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Preparation of Core-shell Type Nanoparticles of Poly($\varepsilon$-caprolactone) /Poly(ethylene glycol)/Poly( $\varepsilon$-caprolactone) Triblock Copolymers

  • 류재곤;정영일;김영훈;김인숙;김도훈;김성호
    • Bulletin of the Korean Chemical Society
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    • 제22권5호
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    • pp.467-475
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    • 2001
  • A triblock copolymer based on $poly(\varepsilon-caprolactone)$ (PCL) as the hydrophobic part and poly(ethylene glycol) (PEG) as the hydrophilic portion was synthesized by a ring-opening mechanism of ${\varepsilon}-caprolactone$ with PEG containing a hydroxyl group at bot h ends as an initiator. The synthesized block copolymers of PCL/PEG/PCL (CEC) were confirmed and characterized using various analysis equipment such as 1H NMR, DSC, FT-IR, and WAXD. Core-shell type nanoparticles of CEC triblock copolymers were prepared using a dialysis technique to estimate their potential as a colloidal drug carrier using a hydrophobic drug. From the results of particle size analysis and transmission electron microscopy, the particle size of CEC core-shell type nanoparticles was determined to be about 20-60 nm with a spherical shape. Since CEC block copolymer nanoparticles have a core-shell type micellar structure and small particle size similar to polymeric micelles, CEC block copolymer can self-associate at certain concentrations and the critical association concentration (CAC) was able to be determined by fluorescence probe techniques. The CAC values of the CEC block copolymers were dependent on the PCL block length. In addition, drug loading contents were dependent on the PCL block length: the larger the PCL block length, the higher the drug loading content. Drug release from CEC core-shell type nanoparticles showed an initial burst release for the first 12 hrs followed by pseudo-zero order release kinetics for 2 or 3 days. CEC-2 block copolymer core-shell type nanoparticles were degraded very slowly, suggesting that the drug release kinetics were governed by a diffusion mechanism rather than a degradation mechanism irrelevant to the CEC block copolymer composition.

식용죽순의 질소대사에 미치는 아미노산의 페턴에 관하여 (PATTERN OF THE AMINO ACIDS INFLUENCED ON NITROGEN METABOLISM OF EDIBLE BAMBOO SPROUTS)

  • KWON, Oh Yong
    • Journal of Plant Biology
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    • 제6권4호
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    • pp.5-10
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    • 1963
  • 농촌에서 식용으로 사용하는 두종의 죽순에 대하여 함유하는 아미노산을 생장부위에 따라 정성분석하였다. 대체로 한 종류가 함유하는 아미노산은 5종 내지 15종이었으며 축순의 생장과정에 따라 함유된 아미노산의 종류는 명명 상위하였다. 식용 죽순에 함유된 필수 아미노산의 종류는 4종에서 9종임을 정성분석 할 수 있었다. 식용죽순에 잇어서도 다른 식물성 식품과 같이 영양가치가 있음을 알아 내었다. 선단부 보다 기부에 아미노산의 종류가 많이 분석된 것은 기부에서 부터 질소대사가 촉진되어 간다는 것을 추측케 하였다.

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Effects of Gait Training Using a Robot for Balance in Total Hip Arthroplasty Patients after Bilateral Avascular Necrosis: A Case Study

