• 한국축산식품학회지
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• 제43권5호
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• pp.805-825
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• 2023

This experiment aims to investigate the impact of probiotic feed on growth performance, carcass traits, plasma lipid biochemical parameters, intramuscular fat and triglyceride content, fatty acid composition, mRNA expression levels of genes related to lipid metabolism, and the activity of the enzyme in Sunit sheep. In this experiment, 12 of 96 randomly selected Sunit sheep were assigned to receive the basic diet or the basic diet supplemented with probiotics. The results showed that supplementation with probiotics significantly increased the loin eye area, and decreased plasma triglycerides and free fatty acids, increasing the content of intramuscular fat and triglycerides in the muscle and improving the composition of the fatty acids. The inclusion of probiotics in the diet reduced the expression of adenosine 5'-monophosphate-activated protein kinase alpha 2 (AMPKα2) mRNA and carnitine palmitoyltransferase 1B (CPT1B) mRNA, while increasing the expression of acetyl-CoA carboxylase alpha (ACCα) mRNA, sterol regulatory element-binding protein-1c (SREBP-1c) mRNA, fatty acid synthase mRNA, and stearoyl-CoA desaturase 1 mRNA. The results of this study indicate that supplementation with probiotics can regulate fat deposition and improves the composition of fatty acids in Sunit sheep through the signaling pathways AMPK-ACC-CPT1B and AMPK-SREBP-1c. This regulatory mechanism leads to an increase in intramuscular fat content, a restructuring of muscle composition of the fatty acids, and an enhancement of the nutritional value of meat. These findings contribute to a better understanding of the food science of animal resources and provide valuable references for the production of meat of higher nutritional value.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.587-594
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• 2023

본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS₁₁ 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R² = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권6호
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• pp.81-91
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• 2022

리튬이온 배터리의 사용은 전자기기 및 전기차 등의 생산량 증가로 인해 사용량이 크게 증가하고 있으며, 이와 맞물려 향후 폐배터리의 발생량 증가도 예상된다. 따라서 폐배터리를 구성하고 있는 여러 유가 자원 중 Ni, Co, Mn, Li 등이 함유되어 있는 양극 활물질이 매우 중요한 유가 자원으로, 이를 재활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 양극 활물질 회수를 위해서 일반적으로 폐배터리로부터 블랙 매스(Black mass)를 회수하고, 이를 처리하여 주요 금속 자원을 회수한다. 블랙 매스를 회수하는 공정은 폐배터리를 수거-방전-해체-파쇄-분급의 순서로 이루어지며, 본 연구에서는 블랙 매스 회수를 위한 파쇄/분급 공정을 분석하였다. 파쇄/분급 공정을 통해 다양한 공정 산물의 입도 특성을 분석하고, 이 과정에서 생산된 산물의 입도별 형상을 현미경 및 SEM(Scanning Electron Microscopy)-EDS(Energy Dispersive Spectrometer)로 분석하였다. 분석 결과 블랙 매스로 회수되는 입자 중 74 ㎛의 미세한 입자들은 양극/음극 활물질이 전극으로부터 단체분리되어 존재하였지만, 100 ㎛ 이상의 입자들은 전극과 활물질이 붙어있는 상태에서 파쇄에 의해 입도가 감소되어 존재함을 확인하였다. 또한 배터리의 특징인 2종 혼합물(전극과 활물질)이 결합되어 있는 시료에 대해 파분쇄 특성을 모사할 수 있는 PBM(Population Balance Model) 을 개발하였으며, 2종 혼합물의 분쇄 상수를 도출하고 입도 분포 예측 성능을 검증하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.25-35
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• 2023

Considering the non-linear behavior of structure and soil when evaluating a nuclear power plant's seismic safety under a beyond-design basis earthquake is essential. In order to obtain the nonlinear response of a nuclear power plant structure, a time-domain SSI analysis method that considers the nonlinearity of soil and structure and the nonlinear Soil-Structure Interaction (SSI) effect is necessary. The Boundary Reaction Method (BRM) is a time-domain SSI analysis method. The BRM can be applied effectively with a Perfectly Matched Layer (PML), which is an effective energy absorbing boundary condition. The BRM has a characteristic that the magnitude of the response in far-field soil increases as the boundary interface of the effective seismic load moves outward. In addition, the PML has poor absorption performance of low-frequency waves. For this reason, the accuracy of the low-frequency response may be degraded when analyzing the combination of the BRM and the PML. In this study, the accuracy of the analysis response was improved by adjusting the PML input parameters to improve this problem. The accuracy of the response was evaluated by using the analysis response using KIESSI-3D, a frequency domain SSI analysis program, as a reference solution. As a result of the analysis applying the optimal PML parameter, the average error rate of the acceleration response spectrum for 9 degrees of freedom of the structure was 3.40%, which was highly similar to the reference result. In addition, time-domain nonlinear SSI analysis was performed with the soil's nonlinearity to show this study's applicability. As a result of nonlinear SSI analysis, plastic deformation was concentrated in the soil around the foundation. The analysis results found that the analysis method combining BRM and PML can be effectively applied to the seismic response analysis of nuclear power plant structures.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국치위생학회지
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• 제23권1호
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• pp.25-31
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• 2023

