전 세계는 covid 19의 pandemic 상황이 장기화되면서 화장품 분야의 trend 변화가 일어나고 있다. covid 19의 예방으로 마스크는 생활필수품이 되었고, 행정적으로도 사무공간에서도 마스크를 착용하지 않으면 과태료를 부과하는 상황에 이르렀다. 이로 인하여 장시간 마스크 착용은 필수 불가결한 상황이며, 이로 인하여 얼굴 피부의 장벽기능(barrier function)의 와해로 인하여 피부가 예민해지고 크고 작은 피부의 trouble이 많이 발생하고 있다. 이에 따라 소비자들은 화장품의 선택에 있어 피부 진정과 피부에 자극완화(anti-irritation) 및 안전성(safety)에 대한 것으로 점차적으로 변화하고 있다. Covid 19 이전의 화장품 소재 및 제품 개발의 트렌드는 국내의 기능성화장품 범주에 있는 미백 관련, 주름관련, 자외선 차단관련, 염모관련, 육모 탈모 관련, 여드름관련, 피부장벽관련, 튼살 관련 기능성 소재 및 제품 개발과 화장품 용도외의 고기능성 부여를 위한 코스메슈티컬(cosmeceutical)용 제품의 개발이 중요한 시기였다. 코스메슈티컬(cosmeceutical)은 화장품(cosmetic)과 의약품(pharmaceutical)의 합성어이다. 그러나 최근 Covid 19의 상황에 따라 화장품 업계는 포스트 코로나의 트렌드로 피부 장벽기능 강화, 피부노화 억제, 식물성, 자극완화, 비건, 안전성 확보에 대한 다양한 천연 소재의 연구와 제품을 개발 출시하고 있다. 따라서, 2020년 Covid 19의 상황에 따른 화장품 분야의 천연 신소재 및 화장품 개발 방향에 대하여 자원 식물의 활용성 및 개발 동향에 대하여 논의 하고자한다.
본 연구는 현재 국내에서 사용되고 있는 보리차용 보리와 참깨의 볶음정도와 아울러 Salmonella typhimurium TA98과 TA100 균주를 이용한 Ames test에 의한 돌연변이 유발성 여부를 실험하였다. 시판용 보리차는 갈색도로 보아 볶음정도가 다양함을 알 수 있었고 업소용 보리차는 가정용 보리차에 비해 5배 정도로, 참기름용 참깨는 깨소금용 참깨보다 4배 정도 더 볶아진 것으로 평가되었다. 볶은 보리와 볶은 참개의 수용성, 에탄올 용해성 및 에테르 용해성 성분에 대한 Ames test 결과는 모두 최고의 시험농도에서 돌연변이 유발능이 있다고 단정하기는 어려웠다.
자두나무(Prunus salicina Lindl.)는 세계에서 5번째로 많이 생산되는 과실로, 한국에서 재배하는 자두나무의 기본종은 중국 양쯔강 유역에서 기원했다. 2016년 과수용 자두나무와는 다른 자두나무가 양구에서 발견되었다. 양구군, 인제군, 고성군 일대의 자두나무 개체군의 유전다양성 및 집단 구조 분석을 통해 본 자두나무 개체군의 유전다양성 및 개체군 구조를 확인하고자 했다. 과수용 재배종을 포함한 시료를 채취하여 GBS 분석을 진행했고 주성분 분석과 STRUCTURE 분석을 통해 개체군간 유전적 구조를 확인했다. 재배종의 유전형이 다른 개체군에서도 나타나는 것으로 보아 유의한 유전적 분화가 일어났다고 보기 힘들었다. 하지만 고성군 고진동계곡 등 DMZ에 인접한 집단이 분계도에서 재배종 개체군과 가장 유전적 거리가 있는 것으로 나타났다. 하지만 본 분석으로는 야생집단으로 발견도니 자두나무의 실체와 기원을 단정짓기에는 부족한 것으로 보이며 외군 추가 및 더 많은 시료를 확보하는 등 추가 조사와 분석이 필요하다.
최근 대두 되고 있는 지구 온난화 및 기후 변화와 관련해서 수온이 해양 생태계에 미치는 영향을 알기 위하여 한반도 주변 해역을 중심으로 $1988{\sim}2000$년까지 NOAA SST자료를 활용하여 어류 회류의 변동성에 대하여 조사하였다. 위성자료를 분석해 본 결과 우리나라는 전반적으로 온난화 경향이 나타나고 있다. 연근해의 수온상승과 비교해 볼 때, 오징어, 멸치, 정어리, 꽁치 등 회유성 어종의 분포해역이 점차 북상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 난류성 어종인 오징어와 멸치의 어획량은 증가한 반면, 한류성 어종인 꽁치와 정어리는 감소하는 경향을 보였다. 그러나 어황에 영향을 미치는 요인에는 수온뿐만 아니라 염분 및 오염도 등 여러 가지 요소가 존재하기 때문에 수온상승으로 인해 생기는 어황의 변화라고 단정 짓기는 어렵다. 따라서 금후 기후 변동과 연근해 어황 변화에 대해서도 계속적인 연구가 필요하다.
