전세계적으로 비만의 유병률은 증가하고 있으며 비만 유행은 식이요인과 좌식 생활 방식과 관련이 있기 때문에 현대인에게 발병하기 쉬운 질병이다. 또한 비만은 당뇨병, 심혈관계 질환과 같이 심각한 합병증을 동반하기 때문에 비만을 예방하고 치료하는 것이 중요해지고 있다. 현재 Liraglutide와 phentermine과 같은 의약품이 식욕억제 및 위장관 운동 지연을 유도해 비만 치료를 하고자 사용되고 있지만 갑상선암, 심혈관계 부작용, 중추 신경계 부작용 등 다양한 부작용이 발생하는 것으로 알려져있다. 따라서 상대적으로 부작용이 적은 비만 치료 방법을 탐색하기 위해 백색 지방조직을 갈색조직지방으로 바꾸어 에너지 소비를 증가시켜 비만을 치료하는 "Fat browning"이라는 방법이 도입되었다. 임상적으로 안전하게 "browning"을 유도하기 위해 효과 있는 천연 물질을 탐색하기 위한 연구가 진행중이며 현재 많은 천연물 소재가 연구되었다. 천연 물질 치료를 통한 "Browning" 유도는 일반적으로 "Browning" 유도 인자의 긍정적인 제어, 백색지방조직으로의 분화 억제, "Browning"과 관련된 메커니즘의 활성화의 세 가지를 포함한다. 따라서 Strawberry, Black raspberry, Cinnamomum cassia, Ecklonia stolonifera와 같은 "Browning" 유도 효과가 알려진 식물 추출물에 대한 연구를 설명한다. 우리는 또한 이러한 추출물이 "Browning"을 유도하고 그들이 매개하는 신호 경로를 통해 지금까지 확인된 메커니즘을 요약한다. 나아가 Browning을 통해 생성된 갈색지방조직이 내분비 기관으로써 심장 질환에 미치는 영향까지 확인해본 후 정리했다.
그람음성균의 외막은 수많은 생물물리학적 및 생화학적 과정이 작용하여 생존력을 유지하도록 설계되어 있는 세포환경의 가장 바깥 층이다. 세포공학의 발전으로 인해 박테리아의 막 환경을 변경하는 등 유전정보를 원하는 대로 조작할 수 있게 되었고 이는 박테리아를 특정 목적에 적용시킬 수 있게 하였다. 그중 기능성 분자를 박테리아 외막에 표지하는 세포 표면공학은 숙주세포가 특정 외부물질이나 자극에 반응하도록 유도하는 전략 중 하나이다. 기능성 펩타이드 또는 단백질을 세포 표면에 표지하기 위한 방법으로 막 고정 모티프를 융합한 후 세포 내에서 발현하는 방법이 일반적으로 사용되고 있지만 이는 박테리아 시스템에서 발현할 수 없는 외인성 단백질이나 크기가 큰 단백질에는 적용할 수 없다는 한계점이 있다. 박테리아 외막의 구성요소에 자연적으로 존재하는 반응성 그룹과 기능성 물질을 화학접합하는 방법도 있으나 필수 구성 요소의 비특이적 변형으로 인해 세포의 생장이 저해되는 경우가 많다. 본 연구에서는 비천연아미노산 또는 자가결합 도메인을 사용해 대장균의 세포 표면을 부위 특이적으로 형광 표지하는 두 가지의 접근법을 수행하였다. 첫 번째 접근법은 화학선택적 반응성을 지닌 비천연아미노산이 삽입된 펩타이드를 대장균 표면에 발현하여 위치 특이적으로 형광염료를 접합시키는 방법이다. 두 번째 접근법은 자가결합능력을 지닌 이종 이량체 코일-코일에서 유래된 α-나선 도메인을 대장균 외막에 발현하고 녹색 형광 단백질이 융합된 상보적인 α-나선 도메인을 막 표면에 특이적으로 고정하는 방법이다. 제시된 방법들은 위치와 시간이 제어된 방식으로 박테리아 외막에 새로운 기능을 부여하는 방법론으로서 유용하다.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 차폐성능의 우수함이 증명된 납 사용에 있어 나타나는 단점을 보완하고 불필요한 인체 피폭을 제어하기 위하여 3D 프린팅 기술을 이용하였다. 3D 프린터는 3차원 형상 구현이 가능하며, 개인의 아이디어를 즉각적으로 적용할 수 있어 시제품 제작 비용 및 기간을 줄여주면서 기술 보완 유지에 큰 장점이 있다. 다양한 특증의 3D 프린터 중 FDM 방식을 채택하였으며, 출력에 사용되는 필라멘트를 폴리락트산 (Polylactic acid, PLA)와 텅스텐 두 가지 소재를 혼합하여 연구용 압출기를 활용해 제작하였다. 출련된 혼합 필라멘트를 형태학적 차폐체로 구현하였으며, 선량평가를 통해 유효성 검증과 동시에 다양한 물질의 차페체 제작에 기초 정보 제공에 목적을 두었다. PLA와 텅스텐을 혼합하여 연구용 압출기로 제작된 필라멘트는 텅스텐 함유 비율에 따라서 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %로 구분하여 제작하였다. 3D Modeling, STL File 저장, G-code생성, 출력등의 처리과정으로 10 cm × 10 cm × 0.5cm의 크기로 각각 제작하였고, 관전압 60 kVp, 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp와 관전류 20 mAs, 40 mAs의 조건으로 선량 및 차폐성능 평가 실험하였다.
기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.
개별요소방법은 재료의 미시적 거동 및 불연속적 거동과 관련하여 지반공학 분야에서 그 활용이 증가하고 있으나, 기존 개별요소 방법들은 입자형태의 재료들간 상호작용을 위주로 연구되었으며, 이는 지반공학 분야에 개별요소 방법을 제한적으로 적용하는 주요 원인이 되었다. 최근 기존 개별요소 방법에 흙, 암반 및 투수성 매질에서의 물 흐름을 고려한 수리연동 기법의 적용연구(Kawaguchi et al., 2003; Shimizu, 2004)가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 개별요소방법에 수리연동 기법을 적용하여 수압조건별 지반의 공동생성 및 확장에 대한 수치해석을 실시하였다. 직사각형 해석요소에 입자크기와 초기 간극률 조건에 대한 개별요소 및 경계면 생성 후, 서보 제어방법을 통한 경계면 응력조건을 구현하였다. 수리거동의 고려는 연속방정식과 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 압력과 속도를 구한 후, 입자와 유수간의 상호작용을 풀어가는 방식(Tsuji, 1993)으로 수행하였다. 구속압 조건($0.1MP{\alpha},\;0.5MP{\alpha}$)에 대하여 해석모델 중앙지점에 7단계로 증가되는 수평방향 유속을 재하하고, 재하지점 인근의 개별요소 이동 및 지점별 유량, 유속, 압력, 경계면 응력변화 등을 분석하였으며, 해석조건에 따라 개별요소와 수리 영향의 상호거동을 통한 공동생성 및 확장, 한계압력 발생 등을 확인하였다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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