Wolff Parkinson White Syndrome(WPW)은 일반인과는 다르게 선천적으로 심방과 심실 사이에 부전도로(Accessory Pathway)가 존재하여 정상 전도와 비교하였을 때, 빠른 속도로 심실을 자극하여 부정맥을 일으키는 것을 의미한다. WPW는 부정맥이 주된 증상이기는 하나, 평소에는 무증상인 경우가 많고, 성인이 되어 갑작스럽게 발생하는 경우가 존재하기 때문에 인지하지 못하고 살아가는 환자들이 많다는 것이 특징이다. 이러한 특징은 갑작스러운 건강 악화가 타인의 생명에 악영향을 줄 수 있는 트럭 운전기사나 의사와 같은 직업군 등의 경우 WPW를 조기에 발견하고 치료해 위험을 사전에 방지하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 Electrocardiogram(ECG) 데이터를 기반으로 WPW를 자동으로 분류하기 위한 Feature Ensemble 기반 심층 학습 프레임워크를 제안한다. 제안된 기법의 경우 단일 1D-CNN과 GRU를 이용한 기법 대비 F1-Score, Accuracy 기준의 성능 향상을 달성하였기에 본 Task에 적합함을 보여준다.
본 연구의 목적은 TIMSS 2023 과학 인지 영역 분석틀을 활용하여 2015 개정과 2022 개정의 과학과 교육과정의 성취 기준을 분석하는 것이다. 연구 대상은 2015 개정과 2022 개정 과학과 교육과정에서 초등 전 영역의 성취 기준이다. 연구 분석에는 초등과학교육을 전공한 3명의 현장 교사와 초등과학교육전문가 1명이 참여하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 운동과 에너지 분야에서 '알기' 영역의 비율은 2015 개정보다 약 16% 높았고, '추론하기' 영역의 비율도 약 5.8% 증가하였다. 둘째, 물질 분야에서 TIMSS 2023 인지 영역의 비율은 학년군과 교육과정의 개정 시기와 관련 없이 '알기', '적용하기', '추론하기'의 순이었다. 셋째, 생명과학 분야에서 TIMSS 2023 인지 영역의 비율은 학년군과 교육과정의 개정 시기에 따라 달랐다. 넷째, 2022 개정의 지구와 우주 분야 또한 다른 세 영역과 유사하게 '알기' 영역의 비율은 증가하였고 '적용하기' 영역은 감소하였다. 하지만 2022 개정에서 다른 세 분야의 '추론하기' 영역은 모두 증가하였는데 지구와 우주 분야에서만 감소하였다. 다섯째, 2015 개정 통합 단원과 2022 개정 과학과 사회 분야에서는 '알기' 영역의 '인식하기'와 '예 제시하기', '적용하기' 영역의 '관계짓기'와 '설명하기', '추론하기' 영역의 '종합하기' 요소만 다루고 있었다. 2022 개정 초등 전체 과학 분야에서 '알기' 영역의 비율은 52.5%, '적용하기' 영역의 비율은 33.8%, '추론하기' 영역의 비율은 13.7%였다. 결론적으로 2022 개정 초등 과학과 성취 기준에서 '알기' 영역의 의존도가 너무 높았기 때문에 '적용하기'와 '추론하기' 영역의 비율이 낮았다.
운동은 중추와 말초의 각종 성장인자(BDNF, IGF-1, VEGF)들의 상호작용에 의해 뇌신경가소성을 증진시키고 인지기능을 향상시킨다. 지금까지 저·중강도 지속성 유산소 운동의 효과를 검증하는 선행연구가 주로 이루어졌기 때문에 고강도 운동에 따른 뇌신경성장인자의 발현 및 인지기능 개선 효과에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 하지만 최근의 과학적 증거들은 고강도 인터벌 운동이 시간 효율성, 안전성, 심폐지구력 개선 및 체중 감소에 효과적임을 암시하고 있으며, 미스포츠의학회(ACSM)에서 권장하는 일반인을 위한 운동지침에서도 무리가 되지 않는 수준에서 고강도 인터벌 운동 수행을 강조하고 있다. 특히 최근에 발표된 선행 연구에서 고강도 인터벌 운동은 말초조직과 뇌에서의 BDNF, IGF-1, VEGF의 발현을 증가시키고 그로 인한 인지기능 발달에 기여한다는 것을 보고하였으며, 관련된 유력한 생리학적 기전으로 고강도 인터벌 운동으로 인한 뇌의 저산소화와 뇌신경대사의 부가적인 에너지원이 될 수 있는 젖산 이용성 증가가 대두되고 있다. 따라서 향후 저산소화 및 젖산 이용성 증가에 따른 뇌신경성장인자 발현 개선에 어떤 분자생물학적 기전이 관여하는지를 탐구할 필요가 있으며, 또한 동일한 운동량을 가진 저·중강도 지속성 유산소 운동과의 비교 연구를 통해 뇌신경성장인자의 발현 및 인지기능 개선에 있어 고강도 인터벌 운동의 우수성을 입증하는 연구가 요구된다.
