• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권2호
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• pp.172-195
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• 2019

고암 이응노(1904~1989)의 회화 전개에서 1960년대의 파리 시절은 미술가로서 가장 전위적인 방식으로 매체의 실험 및 혁신을 이룬 시기로 평가받는다. 그리고 파리로 건너가기 직전에 개최된 이응노의 ${\ll}$도불${\gg}$전(1958. 3)은 이응노가 앵포르멜 미술을 처음 수용할 때의 회화 양상을 확인할 수 있다는 점에서 주목받아왔다. 이를 주목한 이응노 관련 연구는 1958년의 작품들을 앵포르멜과 추상표현주의의 영향으로 해석하는 관점과 이응노가 문인화로 처음 화업을 시작했다는 점에 초점을 맞추어 문인화의 사의(寫意) 정신의 발현으로 보는 관점으로 크게 구분할 수 있다. 본고는 앵포르멜과 추상표현주의를 통칭할 수 있는 '추상회화'에 대한 이응노의 인식을 확인하는 것을 목표로 하였다. 이를 해결하기 위해서는 당시 이응노의 회화론을 되짚어보는 것이 필요하기에 이응노가 회화를 처음 학습했던 해강 김규진 문하와 일본 유학 시절의 회화론을 먼저 살펴보았다. 이응노는 매너리즘에 빠진 문인화풍에서 벗어나기 위해 자연을 깊이 관조하는 것을 회화 제작의 첫 번째 원칙으로 삼았다. 그의 이러한 사생론은 1950년대까지 지속되었다. 그리고 그는 '추상(抽象)'을 서양 미술사조의 '추상회화'라는 고유 개념이 아니라 일본 유학 시절 이후 강화된 사생론에 따라 '(자연에서) 형상을 추출하다'라는 사전적 의미로 이해했을 가능성이 크다. 이응노 본인도 추상회화의 근간에는 자연의 형태가 있다고 밝힌 바가 있다. 즉 추상적인 회화와 '추상회화'는 다른 개념이기에 이를 구분하여 당시 이응노의 회화를 분석할 필요가 있다. 마지막으로 이응노의 1950년대 추상회화를 문인화의 사의(寫意) 정신이 발현된 것으로 해석하는 관점에 의문을 제기하였다. 전통 문인화론을 현대의 이응노에게 직접 연결하는 것은 오히려 이응노 회화의 개성을 가리게 하고 전통서화와 현대회화의 구분을 모호하게 만들 수 있다. 또한 이응노는 회화 제작에서 사의를 강조하긴 했지만 이는 대명제로서의 언사(言辭)였을 가능성이 높다. 왜냐하면 정작 1950년대에 제작한 작품들은 <자화상>(1956)처럼 이응노가 스스로 '북화(북종화)'라고 규정했던 회화 양식이 주를 이루기 때문이다. 이러한 양상은 문인화의 대명제로서의 '사의'와 '사의적 화법'을 구분해서 바라볼 필요가 있다는 점의 근거가 된다. 따라서 당시 그의 회화는 사의의 발현, 전통 문인화의 계승이라는 측면으로 보기보다 사의적 화법을 구사한 이응노식 추상회화라는 관점에서 새로운 해석을 필요로 한다.

• 유기물자원화
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• 제27권2호
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• pp.31-40
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• 2019

가축분뇨는 2018년 말 기준으로 연간 총 51,013천 톤이 발생하였고 그 중의 91.2%인 46,530천 톤이 퇴비화(40,647천 톤)나 액비화(5,884천 톤) 방법에 의해 처리되었다. 현재 우리나라의 가축분뇨 처리 관련 정책방향은 가축분뇨를 퇴비화나 액비화 방법을 적용하여 비료자원화 한 후 농경지에 유기성 비료로서 환원한다는 것이고, 이 정책은 가축분뇨 처리와 영양물질 순환 측면에서 그 효과가 매우 크다고 할 수 있다. 그러나 지난 수십 년 동안 지속적으로 감소하는 농경지 면적과 환경관련 제도의 변천상황을 고려하면 향후에 가축분 퇴비의 시용에 대한 제한이 강화될 우려 있다. 지역적인 양분 과잉발생 현상, 양분관리제 그리고 지자체별 가축 사육두수 제한조항과 같은 환경관련 제도 등이 가축분뇨 처리 및 자원화에 난제요인으로 작용하게 될 우려가 있다. 이에 더해 가축분뇨로부터 유래된 영양물질이 주요 댐의 상류에 위치한 지류로 유입될 수도 있을 것이라는 일부의 견해도 존재한다. 특히 최근 들어서는 가축분뇨 퇴비에서 미세먼지가 발생된다는 문제까지 제기되기도 했다. 이렇듯 가축분뇨 퇴비화에 대한 일반의 관심이 높아지고 있어서 새로운 방식의 가축분뇨 처리기술 개발의 필요성이 높아진 상황이다. 특히 소는 타 축종에 비해 마리당 분뇨발생량이 많아 우분처리 관련 신기술 개발은 그 효과가 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 우분을 고체연료원으로서 사용시의 효과를 분석하기 위하여 우분펠릿의 연소과정에서 나타나는 특성을 조사하였다. 연소실험 결과 연소실의 온도가 약 $300^{\circ}C$ 내외에 도달했을 때 우분펠릿의 무게감소가 급격하게 나타나기 시작하였다. 우분펠릿의 열분해 과정에서 생성된 열분해가스중의 수소와 메탄 그리고 일산화탄소 농도는 각각 6.65~11.62%, 0.58~1.54% 그리고 11.47~14.07% 수준이었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권6호
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• pp.871-877
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• 2018

