• 생명과학회지
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• 제31권1호
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• pp.28-36
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• 2021

Edwardsiella piscicida는 어류의 출혈성 패혈증 및 사람의 위장 감염의 중요한 원인균이다. 세균이 생존을 하기 위해서는 환경변화에 적응하기 위한 특수한 메커니즘이 필요하다. 따라서 E. piscicida가 삼투압 변화 환경을 감지하고 이에 반응하는 메커니즘을 이해하기 위하여 본 연구에서는 다양한 염도 조건에서 단백질 발현 형태와 세균의 생리적 특성을 분석하였다. EnvZ-OmpR의 two-component 조절 시스템의 일부인 OmpR 단백질은 세균의 염분 스트레스 감지와 관련이 있다. 이 단백질이 E. piscicida에서 어떤 생리적 역할을 하는지는 밝혀지지 않고 있다. 이 연구에서는 염분 스트레스에 대한 OmpR 단백질의 기능을 조사 하였다. OmpR을 발현하지 못하는 돌연변이체를 분석한 결과 구연산염 이용, H2S 생성 및 인돌 생산의 능력이 야생형과 비교했을 때 차이가 나는 것으로 확인되었다. 전체 ompR 유전자를 가지는 플라스미드를 돌연변이 균주에 도입하여 분석한 결과 위의 세가지 표현형은 야생형과 같아졌다. 지연된 성장률도 부분적으로 회복되었음을 볼 수 있었다. 이 연구에서 OmpR이 세포 운동성과의 관련성을 찾아볼 수 없었다. 이 연구의 결과들을 종합하면, 돌연변이 분석, 성장 분석, MALDI-TOF MS, qRT-PCR 및 표현형 연구 결과는 E. piscicida의 OmpR이 삼투압 조절, 생육, 포린 발현, 독성 관련 유전자(eseC, eseD 및 evpC) (ETAE_1826) 및 기능을 알 수 없는 특정 유전자(ETAE_1540 및 ETAE_2706)와 관련이 있다고 사료된다.

• 과학교육연구지
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• 제44권3호
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• pp.300-317
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• 2020

이 연구의 목적은 2015 개정 교육과정 초등 과학 교과서 내 지구과학 영역에 제시된 개념과 탐구 활동의 내용을 분석하고 개선 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 교과 교육 전문가 2인과 초등교사 3인이 함께 교과서 내 개념과 탐구 활동 문제점 탐색과 개선 방안 조사를 위한 설문지를 개발하였다. 설문은 두 차례에 걸쳐 진행되었으며 모두 30명의 초등학교 교사와 3명의 지구과학 내용학 전공 교수가 설문에 참여하였다. 연구 결과 초등학교 교과서의 고체 지구 영역에서는 8개의 개념 요소, 유체 지구 영역에서는 3개의 개념 요소, 우주와 통합 단원에서는 1개의 개념 요소에서 오개념이 포함되어 있는 것으로 조사되었다. 탐구 활동에서도 고체 지구에서 7개 유체 지구에서 3개, 우주와 통합 단원에서 1개씩 탐구 활동 내용에 보완이 필요한 것으로 조사되었다. 따라서 앞으로 교과서가 개정될 경우 내용 요소의 검정 과정을 강화할 필요가 있으며 나아가 교과서에 제시되는 개념의 경우 연계와 위계뿐 아니라 개념이 발달해 나가는 과정도 고려할 필요성이 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국노년학
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• 제32권3호
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• pp.689-701
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• 2012

본 연구의 목적은 노인의 식사 후 혈압과 맥박수의 변화 양상이 체위에 따라 차이가 있는지를 확인하고자 하는 것이었다. 복지재단의 양로원과 요양원에 거주하는 노인 141명으로부터 서면동의를 받은 뒤, 5명의 훈련된 조사원이 식사 전 2회, 식사 직후, 그리고 식사 후 15분 간격으로 90분까지 총 9회 혈압과 맥박을 측정하였다. 노인의 선호에 따라 식사 후 좌위를 취한 노인은 식당에서 측정이 이루어졌고, 앙와위를 취한 노인은 방에서 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도와 백분율, 평균, 표준편차, Chi-square 검정, t 검정, 반복측정 분산분석, 반복측정 공분산분석을 이용하여 분석하였으며, 연구결과는 다음과 같다. ${\bullet}$식후저혈압 발생률은 앙와위를 취한 노인군이 좌위를 취한 노인군보다 높았다. ${\bullet}$식후 좌위를 취한 노인군과 앙와위를 취한 노인군 간에 시간경과에 따른 수축기혈압과 맥박의 변화 양상은 차이가 없었다. ${\bullet}$식전 수축기혈압을 통제한 상태에서 식사 후 수축기혈압의 변화양상은 좌위군과 앙와위군 간에 유의한 차이가 없었다. 노인에서 식후 혈압하강 발생은 식사 후 체위에 따른 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 식후에 앙와위를 취한 노인에서도 식후 두 시간 이내에는 식후저혈압이 발생하고 있다는 점에 유의하여 세심하게 혈압을 모니터링하여야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.187-199
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• 2020

