• 대한본초학회지
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• 제29권2호
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• pp.47-54
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• 2014

Objectives : This study was undertaken to verify the effect of Gangjihwan(Di-fatty, DF) composed with Pakistani Ephedra Herba on nonalcoholic fatty liver disease(NAFLD) using high fat diet-fed male mice. Method : Eight-week old C57BL/6N mice were used for all experiments. Standard chow diet-fed mice were used as normal group and high fat diet-fed NAFLD mice were randomly divided into 5 groups: control, atorvastatin, DF(1), DF(2) and DF(3). After 8 weeks, mice were treated with water, atorvastatin(10mg/kg) and DF(40, 80, 160mg/kg) for 8 weeks. And we investigated body weight gain, plasma lipid and glucose metabolism, histological analysis for liver on the mice. Results : Compared with controls, DF-treated mice had very significantly lower body weight gain and lower visceral adipose tissue weight, the magnitudes of which were prominent in DF(3). Consistent with their effects on body weight gain, DF-treated mice had lower blood total cholesterol and triglyceride level compared with controls. Consistent with their effects on body weight gain and blood plasma lipid level, DF-treated mice had lower liver weight and hepatic lipid accumulation of DF-treated groups was significantly decreased than control group. Also Blood plasma AST, ALT and ${\gamma}$-GT concentration were not changed by DF, and these results may indicate DF do not show any toxic effects. Conclusions : These results suggest that DF effectively improves NAFLD. DF reduces liver weight and prevents lipid accumulation of hepatocyte by reducing body weight gain and modulating blood plasma lipid metabolism levels.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.599-608
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• 2022

정부주도로 설립된 기존의 메이커스페이스는 현장의 실제 수요를 반영하지 못하여 성과창출에 한계가 있다는 비판이 있었다. 이러한 문제의식에서, 본 연구는 메이커스페이스의 현황과 문제점을 진단하고, 수요에 대응하기 위한 개선방안을 제시하는데 목적을 두었다. 이를 위해 정부의 정책자료를 분석하여 메이커스페이스의 현황을 정리하였고, 해당 시설을 사용하는 ICT 디바이스 관련 중소기업을 대상으로 설문조사를 실시하여 D·N·A 기술수요, 경영 애로사항, 정부지원 정책에 대한 의견을 분석하였다. 연구결과 본 연구는 디지털전환 플랫폼으로서의 메이커스페이스 고도화 방안에 대해 다음과 같이 제안하였다. 첫째, D·N·A 기술을 도입하기 위한 기존 산업의 특성상 기업이 자체적으로 시장에 진입하기에는 한계가 있으므로 정부차원의 종합지원이 필요하다. 둘째, 신제품·서비스 개발을 위한 실증 테스트베드를 구축·확대해 다양한 형태의 메타버스 콘텐츠 발굴과 기존 사업의 디지털전환 융합 모델이 도출될 수 있도록 해야 한다. 셋째, 메이커스페이스를 정부주도의 창업지원 정책을 구현하는 플랫폼으로서 운영하고자 하는 지원방식을 수정하여, 민간에서 잘 할 수 있는 부분은 과감히 민간에 이관하고 그 안에서 산학연 참여주체가 자유롭게 아이디어를 공유하고 공동의 문제를 해결하도록 지원해야 한다. 본 연구에서 발견한 문제점과 개선방안을 고려하여, 기존의 메이커스페이스가 현장의 수요에 적합한 디지털전환 플랫폼으로 고도화되길 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.1-16
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• 2022

본 연구에서는 중학교 수준에서 지구 온난화에 대한 학습발달과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2021년 4월부터 10월까지 구인 특화, 문항 개발, 결과 기술, 측정 모델 단계로 구성된 구인 모델링 방식에 따라 연구를 수행하였다. 학생 평가 문항을 개발하기 위하여 중학교 교육과정과 교과서를 분석하여 내용 요소를 토대로 구인별 개념 위계를 범주화하여 구인 구성도를 작성하였다. 구인과 문항 간 연계를 강화하기 위하여 선정된 구인에 따른 평가 문항을 선택형, 단답형, 서술형으로 개발하였다. 개발된 총 21개의 소문항을 중학생을 대상으로 온라인 평가를 실시한 결과 문항별 3단계 채점 기준에 의거하여 '상' 수준에 해당하는 학생은 많은 반면, '하' 수준에 해당하는 학생은 없는 것으로 나타났다. 이에 초기에 설정한 하위 정착점을 Level 0으로, 상위 정착점을 Level 4에서 Level 3으로 하향 조정하여 구인 구성도를 수정하였으며, 이를 바탕으로 지구 온난화에 관한 가설적 학습발달과정을 현상적 이해, 개념적 이해, 기제적 이해 순으로 제안하였다. 연구 결과를 토대로 차기 과학과 교육과정의 재구성 및 평가 체제 개선을 위한 방안을 제언하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제42권3호
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• pp.434-454
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• 2023