전 세계적으로 재생에너지의 비율이 증가함에 따라, 재생에너지로부터 생산되는 불연속적이고 간헐적인 에너지 저장 문제가 주목을 받고 있다. 다양한 에너지 저장 시스템(ESS) 중에서 $CO_2$ 메탄화 기술은 타 시스템에 비해 높은 저장 용량과 저장 기간으로 각광 받고 있다. $CO_2$ 메탄화 반응은 발열반응이며, 촉매가 낮은 온도 범위($250-500^{\circ}C$)에서 높은 활성 및 메탄 선택도를 갖는다. 기존의 고정층 방식에 비하여 유동층 반응기는 높은 열전달 특성으로 인해 발열반응에 적합하며, 열전달과 물질 전달이 유리한 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는, 촉매 특성 평가를 위해 기포유동층 반응기(Diameter: 0.025 m, Height: 0.35 m)와 $Ni/{\gamma}-Al_2O_3$ (Ni 70% and ${\gamma}-Al_2O_3$ 30%) 촉매를 사용하였다. 반응 조건은 $H_2/CO_2$ mole ratio: 4.0-6.0, 조업온도 $300-420^{\circ}C$, 조업 압력 1-9 bar 및 $U_o/U_{mf}$ 1-5이었다. 생성 가스의 조성은 NDIR를 통해 분석하였으며, $CO_2$ 전환율은 $H_2/CO_2$ ratio, 압력, 온도가 증가함에 따라 높아지는 경향을 보였다. 이에 반해 가스유속이 빨라질수록 $CO_2$ 전환율은 떨어졌다. 최적의 운전 조건은 $H_2/CO_2$ ratio: 5, 조업온도 $400^{\circ}C$, 조업 압력 9 bar 및 $1.4-3U_{mf}$이었으며 이 때 $CO_2$ 전환율은 99.6%로 나타났다. 본 실험 촉매의 경우 장기 운전 시 촉매 성능 저하가 없이 $CO_2$ 전환율이 일정하게 유지하는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제51권4호
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• pp.316-323
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• 2019