본 연구에서는 용매 특성에 따른 인지질 내 글리세롤 골격 구조 변화를 알아보기 위해서 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-phosphocholine (DOPC) 단분자에 대한 분자동역학 시뮬레이션을 용매 특성을 변화시켜가며 진행하였다. DOPC 골격구조는 인지질 내 글리세롤 C1-C2 결합의 비틀림각에 따라 A(θ3 = trans, θ4 = gauche), B(θ3 = gauche, θ4 = gauche-), C(θ3 = gauche-, θ4 = trans) 세가지 형태로 구분된다. 용매의 유전상수와 표면장력을 변수로 하여 DOPC의 골격 구조 변화를 살펴본 결과, 유전상수가 증가할수록, 표면장력이 클수록 B 구조의 빈도가 증가하였으며 그 이유는 B 구조의 solvation 에너지가 A에 비해서 더 크고, 표면적이 A에 비해서 작기 때문이다. 이러한 연구 결과는 추후 인지질 구조 연구에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 청소년을 대상으로 학습 목적 이외의 인터넷 사용시간을 파악하고, 인터넷 사용시간에 따른 주관적 상태를 파악하여 이들의 상호 관련성을 파악하고자 하였다. 2016년 청소년건강행태온라인조사를 이용하여 인터넷 사용시간에 따른 주관적 상태의 교차비와 95% 신뢰구간을 이분형로지스틱회귀분석을 통해 산출하였다. 주관적 건강인지와 주관적 구강건강인지에서는 학습 목적 이외의 인터넷사용을 하지 않는 경우에 비해 인터넷 사용시간이 길수록 주관적으로 불건강하다고 느끼는 경우에서의 각각의 교차비가 유의하게 증가하였다. 주관적 체형인지에서도 인터넷사용시간이 길수록 살이 찐 편이라고 느낄 교차비가 유의하게 증가하였다. 주관적 행복은 인터넷을 300분 이상 사용하는 경우 주관적으로 불행하다고 생각할 교차비가 1.19배(CI=1.10-1.30) 높게 나타났다. 학습 목적 이외의 장시간의 인터넷 사용이 청소년 건강과 행복에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 인터넷 사용에 대한 권장시간이 필요할 것으로 생각한다.
현재 에너지 소비가 증가하면서 환경적인 이슈로 전력 산업의 고도화 및 에너지 효율화에 대한 요구가 증가함에 따라 지능형 전력시스템과 같은 전력 IT 산업이 신 성장 동력으로 주목받고 있다. 지능형 전력 시스템을 통해 전력 수요에 따른 공급의 밸런스를 최적화하게 되면 에너지 수입 및 전력 인프라 건설, 운영에 소요되는 막대한 비용을 절감할 수 있고, 안정적으로 전력을 공급할 수 있게 된다. 하지만, 모든 설비 및 장비를 실시간 관리하기 위해서는 인력낭비가 발생할 뿐만 아니라, 응급 상황을 인지하지 못해 전력사고로 이어지는 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 스마트폰 기반의 원격 제어 및 모니터링 기능을 구비한 지능형 수배전반 통합관리 시스템을 개발하였다. 기존의 수배전반 관리 시스템의 단점을 보완한 본 시스템은 저비용으로 효율성과 안정성을 대폭 향상 시킬 수 있어, 향후 전력 IT 산업의 발전에 크게 도모할 수 있을 것으로 판단된다.