WHO는 3월 11일을 기준으로 COVID-19를 유행병으로 선포하였다. 국내에서는 27,000명의 확진자가 발생하였으며, 전세계적으로는 5,000만명이 넘는 확진자가 발생하였다. 이처럼 COVID-19으로 인한 감염이 확산되면서 역학조사의 중요성이 다시 한 번 대두되고 있는 상황이다. 하지만 지난 대구 경북 사례를 시작으로 다수의 확진자가 발생하였고, 현재 역학조사 방식에 한계가 있음을 인지하였다. 이에 질병관리본부는 스마트시티 데이터허브 기술을 활용한 역학조사 지원시스템을 개발하여 역학조사에 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 역학조사 지원시스템의 일부로 대용량의 이동통신사 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 기반 역학조사 지원 시스템이다. 본 시스템을 통해 기존에는 어려웠던 이동통신사 데이터의 이상치 처리나 2명 이상의 접촉자가 발생한 핫스팟 지역 생성 등의 처리가 가능해졌다. 그 결과, 이상치 처리는 요청건당 30초, 핫스팟의 경우 평균 10분 이내에 처리할 수 있게 되었다. 본 연구는 빅데이터 시스템을 역학조사에 접목하고 역학조사를 지원한 첫 사례로써, 빅데이터 시스템의 역학조사에 대한 실용적 활용 가능성을 제시하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.1-26
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• 2020

'기업 생태계'에서 '유니콘'이란 표현법은 2013년 'Aileen Lee'에 의해 명명된 이래, 특히 한국에서 '스타트업 생태계'의 국제적 수준 비교의 차원에서 활발하게 다루어졌다. 정부 차원에서는 이를 정책적 목표로 설정하여, '2022년까지 유니콘 기업 20개 목표'를 제시한 바 있다. 이와같이 '유니콘 클럽 기업'에 대한 현상은 정책적 목표 차원에서 다루어지며, 대중적으로 크게 확산된데 반해, 본 현상의 실체와 본질적 이해 목적의 학술적 연구는 충분치 못하였다. 본 연구는, 첫째, 2019년 기준 '글로벌 유니콘 클럽' 기업 479개를 대상으로 이들의 특성을 다면적/다차원적으로 분석하였다. 그동안 주로 국가별 '유니콘 기업' 수 및 산업 분류 기준 일반현황 중심의 대중적 소개가 주된 내용이었다면, 본 연구는 투자자를 포함한 기초현황을 상세 분석하였고, 사례분석을 포함한 질적 탐색을 수행하였다. 또한 기초 선행연구가 부족한 관계로, 군집분석, 판별분석, 다층 회귀분석 등 양적 탐색을 함께 수행하였다. 그리고 개별기업의 '기업가 요인-산업(시장)환경 요인-자원 요인-전략 요인', 즉 'ERIS 모델'에 기반하여 그 특성을 살펴보았다. 둘째, 기업가치에 영향을 미치는 요인들을 앞서 분석한 특성 요인 및 투자자 특성과 연계하여 살펴보았다. 그리고 마지막으로는 이들을 토대로 '기업 생태계' 관점에서 '유니콘 현상'을 바르게 이해하고, 또한 정책적 측면에서 이를 생산적으로 활용하는 방향을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.449-457
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• 2022

의료기관 내 진료실에서 성희롱 문제 해결을 위해 샤프롱 제도를 적용하고 있다. 이에 방사선 업무 특성을 고려하여 방사선 업무에서의 샤프롱 제도 적용을 고려하여 방사선사들의 샤프롱 제도 적용의 요구도와 직무에서 발생할 수 있는 영향을 분석하고자 한다. 2021년 말부터 2022년 초까지 대구 경북지역 방사선사를 대상으로 설문조사를 하였으며, 약 52.9%의 회수된 설문을 통해 분석하였다. 분석 결과 샤프롱 제도 적용을 요구하는 경우는 남성보다는 여성이, 연령이 낮을수록, 학위 수준이 높을수록, 그리고 연차가 낮을수록 높았다. 그리고 샤프롱 제도의 적용에 따른 직무 영향은 요구도가 높을수록 성희롱 감소 및 신뢰도는 향상되지만 직무의 효율성, 전문성, 편의성, 소속감 및 복지는 부정적으로 변화될 것으로 생각하고 있다. 즉, 낮은 연령 및 학식이 높아질수록 샤프롱 제도의 필요성이 높지만 적용하기 전 직무의 보장 및 고용의 안정성을 정책적으로 보완하여야 할 필요가 있다고 생각하고 있다는 것이다. 따라서 향후 방사선 업무에서 샤프롱 제도의 적용을 고려한다면 해당 직종의 직무 보장을 위한 사전 의견 수렴을 충분히 수행할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.129-140
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• 2022

코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제66권6호
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• pp.451-458
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• 2022

LiNi_xMn_yCo_1-(x+y)O₂의 자기특성을 고려한 자기장 이용 결정방향 제어 연구를 통해, LiNi_0.6Mn_0.2Co_0.2O₂ 결정 내 많은 비율의 (00l) plane들이 전극집전체 표면에 수직으로 정렬된 결정배향 전극을 확보하였다. 해당 결정배향 전극은 리튬이차전지의 충방전 과정 중에 낮은 전극 polarization 특성을 나타내었으며, 일반 LiNi_0.6Mn_0.2Co_0.2O₂ 전극 대비 높은 용량을 기록하였다. 결정 배향 전극은 빠른 리튬이온 전달에 적합한 구조적 특성으로 인해 리튬이차전지 성능 향상에 기여한 것으로 예상되었다. 결정배향 전극에 의한 성능 향상을 다양한 전기화학적 이론 및 분석 결과를 통해 검증, 해석하였다.