• Journal of Chest Surgery
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• 제43권6호
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• pp.565-575
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• 2010

배경: 이식편을 개발함에 있어서 숙주의 면역반응을 최소화하여 보다 더 오래 사용할 수 있게 하기위한 방법으로 무세포화에 대한 연구가 시행되고 있다. 저자들은 소 심낭의 무세포화의 과정에 효소제인 트립신 전처치가 물리역학적, 조직학적으로 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 소 심낭편을 SDS와 Triton X-100 또는 N-lauroylsarcosinate와 Triton X-100으로 무세포화하는 것을 기본으로 한 군들과 0.1% 트립신/0.1% EDTA로 전처치를 추가한 군들에서 장력 검사를 실시하고, 생체 이식 후의 상태를 가정한 피로도 검사를 전후로 하여 투과도와 유순도는 검사하였고, 피로도 검사 전후로 조직학적인 변화를 광학현미경 및 전자현미경으로 관찰하였다. 결과: 트립신 처치를 추가한군과 아닌 군에서 기계적 장벽의 차이는 없었으나, 투과도와 유순도는 피로도검사 전과 후로 트립신 처치를 하지 않은 군에 비해 증가하였으며, 조직학적으로도 세포외 기질이 더 손상된 소견을 보였다. 걸론: 소 심낭의 무세포화에서 트립신 전처치는 세포외 기질의 손상을 유발하지만 기계적 장력에는 큰 영향을 미치지 않았으며, 피로도검사 전후 모두 투과도와 유순도를 증가시켰다. 무세포화과정에서 트립신과 같은 단백질 분해 효소제를 이용하기 위해서는 조직의 생체 물리적 손상을 최소화할 수 있는 다양한 방법을 조합한 연구가 더 필요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.63-81
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• 2021

자연어 처리는 최근 기계학습 및 딥러닝 기술의 발전과 적용으로 성능이 빠르게 향상되고 있으며, 이로 인해 활용 분야도 넓어지고 있다. 특히 비정형 텍스트 데이터에 대한 분석 요구가 증가함에 따라 자연어 처리에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 그러나 자연어 전처리 과정 및 기계학습과 딥러닝 이론의 복잡함과 어려움으로 인해 아직도 자연어 처리 활용의 장벽이 높은 편이다. 본 논문에서는 자연어 처리의 전반적인 이해를 위해 현재 활발히 연구되고 있는 자연어 처리의 주요 분야와 기계학습 및 딥러닝을 중심으로 한 주요 기술의 현황에 대해 살펴봄으로써, 보다 쉽게 자연어 처리에 대해 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 분류체계의 변화를 통해 자연어 처리의 비중 및 변화 과정을 살펴보았으며, 기계학습과 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리 주요 분야를 언어 모델, 문서 분류, 문서 생성, 문서 요약, 질의응답, 기계번역으로 나누어 정리하고 각 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형들을 살펴보았다. 그리고, 자연어 처리에서 활용되고 있는 주요 딥러닝 모형들에 대해 정리하고 자연어 처리 분야에서 사용되는 데이터셋과 성능평가를 위한 평가지표에 대해 정리하였다. 본 논문을 통해, 자연어 처리를 자신의 분야에서 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구자들이 자연어 처리의 전반적인 기술 현황에 대해 이해하고, 자연어 처리의 주요 기술 분야와 주로 사용되는 딥러닝 모형 및 데이터셋과 평가지표에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.435-443
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• 2018

