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.
본 연구는 갯강활 추출물과 그 용매분획물의 항산화 및 암세포증식 억제효과를 평가하고자 하였다. 갯강활의 건조 시료를 차례대로 메틸렌클로라이드(CH2Cl2)로 2회, 그리고 메탄올(MeOH)로 2회 추출한 다음, 그 조추출물을 합한 후에 다시 용매극성에 따라 n-hexane, 85% 메탄올 수용액(85% aq.MeOH), n-buta- nol(n-BuOH) 및 물 분획층으로 분획하였다. 합해진 조추출물과 용매분획물의 항산화 활성은 DPPH 라디칼과 peroxynitrite 소거능, 세포내 활성산소종(ROS) 생성, DNA 산화, NO 생성, 철이온 환원력(FRAP)에 의해 평가되었다. 조추출물은 모든 항산화활성검색 시스템에서 유의적인 항산화 활성을 보였다. 용매분획들 중에서는 n-BuOH 및 85% aq.MeOH 분획에서 우수한 항산화 활성이 관찰되었으며 이 활성은 시료의 폴리페놀 및 플라보노이드 함량과 유의적인 상관관계가 있었다. 이 뿐만 아니라 조추출물을 포함한 모든 시료들이 인간 암세포(AGS, HT-29, MCF-7, HT-1080)에 대한 세포 독성 효과를 보였으며, HT 1080을 이용한 wound healing assay에서도 농도 의존적으로 세포이동을 억제하였다. 시료 중에는 85% aq.MeOH 용매분획이 HT-1080 세포의 침입을 가장 효과적으로 억제하였다. 그러므로 본 연구결과는 갯강활을 이용하여 항산화제 및 항암제 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 들어 건축구조물은 초고층화 및 대규모화 하는 경향에 있으며, 콘크리트 기술의 발달로 인하여 철근콘크리트 구조로 초고층 건축물을 축조하는 것이 일반화 되어 가고 있는 실정이다. 초고층 건축물에 적용되는 철근콘크리트주조는 고유동·고강도 콘크리트가 적용되기 때문에 시공성이 향상되고 단면축소가 가능하게 되었다. 또한 철근콘크리트구조의 초고층 건축물에는 슬라이딩폼, ACS(Auto Climbing Form) 등 시스템 거푸집을 적용하기 때문에 시공의 신속성을 기할 수 있으며, 철골구조보다 저렴한 가격에 내화·내진 등 우수한 품질로 빠른 시일 내에 완성할 수 있게 되었다. 그러나 초고층 건축물을 철근콘크리트 구조로 시공할 경우는 자중이 커지게 된다는 단점을 가지게 된다. 이러한 단점을 보완하고자 개발된 것이 경량골재(LWA, Low Weight Aggregate)이며, 최근까지 다양한 종류의 경량골재가 개발되어지고 있다. 이러한 경량골재를 이용하여 콘크리트를 제조하면 철근콘크리트 구조물의 자중을 줄일 수 있다는 장점을 가지게 되지만, 콘크리트의 강도가 줄어든다는 단점을 가진다. 이는 경량골재가 일반적인 천연골재에 비하여 낮은 강도를 가지고 있기 때문으로 최근에는 이러한 경량골재의 취약점을 보완하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경량골재 표면코팅 유무에 따른 시멘트 경화체의 강도특성을 알아보기 위한 실험적 연구를 진행하였다. 그 결과, 압축강도는 표면코팅 한 경량골재가 코팅하지 않은 경량골재보다 높은 강도발현을 나타냈으며, 물/시멘트 비 50 %에서 표면코팅 경량골재가 높은 압축강도를 발현하는 것을 알 수 있었다. 이는 표면코팅 경량골재 혼입 시멘트 경화체의 계면 공극이 고로슬래그 미분말 입자로 메워졌기 때문인 것으로 확인되었다.
Compound K (20-O-β-(D-glucopyranosyl)-20(S)-protopanaxadiol)는 진세노사이드의 활성성분이다. Compound K는 경구 투여 후 Rb1, Rb2 및 Rc가 사람의 장내 미생물의 β-glucosidase에 의해 생물전환 과정을 거쳐 생성된다고 알려져 있다. 본 연구는 생물전환된 인삼농축액에서 얻은 compound K를 이용해 항염증 및 독성을 조사하였다. 세포독성평가 결과, compound K는 0.001~1 ㎍/mL의 농도범위에서 유의적인 세포독성은 나타나지 않았으며, LPS로 염증이 유발된 RAW 264.7 세포에서 TNF-α, MCP-1, IL-6 및 NO의 생성을 억제하는 것으로 확인되었다. 동일 농도범위에서 TNF-α 및 IFN-γ로 염증이 유발된 HaCaT 세포는 compound K의 처리로 인해 IL-8의 생성을 감소시키는 것으로 나타났지만, IL-6의 경우 일부 농도에서 생성을 감소시켰으나, 통계적인 유의성은 나타나지 않았다. Brine shrimp를 이용한 치사율 검정법에서 compound K의 LC50는 0.37mg/mL로 다소의 독성을 함유하고 있는 것으로 나타났으나 compound K가 35% 고함유된 생물전환물은 LC50가 0.87mg/mL로 나타나 상대적으로 낮은 독성을 보였다. 따라서 이 생성물은 향후 여드름 완화용 화장품 개발에 사용할 수 있는 매우 우수한 기능성 소재가 될 수 있을 것으로 기대된다.
