• 공업화학
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• 제30권4호
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• pp.429-434
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• 2019

본 논문에서는 수용성의 CdSe/ZnS 양자점을 합성하고 이에 항체기능성을 도입하여 lateral flow immunoassay (LFIA) 플랫폼에 융합하여 폐암 질병진단에 활용 가능한 단백질 바이오마커[예: 인간 혈청 아밀로이드 A-1 (hSAA1)]의 농도 분석에 적용하고자 한다. 면역분석법 센서 스트립은 니트로셀룰로오즈 막에 테스트라인과 대조라인으로 각각 항hSAA1 단일클론항체(10G1)(anti-hSAA1)와 항chicken IgY (anti-chicken IgY)를 스프레이하여 제작하였다. 이와 함께, 유기상에서 합성된 CdSe/ZnS 양자점은 카르복실기로 변형된 알케인티올기를 이용한 리간드 교환방법으로 수용성으로 전환하였으며, 이에 타겟 단백질인 hSAA1에 특이적으로 결합 가능한 항체인 항hSAA1 단일클론항체(14F8)로 컨쥬게이션하여 형광검출용 입자[QDs-anti hSAA1 (14F8)]로 사용하였다. 제작된 LFIA 스트립 위에 순차적으로 다른 농도의 hSAA1과 QDs-anti hSAA1 (14F8)의 복합체를 흘려주면, 테스트라인에 anti hSAA1 (10G1)/hSAA1/QDs-anti hSAA1 (14F8) 샌드위치 복합체가 형성되어 양자점에 의한 발광신호가 검출됨을 측정하였다. 최적화된 측방흐름이 가능한 완충용액 조건에서 100 nM 농도의 hSAA1 단백질의 유무를 5 min 안에 눈으로 확인 가능하였다.

• 한국도시철도학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.233-241
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• 2018

최근 철도안전 감시 및 제어를 위한 데이터 분산 서비스 기반의 융합시스템인 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템 개발 연구가 진행되고 있다. 차량, 신호, 전력 및 안전감시 설비의 안전 데이터를 실시간 수집하고, 대용량 데이터 처리를 위하여 분산 서비스 기반의 통신 미들웨어를 채택하였다. 그러나, 기존 관제 서버로 활용되는 서버장치의 경우 안전성 등의 사유로 하드웨어 성능이 낮아 분산 서비스 미들웨어의 최대 성능을 발휘하지 못하는 실정이다. 안전관제 시스템에서도 초당 20만 패킷을 전송량 목표로 설정하였으나 LAB 기반 성능시험을 수행한 결과 충족하지 못하였다. 본 논문에서는 기존 장비의 데이터 수집 성능을 개선하고자 철도 데이터의 특성을 분석하였고, 분석 결과에 따라 패킷량이 많은 신호설비와 차량설비의 데이터 모델에 DDS 기반의 스트리밍 전송방식을 적용하였다. 그 결과 하드웨어 성능이 동일한 경우 처리량이 기존보다 약 30.4배 향상됨을 확인하였다. 향후 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템에 실제로 적용하여 데이터 처리의 성능을 개선해나갈 예정이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.332-342
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• 2018

본 논문은 창의 지식기반산업 중에 중추적 역할을 담당하는 IOT분야와 디자인분야가 집약된 감성조명콘텐츠 기반의 LED 캠핑등을 디자인하기 위한 기술적인 선택과 구현과정에 대한 정보를 제시하는데 목적이 있다. 휴대형 LED 캠핑등인 'i-Light'는 사람과 공간 그리고 감성을 서로 연결하는 '커넥티드 조명'으로 IOT와 감성조명콘텐츠 기반의 스마트한 캠핑조명제품이다. 'i-Light'는 자연스러운 색상 색온도 조절이 가능한 조명기능과 유해가스를 감지하는 안전기능이 있고, 빛의 교감과 풍미를 경험할 수 있는 다양한 감성기능이 있다. 이를 위해 먼저, 휴대형 LED 캠핑등을 제품디자인하였고 고연색성/풀컬러 조명모듈과 스마트 센서모듈, 그리고 IOT 디바이스 플랫폼 개발하였다. 또한, 감성조명콘텐츠의 상세데이터를 구축하여 이를 바탕으로 한 Web 어플리케이션을 개발하였다. 최종적으로 휴대형 LED 캠프등의 프로토타입을 만들어 관련기관에 테스트 벤치와 사용성 평가를 받았다. 개발된 감성 조명콘텐츠 12종과 IOT 안전센서 3종은 모두 적합 판정과 만족스러운 시제품이 나왔다는 결과를 받았다. 향후 인공지능과 빅 데이터가 상호연동하는 콘텐츠와 제품개발에 있어서 실질적인 기술적인 선택과 구현과정에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.403-410
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• 2020