최근 컴퓨팅 파워의 폭발적인 발전으로 컴퓨팅의 한계 라는 장벽이 사라지면서 딥러닝 이라는 이름 하에 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN) 등 다양한 모델들이 제안되어 컴퓨터 비젼(Computer Vision)의 수많은 난제들을 풀어나가고 있다. 2014년 발표된 대립쌍 모델(Generative Adversarial Network)은 비지도 학습에서도 컴퓨터 비젼의 문제들을 충분히 풀어나갈 수 있음을 보였고, 학습된 생성기를 활용하여 생성의 영역까지도 연구가 가능하게 하였다. GAN은 여러 가지 모델들과 결합하여 다양한 형태로 발전되고 있다. 기계학습에는 데이터 수집의 어려움이 있다. 너무 방대하면 노이즈를 제거를 통한 효과적인 데이터셋의 정제가 어렵고, 너무 작으면 작은 차이도 큰 노이즈가 되어 학습이 쉽지 않다. 본 논문에서는 GAN 모델에 영상 프레임 내의 얼굴 영역 추출을 위한 deep CNN 모델을 전처리 필터로 적용하여 두 사람의 제한된 수집데이터로 안정적으로 학습하여 다양한 표정의 합성 이미지를 만들어 낼 수 있는 방법을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권1호
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• pp.65-71
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• 2016

최근 개방형 소스 기반의 저가 3 차원 프린터의 출현에 의해 3 차원 프린팅에 대한 관심이 고조되고 있다. 3 차원 프린팅은 기존 제조업의 진입장벽을 낮추고 유연성을 높일 것으로 기대되며, 저비용으로 개인맞춤형 제품의 제작이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 뱀 모양을 형상화한 비대칭 형상의 독특한 안경테를 설계하였고, 사용자의 안면 특성을 반영하여 개인맞춤형으로 설계하였다. 또한 3 차원 프린팅으로 제작된 안경테의 구조적 안전성을 평가하기 위해 유한요소해석을 수행하였으며, 이때 적층방향별 인장시험을 통해 확보한 직교이방성 물성을 반영하였다. 해석을 통해 가장 안전성이 높게 평가된 적층 방향으로 프린팅을 수행하였고, 제작된 안경테는 조립과정에서 파손 없이 조립됨을 확인하였다.

• 멤브레인
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• 제28권6호
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• pp.388-394
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• 2018

탄소나노튜브(CNT) 기반의 멤브레인은 높은 물 전달률과 직경에 따른 이온 배제율로 해수담수, 물질 정화 등을 위한 분리막으로써의 가능성을 보여 주었다. 이온 선택성은 CNT 기반 멤브레인의 응용 분야를 확대하기 위한 중요한 요소이며, 기능기를 이용하여 이온 선택성의 조절이 가능함이 보고되었다. 다양한 원자가/크기의 이온이 혼합될 경우, 이온-기능기간 작용력 뿐만 아니라 이온-이온간의 작용력, 이온의 크기에 의한 반발력 등이 복합적으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 분자동역학 전산모사를 통하여, 상이한 원자가/크기를 가진 이온의 혼합이 기능화된 CNT의 이온 선택성에 미치는 영향을 연구하였다. Potential of Mean Force 계산을 통하여 이온 투과에 대한 자유 에너지 장벽을 계산하였으며, CNT 크기 변화, 전하량 변화를 통하여 이온 선택성과 배제에 영향을 미치는 요소를 분석하였다. 본 연구는 CNT 멤브레인을 이용한 분리막 설계, 생체 이온 전달 채널 모사 등에 유용할 것으로 기대한다.

• 기계와재료
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• 제24권2호
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• pp.38-46
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• 2012

