• 의료법학
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• 제22권3호
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• pp.57-95
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• 2021

생명윤리법에 따라 우리나라의 배아 보존기간은 최대 5년이다. 그러나 최근 관련 과학기술 발달 및 보존기간 제한이 배아생성권자 권리를 제한한다는 요구가 제기됨에 따라 본 연구는 국내·외 법률을 검토하고 쟁점을 도출하였다. 첫 번째 쟁점으로 보존된 배아는 임신목적 착상 시도를 그 목적으로 하며, 과학적 근거 등 충분한 정보에 근거한 숙고를 통해 배아생성권자의 자율성이 보호되도록 하는 것이 중요하다는 것이다. 두 번째는 배아 보존기관 관리 의무 관련 규정이 필요하다는 것이다. 세 번째는 배아의 특수한 지위를 고려하여, 배아 생성, 보존, 폐기 행위가 최소한의 범위에서 이루어지는 사회적 분위기를 형성하는 것이다. 이 쟁점을 바탕으로 합리적 제도 개선 방안 제안의 첫 번째는 구체적 보존기간을 법에 명시하는 것보다, 충분한 설명과 적절한 동의가 행사될 수 있는 환경조성 및 보존기간의 연장 사유 확대 우선 도입이다. 두 번째는 보존기관 관리의무 뿐 아니라 그 결과 나타날 수 있는 우려 등 현장 전반을 고려한 제도화가 필요하다는 것이며, 마지막은 연구목적 제공을 위한 이관, 타인의 임신목적 기증 등 배아의 향후 활용 방안을 고려한 관리 방식의 도입을 제안한다. 이 과정은 태어난 아이와 가족관계 등 전반적인 고찰 뿐 아니라, 충분한 사회적 논의와 합의를 통한 방식이 되어야 할 것이다.

• 생명과학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-10
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• 2022

비자나무는 한반도 남부지역과 제주도에 자생하고 있으며 식용으로 이용이 가능하며, 전통적으로 구충 빛 변비 예방의 목적으로 사용되어 왔었다. 그러나 항산화 활성에 대한 연구는 보고되어 왔지만 항당뇨 활성에 대한 연구는 제대로 이루어지지 않고 있다. 새로운 당뇨 치료제로서 천연물은 독성의 염려가 낮고 매우 오랫동안 사용되어 왔기 때문에 약물에 대한 안전성의 장점이 있다. 식용 및 한방 재료로 사용되고 있는 비자나무는 지금까지 살충 및 항균성에 대해 보고되어 왔으나 항당뇨에 관한 연구는 이루어진 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 비자나무 추출물의 항당뇨 효과를 조사하고 그 특성을 조사하였다. 먼저, 비자나무의 과육과 종자를 메탄올로 각각 추출한 후, 항당뇨 활성과 관련된 α-glucosidase와 protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B)에 대한 저해활성을 포함한 다양한 생리활성을 조사하였다. 그 결과, 비자나무의 종자 추출물에서 항당뇨활성을 나타내는 α-glucosidase와 PTP1B 효소에 대한 억제 효능이 높게 나타났으며, 특히 과육에 비해 종자 추출물이 각각 14.5배, 4.3배 높은 저해활성을 보였다. 또한 비자나무의 과육 추출물의 pH와 열 안정성 테스트를 수행한 결과로, 활성 물질은 산, 알카리 조건과 고온의 조건에서 안정한 저해활성을 보였다. 비자 과육의 메탄올 추출물을 한외 여과(ultrafiltration)한 결과, 항당뇨 활성물질은 분자량이 300 kDa 이상에 해당하였고 Diaion HP-20 수지에 대한 흡착능을 조사한 결과, 50-100% 메탄올 조건에서 항당뇨 활성물질이 용출되었다. 따라서 비자나무 종자의 메탄올 추출물로부터 buthanol 추출, 한외 여과, Diaion HP-20 컬럼 크로마토그래피를 통해 비자나무의 항당뇨 활성 물질의 분리, 정제를 시도하였다. 따라서 비자나무 종자 추출물의 인슐린 저항성에 대한 개선 효과에 대한 추가 연구를 통해 천연물 유래 당뇨병 예방 및 치료용 조성물로서의 가능성을 보여주었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권1호
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• pp.67-76
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• 2022