본 연구는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 2주간 후각 자극이 균형, 경직 및 삶의 질에 미치는 효과를 규명하기 위하여 실시되었다. 단일맹검 및 사전 무작위 임상시험으로 진행되었으며, 21명의 만성 뇌줄중 환자는 무작위로 후각자극군(n=10)과 속임 후각자극군(n=11)으로 배정되었다. 후각자극 군은 라벤더 오일을 2주간 주 5회, 총 10회 시행하였고, 속임 후각자극 군은 물을 적용하였다. 경직은 Composite Spasticity Score (CSS)를 사용하여 측정하였고, 정적 균형은 힘판(force plate), 동적균형은 Timed up and go test(TUG), 삶의 질은 Short-Form 36 items(SF-36)를 사용하였다. 훈련 후 후각자극 군이 속임 후각자극 군에 비해 정적균형이 유의하게 개선되었으며(p<.05), 경직과 동적균형은 집단 간 유의한 차이가 없었다. 또한, 후각자극 군에서 SF 36의 정신적 건강요약과 총점이 속임 후각자극 군에 비해 유의하게 개선되었다. 본 연구는 후각자극이 만성 뇌졸중 환자의 정적균형과 삶의 질을 효과적으로 향상시킴을 증명하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.187-195
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• 2022

최근 메타버스(Metaverse)에 대한 관심과 함께 메타버스 플랫폼을 다양한 형태로 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 메타버스가 가지고 있는 교육적 활용 가능성에 주목하고, 비대면 교육 상황에서 학습자에게 효과적인 학습 경험을 제공하기 위한 메타버스 환경의 융합(STEAM) 프로그램을 개발 및 적용하였다. 개발한 프로그램은 학생들에게 친숙한 마인크래프트와 제페토를 메타버스 학습 플랫폼으로 활용하였고, 모듈 형태의 5가지 주제를 총 16차시로 구성하여 교육 현장에서 차시 대체형 수업이 이루어질 수 있도록 하였다. 이를 통해 학습자의 STEAM 태도의 변화 및 학습 만족도를 측정했으며, 개발한 융합 프로그램을 통해 학습자의 흥미, 배려, 소통, 유용성, 자아개념, 자아효능감, 진로선택 영역이 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 또한 만족도, 흥미, 수업 전반과 관련된 학습자 만족도 검사 전 영역에서도 긍정적인 결과가 확인되었다. 향후 메타버스의 특성을 고려하여 시공간의 제약을 탈피하여 새롭게 소통하고, 높은 자유도와 몰입도를 바탕으로 하는 학습자 중심의 다양한 교육적 접근이 이루어져야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.129-140
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• 2021