이 연구에서는 레몬이나 오렌지와 같은 감귤류 과일에서 잔류 농약인 피메트로진을 분석함에 있어 기존 분석법의 한계점을 파악하고 효율적인 분석을 위해 이를 개선하고자 하였다. 감귤류 과일의 경우 산성을 띄고 있어 기존의 하이드로매트릭스법을 이용하여 피메트로진을 분석 시 효율적인 정제 능력이 부족하여 피메트로진의 머무름 시간에 많은 매트릭스 peak가 나타나 검출에 어려움이 발견되었다(Fig. 2). 이에 액-액 분배법을 이용하여 감귤류 과일의 피메트로진을 분석하였으나 액-액 분배 단계에서 추출 용매로 이용되는 DCM은 발암 가능성 물질로 알려져 있어, DCM의 사용량을 낮추면서 분배 효율에 영향을 미치지 않는 용량(첫번째 분배 시 80 mL과 두번째 분배 시 70 mL 첨가)을 설정하였다(Table 2). 또한 액-액 분배법에 따라 감귤류 과일을 추출할 경우 pH가 6.0 이하로 나타났으며, 이는 피메트로진의 추출 효율에 영향을 미치게 되므로 붕사 완충 용액과 1 N NaOH를 레몬과 라임의 경우에는 각각 25와 5 mL, 오렌지, 감귤 및 자몽의 경우에는 각각 15와 1 mL을 첨가하여 감귤류 과일 추출물의 pH를 7.0 이상으로 유지하였다(Table 3). 최종적으로 개선된 액-액 분배법(Fig. 1B)에 따라 5 종류의 감귤류 과일인 레몬, 라임, 오렌지, 감귤, 그리고 자몽을 추출 및 정제 후 HPLC-PDA를 이용하여 분석하였다. 분석법의 유효성 검증 결과, 검량선을 통해 얻은 직선성($r^2$)은 0.9999로 나타났고, LOD와 LOQ는 각각 4.360과 $14.533{\mu}g/kg$이었다. MQL은 0.007 mg/kg으로 현재 공전 상 피메트로진에 대하여 설정된 MRLs인 0.03-3.0 mg/kg의 1/2 이하까지 검출 가능하였다(Table 4). 또한 레몬, 라임, 오렌지, 감귤 및 자몽에 각각 피메트로진을 첨가하여 최종적으로 분석 값이 0.3 mg/kg이 되도록 실험한 결과, 각각의 평균 회수율은 71.8, 72.0, 79.9, 79.7, 및 83.7%이었고, CV는 각각 2.4, 2.0, 4.9, 1.1, 및 5.9%로 나타나 잔류 농약 분석 기준인 70-120%의 회수율과 10% 이내의 CV값을 만족하였다(Table 4). 따라서 본 연구를 통해 개선된 분석법은 산성을 띄는 감귤류 과일에서 피메트로진의 분석법으로 사용 가능함을 확인하였으며, 또한 향후 수입되는 산성도가 높은 과일의 피메트로진 분석 시에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제29권1호
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• pp.18-28
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• 2019

최근 비만에 의해 과발현된 신경세포형 산화질소 생성효소(neuronal nitric oxide synthase, nNOS)가 정서적 행동을 조절하는 중요한 인자라는 보고되었다. 이와 관련한 최근의 연구에서 운동이 비만에 의해 과발현된 nNOS를 억제하고 정서적 우울감과 항불안 효과를 감소시켰다는 연구결과가 보고되었다. 운동은 nNOS를 억제하여 뇌의 기능을 향상시킬 수 있는 효과적인 전략으로 보이지만 운동은 강도에 따라 면역 반응에 큰 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 고지방식이(high-fat diet, HFD)로 유도된 비만 마우스에서 다른 강도의 운동을 실시하여 해마의 nNOS 발현의 차이를 분석하고자 하였다. 실험동물은 C57BL/6 마우스를 사용하였다. 대조군(CON, n=14)을 제외한 마우스(n=35)에게 6주 동안 60%의 고지방식이를 섭취시켜 비만을 유도하였다. 6주간의 비만유도 기간이 종료된 후 CON과 비만이 유도된 동물 각각 7마리씩 희생하여 비만유도를 확인하는데 사용되었다. 나머지 동물은 8주간의 운동중재 연구에 이용되었다. 이 때 CON을 제외하고 비만이 유도된 동물들은 고지방대조군(HFD) 그리고 저강도운동군(HFD-LI, n=7) 중강도운동군(HFD-MI, n=7) 그리고 HFD-고강도(HFD-HI, n=7)로 나누어졌다. HFD-LI는 12 m/min으로 75분, HFD-MI는 15 m/min으로 60분 그리고 HFD-HI는 18 m/min으로 50분 동안 동물용 트레드밀에서 운동이 수행되었다(동등한 운동량, 900 m). 해마(hippocampus)의 nNOS 단백질의 발현은 CON에 비해 HFD에서 유의하게 높았고(p<0.01), CON과 운동을 실시한 모든 그룹과 차이가 없었다. 하지만 HFD-LI에 비해 HFD-HI가 유의하게 nNOS 발현이 낮았다(p<0.05). 대뇌피질에서는 CON에 비해 HFD에서 유의하게 높았으나(p<0.01), 다른 그룹 간에 차이는 없었다. nNOS의 생성을 조절할 수 있는 인산화된 Akt (pAkt)의 발현이 CON과 HFD에 비해 운동을 실시한 나머지 그룹 모두에서 유의하게 높았다. 대뇌피질에서의 pAkt의 발현에서는 차이가 모든 그룹 간에 차이가 없었고, 소뇌에서는 CON에 비해 HFD-HI에서 유의하게 높았다(p<0.05). 소뇌에서는 각 그룹 간에 차이가 없었다. 결론적으로 nNOS는 고지방식이와 비만에 의해 과발현된 것으로 보여지고 이를 운동을 통하여 낮출 수 있는 것으로 보여지며, 이 때 운동량이 같다는 가정하에 상대적으로 높은 강도가 효과적일 가능성이 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.188-197
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• 2020