본 연구는 식물공장형 아쿠아포닉 시스템(AP)에서 갯기름을 재배하여 수경재배 시스템(HP)에서 재배된 갯기름과 광합성 및 생육 특성을 비교하였다. AP 재배구는 367.5L의 사육조에 비단잉어 30마리로 10.6kg·m^-3 밀도로 사육하였으며 HP 재배구는 배양액을 EC 1.3dS·m^-1, pH 6.5로 조성하여 같은 재식 간격으로 갯기름을 정식하였다. 전 재배기간 동안 pH는 AP의 경우 7.1-4.0, HP는 7.4-4.0 수준을 보였다. AP 처리구의 pH는 NO₃-N의 증가에 따라 감소하기 시작하여 pH 5.5 이하는 15-67 DAT 기간동안 지속되었다. pH가 낮은 조건에서도 암모니아태 질소(NH₄-N)는 지속적 증가를 보였다. EC는 두 재배구에서 1.3-1.5dS·m^-1로 유지되었다. 수조액의 다량원소 농도는 K와 Mg을 제외하고 수경재배 양액 농도보다 높았다. 광합성 특성은 AP와 HP 처리간 유의차가 없었고 형광매개변수는 Fv/Fm, ABS/RC, TRo/RC, ETo/RC, DIo/RC는 처리간 차이가 없었으나 광계 II 광화학지수인 PI_ABS가 AP 재배구에서 HP에 비해 34DAT에는 30.4%, 74DAT에는 12.0% 낮았다. 정식 후 20일 간격으로 생육 특성을 측정한 결과 두 처리간 초장, 엽장, 엽폭, 엽수 SPAD는 유의적으로 차이가 없었으나 엽병 길이가 AP 재배구에서 HP에 비해 56% 길었고 지상부 및 지하부 상대생장율, 건물중이 유의차가 없었다. 다만, 엽면적율만 AP 재배구에서 HP에 비해 36.43% 높았다. 연구결과를 종합하여 볼 때, 적정 물고기 재배밀도와 pH 수준에서 갯기름 생육과 수량은 아쿠아포닉스와 수경재배 방식 간에 차이가 없는 것으로 보이고, 아쿠아포닉스는 농업 부산물의 자원순환으로 안전한 먹거리를 생산할 수 있는 지속가능한 농업기술로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.497-510
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• 2022

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.285-297
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• 2021

전세계적으로 해체 대상 원자력 시설이 증가하고 있으며, 이러한 원자력 시설을 해체하게 되면 수십만 톤의 콘크리트, 토양, 금속 등의 폐기물이 발생한다. 따라서 고상 방사성 폐기물 감용 및 재활용 기술에 대한 기존 연구를 면밀히 검토할 필요가 있다. 폐콘크리트 미분말은 소성 및 분쇄와 같은 추가적인 공정을 통하여 재수화 반응이 일어나며, 시멘트 수화 반응 및 고화체 압축강도에 영향을 미치는 주요 화합물인 aluminate (C3A), C4AF, C3S, ��-C2S가 생성된다. 기존 연구를 통하여 폐콘크리트 미분말을 재생 시멘트로 재활용할 수 있음을 확인하였으나, 골재의 혼입으로 인한 고화체의 강도 저하와 같은 문제점에 대한 해결방안은 현재까지 연구되지 않았다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 산업부산물인 고로슬래그, 비산회를 성분 조정재로 혼합하여 재생 시멘트의 성능을 증진시키는 연구가 수행되었으며, 고화체의 압축강도가 증진되는 것을 확인하였다. 그러나, 폐토양을 재활용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구는 많이 수행되지 않았다. 폐토양 내 함유된 일라이트와 제올라이트는 방사성 핵종에 대한 흡착능이 우수하며, 이를 고화재로 재활용하면 원전 해체 폐기물의 부피를 저감함과 동시에 방사성 폐기물을 안전하게 담지할 수 있는 효과를 도출할 수 있다. 이러한 이유에서 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존에 수행된 국내외 연구를 통하여 원전 해체 폐기물인 콘크리트의 재생 시멘트로서 재활용 가능성 및 개선 방안과 더불어 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트 제조에 대한 연구 필요성에 대하여 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권8호
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• pp.223-230
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• 2021

