본 연구에서는 폐복합필름 기반 콘크리트용 골재와 시멘트 기재 간의 친화성 향상을 위한 골재표면 개질 연구를 수행하였다. 표면 개질은 산소 대기압 플라즈마 방법을 사용하였으며, 표면처리에 따른 골재표면 특성을 접촉각 측정기를 이용하여 관찰하였다. 그 결과 플라즈마 표면처리에 따른 접촉각은 처리시간과 반비례 관계를 가지며 104.5°에서 44.0°까지 감소하는 것을 확인하였으며, 플라즈마 처리 후 대기 중에 보관된 골재의 접촉각은 시간이 경과함에 따라 다시 증가하는 것을 알 수 있었다. 플라즈마 처리된 골재의 접촉각 감소는 X-ray 광전자 분광법 및 적외선 분광법 결과로부터 골재표면에 친수성 산소 작용기가 형성되었기 때문으로 판단되었다. 결과적으로, RF power 100W, O2 flow rate 15sccm, Ar flow rate 4sccm, 30초 동안 표면처리를 한 골재의 경우 가장 좋은 친수성 및 젖음성을 관찰할 수 있었으며, 산소 대기압 플라즈마는 골재와 시멘트 기재 간의 결합력을 증가시킬 수 있는 하나의 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.
유방 보존술 중 절제면 동결절편검사는 빠른 시간 내에 암세포의 유무를 판단하고 환자의 수술 범위 및 예후에 중요한 영향을 미친다. 그러나 유방조직의 특성상 많은 지방조직으로 구성되어 있고, 지방조직의 양에 따라 유방조직 동결절편검사의 정확도에 많은 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 유방 보존술에서 시행하는 절제면 동결절편검사에 새로운 방법을 적용하여 기존의 동결절편검사와 비교 분석하였다. 동결절편블록의 표면을 알코올로 닦아내면 지방조직이 순간적으로 용해되면서 실질조직이 표면으로 노출될 것이라 예상하였다. 실제로 총 98례 중 기존의 동결절편검사보다 개선된 동결절편검사에서 더 높은 실질조직 비율을 얻는 경우는 37례였다. 또한 개선된 동결절편검사에서 더 높은 실질조직 비율을 얻은 37례 중 이전의 동결절편검사에서는 음성으로 진단되었으나, 개선된 동결절편검사와 영구표본조직 슬라이드에서 관상피내암으로 진단이 나온 경우는 2례였다. 비록 turn around time (TAT) 등의 한계점이 존재하지만, 본 연구 결과의 적용에 대한 논의를 계속한다면 동결절편검사 시 조직학적 병리검사의 진단 정확성을 재고할 것이라고 사료되며, 환자 안전에도 직접적인 영향을 미칠 것이라고 판단된다.
유리 바실리예프(Юрий Васильев)는 배우이자, 감독 및 연극 교수이다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 수여하는 우정 훈장을 수상한 러시아의 공로 예술가이자, 러시아 페트로프스키 과학 예술 아카데미의 학자, 러시아 국립 공연 예술 아카데미교수, 독일 뮌헨 바이에른 연극 아카데미 교수이다. 그는 연극배우의 음성, 언어 및 운동 기능 완성을 위해, 생리적 감각을 자극하는 방법을 만들어낸 창시자이다. 유리 바실리예프는 공연 예술에 대한 체계적 이해를 기반으로, 연기교육에서 독특한 언어 표현 및 기술 훈련 방법을 고안했다. 복잡한 연극 무대예술 훈련에서 가장 근본적이며 가장 중요한 기술 부분을 찾아 집중적으로 훈련을 하는데, 이것을 우리는 기본기 훈련이라고 부른다. 전체 훈련과정을 총괄적으로 보면, 유리 교수의 연기교육에서 연극배우의 대사에 대한 요구는 매우 뚜렷하다:"행동! 이것은 배우의 창작에 있어 기본 중의 기본이다. 그렇기에 행동은 배우가 지배한다. 행동과 소리는 밀접하게 연결된다. 배우의 목소리-인간의 소리, 생명, 감각, 경험이자 재난이다. 배우가 개성적인 목소리-를 얻는 것 역시 창작의 기초이다. 우리는 소리-발음을 똑바르게 하는 것, 발성의 호흡, 말투와 어조, 속도와 리듬, 표현력, 진정성, 무대 발성과 동작, 손동작-이 모든 것을 통해 배우의 목소리를 훈련하고, 연극의 표준인-목소리의 동작성을 훈련한다. "요컨대, 유리 교수의 연기교육에서 훈련과정은 무대 표현력과 기교에 대한 훈련일 뿐 아니라 그 속에는 풍부한 연극관과 공연관이 담겨 있다. 본 논문에서는 연기교육에서 훈련의 수단과 방법을 차용하는 것과 유리 바실리예프 교수가 사용한 훈련 방법의 출발점과 목표의 중요성을 이해하고자 한다. 또한 연기교육에 있어서 무대언어 훈련방법을 적용하여 무대언어의 표현력을 향상시키고자 한다.
