시판 '청도반시' 말랭이의 품질 분석과 등급화 지표를 설정하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 제조사가 다른 7종의 제품을 구입하여 객관적 및 관능적 품질을 분석하였다. 아울러 전반적 기호도와의 상관분석을 통해 등급화 지표를 설정하고 검정을 실시하였다. 감말랭이의 중량, 길이, 너비, 두께, 경도 등은 제품별로 다소 차이를 보였다. 가용성 고형분 함량은 제품별 차이를 보였으며, 그 범위는 $43.44{\sim}47.92^{\circ}Brix$로 나타났다. 기계적 색도 역시, 제품별 차이를 보였는데 L, a, b값의 범위는 $41.17{\sim}54.09$, $5.62{\sim}12.36$ 및 $10.51{\sim}20.59$를 각각 나타내었다. 관능검사에서 삽미, 산미 및 곰팡이취는 인지되지 않았으며 색상, 감미도 및 견고도는 제품별 차이를 보였다. 감말랭이의 전반적 기호도는 관능적 색상, 견고도 및 감미도와 높은 상관관계를 나타내었다. 관능적 색상과 견고도를 지표로 한 등급화에서 품질 특성의 차이가 확인되었다. 이로써 시판 청도반시 말랭이의 품질 특성은 불균일하지만, 관능적 색상과 견고도는 등급화의 지표로 설정되었다.
절리면에서의 이방성 및 전단거동을 정량적으로 파악하기 위한 목적으로 암석 절리면에 석고 몰드를 제작한 후 시멘트 몰타르를 이용하여 복제된 절리모델에 직접전단시험을 실시하였다. 시험 전 암석 시험편의 절리면에 대하여 기계식 단면측정기를 이용하여 절리면의 거칠기를 측정하고 이에 대한 결과를 수치화하였다. 수치화를 통하여 제시된 좌표값을 통하여 거칠기의 통계적 변수와 프랙탈 차원을 구하였다. 대부분의 절리모형에서, 낮은 수직응력 수준에서 전단변위에 따른 전단응력의 값이 지속되거나 상승하였다. 이는 자연상태의 절리면에 대하여 형성된 전리모형의 경우 단일 거칠기 특성에 의존되지 않음을 나타낸다 거칠기에 대한 여러 통계적 변수에 의해 제시된 단면의 특성과 전단강도와의 관계는 일정하지 않으며, 대부분 낮은 상관관계를 가지고 있음이 확인되었다. JRC를 이용한 Barton의 경험식과 실제 실험에서 주어진 값을 비교한 결과 Barton의 경험식은 거칠기에 대한 이방성의 영향을 고려하기 어려우며, 절리면에 대한 특성을 파악함에 있어서 적절하지 않은 것으고 판단된다. 프랙탈 차원의 경우 동일한 단면에 대하여 이방성을 고려할 수 있었으며, 이를 이용한 경험식을 사용한 결과 시험결과와 유사한 이방성을 인지할 수 있었다.
청소년을 위한 성매개 감염병 교육의 필요성이 증가되고 있지만 대부분의 청소년들은 교과과정의 부족한 시간으로 인하여 제대로 된 교육을 받지 못하고 있다. 이 시기의 성매개 감염병 노출은 증상이 없거나 경미하여 청소년들이 성매개질환에 대한 인지를 못하는 경우가 많아 장기적인 생식기계의 문제를 야기할 수 있다. 스마트폰의 보급과 더불어 청소년들이 정보의 대부분을 스마트폰을 통하여 얻고 있어 스마트폰을 활용한 교육이 청소년에서 효과적이다. 청소년의 성 매개 감염병 지식을 향상시키기 위한 교육의 방법으로 딕 앤 케리의 체계적인 교수 설계 모델을 적용하여 성 매개 감염병 교육 스마트폰 어플리케이션 개발을 하였다. 본 연구는 이 스마트폰 어플리케이션 개발 전략 및 개발 과정을 기술하였다. 이 스마폰 어플리케이션은 6명의 전문가들과 함께 개발되었으며 교육 내용은 청소년들이 이해하기 쉬운 용어를 사용하였다. 학습능력 향상을 위한 주요 전략으로는 만화로 된 교육내용, 비밀 문의와 질의응답 기능, 버튼 색 변화 및 반복 학습기능 수록 등이다. 본 연구에서 개발된 스마트폰 어플리케이션은 학교, 청소년 관련 기관 및 병원에서 청소년들의 성매개 감염병 지식, 성매개 감염병 예방 및 성매개 감염병 대처 능력을 향상 시키는데 활용 될 수 있다.
본 연구는 국방기술품질원이 수행하는 핵심부품 국산화개발 지원사업의 제안요청서 정교화를 목적으로 한다. 제안요청서는 사업의 공고와 개발업체 선정, 개발품의 설계와 시험, 사업의 최종 평가와 규격화 등 부품국산화 사업의 전반에 걸쳐 가장 중요한 문서이다. 하지만 제안요청서가 사업 초기에 정교화 되지 않을 경우, 다양한 사유로 인해 잦은 변경이 이루어지면서 사업 실패의 위험이 증가하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 제안요청서의 정교화 필요성을 인지하고, 정량적인 정교화를 위해 AHP 기법을 적용하였다. 국산화개발품의 기계적/전기적 성능과 관련된 제안요청서의 8가지 요구사항과 각 요구사항별 3가지 정교화 방안을 계층화 구조로 설계하였고, 5점 척도의 AHP 기법을 적용하여 각각의 가중치를 산출하였다. AHP 설문조사는 부품국산화 사업에 참여하는 개발업체 인원 20명을 대상으로 실시되었고, AHP 설문결과의 일관성비율이 0.1 이하의 유효한 수준으로 나타났다. 산출된 가중치 중 가장 높은 값을 갖는 정교화 방안을 분류하고, 해당 정교화 방안의 해석 결과와 향후 연구방향을 제시하였다.
