금융 회사 전자금융 거래 시 송금인이 수취인에게 자금을 이체할 경우 송금인은 출금 계좌 번호와 출금 금액 그리고 금융 회사에 사전 등록한 비밀번호 또는 금융 회사가 사전에 배부한 인증 매체에서 제공하는 정보 등 이용자 인증 정보를 입력하여 계좌 이체를 수행한다. 그러나, 현재 이러한 금융 회사와 송금인간 발생하는 이용자 인증 중심의 단방향 거래는 착오 송금 또는 보이스피싱 사기 거래 등 사고 위험에 노출되어 있다. 따라서, 본 연구에서는 송금인과 금융회사 이외 수취인과도 자금 이체 거래 시 거래 내용을 공유하여 수취인이 확인 후 응답하면 이체가 성립될 수 있도록 상호합의가 가능한 온라인 전자금융 2-WAY 거래인증 모델을 제안한다 기존 단방향 전자금융 거래 이체 방법을 양방향 거래 방법으로 개선하여 착오 송금, 보이스피싱 사기 예방 이외 대여금 거래, 계약 거래 등 다양한 용도로 활용하여 금융 회사 계좌이체 거래 이용자의 불편 감소 및 편리성 강화와 금융 회사의 P2P거래 활성화 등의 기대효과를 창출하고자 한다.
최근의 연구결과를 통해서 중추 신경계와 위장관은 장-뇌 축을 따라서 양방향의 상호작용이 일어나고 있다는 것이 분명해지고 있다. 전임상 연구로부터 장내 마이크로비오타가 다양한 생리적 기능을 통해서 중추 신경계의 기능을 조절할 수 있음이 밝혀지고 있다. 폴리페놀 화합물은 과일, 채소, 차, 커피, 와인과 같은 식품에 존재하는 식물 유래의 물질로, 항산화, 항염증, 항균, 면역 조절, 항암, 혈관 확장 및 프리바이오틱스와 유사한 효과를 보유하고 있어 식이를 통해 섭취할 경우 건강에 직접적인 효과를 나타낸다. 최근 들어 폴리페놀 화합물이 인지 기능뿐만 아니라 산화적 스트레스 및 염증성 손상에 대해 작용하는 신경 보호에 유익한 효과를 줄 수 있다는 증거가 보고되고 있다. 본 총설에서는 신경 세포 신호 전달 경로의 자극, 신경 염증, 혈관 기능 및 장내 마이크로비옴과의 상호작용에 따른 폴리페놀 화합물의 신경 보호 효과와 관련된 작용 메커니즘에 대한 일반적인 개요를 제시한다. 폴리페놀 화합물의 대사 산물은 혈액-뇌 장벽을 가로 지르는 신경 전달 물질을 이용하고 뇌 혈관 시스템을 조절하여 작용하거나, 간접적으로 장내 마이크로비오타에 작용한다. 또한, 폴리페놀 화합물은 노화 관련 인지 기능 저하 및 신경 퇴행과 같은 신경계 질환을 다양한 생리 기능을 통해 효과적으로 관리할수 있다는 사실이 제시되고 있다. 폴리페놀 화합물은 신경 염증을 감소시키고 기억과 인지 기능을 향상 시키며 장내 마이크로비오타를 조절하는 능력을 지니고 있기 때문에 신경계 질환의 예방 및 치료에 있어 잠재적인 기능성 식품으로 주목 받을 것으로 기대된다.