음파를 이용한 수중 센서 네트워크는 지상에서의 무선 네트워크 환경과 다르게 긴 전파 지연과 낮은 전송 속도를 가진다. 따라서 기존의 선 네트워크에서 사용되는 프로토콜을 수중 센서 네트워크에 적용될 경우 매우 제한적이며 비효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크에서 에너지 효율과 처리율 향상을 위한 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 슬롯 기반의 경쟁 기법을 사용하며 데이타 패킷을 전송하기 위해 사전에 슬롯을 예약하게 된다. 제안된 프로토콜에서는 경쟁방식에 의하여 노드간의 충돌이 발생할 수 있으나 예약방식에 의하여 인접 노드의 채널을 미리 인지함으로써 충돌을 최소화하고 노드의 불필요한 에너지 소모를 줄임과 동시에 처리율 향상을 가져온다. 제안된 프로토콜에 대한 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하며 소모된 에너지, 충돌횟수, 채널효율, 처리율과 전송지연시간에 대하여 평가한다. 또한 기존의 MAC 프로토콜과 비교함으로써 제안된 프로토콜이 기존의 프로토콜에 비해 성능이 우수함을 보인다.
최근 모바일 디바이스에서 D2D (Device-to-Device) 통신을 가능하게 하는 기술로 WLAN을 이용한 Wi-Fi Direct가 떠오르고 있다. 하지만 제한적인 전력을 사용하는 모바일 디바이스 특성상 전력을 많이 소비하는 WLAN은 에너지 비효율성 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Wi-Fi Direct 표준에서는 전력 관리 기법으로 Opportunistic 기법과 Notice of Absence(NoA) 기법을 정의하고 있다. 하지만 표준에서는 각 전력 관리 기법이 어떠한 환경에서 보다 효율적인지에 관한 구체적인 기준을 명시하지 않고 있다. 본 논문에서는 데이터 트래픽 패턴에 따라 두 전력 관리 기법의 성능이나 에너지 효율성이 매우 다른 양상을 보이고 있음을 ns-3 시뮬레이션에 기반한 다양한 실험을 통해 확인하고, 실제 데이터 트래픽 패턴 변화에 따라 전력 관리 기법을 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다.
논문에서는 다중의 sink 노드를 가지는 무선 센서 네트워크에서 서비스의 질(Quality of Service: QoS)을 지원하면서 에너지 소모를 줄이는 MAC 프로토콜(QAC-MAC)을 제안한다. 일반적으로 데이터 수집 네트워크에서 sink 노드근처의 노드들은 많은 양의 데이터를 처리해야 하므로 sink 노드 부근에서 혼잡이 발생하게 되어 지연에 민감한 데이터에 치명적일 수가 있다. QAC-MAC은 센서 노드들의 에너지 자원을 절약하면서 전체 네트워크 수명을 높이기 위하여 매체 접근 및 스케줄링을 위하여 경쟁기반 프로토콜과 충돌없이 데이터를 전송하기 위한 TDMA 기반의 데이터 전송 구조를 가지는 하이브리드 메커니즘을 사용한다. 일반적으로 우선순위가 높은 실시간 트래픽은 버스티하고 동일한 목적지를 가지는 특성을 가진다. QAC-MAC은 cross-layer 개념을 도입하여 각 센서 노드에서 동일한 목적지로 향하는 데이터를 재정돈하여 가능한 적은 노드들만이 데이터 전송에 참여함으로 에너지를 절약함으로 전체 네트워크 수명을 연장한다.
최근 센서 네트워크의 활용 분야가 증가함에 따라 시스템을 효율적으로 운용하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 연구로 센서가 에너지를 소모하는 데 있어서 큰 비중을 차지하는 데이터 전송 비용을 줄이기 위해서 질의 최적화 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 다수의 영역 질의가 발생하였을 때 질의들 간의 부분 결과를 공유함으로써 에너지 효율적인 다중 질의 처리 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 그리드 구조를 이용하여 직관적인 위치 판별을 가능케하여 주변 노드들과의 불필요한 메시지 전송을 줄이고, 중복된 영역을 인지함으로써 효율적인 데이터 공유가 가능하다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 다중 질의 처리 시 발생하는 에너지 소모가 기존 기법에 비해 약 65% 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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