본 연구는 초등교육 현장에서 이루어진 모델링 수업 사례와 모델링 수업에 관한 초등교사의 인식이 나타난 연구를 통해 초등과학 모델링 수업의 구성과 속성 및 교사의 역량 요인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 모델링 수업 사례와 초등교사의 인식이 드러난 질적 연구물을 종합적으로 분석하는 질적 메타분석을 수행하였다. 분석 결과, 초등과학 모델링 수업의 구성은 모델을 생성하고 평가한 뒤 수정하는 과정을 거치며, 이러한 과정은 소집단 상호작용 안에서 이루어짐을 알 수 있었다. 초등과학 모델링 수업의 속성은 모델링 수업에 영향을 미치는 요인과 모델링 수업에 참여하는 학생에게 요구되는 역량 요인으로 나뉠 수 있는데, 모델링 수업에 영향을 미치는 요인에는 '소집단 상호작용'과 '수업 시간'이 도출되었다. 모델링 수업에 참여하는 학생들에게 요구되는 역량 요인으로는 '과학 지식', '메타모델링 지식', '감정 조절 능력'이 도출되었다. 초등과학 모델링 수업에 필요한 교사의 역량 요인은 교사가 알아야 할 지식, 갖추어야 할 기능, 태도 측면에서 분석되었다. 분석 결과, 교사는 '메타모델링 지식', '모델링 평가지식'을 알고 있어야 하며, '학생에 대한 감정적 지원' 능력을 갖추고, '모델링의 가치에 대해 인식'하는 것이 필요함을 알 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 효과적인 모델링 수업을 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.35-44
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• 2006

일반적으로 현장지반은 대부분 일정량의 세립분을 포함하고 있으므로 세립분 함유량을 고려한 지반 거동에 관한 연구가 요구된다. 이와 더불어, 기초 지반은 하중초기단계부터 상당한 비선형 거동특성을 나타내고 있어, 응력단계에 따른 지반의 비선형성 또한 매우 중요한 고려사항이다. 본 연구에서는 일련의 실내시험을 수행하여 지반의 전단강도 및 비선형 감쇠 특성을 도출하고자 하였으며, 수정 Hyerbolic 모델을 적용하여 분석된 실트질 모래 지반의 비선형 거동특성은 실트함유량과 상대밀도에 의해 정량화되었다. 실트질 모래 시료의 응력-변형률 곡선을 도출하기 위해 세립분 함유량을 변화시켜가며 일련의 삼축압축시험이 수행되었다. 또한 비선형 특성의 정규화에 요구되는 미소변형률 구간의 초기전단탄성계수의 도출을 위해서 삼축압축시험의 시료조건과 유사한 시료에 대해 공진주시험이 수행되었다. 또한 실트함유량별로 도출된 비선형 특성치는 상대밀도의 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 상대밀도 증가에 따라 파괴시의 탄성계수의 비인 f값은 감소하고, 지반강성도 감쇠율을 나타내는 9의 경우 증가하는 경향을 나타내었다. 이와 더불어 비선형 특성치를 상대밀도 $D_R$을 간극비로 환산한 절대적 간극비 $e_{sk}$에 따른 정량화 결과의 경우, $e_{sk}$의 증가에 따라 f값은 증가하고 g값은 감소하는 경향을 나타내었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.214-216
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• 2022

분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.177-188
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• 2022

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제2권1호
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• pp.74-99
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• 2011

2000년대 외환위기 이후 프랜차이즈 창업에 대한 관심증가로 프랜차이즈 산업은 매년 급성장을 거듭해 오고 있으며, 당분간 프랜차이즈 산업의 성장은 지속될 것으로 예상되고 있다. 그러나 국내 프랜차이즈는 외형적으로는 성장을 지속하고 있으나 그동안 몇몇 소수의 업종 중심으로 가맹본부 및 가맹점 진출이 집중되어 신규가맹점 확보에 그 한계를 드러내고 있다. 이에 포화상태에 접어든 업종 내에서는 신규가맹점 진출보다는 기존 가맹점 유지를 통해 매출증가 유도 및 동종업종 점포를 흡수하는 방향으로 전략을 수정하고 있다. 이미 '업종변경'이라는 방식의 가맹점 출점 전략이 사용되고 있음에도 불구하고 지금까지 기운영점포를 가맹점으로 흡수하는 방식인 컨버전 프랜차이징을 활성화 하는 방안이 제시되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 동네 슈퍼마켓의 나들가게로 컨버전한 사례를 중심으로 컨버전 프랜차이징 전개 방식 및 전개 후 결과에 대해 연구하고자 한다. 본 연구의 사례분석 결과, 컨버전 프랜차이징 후 매출, 내점 고객 수, 점포 이미지 등이 증가하였으며, 점주/소비자의 만족도 또한 컨버전 전에 비해 증가한 것으로 나타나고 있다. 이는 컨버전 프랜차이징이 기업과 점주/소비자 모두에게 긍정적인 전략임을 의미한다고 할 수 있다. 그러나 나들가게의 경우, 정부의 정책 하에 진행된 사례임으로 프랜차이즈 기업에 나들가게 전개 방식을 적용하기에는 한계가 있으나, 이미 프랜차이즈 산업 내에서 전개되고 있는 전략임을 볼 때, 나들가게 사례를 통한 컨버전 프랜차이징 전략모델에 대해 연구할 필요성을 제기한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.381-388
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• 2023

본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.