본 논문은 명시적 유한요소 해석을 이용하여 군함이나 수상함 아래의 수중에서 어뢰가 폭발할 때의 파편들의 거동을 조사하기 위하여 작성되었다. 본 연구에서는 LS-DYNA에서 라그랑주-오일러 (ALE) 접근법이라 불리는 유체-구조물 상호작용(FSI) 기법을 적용하여 어뢰파편과 선체의 응답을 관찰하였다. 오일러 모델은 공기, 물, 폭약으로 구성되며, 라그랑주 모델은 파편과 선체로 이루어져 있다. 본 모델링의 핵심은 최악파편이 어뢰로부터 가까운 곳(4.5 m)에 위치한 선체에 파공을 일으킬 수 있는지 여부를 파악하는 데 있다. 시뮬레이션은 별도의 두 단계로 수행되었다. 첫 번째의 예비해석에서는 팽창하는 어뢰의 외피가 찢어지는 데 폭약에너지의 30%가 소모된다는 가정 하에 수중폭발 시의 파편속도에 대해 잘 알려져 있는 실험결과를 토대로 최악파편의 초기속도를 결정하였다. 두 번째의 총괄해석에서는 최악파편이 선체에 부딪치기 직전에 보일 것으로 예상되는 파편의 종단속도를 찾고자 하였다. 그 결과, 주어진 조건 하에서 최악파편의 초기속도는 매우 빠른 것으로 나타났다(400 및 1000 m/s). 하지만 충돌이 발생할 때의 파편과 선체 간의 속도차이는 불과 4 m/s 정도로 매우 작았다. 이 결과는 물에 의한 큰 항력의 영향도 있지만 선체에 부여한 비파괴 조건도 영향을 끼쳤을 것으로 보인다. 하지만 적어도 본 논문에서 가정한 해석조건 하에서는 최악파편의 느린 상대속도로 인하여 선체에 파공이 발생하기는 어려운 것으로 나타났다.
이 논문은 무엇보다도 '아카이브 정의'(archival justice)의 개념적 이론적 관점을 정립하고 국가 통치 폭력의 피해당사자들을 주축으로 한 진실화해위 아카이브의 체계적 재구성을 고민한다. 이는 국내 기록학계에서 집단 기억을 구현할 수 있는 기록관리 프레임의 부재가 진실화해위원회 아카이브라는 집단 기억의 장을 또다시 기존의 지배체제 중심적이고 공공 아카이브 등의 주류 시스템에 그대로 병합되는 영역으로 남겨두는 상황을 초래할 수 있다는 문제의식에서 비롯한다. 다음으로 이 글은 기존의 집단기억 복원에 대한 제도적 정책적 접근법과 달리 인문학적인 이론 프레임을 접목함으로써 과거사 기록화의 이론적 지평을 확장하고자 한다. 이 두 가지 주요 목적을 위해서, 이 논문은 먼저 과거사위원회 아카이브 구축에 있어 피해당사자가 중심이 되는 아카이브 구축을 '아카이브 정의'로 보고, 이에 입각한 아카이브 구축을 위한 이론적 프레임을 '후기식민주의 아카이브'와 '공동체 아카이브'의 최근 이론적 논의들에서 추출해낸다. 이어서 이들 지적 자원에 기반하여 과거사위원회 아카이브의 현실 상황을 비판적으로 성찰하고자 한다. 즉 피해 당사자 중심의 동시대적 기록관리 모델링을 제안하고 있다.
