• 방재와보험
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• 통권137호
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• pp.60-61
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• 2010

이번 탐방은 자동차부품인 조향품.주물품을 생산하는 공장으로 GM의 올해 우수 공급업체로 선정되는 등 뛰어난 품질로 글로벌 기업으로 성장하는 (주)만도 Steering 사업본부 원주공장을 방문하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.88-88
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• 2004

내압을 받는 압력관의 파괴는 원주방향의 응력이 주된 요인이므로, 압력관의 안전성을 평가를 위해서는 원주방향의 인장특성을 아는 것이 필요하다. 소형 압력관의 인장특성을 평가할 때, 정확한 원주방향의 인장특성을 알기 위해서는 관으로 가공된 후의 재료로 시험해야 하지만, 부피의 제약으로 인하여 원주방향으로의 표준 인장시험편을 제작하지 못하므로 가공하기 전의 재료의 물성치를 사용하고 있다. 이를 개선하고자 원주방향의 인장특성을 평가하기 위한 방법의 하나로 링 시험법(ring test)이 있다.(중략)

• 농업과학연구
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• 제13권2호
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• pp.279-288
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• 1986

Aspergillus oryzae MF에 자외선(紫外線)을 조사(照射)하여 조사주(照射株) 151주(株)를 분리(分離)하고 이 중(中)에서 protease 생산능(生産能)이 강화(强化)된 변이주(變異株) 1주(株)(Aspergillus oryzae UM-36)를 얻었다. 변이주(變異株)의 특징(特徵)을 조사(調査)하고 밀기울국(麴) 및 간장국(麴)에서의 protease, ${\alpha}$-amylase 및 glucoamylase의 생산(生産)을 검토(檢討)하였다. 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 변이주(變異株)는 원주(原株)에 비(比)하여 맥아즙한천배지(麥芽汁寒天培地) 및 Czapek 한천배지(寒天培地)에서 생육(生育)이 늦고 포자착생(胞子着生)이 약(弱)하였다. 2. 맥아즙한천배지(麥芽汁寒天培地)에 배양(培養)한 경우(境遇) 변이주(變異株)는 원주(原株)에 비(比)하여 포자병(胞子柄)이 짧았다. 3. 맥아즙한천배지(麥芽汁寒天培地) 및 Czapek한천배지(寒天培地)에 평면배양시(平面培養時) 변이주(變異株)는 sector를 형성(形成)하지 않았으며 안정(安定)된 변이주(變異株)라고 생각되었다. 4. 변이주(變異株)의 protease 생산능(生産能)은 밀기울국(麴)에서 원주(原株)의 약(約) 1.4배(倍), 간장국(麴)에서 원주(原株) 약(約) 2배(倍)이었다. 5. 원주(原株)에 비(比)하여 변이주(變異株)는 밀기울국(麴)이나 간장국(麴)에서 ${\alpha}$-amylase 와 glucoamylase도 많이 생산(生産)하였다. 6. 원주(原株)와 변이주(變異株) 모두 $30^{\circ}C$에서 밀기울국(麴) 배양시(培養時) protease의 최고활성(最高活性)은 배양(培養) 3일후(日後)에 나타났고 ${\alpha}$-amylase와 glucoamylase의 최고활성(最高活性)은 배양(培養) 2일후(日後)에 나타났다.

• 방송과미디어
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• 제27권3호
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• pp.36-44
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• 2022

NFT의 등장으로 디지털 자산의 가치 관점이 변화하며 생태계가 빠르게 확장하고 있다. 2017년 크립토키티를 시작으로 NFT가 대중에게 알려지기 시작하였고, 이를 시작으로 게임, 디지털 예술, 엔터, 콘텐츠 산업 등에서 부각을 나타내고 있다. 2020년의 NFT 시장 규모는 약 3,936억 원으로 성장하였으며, 메타버스 시대가 가속화되면서 NFT 기반의 생태계가 빠르게 발전할 것으로 보인다. 이에 본 고에서는 아직 안정적인 법제도 환경이 마련되어 있지 않은 상황에서 NFT 거래 참여자가 안전하게 거래에 참여할 수 있도록 거래 참여자 관점에서 고려해야 할 주요 이슈 5가지를 도출하고 이에 대해 논하고자 한다.

