국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 공학교육 이해관계자(stakeholder)인 교수, 학생, 직원/조교들을 대상으로 공학교육인증제를 포함한 공학교육 체제에 대한 만족도와 개선사항을 조사 분석하여 공학교육 발전을 위한 기초자료를 제공하고, 공학교육 체제의 실효성 있는 개선방안을 도출하는데 있다. 이러한 연구 목적에 터한 공학교육 체제의 개선 방안은 다음과 같다. 첫째, 실습실 및 장비 등 교육환경을 개선하기 위하여 수요자 요구분석을 실시하고 이를 토대로 중장기 교육환경 개선과 재정이 확보되어야 한다. 둘째, 공학교육 이해관계자간 관계 증진을 위하여 멘토링 프로그램과 미래상담설계 등의 제도가 실효성 있게 재정비 되어야 한다. 셋째, 교육 행정서비스의 만족도를 높이기 위하여 서비스의 질 평가를 통한 우수 직원/조교에 대한 보상과 직무교육 강화 등의 개선이 요구되며, 공학교육인증제와 관련한 행정 업무의 단순화와 전담인원 충원 등이 검토되어야 한다. 넷째, 공학교육인증제의 이해를 높이기 위해 공학교육혁신센터의 위상 강화와 체계적인 홍보 체제가 필요하며, 외부 인사가 포함된 '공학교육 체제 평가 협의회(가칭)'와 같은 공학교육 평가 전문가 위원회가 필요하다. 다섯째, 공학교육인증제는 이해관계자들의 실익 부재와 행정 소요의 피로 누적 등으로 인하여 그 실효성에 대해 문제가 제기되고 있는 바 이에 대한 하여 공학교육 관련기관 차원의 방안 연구가 시급하다.
혈압저하작용, 이뇨기능 등의 다양한 생리활성을 나타내는 $\gamma$-amino butyric acid(GABA)를 고농도로 생산하는 유산균인 Lactobacillus sakei B2-16을 이용하여 GABA의 산업적 생산 배지를 연구하였다. L. sakei B2-16의 최적 상용 배지는 Lactobacilli MRS 배지였으며, Lactobacilli MRS 배지에 1% mono sodium glutamate(MSG)를 첨가하고, L. sakei B2-16을 배양했을때 MSG의 99.3% 는 GABA로 전환되었다. MRS 배지를 기본으로 최적 배지조성을 검토한 결과, 탄소원으로 4% sucrose와 질소원으로 1% yeast extract를 첨가하였을 때 균체 증식과 GABA 생산량이 가장 우수하였다. 산업적 배지를 확립하기 위하여 미배아를 온수 추출하여 얻은 추출액 배지에 L. sakei B2-16을 배양한 결과, 7%의 MSG를 100% GABA로 전환시켰으며, 미배아 추출액을 이용한 배지는 산업적 생산용 배지로의 응용이 기대된다.
물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.
흙벽화 보존처리에 있어 가장 중요한 부분은 채색층에 균열이 발생되어 결속력을 잃었을 때, 또는 안료의 분말화가 일어났을 때, 고착제를 주입하여 손실위험에 처해진 벽화를 보존하는 것이다. 그러나 흙벽화 채색층에 사용되는 고착제의 안정성에 관한 연구는 미흡한 실정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 흙벽체 시료를 제작하여 총 4종의 합분, 주사, 석록, 황토안료를 채색하고 Paraloid $B-72^{(R)}$, Caparol-$binder^{(R)}$, 우피아교(牛皮阿膠), Hydoxypropyl $cellulose^{(R)}$ 총 4종의 고착제를 도포하여 보존처리 후 발생할 수 있는 환경변화 요인인 온도, 습도, 자외선을 인공적으로 부여하였다. 안료별로 도포된 고착제의 보존환경에 따른 물성변화는 색안정성, 접촉각, 광택도, 접착력, 표면관찰을 통해 다각적으로 관찰하였다. 그 결과, 자외선 및 고온다습한 환경은 합분을 제외한 고착제가 도포된 모든 채색층에서 명도와 채도의 변화가 일어나는 등 색안정성에 많은 영향을 미치며, 고착제의 노화가속에 영향을 주어 결국 분해시키는 요인으로 파악되었다. 그중 전통재료인 아교는 함께 실험한 합성수지들과 비교하여 볼 때, 채색층 표면에 대한 색안정성과 영향력(보존성) 유지, 친수성 면에서 양호한 결과를 나타내었다. 특히 접착력 부분에서는 모든 채색층에서 우수한 특성이 확인되었기에, 흙벽화 채색층 고착처리 시 안정성이 높다고 사료된다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선을 이용한 하천 유량 산정방법의 불확실성을 감소시키는 것을 목적으로 하였다. 하천 유량 자료는 수문해석과 수자원 관리를 하는데 있어서 필수적으로 요구되는 자료이기 때문에 정량적으로 정확한 산정 방법을 고찰할 필요가 있다. 이를 위해 Bayesian 및 Bootstrap 방법을 이용한 수위-유량 관계식의 매개변수와 기존의 매개변수를 비교하였으며, 불확실성을 평가하기 위해서 표준오차법에 t-분포를 적용한 추정치 결과의 신뢰구간을 비교하였다. 그 결과, 본 연구를 통해 개발된 회귀분석에 의한 추정값은 약 1~5 %미만의 차이가 보이며, 각 지점에서 수위에 따라 기존보다 더 적용성이 우수한 결과를 보이는 부분도 존재함을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법별로 하천의 특성 및 수위에 맞게 적용한다면 보다 더 신뢰성 있는 유량 자료를 확보할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 타당도를 검증하기 위해 수행되었다. 