지문인식을 통한 생체인증 방식은 스마트 기기의 인증방법들 중 가장 보편화된 인증 방식이다. 하지만 사용자를 구별하는 유일한 인증 방식으로 발전하기에는 완벽한 생체인증 수단이라고 단정 지을 수 없다. 다수의 손가락을 등록함으로 인한 보안성의 하락이나 지문의 손상으로 인한 정확성을 보장할 수 없기 때문이다. 본 논문은 DFS(Display Fingerprint Solution) 기술이 적용된 터치스크린만으로도 지문 인식이 가능한 멀티 핑거 인증 방법 대해 제안한다. 무엇보다 사용자의 복잡한 지문이미지를 획득하고 이를 중첩시킨 후 간섭무늬를 발생시킨 후, 이를 통해 보안 이미지나 무늬를 획득해 사용자를 구별하는 보다 강화된 인증 방식을 제안한다. 본 논문이 제안하고자 하는 방안은 기존의 단순한 지문 이미지 획득보다 고차원적인 데이터를 생성할 수 있는 점을 중심으로 이루어진다.
본 연구는 극저주파대 전자기장(ELF)의 잠재적 건강위해를 문헌을 통해 고찰하였다. 최근의 연구는 주로 거주지 또는 직업적으로 전자기장에 노출된 사람의 암발생 및 출산결과 그리고 신경행동학적인 영향을 조사하기 위한 역학적 조사가 대부분이다. 또한, ELF의 생물학적 영향을 연구하기 위한 실험적 연구도 수행되고 있다. 현재까지의 연구결과를 보면 ELF가 암을 유발한다고 추정은 되지만 확정적으로 단정할 수 있는 증거가 부족하며 암 이외의 생물학적 영향도 추정은 되지만 암과의 연관성보다는 그 근거가 미약하다.
"버퍼에 대한 바운드 체크를 하지 않는다"라는 작은 취약성 하나가 버퍼 오버플로우라는 큰 위협을 만들어냈다. 그러나 그것을 단지 C언어의 무결성 문제로 단정 지어 버릴 수도 없는 문제이다. 일반적으로 버퍼 오버플로우 공격은 메모리에 할당된 버퍼의 경계를 넘는 데이터를 입력하여 프로그램의 함수복귀주소를 조작하고 공격자가 원하는 코드를 삽입하여 이루어진다. 이러한 버퍼 오버플로우에 대한 여러가지 대응책들이 나왔지만 약간의 문제점들을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 운영체제의 세그멘테이션 기법을 이용하여 그 공격에 대응할 수 있는 한 가지 방법을 제시하고자 한다. 기존의 스택가드(카나리아 버전)의 문제점인 우회공격과 카나리아 워드를 추측하여 이루어지는 공격 그리고 MineZone RAD의 문제가 되는 DRAMA 등에 있어서도 효과적으로 방어할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 스택가드(Memguard 버전)에서 이곳저곳에 산재되어 관리하기 어려운 함수복귀주소를 별도의 세그먼트 테이블로 쉽게 관리할 수 있을 것이다.
현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 온톨로지 구축에 관한 표준 언어가 W3C에 의해 공표되었으며, 온톨로지를 구축하기 위한 많은 도구들이 개발되어져 왔다. 그러한 도구들은 각각 특징이 있고, 온톨로지의 구축물 위해 최적화되어 있지만, 한가지 단정은 도구의 일반성의 결여이다. 기존의 모든 온톨로지 구축 도구들은 온톨로지 전문가를 위한 전문가용 구축 도구라고 해도 과언이 아니다. 그리하여 온톨로지에 관심이 있는 일반 사용자가 그러한 도구들을 사용하기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 단점을 보완하기 위하여 온톨로지 언어에 대한 사용자 지침 표준안을 만들고, 이 표준안을 온톨로지 구축 도구에 적용하여 보다 쉽고 정확한 온톨로지 구축이 가능한 온톨로지 구축 도구를 설계 하였다.
최근 VLSI 설계 분야에서, 단열 논리는 에너지 효율성이 뛰어난 저전력 설계 기술 중 하나로 각광 받고 있다. 이러한 단열 논리는 기존의 저전력 회로 설계를 위해 사용되었던 CMOS 논리들을 서서히 대체해 나갈 컷으로 기대되고 있다. 하지만 않은 단열 논리들의 제시에도 불구하고, 기존의 CMOS논리들을 단열 논리로 대체하는 기법에 관한 연구는 거의 없는 실정이다. 이 논문에서는 래치형 패스 트랜지스터 단열 논리(LPAL)와 이를 이용한 저전력 설계 기법을 소개하였다. 래치형 패스 트랜지스터 단열 논리는 기존의 단열 논리들이 가지고 있는 단정을 해결하고, 보다 저전력 지향적으로 CMOS논리를 대체 할 수 있다는 장점을 가진다.
딥러닝이 정답을 찾아가는 연구과정이라면 미술은 정답이나 오답의 단정적 결과보다는 미추(아름다움과 추함)를 포함하는 과정적, 창조적 행위에 가깝다고 할 수 있다. 다시 말하면 미술은 0과 1로만 환원할 수 없는 세계를 기술하여 감동을 주는 유기적 규칙이 내재되어 있고 때로는 과학이 만들어낸 결론을 뒤집는 반상식적 추론을 하기도 한다. 그러므로 딥러닝은 예술적 방식을 통하여 과학의 상식적 추론과의 좋은 거리(Fine distance)를 유지할 필요성이 있는데, 이를 위해서 기존 딥러닝의 이미지 생성과 관련하여 Distance, Classification, Optimization 등의 문제를 미술 표현 기법과 목적이 담겨있는 창작자의 Statement 키워드와의 유사성과 차이점을 비교 분석할 필요가 있다고 생각한다. 시각적 표현과 관련된 딥러닝의 성능은 아직 사람의 표현능력에 못 미치고 있어 본 논문에서는 콜라주 기법에 의한 비디오 생성을 위한 탐색적 실험 분석을 목적으로 GAN을 활용한 콜라주 비디오를 제작하고 그 문제점과 개선점을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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