기존 연구는 대부분 사진측량(Photogrammetry)기술을 이용해 물체의 투박한 3D메시와 컬러 맵을 획득하였을 뿐, 실제로 사용 가능한 사실적인 3D 에셋을 제작하는 방법은 제시하지 못했다. 본 연구의 목적은 새로운 방법을 제시하여 가시화 애플리케이션 분야에 사용 가능한 사실적인 3D 에셋(Asset)을 구축 가능하게 하는 데 있다. 여기에서 언급한 새로운 방법이란 사진 측량과 컴퓨터 그래픽(Computer Graphics)의 모델링 과정을 결합하는 것이다. 현실 세계의 세 물체 '탄알상자', '총', '금속 음료수병'을 가상 세계에서 사실적인 3D에셋으로 제작하는 과정을 통해 오브젝트 촬영, 화이트 밸런스, 재건, 정리 재건, 리토폴로지, UV 언래핑, 프로젝션 및 텍스처 베이킹, 디라이팅, 재질 맵 제작 등 절차의 정의, 역할, 조작방법과 사용된 소프트웨어 패키지(Software Package)를 상세히 소개하였다. 제작 방법의 유연성을 높이기 위해 각 단계별로 소개된 소프트웨어 패키지외의 대안도 제시하였다. 본 연구는 형태와 색상이 정확하고, 텍스처가 동적광원(Dynamic Lighting)과 물리적 인터랙션이 가능하며, 렌더링이 용이한 3D 에셋을 획득함으로써 새로운 방법을 통해 더 빠른 속도로 더 실감나는 시각효과를 실현할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 대규모 팀, 값비싼 설비와 소프트웨어 패키지가 필요 없기 때문에 소형스튜디오에서 독립적 아티스트의 창작과 교육으로 구성된 수업에 적용하기 적합하다.
구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.
Diabetes mellitus (DM) is a serious disease in which blood sugar levels rise abnormally because of failed insulin production or decreased insulin sensitivity. Although many studies are being conducted for the treatment or early diagnosis of DM, it is not fully understood how mitochondrial genome (mtDNA) abnormalities appear in patients with DM. Here, we induced iPSCs from fibroblasts, PBMCs, or pancreatic cells of three patients with type 2 DM (T2D) and three patients with non-diabetes counterpart. The mtDNA mutations were detected randomly without any tendency among tissues or patients. In T2D patients, 62% (21/34) of iPSC clones harbored multiple mtDNA mutations, of which 37% were homoplasmy at the 100% mutation level compared to only 8% in non-diabetes. We next selected iPSC clones that were a wild type or carried mutations and differentiated into pancreatic cells. Oxygen consumption rates were significantly lower in cells carrying mutant mtDNA. Additionally, the mutant cells exhibited decreased production of insulin and reduced secretion of insulin in response to glucose. Overall, the results suggest that screening mtDNA mutations in iPSCs from patients with T2D is an essential step before pancreatic cell differentiation for disease modeling or autologous cell therapy.
본 연구는 꽃 디자인 능력을 향상시키기 위한 효과적인 교수법을 연구하기 위해 사전 학습(e- 러닝), 매뉴얼로 모델링, 학습자의 실습, 1:1 교육 코칭, 자기 평가, 코칭 행동 평가(1차, 2차) 등의 모델을 작성하여 적용되었다. 첫째, 사전 학습을 통한 인지 실습 교육은 꽃 디자인 실천에서 매우 필수적이다. 둘째, 플로랄 디자인의 연습 수업은 교수가 일반적으로 예제를 설정하고 학습자가 따라하는 수업이다. 셋째, 본 연구는 체크리스트를 작성하고, 자체 평가를 통해 반영하고, 완성된 작품에 대한 꽃무늬 디자인의 요소, 원리 및 기술 부분에 따라 평가 양식을 작성하는 것이다. 그 이후로 각 교수의 평가 양식을 교수가 직접 분석하여 피드백을 제공한 결과 자체 작업의 자체 검토 및 기술 부품의 품질 수준이 향상되었다. 넷째, 수업 시간 내에 완료 한 기존 수업과는 달리, 연습 수업은 자발적 연습을 했다. 다섯째, 마지막 단계에서 포트폴리오의 작업 프로세스를 배치하여 다시 스케치 및 촬영을 통해 학습자가 만든 작품을 평가하는 것이다. 또한 체크리스트와 함께 제작 방법 및 주의 사항을 준비하고 교수님의 피드백을 받으면서 꽃 디자인 능력이 크게 향상되었다. 결론적으로, 이 연구는 학습자에 의한 연습 형태의 여섯 단계를 통한 꽃 디자인의 기본 능력을 향상시키는 데 훌륭한 학습 모델이 된다는 것을 발견했다. 따라서 학습자의 자기 주도적 학습에 큰 도움이 될 것이므로 향후 이와 관련된 교재 개발 및 현장 적응이 고려된다.
