본 연구에서는 실란기가 도입된 UV 경화형 우레탄 아크릴레이트를 사용하여 투명성 및 접착성/이형성을 갖춘 silver nanoparticle 전사용 접착 조성물을 제조하였다. Silver nanoparticle이 PET 위에 패터닝되어 있는 Ag/PET 필름과 전사 대상인 PC필름 사이에 제조한 접착 조성물을 도포하고 UV로 광경화한 후, PET를 제거하여 Ag/PC 필름을 제조하였다. 실란기가 도입된 UV 경화형 우레탄 아크릴레이트는 polycaprolactone diol (PCL)과 isophrone diisocyanate (IPDI), 2-hydroxyethyl methacrylate (HEMA), (3-aminopropyl)triethoxysilane (APTES)를 사용하여 합성하였다. APTES의 실란기는 특수 처리된 Ag표면과 반응하여 계면접착력이 개선될 수 있으며, 실란기가 도입된 우레탄 아크릴레이트와 희석제로 투입하는 기능성 아크릴 희석제에 의하여 PC필름과의 접착력을 향상시켰다. 우레탄 아크릴레이트 합성은 FT-IR을 이용하여 분석하였으며, APTES의 몰비와 아크릴 희석제 조성에 따라, 접착 특성과 광학 특성, 전사 특성 등을 비교하였다. 결과적으로, PUA2S1_0.5의 조건으로 제조된 접착 조성물에서 가장 우수한 전사 특성을 확인하였다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.
본 연구의 목적은 '포스트 코로나 뉴노멀'에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에서 '포스트코로나 뉴노멀'에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 '텍스톰' (textom)의 감성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, '포스트 코로나 뉴노멀'에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 '포스트 코로나 뉴노멀'에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.
본 연구에서는 대학생의 학습자 특성과 학습공동체 참여의 관계에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 학습공동체 유형은 교과연계형 학습공동체를 전공기초 학습공동체와 전공심화 학습공동체로 구분하였으며, 학습자 특성을 성별, 학년별, 전공별로 분류하였다. 학습자 특성에 따른 전공기초 학습공동체와 전공심화 학습공동체 참여의 차이를 살펴보기 위하여 교차분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 여학생의 전공기초 학습공동체, 전공심화 학습공동체 참여가 남학생보다 높았으나, 통계적으로 유의한 것은 아닌 것으로 나타났다. 둘째, 학년에 따른 학습 공동체 참여에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 전공기초 학습공동체의 경우 1학년과 2학년의 참여 비율이, 전공심화 학습공동체의 경우 3학년과 4학년의 비율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 셋째, 전공에 따른 차이를 살펴본 결과 전공기초 학습공동체와 전공심화 학습공동체 모두에서 보건복지대학의 참여 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과에 따라 논의와 제언을 제시하였다.
철근 콘크리트 구조물은 부식이 증가함에 따라 부식생성물로 인한 균열이 발생하고 하중저항 능력이 감소한다. 본 연구에서는 140시간 동안 촉진염해시험(ICM)을 적용하여 부식을 유도하였으며 부식 전후의 초음파속도 변화, 휨파괴 하중, 부식생성물량을 평가하였다. 피복두께를 3수준(20 mm, 30 mm. 40 mm)으로 고려하였는데, 피복두께가 증가할수록 균열발생시기 및 부식생성량이 증가하였다. 또한 초음파 속도는 피복두께의 감소 및 부식생성량의 증가에 따라 뚜렷한 선형관계를 가지고 감소하였다. 휨파괴 하중의 경우 부식에 따라 10 % 이상 휨하중이 감소하였으나, 명확한 상관성을 도출할 수 없었는데, 이는 부식률이 작으므로 철근단면적의 감소 영향보다 슬립에 의한 영향이 크기 때문이다. 피복두께가 증가함에 따라 부식생성량 및 초음파 속도는 뚜렷한 선형관계를 가지고 변화하였으며, 부식으로 인한 균열발생 시간은 평가된 전류의 기울기를 분석하여 추측할 수 있었다.