  • Kim, So-Yeong;Kim, Byeong-Geun;Cho, Woon-Su;Park, Chi-Bok
    • The Journal of Korean Physical Therapy
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    • 제33권5호
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    • pp.231-237
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    • 2021
  • Purpose: This study sought to investigate the effects of robot-assisted gait training on balance in total hip arthroplasty (THA) patients after bilateral avascular necrosis (AVN). Methods: This case study in two patients utilized an 'A-B-A' single-subject experimental design that included five days of pre-intervention, followed by five days of intervention, and five days of post-intervention. The intervention involved the use of a standing inclined robot (R-bot) for 15 minutes. The outcome measures were evaluated using the Functional Reaching Test (FRT), Time Up to Go (TUG), and the Modified One Leg Standing Test (OLST). Results: Patient 1 showed improvement based on data gathered from baseline A to intervention period B, with results as follows: FRT improved from 27.7 cm to 41.28 cm, OLST LT from 14.03 seconds to 67.37 seconds, OLST RT from 2.94 seconds to 35.97 seconds, and TUG from 12.96 seconds to 7.82 seconds. Patient 2 also showed improvement from baseline A to intervention period B, with results as follows: FRT improved from 17.18 cm to 24.3 cm, OLST LT from 11.53 seconds to 52.01 seconds, OLST RT from 12.99 seconds to 62.19 seconds, and TUG from 27.31 seconds to 12.99 seconds. Conclusion: Based on the results of this study, robotic rehabilitation during the early stages after surgery is effective for promoting balance in patients who have undergone THA due to bilateral AVN.

형태소 분석을 통한 악성 댓글 필터링 방안 (A Filtering Method of Malicious Comments Through Morpheme Analysis)

  • 하예람;천준석;왕인서;박민욱;우균
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.750-761
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    • 2021
  • 인터넷 기사에 대한 댓글은 토론 및 소통 등 긍정적 효과도 있지만, 악성 댓글은 사람의 목숨을 앗아가는 정도로 심각한 문제이다. 이런 측면에서 악성 댓글을 자동으로 검출하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 현재 채택되고 있는 금칙어 바탕의 댓글 필터 방안은, 특히 한글 댓글의 경우 효과적이지 못한 실정이다. 이 논문에서는 형태소 분석을 통해 비속어 형태소와 존대어 형태소를 구별함으로써 댓글 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이들 두 형태소를 바탕으로 댓글 건전도를 계산하고, 또한 건전도를 바탕으로 한 댓글 충격량 계산방법을 여럿 제안한다. 악성 댓글을 대상으로 한 실험을 수행한 결과, 포털에서 수행되고 있는 클린봇보다 재현율이 37.93% 포인트 개선되었으며 F-지수 값은 47.66 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 형태소 분석을 기초로 한 새로운 필터 방법이 금칙어를 바탕으로 한 방법의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

IoT 봇넷 악성코드 기반 침해사고 흔적 수집 방법 (Intrusion Artifact Acquisition Method based on IoT Botnet Malware)

  • 이형우
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • IoT와 모바일 기기 사용이 급격히 증가하면서 IoT 기기를 대상으로 한 사이버 범죄 역시 늘어나고 있다. IoT 기기 중 Wireless AP(Access Point)를 사용할 경우 자체 보안 취약성으로 인해 패킷이 외부로 노출되거나 Bot과 같은 악성코드에 손쉽게 감염되어 DDoS 공격 트래픽을 유발하는 등의 문제점이 발견되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 IoT 기기 대상 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해 공공분야 시장 점유율이 높은 IoT 기기를 대상으로 침해사고 흔적을 수집하고, 침해사고 분석 데이터의 유효성을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 구체적으로, 샘플 IoT 악성코드를 대상으로 동작 재현을 통해 취약점 발생 요인을 파악한 후 침해 시스템 내 주요 침해사고 흔적 데이터를 획득하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이에 따라 대단위 IoT 기기를 대상으로 한 침해사고 발생시 이에 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

지능정보기술과 민주주의: 알고리즘 정보환경과 정치의 문제 (Intelligent Information Technology and Democracy : Algorithm-driven Information Environment and Politics)

