• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제30권1호
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• pp.47-54
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• 2023

최근 광범위 항생제 사용의 증가로 인한 다제내성 그람 음성균의 출현이 전 세계적으로 문제가 되고 있다. 특히 다제내성 녹농균(multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa) 감염의 치료는 어려우며 중환자의 사망률을 증가시키는 원인이 된다. 세프톨로잔-타조박탐(ceftolozane-tazobactam, Zerbaxa^TM)은 5세대 세팔로스포린과 베타락탐 분해효소저해제로 다제내성 녹농균에 의한 복잡성 요로감염과 복잡성 복강내 감염의 치료에 효과가 있는 것으로 입증되었다. 본지에서 저자들은 소아청소년 혈액암 환자에서 발생한 다제내성 녹농균에 의한 균혈증을 세프톨로잔-타조박탐을 사용하여 성공적으로 치료한 국내 첫 번째 사례를 보고하고자 한다.

• 청정기술
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• 제29권4호
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• pp.237-243
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• 2023

에어로젤은 지금까지 알려진 가장 단열성이 우수한 소재이지만 유연성이 없고 강도가 매우 낮아 부직포나 섬유에 에어로젤을 담지한 블랭킷이 현실적으로 가장 활용이 가능한 형태이다. 그러나 에어로젤 블랭킷도 분말 발생을 피할 수 없고 유연성이 부족하고 변형 가능성이 있는 문제가 있으므로 아직은 범용으로 사용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 진공 처리, 표면 처리, 복합 소재화 기술을 적용하였고 일부 시제품도 제작하였다. 에어로젤 블랭킷을 알루미늄 시트로 감싼 다음 네 끝을 봉하고 진공을 뽑으면 단열성이 블랭킷 자체보다도 우수한 소재가 될 수 있다. 에어로젤 블랭킷을 수지로 도포하여 표면 처리하면 에어로젤 성형체를 만들 수 있다. 에어로젤 블랭킷에 여러 겹으로 수지나 섬유로 라미네이팅하여 복합체로 만들면 유연성을 지닌 단열소재로 활용할 수 있다. 특히 기공이 조절된 테플론 멤브레인을 활용한 복합체는 투습 및 방수 기능까지 보유하여 의복에 사용할 수 있다. 수지와 섬유의 에어로젤 블랭킷 복합체를 활용하여 방한화용 깔창과 야외용 깔개 시제품도 제작하였다. 에어로젤을 활용하여 제작한 깔창 및 야외 깔개의 열전도는 20 mW m^-1 K^-1 이하로 단열성이 뛰어났으며, 유연성과 내구성도 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.53-66
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• 2023

최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.117-137
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• 2024

ESG는 모든 기업에게 선택이 아닌 필수 사항이 되었으며, 국내 주요 은행들도 ESG 경영을 적극적으로 실천하고 있다. 은행은 ESG 내부활동 뿐만 아니라 자금공급의 중개자로 ESG 금융을 제공하는 역할을 수행하고 있다. 최근에는 디지털 신기술과 결합하여 친환경 활동 수행 시 우대금리를 제공하는 ESG 금융상품을 출시하고 있다. 그러나, 무분별한 우대금리 제공은 은행의 수익성에 악영향을 미칠 수 있으며, 환경인식 개선에 실질적으로 기여하지 못할 경우 그린워싱(Greenwashing) 문제에 직면할 수 있다. 이에 본 연구는 전기 절약과 연동된 ESG 디지털 적금상품을 연구 대상으로 선정하고, 가입자의 실제 데이터를 통하여 소비자의 환경인식과 저축행동을 실증적으로 분석하였다(표본수 2,478개). 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, ESG 디지털 적금상품의 가입 현황을 분석한 결과, 30~50대가 주요 고객층으로 나타났으며, MZ세대는 다른 세대에 비해 전기 절약 실천을 통한 우대금리 달성에 있어 상대적으로 높은 성과를 보였다. 둘째, 소비자의 환경인식은 ESG 금융상품의 목표 달성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ESG 디지털 적금상품은 저축의 기본 기능에 충실함과 동시에 환경인식을 높이는 데 기여할 수 있음이 확인되었다. 셋째, 환경인식은 소비자의 저축 납입행동을 유도하지 못했으며, 이는 지속적인 소비자 관여가 필요함을 시사한다. 본 연구는 환경인식(Environmental Awareness)과 저축행동이론(Theory of Saving Behavior)을 기반으로 ESG 금융상품의 목표 달성에 미치는 소비자 인식 및 행동을 학문적으로 설명하였다. 연구의 결과는 ESG 금융상품의 우대금리 설계의 적정성이 중요함을 시사한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.69-76
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• 2007

도시와 산업의 급속한 성장에 따라 폐기물의 발생량이 급증하고 있어 그 처리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 현재 폐기물 처리에 대한 국내의 정책방향은 폐기물의 발생 자체를 억제하고, 기 발생된 폐기물은 적절한 환경적 처리를 거쳐 재활용하는 자원순환형 폐기물 관리체계로 정착되어 가는 추세이기 때문에 폐기물 및 산업부산물의 재활용이 크게 부상되고 있다. 대량으로 발생되는 폐기물의 하나인 폐석고는 지정폐기물로 분류되어 왔으나, 1994년 이후에는 일반폐기물로 분류되었으며, 처리비용 및 불순물 제거기술 부족 등으로 재활용이 극히 미비하였다. 그러나 최근들어 반건식 탈황공정 등을 이용한 불순물 제거기술이 개발되어 폐석고의 재활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 폐석고를 콘크리트용 시멘트 대체재로의 활용 가능성을 규명하고 적정대체율을 도출하기 위하여 볼밀처리 전 후의 폐석고의 특성을 분석하였으며, 시멘트 사용량의 0, 5.0, 7.5, 10.0 및 12.5%를 폐석고로 대체한 콘크리트 시험체에 대한 강도 및 특성시험을 수행하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.1-12
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• 2023