질문지는 영유아 자녀의 놀이에 대한 부모의 참여태도를 측정하기 위해, 본 연구자들이 델파이 조사를 통해 개발한 33개 자기보고식 질문지를 사용하였고, 예비조사를 거쳐 문항의 가독성과 의미전달 정도를 파악하였다. 본 조사는 서울 및 인천 지역에 위치한 9곳의 어린이집에 재원 중인 영유아 부모 447명을 대상으로 수행되었으며, 최종적으로 339명의 자료를 이용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 중다회귀분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 구인타당도를 검증한 결과, '민감하게 놀기(7문항),' '반응적으로 놀기(6문항),' 그리고 '즐겁게 놀기(7문항)'의 3개 요인 총 20문항으로 정리되었고, 3요인 모형의 적합도는 우수한 것을 확인하였다. 둘째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 내적일관성은 양호한 것으로 나타났다. 셋째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 공인타당도를 검증한 결과, 본 척도와 부모의 놀이성과는 통계적으로 유의미한 정적상관을 나타내어 공인타당도가 확인되었다. 마지막으로, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도는 부모의 양육스트레스와 유아의 자기조절능력을 예측하는 준거타당도가 있음이 확인되었다. 본 연구를 통해 타당화된 영유아부모를 위한 놀이참여태도 척도는 자녀의 놀이에 참여하는데 있어 부모의 어떠한 태도가 적합한지를 제안하는 부모교육자료로 활용되거나 자녀와의 놀이 참여 태도 개선 및 향상을 위한 부모교육프로그램이나 놀이치료의 효과성을 평가하는 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 타마린드씨검(Tamarindus indica seed gum, TG)과 에탄올, 폴리올의 반응성 및 산·염기 반응 실험을 기반으로 하여 최종적으로 지지체가 없는 것을 특징으로 하는 새로운 겔 시트 마스크 개발에 관한 것이다. TG와 특정 알코올류를 각각 일정 혼합 비율로 혼합하는 경우, 각 성분과의 반응에 의해 투명한 겔을 형성하므로 이를 이용하여 지지체가 없는 겔 시트 마스크를 얻을 수 있었다. 피부 밝기 개선을 극대화하기 위해 산·염기 반응의 탄산 시스템을 도입하기 위해 산 원료별 함량 실험을 진행하였고, 분광측색계와 수분 측정기기를 이용하여 피부 밝기 및 보습력 평가를 진행하였다. 본 연구를 통해 TG와 에탄올, 폴리올의 수소 결합에 의한 겔화 반응을 기반으로 하여 여러 제형으로의 개발이 가능할 것으로 생각되어, 본 연구에서 소개된 겔 시트 마스크 제형은 우수한 보습력을 부여하므로 향후 새로운 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.
본 연구는 대풍자 에탄올 추출물에 대한 항산화 활성 및 주름생성 억제 활성을 확인하고자 하였다. 대풍자 에탄올 추출물의 항산화 활성을 확인하기 위하여 DPPH와 ABTS+ radical 소거능을 측정하였고 그 결과 추출물 1,000 ㎍/ml 농도에서 각각 73.5%와 74.4%의 높은 소거능을 나타냈다. 주름생성 억제 활성을 확인하기 위하여 collagenase 저해 활성을 실험하였으며, 그 결과 추출물 1,000 ㎍/ml 농도에서 78.8%의 유의할만한 우수한 결과를 보였다. 또한 추출물에 대한 세포의 독성을 확인하기 위해 MTT assay를 수행하였으며, 50 ㎍/ml 이하의 농도에서 약 91.7%의 생존율을 보여, 이후의 세포 실험은 50 ㎍/ml 이하의 농도에서 진행하였다. 섬유아세포인 CCD-986sk에 UVB (20 mJ/cm2)의 자극을 주고 대풍자 에탄올 추출물을 농도별로 처치한 후 procollagen type I과 MMP-1의 발현에 대한 영향을 확인하고자 ELISA 및 RT-PCR 분석을 하였다. 그 결과 대풍자 에탄올 추출물은 PIP의 생합성과 mRNA 발현은 농도의존적으로 증가하였으며, 특히 UVB만 자극한 Cont (각각의 생합성율은 50.3%와 45.8%)과 비교하였을 때 50 ㎍/ml의 농도에서 각각 약 64.2%와 83.4%의 생합성을 보였다. MMP-1의 protein과 mRNA 발현에 대한 결과는 농도의존적으로 감소했음을 확인하였으며, 50 ㎍/ml의 농도에서 각각 약 48.7%와 35.9%의 낮은 발현율을 보였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 대풍자 에탄올 추출물이 주름억제 기능성 소재로써의 활용 가능성을 제시해 줄 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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