공과계열 대학에서 운영되고 있는 융합교육은 대체로 정부주도의 사업에 의해 주도되고 있으며 해당 대학의 소속 교수진 전공 및 연구 분야를 고려하여 개설되고 있다. 이 연구의 목적은 최근 부각되고 있는 신산업 분야 융합기술교육에 대한 산업체의 요구를 분석함으로써 융합기술교육에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 연구참여자는 산업체에 근무하는 299명의 산업체 종사자들이다. 수요조사도구는 융합교육에 대한 필요성, 산업체 관점에서의 융합신기술교육에 대한 요구, 학부융합교육에 대한 의견으로 세 가지 부분으로 구성하였다. 연구결과 융합기술교육에 대한 산업체의 필요성 인식 수준은 높은 것으로 나타났고 융합기술분야 중 IoT 융합분야, 바이오헬스, 첨단신소재, 신재생에너지 분야에 대한 교육 수요가 높은 것으로 확인되었다. 이와 함께 산업체 분야별 융합신기술교육에 대한 요구 결과를 제시하였다. 학부융합교육에 대한 기대, 문제, 개선사항에 대한 의견이 제안되었고 연구결과에 기반하여 융합기술교육에 대한 시사점에 대해서 논의하였다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
3D 프린팅 기술은 4차산업 혁명 중 제조업의 혁신적인 기술로서 전망되고 있으며, 현재 바이오 의료 분야를 포함한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 3D 프린팅 기술을 이용한 제작 원료에 대한 방사선 차폐능을 평가하고자 몬테카를로 전산모사를 통해 프린팅 원료에 대한 검증을 수행하였다. 현재 범용으로 사용되는 FDM 방식의 3D 프린터에서 이용 가능한 원료들을 대상으로 하였으며, ICRU phan tom과 차폐체를 모의 모사한 후 방사선의 종류 및 에너지에 따른 입자 플루언스 평가를 통해 차폐 효과에 대해 분석하였다. 그 결과, 광자선의 경우 에너지 증가에 따라 차폐 효과는 점차 감소되는 경향을 보였고, 원료별 차폐 효과는 TPU, PLA, PVA, Nylon, ABS 순서로 점차적으로 낮아지는 결과를 나타냈다. 중성자선의 경우, 5~10 mm의 낮은 두께에서 반대로 선속이 증가되는 현상을 보였으나, 일정 두께 이상에서는 유효한 차폐 효과를 나타내었으며, 프린팅 원료별 차폐 효과는 Nylon, PVA, ABS, PLA, TPU 순서로 점차 낮아지는 결과를 보였다.
Warburg 효과의 발생은 고형암에서 화학적 항암제의 내성을 발생시킨다. 따라서 호기성 해당과정과 같은 에너지 대사과정은 암 치료의 중요한 표적으로 알려져 있다. Pyruvate dehydrogenase kinase (PDK) 활성 억제물질로 알려진 dichloroacetate (DCA)는 많은 암세포에서 포도당의 호기성 해당과정을 산화적인산화 과정으로 전환시킬 수 있음이 보고되었다. 이 연구는 치료가 매우 어렵다고 알려진 인간 역분화 갑상선 암세포주인 8505C의 성장에 미치는 DCA효과를 조사하였다. DCA는 정상 갑상선 세포주의 성장에는 영향을 주지 않은 반면 8505C 세포주의 성장을 특이적으로 저해하였다. DCA의 처리에 의해 8505C 세포주는 $HIF1{\alpha}$, PDK1, Bcl-2와 같은 항-세포자살 관련 단백질들의 발현이 감소하고, Bax와 p21과 같은 세포자살 유도 단백질과 세포주기 억제 단백질의 증가로 인하여 세포주기 정지와 세포자살 유도에 의해 성장이 억제되었다. 이런 세포의 변화는 DCA 처리에 의한 활성산소족의 생산이 증가하고, 포도당 대사가 호기성 해당과정에서 산화적인산화 과정으로 전환되었기 때문이란 것을 확인하였다. 흥미롭게도, DCA는 포도당 대사과정의 변화뿐만 아니라 sodium/iodine symporter (NIS)의 발현양도 증가시킨다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과로 PDK 활성 저해제는 치료하기 힘든 역분화 갑상선 암 치료제로 이용할 수 있고, 또한 역분화 갑상선 암에 대한 방사능 치료의 효능을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적 모바일 스마트 기기 혁명은 사람이 접하는 모든 공간에서 독립된 형태의 전기회로를 요구하고 있으며, 전자기기간 연결된 사물인터넷의 구현은 사용자 측면에서 운용이 쉽고 지속 가능한 디지털 생태계 인프라 구축에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 이러한 기술은 자동차 전장품, 가정용 가전제품 및 웨어러블 기기의 생산 기술 발전으로 이어지고 있으며, 특히 최근 소개된 인몰드 전자기기(in-mold electronics, IME)는 기존의 대량 공정의 장점을 극대화할 수 있는 기술로 대두되고 있다. 