본 논문은 한국을 대상으로 1976년부터 2014년까지 경제성장, 전력소비, $CO_2$ 배출과 외국인직접투자(FDI) 유입 간 인과관계를 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 분석한다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타나, 상호관계를 고려하지 않은 전력소비절약정책은 경제성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 둘째, $CO_2$ 배출은 경제성장에 대한 단방향의 장 단기적인 인과관계와 전력소비에 대한 단방향의 장기적인 인과관계를 나타내, $CO_2$ 배출 감축정책이 경제성장과 전력소비에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 셋째, FDI 유입은 경제성장에 대해 단방향의 장기적인 인과관계를, 전력소비에 대해 단방향의 장 단기적인 인과관계를 나타내, FDI 유입이 상대적으로 저렴한 전력소비비용에 기반을 둔 것으로 분석되었다. 반면, FDI 유입은 $CO_2$ 배출에 대해서는 인과관계가 없는 것으로 나타났는데, 이는 서비스 산업 중심으로 이루어지는 FDI의 특성에 따른 것으로 분석되었다. 이러한 네 변수 간 인과관계들을 고려할 때, 능동적인 전력수요관리를 위한 기술개발의 확대와 화석연료에서 신재생에너지로의 신중한 전환을 위한 정책 등이 모색되어야 한다. 또한 FDI 유치의 증대에 대응하여 에너지절약시설 투자 및 설치를 통해 전력소비 감축을 유도할 필요가 있다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
PHEV(Plug in Hybrid Electric Vehicle)와 BEV(Battery Electric Vehicle)는 모터 및 차량 전장 시스템의 구동을 위하여 고전압 배터리를 사용하며 이를 충전시켜주는 OBC(On-Board Charger)와 고전압에서 저전압으로 전력변환을 해주는 LDC(Low DC/DC Converter)가 반드시 필요하다. OBC와 LDC는 차량에 독립적인 시스템으로 동작 하며 개별 공간을 사용하기 때문에 이를 통합한 시스템을 활용하여 무게 및 사용 공간 확보에 대한 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문은 LDC 트랜스포머의 설계를 단순화하여 절연형 전류원 컨버터를 사용한 OBC에 통합이 가능한 1.5kW급 LDC컨버터에 대하여 제안하였다. 제안된 LDC는 양방향 벅-부스트 컨버터의 고정된 임의의 출력 전압을 사용하여 LDC의 최종 출력 전압의 제어가 가능하기 때문에 기존의 OBC-LDC 통합 시스템과 비교하여 배터리 전압 사용 범위, 컨버터의 Duty Ratio 및 OBC의 출력 턴 비를 고려한 트랜스포머 설계에 대한 부분을 단순화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 LDC의 시제품을 제작하여 200V ~ 400V의 입력 전압에서 정상 동작을 확인 하였으며 정격 부하 조건에서 최대 효율 91.885%를 달성 하였다. 또한 OBC-LDC통합 시스템 구축을 통해 약 6.51L의 부피를 달성 하였으며 기존 독립적인 시스템에 비해 15.6% 저감되어 공간 확보에 대한 이점을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 분자 내 하나의 페닐고리의 4-, 3,5-, 또는 3,4,5- 위치에 아조-메소젠기가 각각 결합된 화합물들을 합성하고 이들의 액정성 및 광화학성에 대하여 조사하였다. Azo1과 Azo2 계열의 화합물은 각각 선형과 평면형의 구조이며, Azo3 계열의 화합물은 비교적 부피가 큰 구조를 하고 있는 것으로 조사되었다. 화합물 BA-Azo2와 BA-Azo3는 액정성을 나타내지 않았고, BE-Azo1와 BE-Azo2는 단방성 액정성을, 나머지 화합물들은 양방성 액정성을 나타냈다. 이러한 액정 거동은 분자 내 아조-메소젠기의 존재로부터 부여된 것으로 액정성을 나타내는 대부분의 화합물들은 스멕틱상을 형성하였다. 그리고 모든 RM-AzoX 화합물들은 분자 내 아조기의 존재로 인하여 광 이성질현상을 나타냈으며, 광 이성질화 속도는 RM-Azo3 < RM-Azo1 < RM-Azo2의 순서로 조사되었으며, 이는 아조벤젠기 주위의 입체 장애에 의존하는 것으로 생각된다. 이러한 결과들로부터, 화합물의 액정성과 광화학적 성질들은 분자 내 페닐고리에 결합된 아조-메소젠기의 결합위치나 개수에 기인한다는 것을 알 수 있었다.