  • 민희;김정연
    • 정보화정책
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    • 제26권2호
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    • pp.81-95
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    • 2019
  • 최근 선거캠페인에서 수집되는 유권자 모델링 및 맞춤형 커뮤니케이션에 관한 데이터는 양적 확장성과 질적 유용성 측면에서 새롭다. 본 연구는 지능정보기술을 활용한 고도의 데이터 분석 능력이 정치에 어떻게 활용되고 있는지에 주목한다. 그 중에서도 선거캠페인에서의 유권자 행동 타게팅이 다양한 측면에서 민주주의 과정과 충돌할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이를 위해 마이크로 타게팅과 정치 봇을 살펴본다. 본 연구는 이러한 기술 기반의 캠페인 기법들이 민주주의의 핵심인 자유로운 의견 표출과 논쟁을 방해하는 요인으로 작동하는 양상을 보여준다. 동시에 이에 영향을 미치는 알고리즘의 속성을 파악한다. 본 연구는 지능정보기술 기반의 정치와 민주주의에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있음을 제시한다. 첫째, 정치참여의 불평등이 심화된다. 둘째, 유권자 간 공적 논쟁이 어려워진다. 셋째, 피상적인 정치가 만연한다. 넷째, 단일 이슈 정치와 배제의 정치 현상이 증가한다. 마지막으로 정치적 프라이버시가 침해될 수 있다. 요컨대, 지능정보시대 우리의 역할은 점점 고도화되고 있는 지능정보기술과 민주주의가 공존할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.

실내환경 오염 측정장치 알람봇 구현 (Indoor environmental alarm robot)

  • 조해진;이혜빈;이기호;오민우;최지승;김수민;김성현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.549-551
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    • 2016
  • 과학기술의 발전에 따라 현대인들은 실외보다는 실내공간에 머무르는 시간이 과거에 비해 훨씬늘어 나고 있다. 최근까지도 실외 대기환경에 대해서는 매우 다양한 연구와, 개선 노력이 진행 중에 있으나 실내에서의 공기의 질 문제는 상대적으로 가볍게 여겨져 온 것이 사실이다. 실내공기의 오염은 자연적인 희석률이 큰 실외 대기환경의 오염과 달리, 희석률이 매우 낮아 한번 오염된 공기가 지속적으로 순환되면서 실내에 머무르고 있는 사람의 건강에 매우 나쁜 영향을 끼친다. 본 연구에서는 실내에서 거주하는 사람의 이동특성, 생활 형태를 반영한 능동적 실내환경 제어체계에 대한 연구를 위하여 실시간으로 측정된 공기의 질을 측정하여 사용자의 스마트기기로 정보를 전송하는 공기측정기장치 알람봇과 운영 어플리케이션을 구현 하였다.

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정찰 드론의 탐색 경로에 대한 시뮬레이션 연구 (Simulation Study on Search Strategies for the Reconnaissance Drone)

  • 최민우;조남석
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.23-39
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    • 2019
  • 군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.

자동문서분류를 위한 텐서공간모델 기반 심층 신경망 (A Tensor Space Model based Deep Neural Network for Automated Text Classification)

  • 임푸름;김한준
    • 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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    • 제34권3호
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    • pp.3-13
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    • 2018
  • 자동문서분류(Text Classification)는 주어진 텍스트 문서를 이에 적합한 카테고리로 분류하는 텍스트 마이닝 기술 중의 하나로서 스팸메일 탐지, 뉴스분류, 자동응답, 감성분석, 쳇봇 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 일반적으로 자동문서분류 시스템은 기계학습 알고리즘을 활용하며, 이 중에서 텍스트 데이터에 적합한 알고리즘인 나이브베이즈(Naive Bayes), 지지벡터머신(Support Vector Machine) 등이 합리적 수준의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 자동문서분류 시스템의 성능을 개선하기 위해 순환신경망(Recurrent Neural Network)과 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)을 적용하는 연구가 소개되고 있다. 그러나 이러한 최신 기법들이 아직 완벽한 수준의 문서분류에는 미치지 못하고 있다. 본 논문은 그 이유가 텍스트 데이터가 단어 차원 중심의 벡터로 표현되어 텍스트에 내재한 의미 정보를 훼손하는데 주목하고, 선행 연구에서 그 효능이 검증된 시멘틱 텐서공간모델에 기반하여 심층 신경망 아키텍처를 제안하고 이를 활용한 문서분류기의 성능이 대폭 상승함을 보인다.

Development of Artificial Intelligence-based Legal Counseling Chatbot System

  • Park, Koo-Rack
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.29-34
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.