산업이 발달함에 따라 미세먼지는 환경, 건강, 생활 등 다양한 분야에서 문제를 일으키고 있으며, 특히 대기오염에 의해 발생되는 미세먼지는 심각한 환경문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 전기방사 기술을 적용하여 실리콘 지지체에 셀룰로스아세테이트 고분자 섬유를 방사하여 미세입자를 차단하고, 활성탄 입자를 첨가하여 휘발성유기 화합물을 제거하고자 하였다. 활성탄 비율과 전기방사 시간을 달리하여 활성탄 비율, 필터 두께에 따른 미세먼지 차단효과, 톨루엔 흡착 성능을 분석하였다. 그 결과 전기방사시간이 증가함에 따라 1~3 ㎛ 크기의 입자가 효과적으로 차단되었으며, 활성탄의 양이 0%에서 5%로 증가함에 따라 톨루엔 흡착량이 증가하는 것으로 나타났다. 전기방사 시간이 길어질 경우 필터 두께 증가로 인해 빛 투과가 현저히 떨어졌으며, 20~30분 전기방사한 필터의 경우 빛이 투과하여 창문 필터 적용 가능성을 보여주었다.
가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 허혈성 심장질환 및 심정지 알람을 제공하는 웨어러블 헬스케어 시스템에 대한 1인 가구원의 생각을 규명하고자 하는 것이다. 본 연구에서 30대 미혼 직장인 6명을 대상으로 심층면접을 진행하였고, 그 결과를 Giorgi의 현상학적 분석방법으로 해석하였다. 연구 결과, 웨어러블 헬스케어 시스템은 목적에 부합하는 기능이 하이테크놀로지로 구현된다 할지라도 상품기획 단계에서 심미성, 편안함, 세탁 용이성 등 의복에 요구되는 사항과 가격과 같은 민감한 요인 등을 종합적으로 고려하여야 함을 보였다. 본 연구를 통해 수용의도에 영향을 미치는 변수는 복합적임을 알 수 있었으며, 이는 양적연구로는 규명하기 어려운 다양한 변수간 상관관계를 알 수 있었다는 것에 연구의의가 있다. 또한 기존에 노인 새대를 대상으로 한 헬스케어 연구가 주를 이루었으나, 30대와 같은 젊은 세대도 헬스케어 서비스 수용자로서 연구 대상이 될 수 있음을 시사하였다.
최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.
편백나무(Chamaecyparis obtusa)는 측백나무과에 속하며 우리나라 남쪽 지역에서 주로 잘 자생한다. 편백나무의 목재는 재질이 우수하여 가구로서의 활용이 높으며 남은 목재, 가지, 잎은 정유 추출에 사용되고 있다. 편백 정유는 항염, 향균, 탈취, 진정 효능이 탁월한 것으로 알려져 있다. 본 연구는 이러한 편백나무의 잎에서 추출한 오일이 주름 개선, 피부 장벽 및 보습능에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 먼저, DPPH assay와 ABTS assay를 통해 항산화 활성을 평가한 결과, 편백 오일은 두 가지 라디칼을 농도 의존적으로 유의하게 소거하였다. 그리고 주름 생성 억제 효능 평가를 위해 elastase 활성을 측정한 결과, 편백 오일은 elastase 활성을 직접적으로 억제시킴을 확인하였다. 다음으로는 real-time PCR을 통해 유전자 발현을 확인한 결과, 편백 오일은 인간섬유아세포에서 MMP-1 유전자 발현을 유의하게 감소시켰다. 또한, 편백 오일에 의해 각질형성세포에서 filaggrin과 HAS-2 유전자 발현이 유의하게 증가함을 확인하였다. 이러한 결과를 종합해보면, 편백 오일은 주름 개선과 피부 장벽 및 보습능 강화에 도움을 주어 항노화 화장품의 기능성 원료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 시엽의 기능성 화장품 소재로서의 활용 가능성을 평가하기 위해 항산화와 인간섬유아세포인 CCD-986sk 세포에서의 항주름 효과를 알아보았다. 전자공여능 측정, ABTS+ radical 소거능 측정을 통해 항산화 활성을 확인한 결과, 시엽은 1,000 ㎍/ml 농도에서 대조군인 ascorbic acid와 농도 의존적으로 유사한 항산화 활성을 보였다. Elastase 저해 활성 측정, Collagenase 저해 활성 측정을 통해 항주름 효과를 확인한 결과, 시엽은 1,000 ㎍/ml 농도에서 대조군인 epigallocatechin gallate와 농도 의존적으로 유사한 항주름 효과를 나타내었다. UVB로 유도된 CCD-986sk 세포 내 pro-collagen type I의 합성률과 MMP-1의 저해률을 측정한 결과 대조군인 EGCG는 20 ㎍/ml에서 90.2%, 시엽은 30 ㎍/ml에서 88.5%의 pro-collagen 합성률을 보였다. 또한 EGCG 20 ㎍/ml와 시엽 30 ㎍/ml에서 각각 33.0%, 40.8%의 MMP-1 저해율을 확인하였다. Western blot을 통하여 시엽의 pro-collagen type I과 MMP-1의 단백질 발현량을 측정한 결과 UVB 단독군 대비 시엽을 함께 처리했을 때 pro-collagen type I의 단백질 발현량이 증가하고 MMP-1의 단백질 발현량이 감소하는 것을 확인하였다. 위 실험결과에 따라 시엽이 UVB 자극에 의한 광노화를 예방하고 항산화, 항주름 효과가 있음을 확인하여 화장품의 천연물 소재로서의 이용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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