ChatGPT의 교육적 활용에 대한 관심이 증가하고 있는 시점에서 대학생을 대상으로 ChatGPT에 대한 인식을 알아보는 것은 필요하다. D대학교 2023년도 1학기 '가정생활과 문화', '패션과 미술관', '영화로 만나는 패션' 수강생을 대상으로 인터넷과 대화형 인공지능 사용실태 그리고 수업에서 ChatGPT를 활용한 후 그에 대한 인식을 설문지, 비교분석 보고서, 성찰일지로 살펴보았다. 대학생은 수업을 위한 정보는 주로 인터넷 검색과 논문에서 주로 얻고 있었으며 대화형 인공지능을 이용하는 경우는 아직 미비함을 알 수 있었다. ChatGPT는 대부분 2023년 1학기에 처음 사용하였으며 대화형 인공지능 중 주로 ChatGPT를 사용하였다. ChatGPT는 정보의 정확성과 신뢰도면에서는 조금 부족하나 쉽고 빠르게 상호작용을 하면서 정보를 찾을 수 있어 편리하며 만족도가 높아 앞으로 ChatGPT를 보다 적극적으로 활용할 용의가 있었다. ChatGPT가 교육에 미치는 영향에 대해 학생들은 자기 주도적이며 질문을 통한 문제해결 태도와 정보에 대한 검증과정을 위해 모둠별 토의·토론을 통해 확인하는 협동수업의 과정을 학습자 스스로가 설정하는 것이 긍정적이라고 하였다. 그러나 표절과 저작권, 데이터 편향성, 최신 데이터 학습부족, 정확하지 않거나 잘못된 정보를 생성하는 등의 신뢰를 저하시키는 문제점이 있다는 것을 인식하였으며 이에 대한 보완이 필요하다고 하였다.

• 유기물자원화
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• 제17권2호
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• pp.81-92
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• 2009

본 연구에서 가축별 도살과정에서 발생되는 동물성잔재물의 발생 및 처리경로를 조사하고, 재활용업체의 재활용실태를 조사하여 관리상에 기초자료로서 활용하고자 수행하였다. 현재 동물성 잔재물은 동물별 전문화되어진 업종으로서 도살하고 있으며, 도살과정에서 발생되어진 각종 물질을 분리해체하여 사료 및 부산물퇴비로 이용되고 있는 것으로 조사되었다. 도축, 도살 잔재물은 식용으로 이용할 수 있는 것은 우선 이용하고, 식용으로 이용할 수 없는 뿔, 발톱, 유지 등은 재활용 처리되는 것으로 확인되었다. 도계 잔재물은 대부분 단미사료나 원형이용, 부산물비료로, 수산물 잔재물은 단미사료 등으로 재활용 되는 것으로 조사되었다. 동물성 잔재물을 재활용하는 업체는 발생원이 가까이 있는 전라남 북도와 경상남 북도 등에 다수 위치하는 것으로 나타났으며, 재활용업체도 이러한 도살장 부근에 위치하고 있는 것으로 조사되었다. 대부분의 재활용 업체는 10~60 ton/day의 시설용량을 가지고 있어서 시설규모에서 영세한 것으로 나타났으며, 재활용 처리상에 어려운 점은 부패에 따른 악취 등이 발생되어 이에 대한 대책이 요구되는 것으로 조사되었다. 재활용 대상물질에 대한 수집운반은 비용절감 및 원료확보 차원에서 직접 수집 운반하는 비중이 높은 것으로 조사되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.19-24
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• 2024

최근 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 대용량 데이터 처리 기술의 발전에 따라 데이터센터와 엔터프라이즈 환경에서 고성능 저장장치에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히 저장장치의 빠른 데이터 응답 속도는 전체 시스템 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 이에 NVMe(Non-Volatile Memory Express) 인터페이스 기반 SSD(Solid State Drive)가 주목받고 있으나, 다수 호스트의 대량 데이터 입출력 요청을 동시에 처리하는 과정에서 새로운 병목 현상이 발생하고 있다. SSD는 일반적으로 호스트 요청을 내부 큐에 순차적으로 쌓아 처리하는 방식을 취한다. 이때 긴 전송 길이 요청이 먼저 처리되면 짧은 요청들이 장기간 대기하여 평균 응답 시간이 증가한다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 전송 시간제한과 데이터 분할 전송 방법이 제안되었으나 근본적인 해결책이 되지 못했다. 본 논문에서는 저장장치 내부 데이터 처리 스케줄링 전략인 DQBS(Dual Queue Based Scheduling Scheme)를 제안한다. 이 방식은 이중 큐 기반의 스케줄링 전략으로 하나의 큐에서는 요청 순서를, 다른 큐에서는 전송 길이를 기준으로 데이터 전송 순서를 관리한다. 그리고 요청 시간과 전송 길이를 종합적으로 고려하여 효율적인 데이터 전송 순서를 결정한다. 이를 통해 대기 시간이 긴 요청과 짧은 요청을 균형있게 처리할 수 있어 전체 평균 응답 시간을 단축시킬 수 있다. 실제 시뮬레이션 결과, 제안 기법은 기존 순차 처리 방식 대비 월등히 향상된 성능을 보였다. 본 연구는 고성능 SSD 환경에서 데이터 전송 효율을 극대화하는 스케줄링 기법을 제시하여, 차세대 고성능 저장 시스템의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.