최근 LNG발전소 건설이 늘어나고 주민들의 삶의 질 향상 욕구가 증가함에 따라 건설 추진과정에서 주민과의 갈등으로 인한 건설사업 지연으로 전력수급 안정화를 저해하거나 사회적 비용이 증가하는 실정이다. 이에 주민 수용성 강화방안을 연구하여 추후 발전소 건설추진에 도움이 되었으면 하는 바람에서 이 연구를 하였다. 여기서는 주민들의 반대가 가장 심한 단계이며 사업 지연으로 인한 경제적·사회적 손실발생은 물론 극단적일 경우 사업취소까지 연결될 수 있는 입지선정 단계에 한해서 연구를 하였다. 이를 위해 최근 10년 이내 준공한 LNG발전소 준공지연사례를 통해 수많은 발전소가 당초 계획보다 짧게는 수개월에서 길게는 몇 년씩 준공이 지연된 사례를 살펴보았으며, 특히 음성천연가스발전소와 대구LNG발전소 건설 준비중 갈등사례를 분석하여 주민 수용성 제고를 위해서는 첫째 발전소 입지 선정 시 주민의견 수렴이 필요함을 알 수 있었고 둘째 발전소 주변지역 지원에 관한 법률 정비 등 법규 개정이 수반되어야 하며 셋째 발전설비 최신기종 선정 등 환경 친화적 설비구성에 최선을 다해야 함을 알 수 있었다.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업이 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 공업계열 특성화 고등학교 화학공업과 2학년 2개 학급 43명을 대상으로 인성 역량 및 과학의 정의적 특성 검사지, 각 모둠별 논의 과정 음성 녹음본, 수업 되돌아보기 활동지를 분석하였다. 연구 결과, 인성 역량 검사 총점에서 실험집단 학생들은 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며 9개의 하위 인성 역량 요소에서 비교집단에 비해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 과학의 정의적 특성 검사 결과, 실험집단 학생들은 총점에서 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 흥미의 일관성을 제외한 7개의 하위 요소에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업은 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성을 향상시키는데 효과가 있었다.
Lactococcus lactis HY7803 균주를 대두 발효에 적용하여 맛 성분을 향상시키는 조미료 제조에 대한 이용 가능성을 확인하고자 대두 발효를 진행하였다. 대두발효물의 이화학적 분석 결과에 따르면, L. lactis HY7803 균주를 접종한 대두 발효물은 발효가 진행되면서 아미노태질소 함량, 아미노산 함량이 증가한 반면, 생균수가 감소하였다. 또한 맛성분에 기여하는 아미노산인 글루탐산의 함량을 보면, 발효가 진행됨에 따라 114.99 ± 9.37 pmol/ul에서 138.14 ± 1.76 pmol/ul로 함량이 증가하였고, 글루탐산을 포함한 12개의 아미노산 함량이 음성대조군인 균을 첨가하지 않은 대두발효물에 비해 높았고, Aspergillus oryzae SNU-G를 첨가한 대두발효물과 유사한 함량으로 측정되었다. 따라서 본 연구의 결과는 L. lactis HY7803가 A. oryzae SNU-G의 대체종균으로써 이용 가능하며, 대두 발효를 통해 감칠맛 성분을 생산하는데 기여하는 종균으로써 효과적일 것으로 판단하였다.
본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 러닝 어플리케이션 사용자의 리뷰를 분석하였다. 본 연구는 python3의 selenium 패키지를 이용하여 google playstore의 Nike Run Club, Runkeeper의 사용자 리뷰들을 분석자료로 이용하였으며, okt 분석기를 통해 한글 명사만을 남겨 형태소를 분리하였다. 형태소 분리 후 rankNL 사전을 만들어 불용어(stopword)를 제거하였다. 자료 분석을 위해 텍스트마이닝의 TF(빈도분석), TF-IDF(키워드 빈도-문서 역빈도), LDA 토픽모델링을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, Nike Run Club, Runkeeper 어플리케이션 사용자 리뷰에서 공통적으로 상위 키워드로 '기록', '앱', '운동'의 키워드가 도출되었으며 TF, TF-IDF의 순위에는 차이가 나타났다. 둘째, Nike Run Club의 LDA 토픽모델링으로 '기본 항목', '추가 기능', '오류 사항', '위치기반데이터'의 토픽이 도출되었고 Runkeeper는 '오류 사항', '음성 기능', '러닝 데이터', '사용 혜택', '사용 동기'의 토픽이 도출되었다. 결과를 통해 제언하면 어플리케이션의 경쟁력 향상을 기여하기 위해 오류 및 개선사항을 보완해야 한다.
독활 뿌리 추출물은 한국을 포함한 극동아시아 국가에 널리 분포하고 있다. 이 추출물은 한국에서 두통, 염증, 허리통증 및 치과질환 등 다양한 질환에 오랫동안 사용되어져 왔다. 활성물질은 에피-콘티넨탈산, 콘티넨탈산 그리고 카우레노산으로 동정되었다. 생체이용능을 향상시킨 디테르페노이드 유도체의 합성을 위해, Fusarium fujikuroi가 생물전환용 균주로 선발되었다. 생물전환을 통하여 16α-hydroxy-ent-kauran-2-on-19-oic acid 와 2β, 16α-dihydroxy-ent-kauran-19-oic acid의 두 가지 유도체가 얻어졌으며, 이들의 화학구조는 HPLC, MS 및 NMR 분석을 통해 확인되었다. 이러한 유도체들은 HPLC에서의 산물 유출시간과 구조적 특성을 통해 카우레노산에 비해 증가된 극성을 나타내었다. 인슐린 신호전달경로의 음성조절자인 PTP1B를 대상으로 한 항당뇨 활성을 평가한 결과, 4 ㎍/ml 농도에서 각각 30.8% 및 27.6%의 억제율을 나타냈으며, 두 유도체는 기존의 카우레노산 보다 18배 높은 IC50 값을 갖는 낮은 세포독성을 보여주었다. 따라서, F. fujikuroi에 의한 생물전환으로 인해 증가된 수용성과 감소된 독성을 갖는 두 카우레노산 유도체는 산업적 응용을 위한 유망한 후보물질로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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