인구의 증가와 급속한 산업화 그리고 편안함을 추구하고자 하는 문명의 이기로 인한 에너지 사용량 증가는 환경오염을 가속화시키는 문제를 유발하고 있어 전 세계적으로 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이에 반해 삶의 질의 향상에 따라 보다 쾌적한 환경에 대한 욕구와 인식의 변화로 환경보호에 대한 관심이 증가하는 추세이며, 이에 따라 각 국의 환경규제는 날로 강화되고 있다. 이러한 환경문제를 해결하기 위한 국제협력이 활발해지면서 무역과 연계된 국제 환경규제가 가속화되고 있으며, 환경선진국은 이러한 환경규제를 무역장벽으로 이용하고 있어 국가의 대외경쟁력에도 직 간접적으로 영향을 미치고 있다. 환경오염물질 중 질소산화물(NOx), 황산화물(SOx), 일산화탄소(CO), 이산화탄소($CO_2$) 및 휘발성유기화합물(VOCs), 다이옥신 그리고 입자상물질(PM)과 같은 대기오염물질은 대기 중으로 쉽게 확산되는 특성에 의해 인접한 지역까지 영향을 미치기 때문에 국제적인 규제대상의 초점이 되고 있으며, 경제협력개발기구(OECD, Organization for Economic Cooperation and Development), 유엔산하 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization) 및 국제연소기구협회(CIMAC, International Council on Combustion engines)등 여러 국제기구를 중심으로 각종 규제수단을 개발하여 적용하고 있다. 특히, 국제해사기구(IMO)에서는 선박에서 발생되는 오염물질 등에 대한 규제강화를 위하여 새로운 국제해양오염방지협약(MARPOL)을 채택, 발효하여 그 규제 범위를 넓혀감에 따라 선박에 대한 각종 환경규제가 대폭 강화되고 있어 친환경 선박 및 관련 기술 개발이 활발히 진행 중에 있다. 이 글에서는 선박에서 배출되는 대기오염물질 중 그 자체로도 인체에 유해하며, 산성비, 광화학스모그 등 다양한 환경문제를 유발시키는 대표적인 물질인 질소산화물(NOx)과 질소산화물 배출규제에 대한 대응기술인 선택적촉매환원법(SCR, Selective Catalytic Reduction)과 SCR 탈질시스템에 사용되는 SCR 촉매에 대해 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.59-65
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• 2020

최근 VR(Virtual Reality) 게임 장르가 점점 더 대중화되고, 시장에서는 자체적인 독립 게임 장르로 자리 매김하고 있습니다. VR의 주요 장점은 플레이어와 가상세계 간의 장벽을 낮추어 몰입 형 경험을 제공한다는 것이다. 제안방법은 플레이어가 VR의 고유한 특성을 사용하여 시각적으로 몰입하고, 새로운 가상세계를 경험할 수 있는 게임을 개발하는 것을 목적으로 한다. 제안게임의 특징은 캐릭터가 제한된 범위의 시야만을 제공한다는 것이다. 이를 위해 윤곽선(Outline)을 이용하며, 이는 실루엣 윤곽선을 사용하여 만들게 된다. 이러한 제한적인 시야를 VR에 접목하고, 이를 통해 플레이어는 매우 몰입적인 방식으로 가상세계를 경험하게 된다. 또한 파티클 시스템과 함께 실루엣 윤곽을 만들기 위해 오큘러스 리프트(Oculus Rift)와 유니티(Unity 3D) 게임 엔진을 기본으로 하여 개발한다. 또한 객체 사이의 경계선 제거에 대해 자세히 설명을 하며 게임 개발 과정에 대해 소개한다.

• 생명과학회지
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• 제31권10호
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• pp.944-953
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• 2021

리그닌은 식물의 세포벽에 풍부하게 존재하는 복잡한 phenylpropanoid 중합체이다. 주로 물 수송과 기계적 강도를 유지하는 조직에 존재하며 수분을 운반하거나, 기계적인 지지를 담당한다. 또한, 리그닌은 병원균의 감염이나 상처에 대한 물리적인 장벽으로 작용함으로써 방어 기작에 관여한다. 리그닌을 생성하는 모노리그놀 전구체는 cinnamyl alcohol dehydrogenase (CAD) 유전자에 의해 합성된다. CAD는 cinnamaldehyde를 cinnamyl alcohol(p-coumaryl, coniferyl, sinapyl alcohol)로 전환하는 효소이다. CAD는 속씨식물에서 multigenic family로 존재하며 여러 식물 종에서 다른 기능을 가진 CAD isoform이 밝혀졌다. CAD 유전자의 여러 isoform은 식물의 발달 및 환경 신호에 따라 다르게 발현되었다. 하나의 isoform이 발달 리그닌화에 관여하는 반면, 다른 isoform은 방어 리그닌 및 기타 세포벽에 결합된 페놀의 구성에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. CAD isoform에 따라 기질 특이성이 다르게 나타나고, 이는 리그닌 합성을 조절하는 CAD 단백질의 생화학적 특성을 나타내는데 기여한다. 본 논문에서는 리그닌 생합성에서 CAD multigenic family 유전자의 발현과 조절에 대하여 설명하였다. CAD multigenic family의 isoform들은 유전적 조절이 복잡하고, 식물 발달 과정의 신호 경로와 스트레스 반응이 밀접하게 연동되어 있다. CAD 유전자에 의한 모노리그놀 합성은 발달 및 환경 신호에 의해 조절될 가능성이 높다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.591-591
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• 2012