본 연구는 서울 및 경기도에 거주하는 40~50대 중년기 여성 230명을 대상으로 건강상태, 생활습관, 심리적 상태에 따른 노화인식을 조사하여 중년기에 급격하게 진행되는 노화를 예방하고 신체적, 정신적으로 건강한 노후를 맞이할 수 있는 미용적 대안을 제시하고자 하였다. 자료수집은 2015년 7월 25일부터 2015년 9월1일까지 진행하였으며, 빈도분석, 독립표본 t-test, ANOVA 및 Duncan test로 분석하였다. 연령이 높을수록 폐경비율이 높았고, 음주, 운동량, 수면시간이 줄어든 반면 스트레스와 심리적 압박감은 더 큰 것으로 나타났다. 폐경여부에 따라 안면노화의 상태는 유의미한 차이를 보였고(${\chi}^2=39.692^{***}$, p<.001), 여가(취미)활동의 여부에 따라서도 차이를 나타냈다(${\chi}^2=22.470^{***}$, p<.01). 또, 노화의 진행정도, 노화에 대한 불안감, 개선을 위한 노력 등의 항목에서 연령이 높을수록, 폐경에 가까울수록 부정적인 인식을 보여 50세 전후의 노화와 폐경은 매우 자연스러운 현상이지만 제2의 사춘기와도 같은 이 시기를 겪는 40~50대 중년기 여성들을 위한 미용적 대안이 마련된다면 성공적 노후를 맞이하는데 도움이 될 것으로 생각된다.
전 세계 전력 생산 에너지의 비율은 석탄이 40%, 천연가스 20%, 수력 16%, 원자력 15%, 석유 6%로 모두가 환경오염을 유발하는 에너지다. 또한 화석연료는 지구상에 자원의 편중이 심하기 때문에 가격과 공급면에서 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제로 화석 연료를 대체하게 될 차세대 친환경 에너지로써 태양광 에너지가 각광 받고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 공단에 Test-Bed를 선정하여 수용가의 대응용 태양광 ESS 시스템 적용함에 있어 Peak-cut 운영을 위한 Charge Operation Plan과 Discharge Operation Plan 운영방안을 최대수요전력 감소 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 이를 위해 전력사용량이 가장 많은 11월부터 2월의 전력사용량을 선정하여 Charge/Discharge Logic을 적용했다. 본 논문에서 제시한 충전/방전 로직에 따른 시뮬레이션 결과, ESS Peak-cut 서비스 이후의 최대수요전력이 감소하였으며 Peak-target 전력의 50%로 감소함에 따라 계약전력 또한 감소함을 알 수 있다. 이를 통해 계약전력 감소는 해당 수용가의 기본 전력 값을 감소시켜, 경제적 우월성을 기대할 수 있을 뿐만 아니라 전기품질 향상 및 전력공급시스템의 안정화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 혈관의 가상단색성 영상 화질을 단색성 영상과 비교하여 평가한 시뮬레이션 연구이다. 이중에너지 영상은 저에너지와 고에너지 각각 50 keV, 80 keV에서 다섯 가지 물질의 선형감약계수를 바탕으로 획득되었다. 가상단색성 영상을 합성하기 위해 가중계수가 필요하며, 가중계수를 획득하기 위해 간과 뼈를 기저 물질로 사용하였다. 가상단색성 영상은 30 keV에서 100 keV 범위의 에너지에서 합성되었다. 영상 평가는 칼슘과 조영제를 신호로, 혈액을 백그라운드로 설정하여 CNR과 noise로 평가되었다. 연구결과에 따르면, 최대 CNR을 가지는 에너지는 칼슘과 조영제에서 각각 50 keV, 60 keV였다. 최소 noise를 보이는 에너지는 칼슘, 요오드 조영제, 혈액에서 각각 70 keV, 70 keV, 60 keV였다. VM 영상은 noise를 최소화하고 CNR을 최대화하는 최적의 에너지에서의 영상을 구현할 수 있으므로 CT 검사에서 진단능 향상에 기여할 수 있다.
화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.
본 연구논문은 지방의료원의 환경적 특성을 이용하여 경영성과에 영향을 미치는 결정요인을 알아봄으로써 재무건전성 확보와 수익성향상 방안을 강구할 수 있는 유용한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 있다고 할 수 있다. 조사대상은 2010년부터 2012년까지 최근 3년간 31개 지방의료원의 진료실적 및 경영지표를 산출하였으며, 분석방법은 ANOVA, 다중회귀분석등을 이용하였다. 결과를 보면 총자본의료이익률에서는 부채비율(p<0.001)이 의료수익의료 이익률에서는 경상이익(p<0.01), 병상이용율(p<0.01), 병상회전율(p<0.01), 응급입원율(p<0.01), 외래환자 1인 1일당 평균진료비(p<0.01), 인건비율(p<0.001), 재료비율(p<0.001), 관리비율(p<0.001)이 경영수익성과에 영향을 미치는 결정요인으로 나타났다. 앞으로 병원의 재무건전성 및 수익성 확보를 위해서는 정확한 경영분석을 통한 재무적 피드백 확인 및 다각적인 경영전략이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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