• 한국안전학회지
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• 제31권5호
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• pp.22-27
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• 2016

The Electrostatic Charge Prevention Technology is a core factor that highly influences the yield of Ultra High Resolution Flat Panel Display and high-integrated semiconductor manufacturing processes. The corona or x-ray ionizations are commonly used in order to eliminate static charges during manufacturing processes. To develop such a revolutionary x-ray ionizer that is free of x-ray radiation and has function to control the volume of ion formation simultaneously is a goal of this research and it absolutely overcomes the current risks of x-ray ionization. Under the International Commission on Radiological Protection, it must have a leakage radiation level that should be lower than a recommended level that is $1{\mu}Sv/hour$. In this research, the new generation of x-ray ionizer can easily control both the volume of ion formation and the leakage radiation level at the same time. In the research, the test constraints were set and the descriptions are as below; First, In order not to leak x-ray radiation while testing, the shielding box was fully installed around the test equipment area. Second, Implement the metallic Ring Electrode along a tube window and applied zero to ${\pm}8kV$ with respect to manage the positive and negative ions formation. Lastly, the ion duty ratio was able to be controlled in different test set-ups along with a free x-ray leakage through the metallic Ring Electrode. In the result of experiment, the maximum x-ray radiation leakage was $0.2{\mu}Sv/h$. These outcome is lower than the ICRP 103 recommended value, which is $1{\mu}Sv/h$. When applying voltage to the metallic ring electrode, the positive decay time was 2.18s at the distance of 300 mm and its slope was 0.272. In addition, the negative decay time was 2.1s at the distance of 300 mm and its slope was 0.262. At the distance of 200 mm, the positive decay time was 2.29s and its slope was 0.286. The negative decay time was 2.35s and its slope was 0.293. At the distance of 100 mm, the positive decay time was 2.71s and its slope was 0.338. The negative decay time was 3.07s and its slope was 0.383. According to these research, the observation was shown that these new concept of ionizer is able to minimize the leakage radiation level and to control the positive and negative ion duty ratio while ionization.

• 멤브레인
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• 제26권4호
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• pp.281-290
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• 2016

정삼투 분리막 용도에 적합한 폴리아미드 복합막의 제조에 있어 지지층의 극성 및 공극률이 폴리아미드 구조 및 정삼투 분리막 투과 성능에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 클레쏘킬레이트 금속착물(0.1-0.5중량%)이 함유된 폴리술폰(18중량%) 용액을 상전이 공정을 통하여 지지층을 제조하였다. 제조된 지지층 상에 방향족 폴리아미드 활성층을 제막하였다. 다공성 PSF 지지층 제조를 위하여 상대적으로 낮은 폴리술폰(12중량%) 용액을 이용한 지지층을 폴리에스터 필름상에서 제조한 후 필름을 제거하고 제조된 지지층 상에 방향족 폴리아미드 활성층을 제막하였다. 제막된 시편 중 폴리술폰(18중량%)/금속착물(0.5중량%)로 만들어진 FO막은 유량 9.99 LMH, reverse salt flux 0.77 GMH로 HTI의 상용막(10.97 LMH, 2.2 GMH)과 비교해도 거의 비슷한 유량값과 향상된 RSF 값을 얻을 수 있었다. 캐스팅 용액의 금속착물의 첨가로 활성층 두께가 줄어들었으나 제거효율은 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.65-87
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• 2017

온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제47권4호
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• pp.488-494
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• 2009

세제 빌더의 중요한 물성인 흡유능(O.A.C)을 향상시키기 위하여 새로운 합성방법인 2단계 결정화법을 이용하여 제올라이트 4A를 합성하였다. 즉, 기존의 원료인 cullet($SiO_2$)과 수산화알루미늄 대신에 베트남산 모래와 천연 보크사이트로부터 용출한 알루민산소다 용액을 활성탄소로 정제하여 사용하였고, 합성과정은 1단계는 Si/Al 몰비를 1.15로 조절하고 $55^{\circ}C$에서 4시간, 2단계는 알루미나 용액을 추가로 가하여 Si/Al 몰비를 0.98로 낮추고 $65^{\circ}C$에서 5시간 반응시켰다. 새로운 방법은 제올라이트 4A의 입도(평균 $1.2{\mu}m$)와 입자응집 및 표면극성을 더 잘 제어할 수 있었고, 백색도를 향상시켰다. 이렇게 합성된 제올라이트 4A는 기존제품과 비교하여 대등한 칼슘이온교환 능력을 가짐은 물론 100 g당 50 ml 이상의 우수한 흡유능력을 보여줌으로서 새로운 공정의 경제성 및 유효성이 검증되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권3호
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• pp.381-388
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• 2014