본 연구는 Transparent conducting oxide (TCO, 산화물투명전극)를 이용한 박막태양전지 효율향상에 관한 것으로, 이중의 TCO층(Double-stacked TCO layer)의 효과적인 광학 및 전기적 설계에 관한 것이다. 기존 박막 태양전지에서는 투명전극 TCO layer로서, ITO (Indium-Tin-Oxide), FTO (Fluorine- Tin-Oxide), 및 AZO(Aluminum-doped Zinc Oxide) 등을 사용해 왔다. 각 TCO layer마다 장점이 있지만 단점 또한 존재한다. ITO의 경우 높은 전기적 특성을 가지는 반면 수소 플라즈마에 취약하고 기계적 강도에 취약해 ITO 단일층만으로 박막 태양전지에 적용하는 것에 제한을 받는다. 한편, AZO의 경우 전기적 특성도 우수할 뿐만 아니라 수소 플라즈마에도 내구성이 강한 장점이 있지만, 일함수가 p형 반도체보다 낮아 Schottky junction이 되어, 높은 전위장벽이 형성된다. 이는 정공의 이동을 방해하고, 정공의 축적이 일어나서 순방향 전압을 인가할 때 많은 전류의 감소를 가져온다. 또한, AZO와 p형 반도체 사이의 높은 직렬저항으로 인해 광전압(Voc, Open circuit voltage)와 충실률 (FF, Fill factor)가 떨어진다는 단점이 있다. 본 실험에서는 ITO/AZO 2중구조의 TCO층을 적용하여 상기의 문제점을 해결하고자 한다. 이중 구조 TCO층은 Magnetron sputter system을 이용하여, 단계적으로 증착되었다. 빛이 입사하는 유리에 ITO를 제1전도층으로 증착하였는데, ITO는 입사광의 투과도와 전기전도성이 우수하다. 제2전도층으로는 AZO층을 이용하였으며, 실리콘 반도체층과 접하게 된다. AZO는 실리콘 증착시 발생하는 수소 플라즈마에 안정적이고, 물리적 강도 또한 우수한 장점이 있다. 이중 구조층위에 실리콘 광흡수층(Si absorber)을 증착하였으며, pin 구조를 가진다. 기존, 단일막 TCO층과 2중구조 TCO층을 이용하여, 실리콘 박막 태양전지를 구성하였다. 이때, ITO/AZO의 2중구조를 적용하였을 때 태양 전지 특성이 크게 향상된 결과를 얻을 수가 있었다. 특히, 전류밀도의 경우 ITO, FTO, AZO 각각 14.5 mA/cm2, 11.2 mA/cm2, 8.18 mA/cm2를 나타낸 반면 ITO/AZO 2중구조의 경우 약 17mA/cm2 로 크게 향상 되었고, 태양전지 변환 효율도 각각 7.5%, 6.9%, 4%에서 ITO/AZO 2중 구조의 경우 8.05%로 크게 향상되었다. 본 발표에서는 2중구조 TCO를 이용한 현공정에 적용 가능한 박막태양전지 효율향상 기법에 대해 논의하고자 한다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.