ICISC'20에서 발표된 경량 블록암호 PIPO는 비트 슬라이스 기법 적용으로 효율적인 구현이 되었으며, 부채널 내성을 지니기에 안전하지 않은 환경에서도 안정적으로 사용 가능한 경량 블록암호이다. 본 논문에서는 ARM 프로세서를 대상으로 PIPO의 병렬 최적 구현을 제안한다. 제안하는 구현물은 8평문, 16평문의 병렬 암호화가 가능하다. 구현에는 최적의 명령어 활용, 레지스터 내부 정렬, 로테이션 연산 최적화 기법을 사용하였다. 또한 레지스터 내부 정렬을 매 라운드마다 진행하는 구현물과, 정렬을 최소화하는 구현물 두 종류로 구분하여 구현한다. 구현은 A10x fusion 프로세서를 대상으로 한다. 대상 프로세서 상에서, 기존 레퍼런스 PIPO 코드는 64/128, 64/256 규격에서 각각 34.6 cpb, 44.7 cpb의 성능을 가지나, 제안하는 기법 중, 일반 구현물은 8평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 12.0 cpb, 15.6 cpb, 16평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 6.3 cpb, 8.1 cpb의 성능을 보여준다. 이는 기존 대비 각 규격별로 8평문 병렬 구현물은 약 65.3%, 66.4%, 16평문 병렬 구현물은 약 81.8%, 82.1% 더 좋은 성능을 보인다. 레지스터 최소 정렬 구현물은 8평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 8.2 cpb, 10.2 cpb, 16평문 64/128, 64/256 규격에서 각각 3.9 cpb, 4.8 cpb의 성능을 보여준다. 이는 기존 레퍼런스 코드 구현물 대비 각 규격별로 8평문 병렬 구현물은 약 76.3%, 77.2%, 16평문 병렬 구현물은 약 88.7% 89.3% 더 향상된 성능을 가진다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.321-331
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• 2020

본 연구는 간호대학생의 의사소통능력, 임상수행능력, 인수인계 경험, 인수인계 자기효능감을 파악하고 인수인계 자기효능감에 영향을 미치는 요인을 규명하여 인수인계 교육프로그램을 개발하는데 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 연구방법은 서술적 조사연구로서 G시에 소재한 4년제 2개교 간호대학생 255명을 2019년 6월부터 9월까지 구조화된 설문지를 통해 자료수집하였다. 자료분석은 t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficents 그리고 단계적 다중회귀분석을 활용하였다. 연구결과, 간호대학생들의 의사소통능력은 57.3점(100점 만점에 76.4점), 임상수행능력은 69.8점(100점 만점에 73.5점), 인수인계 자기효능감은 33.8점(100점 만점에 51.2점)으로 나타났다. 간호대학생의 인수인계 자기효능감은 성(F=4.60, p<.001), 연령(F=16.72, p<.001), 학년(t=-6.39, p<.001), 임상실습 만족도(F=3.68, p=.027), 인수인계 교육 경험(t=26.44, p<.001), 인수인계 경험(t=4.84, p<.001), 인수인계에 대한 두려움(F=16.97, p<.001), 환자안전에 있어서 인수인계 중요도(F=6.42, p=.002)에 따라 유의한 차이를 보였다. 간호대학생의 의사소통능력, 임상수행능력, 인수인계 자기효능감 간의 상관관계를 분석한 결과, 인수인계 자기효능감은 의사소통능력(r=.249, p<.001)과 임상수행능력(r=.426, p<.001) 간에 유의한 순 상관 관계가 있었다. 간호대학생의 인수인계 자기효능감에 영향을 미치는 요인으로 인수인계에 대한 두려움(β=-.294, p<.001), 임상수행능력(β=.252, p<.001), 학년(β=.191, p=.001), 인수인계 경험(β=.185, p<.001), 성별(β=.150, p=.003), 인수인계 교육 경험(β=.126, p=.017)순으로 모형의 설명력은 40.0%이었다. 결론적으로 간호대학생들의 인수인계 자기효능감을 높이기 위해서는 임상수행능력을 향상시키고 임상실습 시 인수인계 경험을 포함한 인수인계 교육을 제공하여 인수인계 두려움을 감소시키는 인수인계 교육프로그램의 개발이 필요하다.