기능의 긍정적인 변화와 지도자의 지도 과정에서의 어려움을 이해하는 것이다. 이를 위해 5명의 소뇌성 운동실조증 성인을 연구대상자로 선정하였고, 이들을 지도한 3명의 지도자가 연구참여자로 참여하였다. 양적 자료 수집을 위하여 연구참여자들의 16주 동안 신체활동 수업 사전 및 사후 평가를 통하여 평균과 표준편차를 살펴보았다. SAS 9.1 통계 프로그램의 샤피로-윌크 검정법으로 수집한 자료의 평균과 표준편차를 산출하였다(p<.05). 질적자료수집 방법으로 Spradley(1980)가 제안한 발전식 연구단계(DSR)의 문화기술적 방법을 채택하였고, Mertens(1990)의 분석법에 따라 수집한 자료를 귀납적으로 분석하였다. 이를 통하여 31개의 개념, 10개의 하위 범주, 4개의 범주를 발견하였다. 그 결과 연구참여자들이 겪는 어려움으로는 지도환경의 미흡, 수요자들의 불만, 지도의 어려움 그리고 동료 비협조 등으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 소뇌성 운동실조증 성인들의 균형 유지뿐만 아니라 그들의 신체활동 지도를 위하여 공공기관뿐만 아니라 바우처를 사용할 수 있는 사설신체활동 기관에도 제도적·법적·정책적 지원이 이루어져야 하는 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제34권3호
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• pp.179-190
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• 2024

Canabas sativa L. (marijuana and hemp)는 전 세계적으로 널리 재배되는 식물로 식품, 의약품 등의 재료로 사용되었다. 본 연구는 네트워크 약리학을 이용하여 대마 줄기 및 뿌리 추출물의 기능적 효과를 예측하고 이들의 새로운 기능을 알아보고자 하였다. 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물의 성분은 GC/MS로 확인하였고, 성분과 단백질 간의 네트워크는 STIHICI 데이터베이스를 이용하여 알아보았다. 성분과 연결된 단백질의 작용기전은 KEGG pathway 분석을 수행하였다. 추출물의 효과는 실시간 PCR을 이용하여 lysophosphatylcholine 유도 THP-1 세포에서 확인하였다. 줄기 및 뿌리 추출물에서 각각 21개 및 32개의 성분이 확인되었다. 줄기 및 뿌리의 성분과 연결된 단백질은 각각 147개, 184개의 단백질이었다. KEGG pathway 분석결과 MAPK signaling pathway를 포함한 69개의 경로가 추출물에 의해 공통적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 경로 네크워크를 이용한 추가 조사 결과, Terpenoid backbone biosynthesis 추출물 및 MVK와 MVD 의해 영향을 받을 가능성이 높으며, 유전자 발현은 추출물에 의해 LPC 유도 THP-1 세포에서 감소하였다. 따라서 본 연구에서는 대마 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물이 다양한 경로로 영향을 미칠 수 있음을 보여주었고, 이러한 결과는 대마의 효과를 예측하고 연구하기 위한 기초 정보를 제공할 것으로 사료된다.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제25권3호
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• pp.39-49
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• 2024

목적: 이 연구는 2000년부터 2023년까지 한국학교·지역보건교육학회지에 게재된 영유아 및 아동 관련 연구에 대하여 동향을 분석하고 향후 학술지 발전 및 증진에 기여하고자 한다. 방법: 2000년부터 2023년까지 게재된 논문의 연구주제, 연구유형, 자료수집방법 및 자료분석방법을 비교·분류하고 총 52편을 분석하였다. 결과: 52편의 문헌을 분석한 결과, 전반적으로 2008년부터 2012년도에 가장 많이 출판되는 추세를 보였고 학령기 아동 대상 문헌이 가장 많았다. 연구주제 분류에 따르면 '건강행동과 보건교육'이 14편(26.9%), 구강건강 9편(17.3%), 안전관리 7편(13.5%), 성의식(11.5%) 순이었다. 연구유형은 양적 연구가 가장 많았고 자료수집 방법은 설문조사가 주로 이루어졌으며 자료분석방법은 기술통계 및 t-test 분석 방법 빈도가 높았다. 결론: 한국학교·지역보건교육학회지의 질적 수준의 향상을 위하여 영유아기 및 학령기 아동 대상을 중심으로 근거기반 중심의 연구 확대가 이루어져야 하고, 연구설계, 자료수집 및 분석방법의 다양화가 요구된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.267-274
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• 2024