레틴알(RA)은 레티놀과 레티노익애씨드의 중간체로 비타민A 유도체이며 주름개선 효과가 우수하다. 본 연구에서는 drug-in-cyclodextrin-in-liposome (DCL)을 이용하여 레틴알의 안정성을 높였다. 레틴알과 hydroxypropyl-β-cyclodextrin (HP-β-CD) 복합체를 동결건조 방식으로 제조하였고, UV-Vis 분광법, FT-IR 및 SEM 이미지로 레틴알의 포접 여부를 확인하였다. 레틴알과 HP-β-CD의 비율이 1 : 15 (w/w)일 때 약 95.6% 포집되었다. 레틴알-HP-β-CD 복합체는 호모믹서 및 마이크로플루다이저로 리포좀에 담지시켰으며, 평균 입자 크기는 215.3 ± 4.2 nm, 제타포텐셜 -33.2 ± 1.5 mv로 나타났다. 레틴알의 분해 안정도 평가에서, 물에서 레틴알-HP-β-CD-리포좀의 레틴알 감소율은 1.8%로 레틴알-리포좀(5.8%), 레틴알-HP-β-CD복합체(9.7%), 레틴알 단독(37.6%)보다 높게 나타났다. 레틴알-HP-β-CD-리포좀이 함유된 크림(0.05% RA 함유)을 제조하여, 미간, 이마, 목, 눈가, 입가, 팔자 주름개선 효능 및 피부 치밀도를 2 ~ 4 주간 평가하였다. 그 결과 레틴알크림은 피부 자극 없이 유의한 주름 개선 효과를 보였다. 결론적으로, DCL시스템을 이용한 이중 안정화 기술은 레틴알의 안정화를 높여 피부 주름 개선 효과에 기여함을 확인하였다.
본 연구는 현 보안 관제 시스템이 직면한 실시간 트래픽 탐지 문제를 해결하기 위해 사이버 위협 프레임워크인 마이터 어택과 머신러닝을 이용하여 유해 네트워크 트래픽을 분류하는 방안을 제안하였다. 마이터 어택 프레임워크에 네트워크 트래픽 데이터셋인 UNSW-NB15를 적용하여 라벨을 변환 후 희소 클래스 처리를 통해 최종 데이터셋을 생성하였다. 생성된 최종 데이터셋을 사용하여 부스팅 기반의 앙상블 모델을 학습시킨 후 이러한 앙상블 모델들이 다양한 성능 측정 지표로 어떻게 네트워크 트래픽을 분류하는지 평가하였다. 그 결과 F-1 스코어를 기준으로 평가하였을 때 희소 클래스 미처리한 XGBoost가 멀티 클래스 트래픽 환경에서 가장 우수함을 보였다. 학습하기 어려운 소수의 공격클래스까지 포함하여 마이터 어택라벨 변환 및 오버샘플링처리를 통한 머신러닝은 기존 연구 대비 차별점을 가지고 있으나, 기존 데이터셋과 마이터 어택 라벨 간의 변환 시 완벽하게 일치할 수 없는 점과 지나친 희소 클래스 존재로 인한 한계가 있음을 인지하였다. 그럼에도 불구하고 B-SMOTE를 적용한 Catboost는 0.9526의 분류 정확도를 달성하였고 이는 정상/비정상 네트워크 트래픽을 자동으로 탐지할 수 있을 것으로 보인다.
정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
최근 많은 정보를 신속하게 전달하기위한 방법으로 디스플레이의 역할은 아주 중요하며 다양한 색을 자연색에 가깝게 재현하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히 정확하고 풍부한 색을 표현하기 위한 방법으로 발광 구조에 대한 연구가 진행되고 있다. 기술의 고도화, 디바이스의 소형화로 인해 작지만 높은 시인성과 에너지 소모에서 높은 효율을 가진 디스플레이의 필요성이 지속적으로 증가되고 있는 실정이다. OLED의 효율을 향상시키기 위해서는 운반자 주입의 향상, 전자와 정공이 수적인 균형을 이루며 효율적으로 재결합 할 수 있는 소자의 구조, 발광 효율이 큰 물질의 개발 등 OLED의 효율을 향상시키고자 하는 노력은 다방면에서 진행되고 있다. 본 연구에서는 7층 적층구조 배면발광 청색 OLED 소자의 전기적 특성 및 광학적 특성을 분석하였다. 소자는 제작이 용이하며, 고효율 및 고휘도화가 가능한 Blue 발광물질인 4,4'-Bis(carbazol-9-yl)biphenyl : Ir(difppy)2(pic)를 사용하였다. OLED 소자 제작은 SUNICEL PLUS 200 시스템을 이용하여 5×10-8 Torr 이하의 고진공 상태에서 In-Situ 방식으로 증착하였다. Electron or Hole Injection Layer(EIL or HIL) Electron or Hole Transport Layer(ETL or HTL) 등이 추가된 5층 구조에 Electron or Hole Blocking Layer(EBL or HBL)을 추가한 7층 구조로 실험을 진행하였다. 제작한 소자의 전기적, 광학적 특성을 분석한 결과 EBL 층과 HBL층을 삽입하여 색의 확산을 방지한 소자는 색 순도가 우수하게 나타났다. 본 연구결과를 이용하여 청색 OLED 디스플레이 소자의 연구 개발 기초 및 실용화에 크게 기여할 것으로 기대된다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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