다양한 추출용매를 사용하여 얻은 복분자와 오디의 추출용액 중에서 가장 높은 항산화 활성을 보인 60% acetone과 이들의 분획물을 대상으로 측정한 항산화 활성에서 시료별로는 오디, 분획별로는 ethyl acetate 분획의 $EC_{50}$ 값이 낮게 나타났다. 복분자와 오디의 항산화 성분 중 총 페놀성 화합물과 총 플라보노이드 함량이 안토시아닌 함량에 비해 매우 높게 나타났다. 항산화 성분과 항산화 활성의 상관성은 총 페놀성 화합물과 총 플라보노이드에서는 높은 상관성을 나타냈으나 안토시아닌에서는 오디에서만 높은 상관성을 나타내었다. 복분자와 오디의 주된 phenolic acid는 protocatechuic acid, p-hydrobenzoic acid 및 salicylic acid이었으며 주된 안토시아닌은 cyanidin-3-glucoside이었다. 위의 결과들을 종합해보면 복분자와 오디의 항산화 성분은 추출에 사용된 용매의 종류에 따라 함량 및 조성이 변화하며 그 결과로서 항산화 활성에 영향을 주게 됨을 확인할 수 있었다. 또한 오디 ethyl acetate 분획물은 DPPH assay와 reducing power에서 BHT보다 각각 2.2와 1.2배 낮은 $EC_{50}$ 값을 보여 천연 항산화 소재로서의 가능성을 보였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제37권2호
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• pp.148-153
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• 2008

본 연구에서는 염생식물의 하나인 함초를 각 용매별로 분획하여 암세포 성장억제 효과와 quinone reductase(QR) 활성 유도 효과를 보았다. 간암 세포인 HepG2, 대장암 세포주인 HT-29 그리고 유방암 세포주인 MCF-7을 이용하여 암세포 성장 억제 효과를 실험한 결과 간암세포주인 HepG2에서 제일 효과가 컸고 사용한 3종의 암 세포주 모두 SHMM층에서 월등히 높은 암세포 성장 억제 효과를 나타내었다. 그리고 암 예방 효과를 알아보기 위하여 3종의 암세포 중 유일하게 quinone reductase를 가지고 있는 인체 간암세포주인 HepG2를 이용하여 QR 활성 유도 효과를 측정한 결과 역시 SHMM층에서 유의적으로 QR 활성 유도 효과가 높게 나타났다. 본 실험 결과에서 함초의 methanol 분획층인 SHMM층에서 암세포 성장 억제 효과와 QR 유도 활성 효과가 높게 나타났으며 이 분획층에 유효한 생리활성 물질이 함유되어 있을 가능성이 높을 것으로 추정된다. 본 연구를 통하여 함초를 이용한 암예방 기능성 식품을 개발할 수 있는 가능성이 보이며, 특히 함초의 methanol 분획층에 대한 집중적인 연구가 요구된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제51권5호
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• pp.575-579
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• 2013

