• 산업식품공학
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• 제21권2호
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• pp.158-166
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• 2017

본 연구에서는 다슬기 추출물의 간세포 독성과 에탄올 대사에서의 효능을 분석하기 위하여 산과 효소를 이용하여 추출한 다슬기 가수분해물의 아미노산 조성, 항산화 활성, 아세트아미노펜 처리에 의해 유도된 간독성 대한 보호효과 및 ADH와 ALDH 효소 활성에 미치는 영향을 in vitro에서 분석하였고, 다슬기 추출물을 알코올과 함께 백서에 투여하였을 때 나타나는 혈중 독성 중간대사산물인 아세트알데히드를 정량하여 알코올 섭취 후 나타나는 숙취해소에 대한 효능을 규명하고자 하였다. 열수추출물과 비교하여 산추출물, 효소추출물, 효소-산추출물 모두 총 유리아미노산 함량이 증가하였으며, 특히 숙취해소를 도와주는 아스파라긴산, 글루탐산, 메티오닌 등이 대폭 증가하여 다슬기 추출물의 기능적 향상을 가져올 것으로 생각되었다. 또한, 항산화능의 평가지표인 DPPH 라디칼 소거활성 또한 증가하는 경향을 확인하였다. 다슬기 추출물은 AAP로 간 손상을 유도한 세포에 처리하여 세포생존율과 세포독성을 측정하였다. AAP 만을 처리한 대조군은 $67.8{\pm}4.3%$의 생존율을 보인 반면 다슬기추출물 1 mg/mL과 AAP를 병용처리한 경우 각각 9.7%와 13.7%의 간세포 생존율 증가를 보였다. 세포독성은 AAP 만을 처리한 대조군은 33.7%의 LDH 활성에 의한 세포독성을 나타낸 반면 다슬기 추출물을 처리한 경우 대조군에 비해 세포독성이 15.4%-24.4%로 감소되었다. 또한, 에탄올 대사에서 중요한 ADH와 ALDH 활성은 열수추출물에 비해 효소를 이용한 다슬기 추출물에서 각각 최대 4.8배와 2.7배 증가하였다. 알코올 섭취 후 혈중 아세트알데히드 농도는 다슬기 효소 추출물을 투여한 군의 경우 양성대조군에 비하여 유의하게 감소하였다. 이상의 연구결과를 종합해 보면 다양한 추출 방법에 의한 다슬기추출물 소재는 항산화 활성과 간손상 보호효과 및 숙취해소능을 가지며, 효소추출물의 ADH와 ALDH 활성 증가효과가 더 우수하였으며 향후 이들 소재를 활용한 다양한 기능성 제품의 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권5호
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• pp.119-133
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• 2019

본 연구는 초고층 건물의 치열한 높이 경쟁이 지속되면서 더 이상 높이만으로는 다른 건물과의 차별성이 부족하다는 인식이 팽배하면서 비정형적 형태에서 경쟁력이 새롭게 부각되고 있다. 또한 비정형 초고층 건물은 높이뿐만 아니라 그 형태로도 국가, 도시, 기업의 경제적 경쟁력을 표출하는 상징성을 드러내고 있다. 디지털 미디어가 도입되기 이전에는 건축물의 구조와 형태사이에 간극이 존재했으며 이를 해결하기 위한 별도의 구조적인 매개물이 요구되었다. 1980년대 후반부터 디지털 기반의 비정형재현 과정이 실험적으로 활용하기 시작하였고 2000년 이전에는 사무공간의 초고층건축으로 사용하거나 산업용 굴뚝, 통신탑 등의 용도가 대부분이었다. 2000년 이후 대다수 글로벌 브랜드호텔 또는 상·주거공간으로 복합·다양한 용도의 초고층건축이 증가하는 추세에 의해 최근의 건축사례들은 이전의 한계를 벗어나고 있음을 분명하게 확인된다. 복잡한 비정형형상으로부터 직접적인 구조체계를 도출하고 사선형, 곡면형이 지닌 조형적인 표현성을 실현할 수 있는 디지털 기반의 형성을 통해 구조와 형태사의 새로운 관계설정에 대한 필요성이 요구된다. 이에 2000년 이후 신축된 건축 가운데 국제초고층협의회(CTBUH)의 데이터를 기준에 의해 초고층 100위의 빌딩을 대상으로 정형 및 사선형, 곡면형 등으로 구분하여 조형적 형태를 인지하는 실질적인 설계가 이루어지는 설계 프로세스를 근거로 한다. 본 연구의 목적은 복잡·다양한 비정형 건축형태를 구축하기 위한 형태의 상호관련성을 유추하는데 목적이 있다. 따라서 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 복합된 용도의 건물에 따른 다양한 형태구성의 고층부의 외관이 보인다. 둘째, 접힘은 내부방향으로 반복적 접힘이 적용되어 나타난다. 셋째, 2방향 곡면은 twist의 속성을 가지는 pure, helix, spiral twist 유형의 대부분 나타난다. 그러므로 향후 본 연구를 기반으로 미래 초고층건축의 형태분류 및 양상을 예측하는데 기초적 데이터로서 활용하고자 한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.455-464
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• 2015

