• 한국과학교육학회지
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• 제28권5호
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• pp.464-470
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• 2008

이 연구에서는 Draw-A-Science-Teacher-Test Checklist(DASTT-C)를 이용하여 국내 초등교사들의 과학 교수에 대한 자기 이미지의 특징을 조사했다. 서울시, 경기도, 강원도 지역의 초등교사 178명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 연구 결과, 국내 초등교사들의 과학교수에 대한 자기 이미지는 4개의 과학 과목(물리, 화학, 생물, 지구과학)에서 모두 '학생 중심'보다는 '교사중심'인 경향이 강했다. 이는 초등교사들의 과학 교수관이 구성주의보다는 전통주의적인 경향이 강할 가능성을 시사한다. 따라서 구성주의에 기초한 예비 및 현직 교사교육과정을 효과적으로 설계하는 방안을 마련할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.721-722
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• 2024

문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제54권4호
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• pp.451-459
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• 2010

세포내의 중금속이온의 형광검출은 유기분자화학과 세포생물학분야에서 높은 관심을 갖는다. 이 연구는 형광화학센서(FS)를 이용한 Hg$^{2+}$ 과 Zn$^{2+}$의 세포 내 검출을 목적으로 하였다. FS는 약한 형광을 나타내지만 Zn$^{2+}$와 결합 시에는 강한 방출 형광은 낸다. 2FS/Zn$^{2+}$의 형광증가는 FS-Hg$^{2+}$결합의 형성할 때 Hg$^{2+}$ 1당량만 추가에도 완전한 형광감소를 나타낼 수 있었다. 네가지의 세포주(LLC-MK2, Hela, HT29 and AMC-HN3)는 공촛점 현미경에 대한 형광이미지를 위하여 사용하였다. 세포생존능은 LLC-MK2 세포주에 FS, Zn$^{2+}$, FS-Zn$^{2+}$, Hg$^{2+}$의 처리 후에 평가하였다. FS의 세포독성능은 80%이상의 생존능을 보였다. 본 연구에서는 FS가 살아있는 세포내의 Hg$^{2+}$과 Zn$^{2+}$의 선택적 이미지를 검출할 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1332-1344
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• 2004

최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한

• 대한화학회지
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• 제52권6호
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• pp.630-636
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• 2008

• 대한화학회지
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• 제55권3호
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• pp.364-372
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• 2011

다양한 억제제의 농도, 온도, 유속에서 중량 분석과 변전위 분극법을 이용하여 0.25 M 황산 용액상에 있는 연강철에 대한 imatinib mesylate (IMT)의 부식 억제를 연구하였다. 억제제의 농도가 증가함에 따라 억제 효과가 증가한다는 결과를 얻었다. 연강철 표면 위의 흡착 과정은 Langmuir 흡착 등온선을 따른다. 얻어진 흡착 깁스 자유 에너지의 값은 연강철 위의 IMT의 흡착 과정이 화학흡착이라는 것을 보여준다. 열역학 변수들이 계산되고, 논의되었다. IMT의 HOMO와 LUMO의 전자궤도 밀도 분포는 억제 메커니즘을 논의하는데 이용되었다. FT-IR 분광학과 SEM 이미지는 필름에 흡착된 표면을 분석하기 위해 사용되었다.

• 전기화학회지
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• 제3권2호
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• pp.104-108
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• 2000

전기화학에 있어서 전극 물질의 실제 거칠기(real roughness)를 아는 것은 매우 중요하다. 그러나 여러 가지 이유 때문에 전극 물질의 절대적인 거칠기를 아는 것은 불가능하다. 여기에서는 scanning tunneling microscopy (STM), 순환전압전류법을 이용하여 전기화학에서 자주 사용하는 다결정 금 전극의 거칠기를 구하여 Au(111), HOPG로부터 구한 거칠기와 비교해 보았다. STM으로부터 얻은 다결정 금전극의 거칠기는 $1.1(\pm0.1)$,산소의 탈착으로부터는 $2.4(\pm0.7)$, N-docosyl-N'-methyl viologen의 흡착으로부터 는 $1.6(\pm0.1)$이 얻어졌다.

• 대한화학회지
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• 제68권3호
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• pp.160-175
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• 2024

본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2018년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.63-63
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• 2018

본 연구는 플라즈마 전해 산화 (PEO) 및 RF (Radio Frequency) 스퍼터링을 이용한 2 단계 접근법에 의해 처리 된 MgO / Ni-Cr의 고내식성 이중층 코팅을 제조하기 위해 수행되었다. 이를 위해 $100mA/cm^2$ 교류 조건에서 180 s PEO를 한 후 150W 에서 900s RF 스퍼터링을 수행 하였다. 코팅의 형태는 주사전자현미경(SEM)을 사용하여 관찰되었으며 코팅의 상조성은 X-선 회절(XRD) 및 X-선 광전자 분광법(XPS)을 사용하여 분석하였다. SEM 이미지는 스퍼터링 된 Ni-Cr이 크랙의 대부분과 미세한 미세 공극을 덮어 코팅 결함이 감소함을 보여 주었다. 따라서, 코팅 된 샘플의 거칠기 값은 스퍼터링 공정 후에 감소되었다. 단면 이미지로부터, 스퍼터링된 코팅층은 낮은 두께 때문에 거의 검출되지 않았다. EDS, XRD 및 XPS를 사용한 조성 분석은 금속 상태의 형태로 Ni 및 Cr 존재를 나타내었고 XPS에서 NiCr2O4 부동태 피막이 검출되었다. MgO / Ni-Cr 이중층 코팅의 내부식성은 MgO / Ni-Cr 이중층을 가진 샘플의 금속 원소와 비교하여 우수한 부식 특성을 나타내는 전위 역학적 분극 시험 및 전기 화학적 임피던스 분광법으로 평가 하였다.