최근 바이오 플라스틱인 Polytrimethylene terephthalate (PTT)의 원료물질인 1,3-프로판디올의 생물학적 생산이 주목받고 있다. 발효를 통한 1,3-프로판디올의 생산에 있어 부산물로 생성되는 젖산, 숙신산을 포함한 카르복실산들은 1,3-프로판디올의 경제적인 생산을 어렵게 한다. 본 연구에서는 카르복실산 부산물이 포함된 1,3-프로판디올 수용액으로부터 1,3-프로판디올의 효율적 분리정제를 위해 수용성 알콜과 염으로 구성된 수상이성분계를 이용한 추출을 적용하였다. 알콜과 염으로 구성된 수상이성분계 형성은 하부상에 존재하는 염의 염출효과에 의한 것이며 이로 인해 1,3-프로판디올이 상부상으로 이동된다. 추출효율을 알콜의 사슬길이가 짧을수록, 염의 세기가 높을수록 높아졌으며 최대 98%의 회수율을 얻을 수 있었다. 또한 발효 시에 부산물로 형성되는 카르복실산은 1,3-프로판디올과 동반추출 되지 않았으며 1,3-프로판디올의 추출효율에도 영향이 없는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구에서 적용된 친수성 알콜과 염으로 구성된 수상이성분계는 카르복실산 부산물로부터 1,3-프로판디올을 선택적으로 분리하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2714-2726
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• 1997

본 논문은 디지탈 의료 영상을 효과적으로 무손실 압축하기 위한 적용적 심볼 교환에 기반을 둔 새로운 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 원영상에 차분 규칙 또는 적용 예측기를 적용하여 차분 영상값을 구하며, 이러한 차분 영상값에 대한 개별 context를 결정한다. 다음 단계에서 context하에서 현재 부호화될 차분 영상값과 모델 템플리트상의 차분 영상값들 사이의 극성 일치를 갖는 심볼의 추정을 기반으로 한 적응적인 심볼 교환 과정을 적용하여 예측 심볼을 얻는다. 예측 심볼은 부호화 될 차분 영상값에 대해 가장 빈번하게 발생하리라고 예측되는 심볼을 가리키며, 예측 심볼이 차분 영상값과 동일할 때 부호화 효율이 높게 유지된다. 마지막 부호화 단계에서 이진 적응 산술 부호기는 특정 context가 주어진 차분 영상값의 예측 여부를 판단하는 이진 판단 트리를 사용하여 차분 영상값을 부호화 한다. 차분 영상값 예측 적중율 향상을 통하여 제안된 알고리즘의 부호화 효율은 ISO JPEG 무손실 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우보다 약 33% 정도 높아지고, 차분 예측기 또는 적용 예측기를 산술 부호기에 적용한 경우에 비해 약 23% 정도 높아짐을 알 수 있다. 제안된 부호화 방법은 단위 구간 부분할시 곱셈 연산이 아닌 덧셈 연산을 사용하기 때문에 부호기의 복잡성이 낮고 다중 비트 공간의 영상을 이진 공간 열로 분할하지 않고 바로 다중 비트 의료 영상을 부호기에 적용 할 수 있기 때문에 의료 PACS의 영상 압축부에서 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.99-105
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• 2017

ICT(Information and Communications Technologies)의 발전으로 사람과 사물 사물과 사물이 네트워크로 연결되는 초연결사회로 진입하면서 웨어러블 디바이스 산업이 빠른 속도로 성장하고 있다. 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)에서는 웨어러블 디바이스 산업이 2020년까지 급성장할 것이라는 전망을 내놓고 있지만 아직 대중적인 호응은 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웨어러블 디바이스 산업동향에 대해 살펴보고, 사용자경험에 대한 분석을 통해 제품과 서비스 개발을 위한 시사점을 도출하고자 한다. 분석 대상은 스마트밴드로하여 상품리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 웨어러블 디바이스에 대한 사용자경험은 유용성, 사용성, 심미성, 가치성, 신뢰성으로 추출할 수 있었고 이렇게 추출된 자료에서 극성을 분석하여 시각화 하였다. 본 연구를 통해 현재 웨어러블 디바이스는 가격이 고가이고, 기능 개발에 집중되어 있어 축적된 정보를 분석해 사용자에게 장기적인 관점에서 유용한 정보를 제공하지 못하고 있으며 패션아이템이나 악세서리로 인식되고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 점은 제품의 지속적인 사용과 동기부여, 제품의 시장 확산을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 후속 연구에서는 2차로 스마트워치를 대상으로 분석하여 밴드와 워치에 대한 비교연구를 진행하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.