• 생명과학회지
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• 제23권12호
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• pp.1420-1427
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• 2013

이전에 새로운 아세틸알긴산 아세틸분해효소(acetylalginate esterase, AcAlgE)를 Sphingomonas sp. MJ-3 균주로부터 클로닝하고 특성을 보고한 바 있다. 본 연구에서는 Pseudomonas aeruginosa로부터 얻은 아세틸알긴산을 분해하는데 미치는 MJ-3 AcAlgE와 KS-408 알긴산 분해효소의 상승효과를 고-자기장 $^1H$-NMR과 peptide column을 장착한 FPLC를 이용하여 조사하였다. 알긴산 분해효소 coupled assay 법으로 측정한 결과 AcAlgE 효소는 산가수 분해하여 얻은 저분자 아세틸알긴산을 분해하는 것보다 고분자 아세틸알긴산을 분해하는 경우 낮은 활성을 보였다. 아세틸알긴산을 알긴산 분해효소로 분해하는 경우 먼저 AcAlgE로 아세틸알긴산의 아세틸기를 분해하여 제거한 후에야 KS-408 알긴산 분해효소의 활성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재조합 AcAlgE는 알긴산 분해효소에 의한 아세틸알긴산의 분해효과를 상승시킨다는 사실을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.17-28
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• 2013

기술의 발전으로 MMORPG에서 수많은 조합과 외형의 아바타 커스터마이징이 가능하게 되었다. 본 연구는 MMORPG 아바타 커스터마이징의 유저 몰입요인인 개인적 요인(자아존중감, 자기효능감)과 환경적 요인(도전감, 일체감)과 충성도에 관한 연구이다. 몰입 이론과 아바타의 성장과 변화에 대한 선행연구를 통해 몰입요인을 추출하고 연구모델을 설정했다. 설정된 연구 모델을 토대로 가설을 세웠으며, 선행연구들을 통해 측정항목들을 정한 후 아바타 커스터마이징을 활발히 즐기고 있는 MMORPG: AION 유저를 대상으로 설문조사를 했다. 연구 결과, 커스터마이징 몰입을 높이기 위해서는 자아존중감과, 도전감, 일체감을 높여야 하는 것으로 나타났다. 그 중에서도 일체감이 가장 높은 영향을 미치는 것으로 조사되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권4호
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• pp.275-280
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• 2003

일반적으로 MR Angiography(MRI)는 사전 포화방법(presaturation)을 이용하여 동맥과 정맥의 분리된 영상을 획득한다. 하지만 이러한 일반적인 사전포화방법으로 동맥과 정맥영상을 획득하기 위해서는 두 번의 영상획득이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번의 영상획득으로 얻을 수 있는 SAAV 기법을 0.3T MRI system에 적용하고, 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Colot-Mapping으로 동$.$정맥을 한 영상에 구분하여 나타냄으로써 0.3T MRI system에서 MRI의 임상적 적용 및 활용 가능성을 높이고자 하였다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system (Magfinder, AILab. Korea)어서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상 (volume : 256${\times}$256${\times}$64)을 동시에 얻었다. 그리고. 이들의 각 2D 영상들에서 위치정보를 획득한 후 MIP 기법과 Color Mapping으로 조합하여 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.293-313
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• 2021

이 연구의 목적은 중등 학교도서관 독서 프로그램의 층위 구조를 밝히고, 교육 활동을 중심으로 유형화하는 것이다. 이에 국립어린이청소년도서관의 청소년독서문화진흥 사업인 '1318 책벌레들의 도서관 점령기'에 수록된 최근 10년간 전국 375개교 독서 프로그램의 운영사례를 분석하였다. 대다수 중등 학교도서관의 독서 프로그램은 '브랜드 명칭-독서 활동-교육 활동'의 층위 구조로 이뤄졌으며, '독서 활동'의 내용에 따라 강의형, 관람형, 발표형, 전시형, 제작형, 토론형, 퀴즈형, 체험형 등으로 분석되었다. 이들 유형은 읽기, 쓰기, 듣기, 보기, 말하기, 만들기와 같은 '교육 활동'의 조합에 따라 결정되며, '교육 활동'은 모듈과 같이 자기완결성이 있어 전제 시스템을 구성할 수 있다. 이렇게 모듈화된 '교육 활동'은 대상 도서 읽기 활동을 중심으로 독서 과정에 추가, 보완돼 독서 프로그램으로 실현된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.1-10
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• 2023

최근, 낸드 플래시 메모리는 비휘발성, 높은 집적도, 높은 내구성으로 인하여 다양한 컴퓨터 시스템에서 자기 디스크를 대체하고 있지만 연산 처리 속도 불균형 및 수명 제한과 같은 한계를 가진다. 따라서 낸드 플래시 메모리의 단점을 극복하고자 디스크 버퍼 관리정책들이 연구되고 있다. 비록 이러한 관리정책들이 다양한 작업 환경과 응용 프로그램의 실행 특성을 반영하는 것은 명확하나, 이들을 위한 기초 관리 정책 결정 방식에 대한 연구는 그에 비하면 미흡하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 기초 관리정책 제안 모델인 FRM을 소개한다. FRM은 워크로드를 다양한 특성에 따라 분석하고 낸드 플래시 메모리가 가지는 특성들과 조합하는 모델로, 이를 통해 작업 환경에 가장 알맞은 기초 관리 정책을 제시한다. 결과적으로 제안하는 모델은 학습 데이터와 검증 데이터에 대해 Accuracy와 Weighted Average 측면에서 각각 92.85%와 88.97%의 기초 관리정책 예측 정확도를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.520-523
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• 2022