본 연구에서는 중학교 수준에서 지구 온난화에 대한 학습발달과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2021년 4월부터 10월까지 구인 특화, 문항 개발, 결과 기술, 측정 모델 단계로 구성된 구인 모델링 방식에 따라 연구를 수행하였다. 학생 평가 문항을 개발하기 위하여 중학교 교육과정과 교과서를 분석하여 내용 요소를 토대로 구인별 개념 위계를 범주화하여 구인 구성도를 작성하였다. 구인과 문항 간 연계를 강화하기 위하여 선정된 구인에 따른 평가 문항을 선택형, 단답형, 서술형으로 개발하였다. 개발된 총 21개의 소문항을 중학생을 대상으로 온라인 평가를 실시한 결과 문항별 3단계 채점 기준에 의거하여 '상' 수준에 해당하는 학생은 많은 반면, '하' 수준에 해당하는 학생은 없는 것으로 나타났다. 이에 초기에 설정한 하위 정착점을 Level 0으로, 상위 정착점을 Level 4에서 Level 3으로 하향 조정하여 구인 구성도를 수정하였으며, 이를 바탕으로 지구 온난화에 관한 가설적 학습발달과정을 현상적 이해, 개념적 이해, 기제적 이해 순으로 제안하였다. 연구 결과를 토대로 차기 과학과 교육과정의 재구성 및 평가 체제 개선을 위한 방안을 제언하였다.
붕소(Boron)은 희소자원으로 유리, 반도체 재료, 화약 등 다양한 용도로 사용되고 있는데, 우리나라의 경우 붕소를 전량 수입에 의존하고 있으며 전 세계 붕소 매장량과 현재 추세의 생산량을 고려하면 50년 이후 지상의 붕소는 고갈될 확률이 높다. 따라서 안정적 붕소의 공급을 위해 해수 내의 붕소를 회수할 수 있는 소재 및 공정의 개발이 요구된다. 이에 본 연구에서는 수용액 중 붕소를 회수하기 위한 소재로 전기방사 후 탄소화된 폴리아크릴로니트릴(polyacrylonitrile, PAN) 나노섬유를 도입하였다. 먼저 탄소섬유 표면의 붕소 흡착 기작을 이론적으로 구현하기 위해 범밀도함수이론(density functional method) 기반의 분자모델링 작업을 수행하였는데, 계산된 에너지도(energetics)에 따르면 붕소가 탄소섬유 표면에 흡착되는 화학반응이 가능한(viable) 것으로 판단되었다. 한편 전기방사로 제작된 PAN 나노섬유를 대기 중에서 안정화를 진행한 후 아르곤(Ar) 분위기에서 탄소화하였고 붕산 수용액에 담지시켰다. SEM과 Raman 분석을 통해 각각 전기방사와 탄소화가 잘 진행되었는지 확인하였고, XPS 분석을 통해 탄소섬유 표면에 질소가 잘 도핑되었는지 여부와 붕소의 흡착 여부를 확인하였다. 결과적으로 전기방사된 PAN으로부터 제작된 탄소섬유는 해수 내 붕소 회수에 사용될 수 있는 소재로 판단된다.
복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.
앱(App)이라 불리는 응용프로그램은 모바일 기기 등에 다운받아 사용 가능하다. 그 중 안드로이드(Android) 기반 앱은 오픈소스 기반으로 구현되어 누구나 악용 가능하다는 단점이 있지만, 아주 일부분의 소스코드를 공개하는 iOS와는 달리 안드로이드는 오픈소스로 구현되어있기 때문에 코드를 분석할 수 있다는 장점도 있다. 하지만, 오픈소스 기반의 안드로이드 앱은 누구나 소스코드 변경에 참여 가능하기 때문에 그만큼 악성코드가 많아지고 종류 또한 다양해질 수밖에 없다. 단기간에 기하급수적으로 늘어나는 악성코드는 사람이 일일이 탐지하기 어려워 AI를 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법을 사용하는 것이 효율적이다. 기존 대부분의 악성 앱 탐지 방안은 Feature를 추출하여 악성 앱을 탐지하는 방안이 대부분이다. 따라서 Feature 추출 후 학습에 사용할 최적의 Feature를 선정(Selection)하는 3가지 방안을 제안한다. 마지막으로, 최적의 Feature로 모델링을 하는 단계에서 단일 모델 이외에도 앙상블 기법을 사용한다. 앙상블 기법은 이미 여러 연구에서 나와 있듯이 단일 모델의 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 앱(App) 기반 악성코드 탐지 최적의 Feature 선정과 학습모델을 구현하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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