섬유근통은 피로, 수면장애, 기분변화, 인지장애 및 만성 전신통증을 핵심 증상으로 하는 질환이다. 섬유근통은 유전적 취약성, 통증 처리과정 및 스트레스 반응 체계의 변화 등을 포함하는 생물학적 요인과 불안, 우울, 분노, 스트레스 등의 심리적 요인, 그리고 감염, 발열 질환, 외상 등의 환경적 요인이 함께 작용하여 발생하는 것으로 알려져 있으며, 핵심 병인으로 감각 자극이 인식되는 과정에서 증폭되어 통증이 증진되는 중추성 감작의 역할이 강조되고 있다. 가이드라인들은 개별 환자의 필요에 따라 선택된 다원적 접근을 권고하며, 임상의는 충분한 교육을 통해 지적 이해의 틀을 제공하고 자기 관리의 중요성을 강조해야 한다. 섬유근통에서 정신건강 문제의 유병률은 일반인구집단의 7~9배로 유의하게 높으며, 특정 정신병리 및 수면장애와의 관련성도 제기되고 있다. 정신과적 상태는 섬유근통과 양방향성 상호작용을 하며 경과에 영향을 주고, 취약성을 공유하며 서로의 위험 요인으로 작용할 수 있으므로, 동반질환을 면밀히 평가하여 보다 통합적인 관리가 필요할 것이다.
본 연구에서는 '아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계를 분석하였다. 선행 논문들이 '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계만을 검정했던 것에 비해, 본 논문은 '공표된 아파트 가격'을 '본질적 가격 요소'와 '일시적 가격 요소'로 구분하여 '본질적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계, '일시적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계에 대해서도 분석했다는 것이 선행 연구들과의 차별적 측면이다. Granger 인과관계 분석 결과를 보면, '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량'이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 선행논문들에서 연구가 이루어지지 않았던 부분으로서, 아파트 가격의 추세 요소인 '아파트 본질적 가격 요소'도 '인터넷 검색량'과 피드백적 관계를 보였다. 그리고 '아파트 일시적 가격 요소'는 '인터넷 검색량'에 대해 선행관계를 갖는 것으로 나타났다. 아파트 일시적 가격 요소도 인터넷 검색량과 관계가 있다는 것은 아파트시장 참여자들의 '일시적 심리적 측면, 과잉반응에 의해 발생되는 가격 요소'도 인터넷 검색량에 영향을 준다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 아파트 가격의 움직임이 시장참여자들의 관심에 영향을 준다는 의미를 제시하며, 부동산시장 분석 등에 있어서 가격의 움직임, 인터넷 검색량과 같은 자료를 활용해야 한다는 의미를 갖고 있다.
선상의 액정 dimer 동족체인 ${\alpha},{\omega}$-(4-사이아노아조벤젠-4'-옥시)알케인(CATWETn, n = 2~10, 유연격자 중의 메틸렌 단위들의 수)을 합성함과 동시에 이들의 열방성 액정 거동을 검토하였다. n이 3, 6인 dimer들은 단방성 네마틱 상을 형성하는 반면 다른 유도체들은 양방성 네마틱 상을 형성하였다. Dimer들의 네마틱액체 전이온도와 상 전이시의 엔트로피 변화는 n의 함수로서 커다란 홀수-짝수 효과를 나타냈다. 이러한 상 전이 거동은 유연격자의 홀수-짝수의 변화에 의한 유연격자의 평균적인 형태변화의 견지에서 합리적으로 설명된다. CATWETn이 나타내는 네마틱 상의 열적 안정성과 질서도 그리고 홀수-짝수 효과는 메톡시, 니트로 그리고 펜틸기로 치환된 dimer에 대해 보고된 결과와 유사한 경향을 나타내는 반면 monomesogenic 화합물인 1-{4-(4'-사이아노페닐아조)펜옥시}알킬브롬 그리고 곁사슬형 액정 고분자인 폴리[1-{4-(4'-사이아노페닐아조)펜옥시알킬옥시}에틸렌]에 대해 보고된 결과와 현저히 달랐다. 이들의 결과를 Imirie에 의한 'virtural trimer model'의 견지에서 검토하였다.
word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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