수소 취성 파괴는 수소가 풍부한 환경에 노출된 재료의 구조적 무결성을 보장하는 데 있어 다양한 산업 응용 분야에서 큰 도전 과제이다. 본 연구는 연성 파괴 모델인 Gurson-Cohesive 모델과 수소 확산 모델을 통합하는 수치 모델을 제안하고 수소 취화가 파괴 거동에 끼치는 영향을 조사한다. 사용된 연성 파괴 모델은 손상 진화를 모사하는 Gurson 모델과 균열 표면의 불연속성과 응력-균열폭 관계의 연화 거동을 설명하는 표면 요소 기반의 Cohesive zone 모델을 결합한 파괴 모델이며, 균열 시작 기준으로 공극과 삼축성을 고려한다. 또한, 파괴 모델과 통합된 수소 확산 분석은 수소 강화 탈결합(HEDE) 메커니즘과 그에 따른 균열 시작 및 진전에 미치는 영향을 고려하며, 응력-균열폭 관계에 대한 수소의 영향을 고려한다. 수치 예제로 매개변수 연구를 통하여 확산 계수와 수소 취화 파과 특성에 대한 민감도를 조사한다. 수소 확산 모델과 연성 파괴 모델을 통합한 프레임워크를 제시함으로써 본 연구는 수소 취화 파괴에 대한 이해를 제공하여 엔지니어링 응용 분야에서 기여할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.695-705
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• 2024

힌남노 태풍으로 인하여 포항 지역에 다수의 비탈면 파괴가 발생하여 실제 강우로 인한 침투 및 비탈면 안정해석이 필요하다. 붕괴가 발생한 지역을 대상으로 시료를 채취하였고, 불포화토의 수리-역학적 물성을 분석하였다. 단일모드에 의한 함수특성곡선으로 실제 거동을 모델하기 곤란하여 이중모드에 의한 함수특성곡선을 모델하였다. 이중모드는 함수특성시험 측정치를 더 적합하게 모델하는 결과를 보여주었다. 단일모드 및 이중모드에 대한 불포화 수리전도도를 산정하고 강우시 부정류 침투해석을 수행하였다. 세 군데 산사태 지역에 대하여 강우에 따른 포화도 및 간극수압의 변동을 계산하였다. 불포화토의 유효응력에 기반한 안정성 해석을 수행하고 시간단계에 따라서 안전율을 계산하였다. 이중모드 모델의 경우에는 힌남노 태풍에 의하여 발생한 산사태를 재현할 수 있었다. 반면 단일모드 모델에서는 최소안전율이 1.2~1.3으로 나타나서 비탈면 파괴를 예측할 수 없었다. 수리특성에 대한 이중모드 모델은 태풍시 간극수압의 변동을 적절하게 계산하고 비탈면의 불안정을 정확하게 예측하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디자인학연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2003