자동화된 운항 시스템 도입으로 항공안전은 크게 개선되었지만, 운항을 직접 담당하는 항공기 조종사에게는 새로운 도전이 생겼다. 항공운항 관점에서의 조종사의 스트레스를 Startle과 Surprise구분할 수 있다. Startle을 총소리 같이 갑작스럽거나 위협적인 자극에 대한 짧고 강한 생리적인 반응이며, Surprise는 자신의 예상을 빗나가는 예기치 못한 사건에 대한 인지-감정적 반응이다. Martin 등이 실시한 Startle 효과 실험(2012년)에서 조종사는 Startle 상태에서 반응 지연과 심박 수 증가 등 생리적인 반응을 확인하였고, Rahim의 Startle/Surprise 실험(2020년)에서 사전 계획된 비상조치훈련은 조종사의 호흡수와 맥박수의 변화가 없으나, 비계획된 상황과 항공기가 복잡할수록 호흡 수와 심박 수가 증가되었다는 사실을 확인하였다. 이 실험 결과를 바탕으로 국내 조종사 훈련에서도 기술적 능력을 전달에만 집중하는 것이 아닌 비기술적 능력에 대한 고려가 필요하며, 법령에 의한 기계획된 단순 반복적인 훈련 항목보다는 항공사의 상황을 고려한 비정형화된 다양한 비상조치 훈련의 도입이 필요하다고 하겠다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
코로나바이러스감염증-19는 전 세계적으로 유행하고 있으며, 2021년 7월 15일 기준으로 1.88억명 이상의 확진자와 406만명 이상의 사망자가 발생하였다. 소아청소년에서는 성인에 비해 비교적 중증 감염 발생이 낮으나, 일부에서는 SARS-CoV-2 감염 약 2-6주후소아다기관염증증후군(multisystem inflammatory syndrome in children, MIS-C)라는 합병증이 발생할 수 있다. MIS-C는 어린영아부터 청소년까지 다양한 연령에서 발생할 수 있으며, 발열을 포함하여 다양한 장기와 관련된 증상을 보일 수 있다. 소화기 및 신경계 증상이 흔하며, 많은 경우 가와사키병과 유사한 피부점막증상 등이 나타난다. 특히 심장관련 증상으로 좌심실 기능저하, 심근염 등이 나타날 수 있으며, 관상동맥확장 및 관상동맥류가 나타날 수 있다. 경우에 따라 저혈압, 쇼크를 동반하며, 중환자실 치료 및 기계환기요법을 요하나, 적절한 치료 후 대체로 회복을 보이는 것으로 보고된다. 이와 같이 MIS-C는 소아청소년에서 SARS-CoV-2 이후 드물게 발생하는 중요한 합병증으로, 임상증상을 잘 인지하고 조기에 적절한 치료를 하는 것이 중요하다. 이에 본 종설에서는 MIS-C의 역학 및 임상 증상, 추정되는 병태생리, 진단적 접근 및 치료에 대해 다루고자 한다.
당귀는 한국을 비롯한 동북아 지역에서 다양한 질병을 치료하는 데 전통적으로 가장 많이 사용되는 한약재 중 하나인데 주로 조혈, 혈행 개선 기능을 바탕으로 한 여성 건강관리 외에도 진정, 진통 그리고 강장 효과를 목적으로 사용되어왔다. 특히, 다른 국가에서 재배 생산되는 당귀에서는 decursin, decursinol 그리고 decursinol angelate와 같은 피라노쿠마린 계열의 유효 성분의 함유량이 적지만, 우리나라에서 자생하는 식물로서 참당귀(Angelica gigas Nakai)는 함유량이 많아 약효 등에서 차별성을 가지고 있다. 지난 20여년간 decursin, decursinol 그리고 decursinol angelate의 약리학적 효과에 대한 연구를 통해 항암제투여 부작용으로서의 호중구감소증 예방을 포함하는 항종양 효과를 비롯하여 고지질혈증, 당뇨, 생리 불순, 신장기능 장애 등에 대한 대사 순환계 개선, 천식 등에 대한 호흡기계 개선, 인지 개선, 항염증 작용, 항산화 작용, 적혈구 및 혈소판 등 혈구세포의 수준 증가, 임신율 개선 효과 등을 가지고 있음을 확인하였으며 이들에 대한 다양한 식의약품 개발 가능성을 주시할 필요가 있을 것으로 사료된다. 하지만, 일정 수준 정제되지 않았거나 섭취 용량에 제한이 없는 식품류의 개발에 대해서는 이들 성분의 과용으로 일어날 수 있는 부작용과 같은 안전성 프로파일에 대한 부분도 반드시 고려되어야 할 것이다. 이 글에서는 참당귀에 함유된 피라노쿠마린계 물질의 약리학적 효과와 함께 잠재적인 독성 등과 같은 특성을 요약하여 앞으로의 천연물 기반 제품의 개발 방향과의 연관성을 설명하고자 한다. 이를 통해 참당귀 등의 소재를 이용한 건강기능성 식품이나 식물성 신약 등의 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.
최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al2O3/HfOx/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.
최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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