흰개미는 산림생태계의 분해자로 중요한 역할을 담당하지만 목조건축물과 농작물의 중요 피해 요인으로 막대한 경제적 피해를 입힌다. 현재 국내에서는 지중흰개미 2종이 서식하는 것으로 보고되어 있으며 기후변화와 산림비옥화, 산림과 인접한 문화재의 입지적 특성 등과 맞물려 목조건축문화재의 흰개미 피해가 전국적으로 나타나고 있다. 지중흰개미는 땅 속이나 목재 내부에 서식하며 땅 속으로 이동하여 지면과 인접한 기둥 하부, 하인방 등을 통해 목조건축물로 유입된다. 흰개미 피해를 입은 목부재는 내부가 공동화되어 문화재 고유의 진정성을 훼손할 뿐 아니라 재료의 강도 저하로 인해 구조적 안정성 또한 저해되므로, 흰개미 피해가 발생하기 전 예방하는 것이 중요하다. 현재 흰개미 방제와 피해 예방을 위해 국내에서는 훈증, 토양 처리, 군체 제거 등 화학적 처리 방법들이 주로 활용되고 있다. 외국에서는 흰개미 피해 예방을 위해 화학적 약제 처리와 함께 흰개미가 목조건축물로 유입되는 것을 물리적으로 차단하는 물리적 장벽이 활용되고 있다. 물리적 장벽은 흰개미가 통과하지 못하는 망이나 입자 등을 건물 하부, 배관 주변, 건물 가장자리나 외벽과 내장재 사이 등에 설치하는 방법으로 설치 후 장기간 효력이 유지되며 약제를 사용하지 않는 친환경 방식이라는 장점이 있다. 물리적 장벽의 적용을 위해서는 흰개미 종의 생태적 특성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국내 전역에 서식하는Reticulitermes Speratus kyushuensis를 대상으로 각 계급별 통과 가능한 최소 직경을 확인하고자 하였다. 통로가 0.1mm 단위로 좁아지는 아크릴 평면 실험 장치를 이용하여 흰개미 계급별로 통과할 수 있는 최소 직경을 평가한 결과, 일흰개미는 0.7mm, 병정흰개미는 0.9mm, 2차 생식흰개미는 1.1mm까지 통과할 수 있었으며 일흰개미의 머리 높이가 최소 통과 직경을 결정하는데 있어 중요한 요인임을 확인하였다. 이 결과는 향후 흰개미 피해 예방을 위해 망 형태의 물리적 장벽을 적용할 때 각 눈의 최대 크기를 결정하는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-9
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• 2021

본 실험은 수경재배에서의 왕고들빼기 '선향'의 광도와 양액 농도가 광합성과 생육, 기능성 물질함량의 변화를 알아보고자 수행했다. 재배 환경은 온도 25±1℃, 상대습도 60±5%가 조절되는 생장 시스템에서 담액 수경 방식으로 재배하였다. 파종 14일 후, 광도 3수준(PPFD 100, 250, 500µmol·m-2·s-1)과 양액 농도 3수준(EC 0.8, 1.4, 2.0dS·m-1)를 조합하여 어린잎 채소 크기에 도달하였을 때 수확하여 분석하였다. 왕고들빼기 선향의 광합성율, 기공전도도, 증산율, 수분이용효율은 광도가 높을수록 증가하였다. 광합성율과 수분이용효울은 PPFD 500-EC 1.4, PPFD 500-EC 2.0 처리에서 가장 높았다. 엽록소 함량은 광도가 높을수록 감소하였며 엽록소 a/b 비율은 광도가 증가할수록 증가하였다. 잎수분함유량(LWC)와 비엽면적(SLA)는 광도가 높을수록 감소하여 부상관(p < 0.001)을 가졌다. 초장은 PPFD 100-EC0.8에서 가장 길었고, 엽수, 생체중, 건물중은 PPFD 500-EC2.0에서 가장 높았다. 기능성 물질인 안토시아닌과 총 페놀화합물은 PPFD 500-EC 1.4, 2.0 처리에서 가장 높았고, 항산화 소거 능력(DPPH)은 PPFD 250, 500에서 높았다. 생육과 기능성물질 함량 증진을 고려했을 때 왕고들빼기 수경재배 시 적정 광도와 EC는 PPFD 500-EC 2.0dS·m-1이며, 저광 조건인 PPFD 100, 250에서는 EC 0.8dS·m-1재배가 적합하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.