세계는 지금 보이지 않는 또 하나의 전쟁을 준비하고 있다. 정보ㆍ통신기술의 혁명은 물론 문화에 대한 인식의 전환과 부가가치 창출을 통한 디지털 경제의 문화전쟁이 그 실체이다. “각종 미디어에 담긴 내용물”로 요약되는 컨텐츠(Content)가 생명력을 가지면서 선진국들은 “문화산업” 이라는 무기를 들고 전쟁을 준비하고 있다. 디지털 경제 전문가들은 “문화전쟁에서 패하는 국가는 뉴 밀레니엄 시대에 경제 식민지로 전락할 것” 이라고 한다. 문화산업의 가장 중요한 특징은 창의성과 문화성의 결합인데, 지식을 기반으로 한 창조력에 더하여 문화적 가치를 부여한다는 것이다. 이는 한 국가나 지역, 각 문화 권 간의 치열한 경쟁이 유발되는 것을 의미하며 여기에서 살아남기 위해서는 독특한 자신만의 문화적 가치에 대한 인식을 통해 이를 산업구조화 하는 방법들을 개발해야 할 것이다. 당장의 가시적인 제품의 개발과 신규산업에 대한 투자보다는 문화적 가치를 산업과 접목시키는 방안을 탐구해야 할 것이다. 멀티미디어시대는 미디어의 독립적 지위를 허용하지 않을 뿐만 아니라 디지털 세계에서 컨텐츠 상품의 수명이 반영구적이라는 사실이 확인되면서 미래를 선도하는 산업으로 등장하고 있다. 시장원리에 따른 각 국 간의 경쟁과 발전된 기술에 의한 미디어의 고기능화ㆍ다양화 멀티미디어 기술의 포화상태에 따라 경쟁의 승부수는 컨텐츠의 질과 양에 좌우되게 되었다. 문화ㆍ과학ㆍ경제 산업이라는 개별적 관점의 영역구분을 벗어나 이 모든 것이 하나의 체계적인 통합구조로 재편되고 있는 상창에서 국가적 경쟁력 확보와 고유한 문화적 정체성 표출을 위한 패러다임의 전환이 시급해지면서 세계 각국들은 고유의 민족문화에서 세계적 보편성을 찾고 타문화와 차별되는 독창성을 부각시킨 고유디자인의 개발로 효율성의 극대화를 꾀하고 있다. 이에 따라 우리의 전통 문화 유산에서 독창적인 조형요소를 발굴, 이를 디자인 창출에 활용하여 세계시장에서 한국적 문화 이미지의 제고를 기할 수 있는 다양한 접근방법의 개발이 필요한 시점이다. 문화유산의 가치를 학술적, 유물적 차원에만 머물게 할 것이 아니라 이를 현대적 의미로 새롭게 조명하고 창조적인 삶의 질을 결정짓는 핵심적 요소들을 찾아내 고유한 디자인 양식으로 풀어내는 문화적 계승이 필요한 것이다. 우리 문양은 민족의 문화원형이자 조형기호로 상징적 체계와 미의식이 반영되어 있는 것이다. 현대적 구현과 계승이라는 측면에서 한국문양에 대한 새로운 이해와 분석을 토대로 한 정보자료화ㆍ디지털 컨텐츠화 작업은 독창적인 디자인 표현양식과 모티브의 발굴ㆍ정리일 뿐만 아니라 다양한 미디어로 승부하는 작금의 문화경쟁시대를 대비하는 하나의 노력이 될 것이다.

• 청정기술
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• 제27권4호
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• pp.359-366
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• 2021

할로이사이트(Al₂Si₂O₅(OH)₄·nH₂O)는 다층벽 나노 튜브 구조의 저단가 천연 점토 분말로, 상대적으로 우수한 비표면적으로 인해 수처리용 염료 흡착 소재로 연구되어왔다. 분말형 점토 소재는 수처리 시 응집으로 인한 관막음 현상을 억제하기 위해서 흡착 담체로의 사용이 검토되나, 강도 확보를 위한 높은 소성 온도 및 분말 대비 낮은 소재 활용률로 인해 흡착능 구현에 난점이 있다. 본 연구에서는 750 ℃에서 대기 소성에 따른 할로이사이트의 메틸렌블루(MB) 흡착능 유지율을 평가하였으며, 소재 활용율 향상을 위한 관형의 할로이사이트 담체를 제조하였다. 할로이사이트의 높은 열적 구조 안정성은 투과전자현미경 이미지를 통해 평가되었으며, 할로이사이트는 각각 22% (7.65 mg g^-1), 6% (11.7 mg g^-1)의 유지율을 보인 규조토 및 마그네솔^®XL 대비 우수한 MB 흡착능 유지율 및 흡착능(93%, 18.5 mg g^-1) 나타내었다. 또한, 성형 시 리그닌과의 복합화는 기존 소성체 대비 흡착능이 향상되었으며, 수소 분위기 하 소성 시 초기 MB 흡착을 촉진했다. 관형의 할로이사이트 담체는 접촉면적의 증가를 통해 막대형 담체 대비 빠른 초기 흡착량의 증가 및 우수한 질량 당 흡착능(7.36 mg g^-1)을 구현하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.24-35
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• 2024

최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.