차기 mBcN에서는 초고속·초연결을 지원할 수 있는 무선망과 연계할 수 있도록 구축되어야 한다. 본 논문에서는 5G 무선망과 mBcN의 연계하기 위한 연동망 구조와 연동에 필요한 연동보안게이트웨이의 구조를 제안한다. 제안하는 연동보안게이트웨이는 gNB와 UPF의 사이에 위치하며 LBO 기능, SFC 기능 및 다양한 보안 기능을 제공한다. 제안하는 연동망 구조 및 연동보안게이트웨이를 통해 다양한 이점을 확보할 수 있다. 첫 번째는 mBcN망과 연결이 필요한 사용자 단말은 5G망의 무선망을 활용하여 mBcN망과 연결할 수 있다. 두 번째는 mBcN으로 전달되는 트래픽은 5G 코어망을 경유하지 않고 mBcN으로 전송되어 5G 코어망에 망부하를 야기하지 않으면서 종단간 전송 지연을 감소시킬 수 있다. 마지막으로 군응용체계 패킷이 5G코어망으로 전파되지 않고 연동 보안게이트웨이와 연결된 기지국을 통해서만 mBcN과 연결할 수 있어 보안을 유지할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서는 5G 테스트배드 환경에서 실험을 통해 제안하는 연동 보안 게이트웨이의 LBO 기능, SFC 기능 및 보안모듈의 기능을 제공 가능함을 제시한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.139-149
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• 2022

본 연구는 예비교사의 미래 교육을 위한 인공지능 융합교육 역량을 함양하고, 동시에 학생의 학습 과정에 대한 이해를 증진할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 물질의 상태 분류를 주제로 머신러닝포키즈와 스크래치3를 활용한 인공지능 융합교육 프로그램을 15주차 분량으로 개발하였다. 개발된 내용은 자발적으로 참여한 K대학교 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 예비교사들은 머신러닝의 학습을 이해하는 과정을 통해 학생의 학습 과정을 비유적으로 이해할 수 있었다. 또한, 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t검정 결과는 t=-7.137(p< .000)으로 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 인공지능 융합교육 프로그램은 교생실습 외에 비간접적인 방식으로 예비교사의 학생에 대한 이해를 높일 수 있는데 도움이 되고, 인공지능 교육 역량 함양에 기여할 수 있음이 시사된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 한국농촌간호학회지
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• 제18권2호
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• pp.80-91
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• 2023

Purpose: The purpose of the study quantitatively investigates the experience of unmet healthcare service utilization by rural populations in vulnerable areas during the COVID-19 pandemic based on Andersen's behavior model. At the same time, this study attempts to describe the experiences of unmet healthcare service utilization among participants in vulnerable rural areas by analyzing qualitative contents through open-ended question. Methods: Data were collected from October to November 2022 using Qualtrix, a web-based survey platform. A total of 863 participants completed an online survey. Quantitative data were analyzed using 𝑥² test and logistic regression analysis. Qualitative data were analyzed using content analysis. Results: The factors affecting participants' unmet healthcare service utilization were type of residential area and underlying disease. The qualitative analysis identified; four categories and nine sub-categories. Conclusion: Based on these findings, it is necessary to develop a disaster nursing response model according to the type of residential areas and the number of people.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제28권6호
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• pp.466-479
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• 2023

Objectives: A mobile health intervention program was provided for employees with overweight and obesity for 12 weeks, and a process evaluation was completed at the end of the program. We investigated participant engagement based on app usage data, and whether engagement was associated with the degree of satisfaction with the program. Methods: The program involved the use of a dietary coaching app and a wearable device for monitoring physical activity and body composition. A total of 235 employees participated in the program. App usage data were collected from a mobile platform, and a questionnaire survey on process evaluation and needs assessment was conducted during the post-test. Results: The engagement level of the participants decreased over time. Participants in their 40s, high school graduates or lower education, and manufacturing workers showed higher engagement than other age groups, college graduates, and office workers, respectively. The overall satisfaction score was 3.6 out of 5. When participants were categorized into three groups according to their engagement level, the upper group was more satisfied than the lower group. A total of 71.5% of participants answered that they wanted to rejoin or recommend the program, and 71.9% answered that the program was helpful in improving their dietary habits. The most helpful components in the program were diet records and a 1:1 chat with the dietary coach from the dietary coaching app. The barriers to improving dietary habits included company dinners, special occasions, lack of time, and eating out. The workplace dietary management programs were recognized as necessary with a need score of 3.9 out of 5. Conclusions: Participants were generally satisfied with the mobile health intervention program, particularly highly engaged participants. Feedback from a dietary coach was an important factor in increasing satisfaction.