일본 우주항공연구개발기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)는 2007년부터 2017년까지 달 탐사선 셀레네(Selenological and Engineering Explorer, SelEnE)가 관측한 데이터를 수집하고, 연구했다. JAXA는 지구 상층 대기에 존재하는 산소가 자기장의 꼬리 부분에 실려 달로 이동한다는 사실을 발견했다. 하지만 이 연구는 아직 진행 중이며 달의 산화 과정 규명에 추가 연구가 필요하다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)으로 달 분화구의 영구 그림자 영역을 제거하고, 물과 얼음을 발견하여 선행 연구의 완성도를 향상하고자 한다. 실험에 사용할 모델은 CIPS(Conditionally Independent Pixel Synthesis)다. CIPS는 실제 같은 영상을 고해상도로 합성한다. 합성할 데이터의 최적인 가중치 초기화 및 파라미터 갱신 방법, 활성 함수 조합은 실험을 통해 확인한다. 필요에 따라 앙상블 학습을 할 수도 있다. 성능평가는 FID(Frechet Inception Distance), 정밀도, 재현율을 사용한다. 제안한 방법은 진행 중인 연구의 시간과 비용을 절약하고, 인과관계를 더욱 명확히 밝히는 데 도움 될 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.416-418
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• 2022

신경교종(glioma)은 신경교세포에서 발생하는 뇌 종양으로 low grade glioma와 예후가 나쁜 high grade glioma로 분류된다. 자기공명영상(magnetic Resonance Imaging, MRI)은 비침습적 수단으로 이를 이용한 신경교종 진단에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 단일 modality의 정보 한계를 극복하기 위해 다중 modality를 조합하여 상호 보완적인 정보를 얻는 연구도 진행되고 있다. 본 논문은 네가지 modality(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR)의 MRI 영상에 입력단 fusion을 적용한 3D CNN 기반의 모델을 제안한다. 학습된 모델은 검증 데이터에 대해 정확도 0.8926, 민감도 0.9688, 특이도 0.6400, AUC 0.9467의 분류 성능을 보였다. 이를 통해 여러 modality 간의 상호관계를 학습하여 신경교종의 등급을 효과적으로 분류함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.79-86
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• 2024

본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.161-170
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• 2009

목적 : 평행영상(Parallel imaging)기법의 개발로 긴 촬영시간 때문에 종종 사용되지 못하던 삼차원 영상기법이 최근 들어 환자 병을 진단하는데 새로이 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 최근에 뇌 영상에서 개발되어 이용되고 있는 삼차원 자기공명영상을 사람의 뇌에서 짧은 시간 내에 얻을 수 있도록 2차원 평행영상 기법을 사용한 최적화 방법을 연구하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사 장비는 3.0T 자기공명영상장치를 이용하였으며 8-채널 SENSE(sensitivity encoding) 머리 코일을 이용하였다. 팬텀 및 3명의 사람 머리에서 영상을 얻었다. 세 가지의 삼차원 영상법인 3D T1WI, 3D T2WI 및 3D FLAIR 영상 방법에 대하여 평행인자(SENSE factor)의 변화에 따른 팬텀 영상을 얻었다. 각각의 영상법에서 영상획득에 적당한 SENSE 인자를 찾기 위해 Phase encoding 방향과 Slice encoding 방향을 조합한 SENSE 인자를 변화시키면서 영상을 얻었다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR), 감소분율(Percent Signal Reduction Rate, %R), 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과 : 팬텀을 이용한 SENSE 인자 변화에 따른 SNR 및 %R 값의 변화 결과 3D T1WI 방법에서 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우 약 0.2%의 신호 감소가 나타났고 영상시간은 5분 이내였다. 3D T2WI 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우에 약 1.0% 신호 감소가 나타났고 영상 시간은 약 5분 이내였다. 3D FLAIR 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 4를 사용한 경우에 약 0.2% 신호 감소가 나타났고 영상시간은 약 6분이었다. 사람을 대상으로 할 경우 3D T1W 및 3D T2W영상에서 SNR 및 CNR은 SENSE 인자를 3으로 한 경우에서 SENSE 인자를 4로 한 경우 보다 높게 나타났다. 3D FALIR 영상의 경우 CNR은 SENSE 4에서는 SENSE 3에 비하여 낮았다. 결론 : 본 연구에서는 3가지 3차원 영상법을 실제 임상적용이 가능한 시간 영역에서 SENSE 인자를 변화 시키면서 치적의 영상을 얻도록 하는 연구를 실시한 결과 SNR 감소를 최소화 하면서 영상획득 시간을 약 5분에서 6분 정도 소요되는 2차원 SENSE 인자를 찾았다. 이를 뇌 영상에 적용하였을 경우 SENSE 인자를 적용하지 않은 경우와 비교하면 신호 감소는 최소화 하면서 영상의 질은 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 3D T1W및 3D T2W는 SENSE 인자를 3으로 3D FLAIR인자는 SENSE 인자를 4로 하는 것이 환자를 대상으로 한 뇌 영상에 적합하다고 생각된다. 앞으로는 이들 영상법이 뇌 영상뿐만 아니라 다른 영역의 영상에 적용을 위한 최적화가 필요하다고 생각된다.