• 건강소식
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• 제10권12호통권97호
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• pp.36-38
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• 1986

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1163-1185
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• 2021

급성 심장사는 증상이 시작된 후 한 시간 이내에 발생하는 심장 원인으로 인한 사망이다. 급성 심장사의 원인은 주로 부정맥이지만 동반할 수 있는 기저 심질환들을 사전에 진단하는 것은 장기적 위험을 예측하는 데 중요하다. 심장 CT와 심장 MR은 구조적 심질환을 진단하고 평가하는데 중요한 정보를 제공하여 급성 심장사의 위험을 예측하고 대비할 수 있게 한다. 따라서 임상적으로 중요한 급성 심장사의 위험을 증가시키는 다양한 원인과 영상 소견의 중요성에 대하여 중점적으로 살펴보고자 한다.

• 대한물리치료과학회지
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• 제8권2호
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• pp.1047-1050
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• 2001

이 연구의 목적은 전완 원주와 악력과의 상관관계를 알아보는 것이다. 오른손잡이 여성 30명이 이 연구에 참여하였으며, 연구의 대상자의 평균 연령은 31.0세였다. 전완 원주는 척골의 주두와 경상돌기의 1/2 지점과 근위 3/4 지점에서 줄자를 이용하여 측정하였다. 악력은 미국 수부 치료사 협회의 기준에 의하여 Jarmar dynamometer를 사용하여 측정하였다. 통계학적 분석은 피어슨 상관 관계 계수를 이용하여 상관관계를 조사하였다. 전완 두 지점에서 측정된 원주와 악력간에는 낮은 상관관계를 나타내었다(r=.02. p=.921; r=.02, p=.928). 연구 대상자 30명 중 정기적으로 상체 운동을 하는 18명의 연구 대상자들의 전완 두 지점에서도 낮은 상관 관계를 나타내었다(r=.16, p=.521: r=.18, p=.468). 본 연구의 결과는 선행된 다른 연구 결과와는 상이하게 높은 상관관계를 나타내지 않았다. 그 이유로는 본 연구에서 악력에 영향을 주는 여러 가지 요소들(신체 유형, 운동 습관. 직업 피하 지방성분, 유전적 요소 등)의 측정이 고려되지 않았고. 연구 대상자의 수(n=30)가 적었다는 점을 들 수 있다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.1518-1528
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• 1993

본 연구는 단일 원주의 와여기 진동특성에 관한 연구의 연속연구로서 풍동내 에 직렬로 배열된 두 원주의 직교유동에 의한 두 가지 경우의 동적 거동을 조사하였다. 첫째는 상류측 탄성지지 원주의 후류내에 가깝게 놓여진 하류측 고정원주의 간섭에 의한 상류측 원주의 진동(proximity-induced vibration)이며, 둘째는 상류측의 고정원 주의 후류내에 가깝게 놓여진 하류측 탄성지지 원주의 공기역학적 진동(wake-induced vibration)이다. 본 연구의 목적으로 직렬로 배열된 동일 직경의 두 원주에 있어서 어느 한 쪽의 원주가 탄성지지가 되어 있을 경우, 두 원주사이의 간격과 유속변화에 따른 와여기 진동과 유력탄성 불안정 진동의 진동특성 및 후류내에서의 와유출 특성을 명확히 하기 위해 실험적으로 조사, 연구하였다.

• 물과 미래
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• 제21권3호
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• pp.291-291
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• 1988

2차원 흐름이 원주주위를 지날 때 발생하는 흐름의 변화가 기본방정식인 연속방정식과 운동량방정식에 의하여 수치적으로 해석된다. 수치해석 과정은 기본방정식에 유함수, 와도 및 흐름의 특성을 나타내는 무차원 매개변수를 도입하여 무차원 유함수-와소수송식을 유도한 후, successive over relaxation scheme과 alternating direct implicit scheme으로 수행된다. 수치실험은 레이놀즈수 125-275를 기존의 수치해석에서는 주로 수치실험 결과와 비교한다. 원주표면의 압력을 구하는 방법에 있어서 기존의 수치해석에서는 주로 방사 운동량방정식만을 사용하였으나, 본 논문에서는 기존의 방법외에 방사 운동량방정식 및 접선 운동량방정식에 의해 압력을 계한하고, 두 값을 비교하여 레이놀즈수에 따른 압력을 구하는 방법을 제시한다. 또한 와도의 분포를 도시하여 원주에 의한 후류의 영향을 받지 않는 외부경계의 한계를 새로이 설정한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.253-255
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• 2020

기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.