이 기술은 평평한 2차원 기판에 기능성 잉크를 인쇄하고, 3차원 형상으로 열/사출 성형하여 경량화 및 저비용으로 장치를 생산해내는 경제성 강점을 이유로 산업적인 가치를 평가받고 있다. 본 논문에서는 인몰드 전자 장치의 제조기술 및 응용 측면에 대한 가장 최신의 국내외 연구 그룹에서 제안된 기술 개발을 소개하고자 한다. 신체 표면상에서 독립된 형태의 바이오센서 전자소자의 운용을 위한 생체 모사 기술, 에너지 소자, 생체신호 모니터링 센서들을 인몰드 기술로 구현하는 기술 및 장치 구성은, 4차 산업혁명과 함께 성장 중인 유연인쇄전자 기술과 융합되어 회로 기판 제조기술의 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
락툴로오스는 기존에 화학적인 이성화법을 통해 생산해왔던 기능성 당으로서 프로바이오틱스나 장내균총 개선을 위한 의약품으로 활용되어 왔다. 최근 락툴로오스 화학전환법의 단점인 촉매제거와 부산물제거 에너지손실등의 문제를 해결할 수 있는 생물촉매를 이용한 락툴로오스 전환법이 대두되었다. 본연구에서는 유당의 낮은 용해도와 락툴로오스의 효율적전환을 위해 최적의 효소를 선별하여 무작위 돌연변이법으로 유전자를 개량하여 열내성이 $75^{\circ}C$까지 증진되고 활성이 1.3배 향상된 효소를 선별하였다. 이 효소를 정제하여 사용하는 대신 본 연구에서는 과량 발현시킨 대장균을 Ca-alginate로 고정화하여 $70^{\circ}C$에서 200 g/l의 유당과 회분식으로 반응시켜 43%의 전환 수율을 확인하였다. 반복회분식 실험에서 고정화된 담체는 비교적 안정적이었으며 4회 반복반응 후에도 80% 이상의 활성을 유지하고 있었다. 산업적인 방법을 개발하기 위해 고정화 담체를 이용한 반응기의 운전 최적화와 담체의 안정화를 증진시키는 추가적인 연구가 필요하지만, 본 연구에서는 열내성 특성을 이용하여 정제된 효소가 아닌 효소를 발현하는 세포자체를 고정화 시킴으로써 경제성있는 생산에 대한 방법론을 제시하였다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
본 리뷰 논문은 지지화된 또는 고정화된 금속들 중 선택적 알코올 산화 반응에 적용된 나노 크기의 여러 금속 촉매들에 대해 집중적으로 서술한다. 금속 나노 촉매들은 넓은 표면적을 지닌 고체 지지체들의 표면 위에 금속 나노 입자들의 고른 분산을 통해 얻어진다. 이러한 나노 촉매들은 유기 합성, 연료 전지, 바이오 디젤 생산, 오일 크래킹, 에너지변환 및 저장, 의약, 수처리, 고체 로켓 추진체, 염료 제조 등 학문적 산업적 측면 모두 다양하게 사용될 수 있다. 더욱이, 응용성이 풍부한 중간체들을 생산하는 호기성 알코올 산화 반응에서 금속 나노 재료는 촉매로써 매우 중요하다. 금, 팔라듐, 류테늄, 바나디움 등과 같은 지지화된 금속 나노 촉매들의 알코올 산화 반응은 기존의 화학 당량적 반응과 달리 비용을 경감시키고 부반응물들을 줄임으로써 경제적이고 친환경적이다. 뿐만 아니라, 상온에서 진행된 나노 촉매 알코올 산화 반응에 대해서도 소개된다.
2006 IPCC 가이드라인에서 제안한 HWP 탄소계정 방법을 이용하여 HWP 내 탄소 저장량을 추정하였고 우리나라 국가 온실가스 인벤토리와 산림 부문에 미칠 영향을 분석하였다. 사용 중에 있는 제재목, 목질보드류, 기타 산업용 목재, 종이 및 판지를 대상으로 하여 목제품 내 탄소저장량의 변화량을 추정하였다. 1970년부터 2008년 동안 사용 중에 있는 목제품 내 이산화탄소 저장량의 연간 변화량은 접근법에 따라 -9,023 Gg $CO_2$/yr에서 4,052 Gg $CO_2$/yr으로 추정되었다. 우리나라는 목제품의 순수입국이기 때문에 탄소 축적 변화 접근법이 가장 유리한 결과를 보였다. 그러나 각 접근법이 목제품의 벌채량 및 교역량, 바이오에너지로의 목재 이용과 재활용에 미치 는 영향은 상이하게 나타나고 있다. 따라서 계정 방법에 대한 우리나라 입장을 결정할 때 국가 온실가스 인벤토리에 대한 영향뿐 아니라 미래에 추진할 산림정책 방향도 고려하여 야기될 수 있는 부정적인 영향을 최소화하는 방법을 선택해야 한다.
본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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