연구목적: 본 연구는 만성치주질환이 있는 흡연자를 대상으로 4주 동안 코코넛 오일을 중재하여 치주건강 개선 효과를 파악하고 흡연자의 치주관리에 활용될 수 있도록 학문적 근거를 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 대상은 G 지역에 소재하고 있는 1개 치과 의료기관에 2022년 8월 5일부터 2022년 10월 20일까지 내원한 흡연자 30명을 대상으로 하였다. 연구결과: BOP와 PHP index는 그룹(p=0.030, 0.027)과 시간(p<0.001)에 따라 유의한 차이가 있었고, 상호작용효과도 유의한 차이가 나타났다(p=0.002, 0.001). 구강건조감과 구강건강관련 삶의 질은 실험군에서 유의하게 감소하였다(p<0.001, 0.180). 결론: 코코넛 오일 중재는 흡연자의 치주건강을 위한 효율적인 프로그램으로 효과가 입증되었고, 흡연자의 치주건강에 기여할 수 있는 체계적인 프로그램들이 지속적으로 개발되고 연구될 것을 기대한다.

• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.70-77
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• 2023

인체의 건강과 환경 오염으로 인해 대기환경 규제가 강화되었고 배출가스 저감 목표가 높아지면서 가스 측정법에 관한 관심이 늘어나고 있다. 측정법에는 표본 방식이 주로 사용되고 있으나 공간적 시간적 측정 한계로 인해, 실시간 In-situ 방식인 레이저 흡수분광법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 파장 변조 분광법을 연구하였고 무보정 알고리즘에 대하여 설명하였다. 개발된 알고리즘은 46개의 다중 흡수선을 반영할 수 있도록 변경하였고 가시광선과 중적외선 영역의 광 흡수 신호 분석에 적용하였다. 추가로 레이저 변조 매개변수에 대한 차이를 분석하였고 다양한 농도 조건의 O₂, NO 가스 측정 실험을 통해 성능을 검토한 결과, 선형성은 R²_O2=0.99999, R²_NO=0.99967로 나타났다.

• 환경생물
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• 제40권4호
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• pp.651-659
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• 2022

본 연구는 연어(Oncorhynchus keta) 치어의 성장, 생존 및 혈액 성상에 미치는 사육수온(8, 11, 14 및 17℃)의 영향을 연구하기 위해 수행되었다. 실험 종료 시 연어의 체중(body weight, BW)은 14℃ 실험구에서 가장 높았을 뿐 아니라, 특이성장률(specific growth rate, SGR), 사료전환 효율(feed conversion ratio, FCR), 사료효율(feed efficiency, FE), 증중률(weight gain, WG) 및 비만도(condition factor, CF)와 같은 성장지표에서도 14℃ 실험구가 가장 높은 경향을 나타내었다. 생존율(survival rate)은 8℃와 11℃ 실험구에서 100%를 보였고, 14℃ 실험구에서는 96% 및 17℃ 실험구에서는 98%를 각각 나타내었다. 혈장 성분 중 알라닌 아미노전이효소(alanine aminotransferase, ALT)는 17℃ 실험구에서 유의한 감소를 보였으나, 알부민(albumin), 총단백질(total protein, TP), 나트륨(sodium, Na⁺), 칼륨(potassium, K⁺) 및 염소(chloride, Cl^-)는 유의한 변화를 보이지 않았다. 실험 종료 시 연어의 체성분 조사를 실시한 결과, 수분(moisture), 단백질(crude protein) 및 회분량(crude ash)은 수온에 따른 유의한 변화는 보이지 않았으나, 지질(crude lipid)은 다른 실험구에 비해 8℃ 실험구에서 유의하게 높은 경향을 보였다. 결론적으로 연어 치어가 성장하는데 필요한 최적의 사육 수온은 14℃로 보이나, 혈액 성상 등 생리적인 영향은 향후 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.