최근 미래 사회의 창조적 인재를 양성해야할 한국의 디자인 교육의 발전에 대한 인식이 확대되면서 다양한 지원 및 육성전략이 제시되고 있다. 본 연구는 창의적 인재양성을 위한 디자인 교육의 동양성 기반의 새로운 디자인 교육 플랫폼을 제안한다. 창의적 인재 양성의 경쟁력을 갖기 위해서는, 창의적인 인재상을 양성할 수 있는 시스템 및 교육 프로그램의 지원이 필요하다. 본 연구의 목적은 디자인 교육의 방향전환을 위한 새로운 플랫폼을 제시하고, 그 구체적인 방안을 모색하는 것이다. 연구방법은 다음과 같은 순서로 기술한다. 첫째, 연구의 배경 및 범위에 관해 기술하였다. 문헌조사와 한국디자인 교육의 위기의 현황을 (한국 산업 통계 조사)를 기초로 현재 현황과 특성을 기술하였다. 둘째, 정보화 시대에 사라지게 될 교육 및 디자인 교육방향 전환과 새로운 플랫폼에 관해 기술하였다. 현재는 지식기반 산업 성장전략을 우선시하는 전략으로 변화됨을 기술하였다. 셋째, 6가지 미래 인재의 조건과 아시아적 사고와 가치지향으로 바뀌는 상황에서 미래 디자인 교육이 동양성 기반의 창의력이 중심이 되어야 하고, 그를 위해서 어떠한 방안을 모색해야 할지를 서술하였다. 대학의 교육의 방향과 프로그램의 구성안을 구체적인 방안을 모색함을 중심으로 제안하였다. 넷째, 본 연구에서 기술한 내용을 중심으로 디자인 클러스터의 네트워크를 통한 실천방향을 종합적으로 기술하고 시사점을 도출하였다. 결론적으로 최근 동양성 기반의 정신을 중심으로 한국 디자인교육의 스스로의 정체성을 찾고 디자인 교육프로그램에서 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 제시하였다. 확보방안은 네트워크의 통합적인 시스템 혁신이다. 디자인 클러스터, 대학, 디자이너, 스튜디오, 정책 기관, 디자인 단체, 기업, 미디어, 페어를 적극적으로 활용하여 지속가능한 교육시스템 및 실천적 방법을 제시한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.246-262
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• 2023

본 연구는 사라진 문화재인 돈의문이 어떻게 디지털로 복원이 되었는지, 돈의문 복원이라는 정책집행 과정에 초점을 맞추어 정책집행 요인을 분석하였다. 이를 통하여 민관 다자간 협업으로 추진된 디지털 돈의문 복원 정책의 집행과정에 있어서 특성을 살펴 보고 이해관계가 다른 기관이 어떻게 집행 과정 속에서 문제를 해결하고 협업을 이루었는지 시사점을 얻고자 하였다. 연구방법은 정책 집행과정을 정책집행자 요인, 정책집행 내용 요인, 정책집행 자원 요인, 정책집행환경 요인으로 나누어 각각의 세부 구성요인별로 분석하였다. 이를 위하여 정책집행 참여자들의 심층인터뷰, 문헌 분석을 조사 하였다. 연구결과 정책집행자 요인에서 정책책임자의 신속한 의사결정 리더십과 정부기관 담당자의 유연한 태도는 각기 다른 이해집단의 갈등을 방지하는데 긍정 영향을 준 것으로 나타났다. 둘째, 정책집행 내용에서는 모두가 수긍할 수 있는 공동목표를 정립하여 일관성 있게 나아간 것이 신뢰를 주었고 시너지를 내게 하였다. 셋째, 정책집행 자원요인에서는 무엇보다 물적 자원인 예산의 중요성이 강조되었다. 마지막으로 정책집행의 환경 요인으로는 정책 추진 당시 4차산업혁명 부각과 함께 5G 이동통신이 세계 최초로 국내에서 개통된 부분이 시기적절한 요소로 작용하였다. 다만, 현재의 디지털 복원 기술이 곧 과거의 기술이 되는 것은 앞으로의 과제라고 할 수 있다. 디지털 돈의문은 사라진 문화재를 AR, VR로 복원한 최초의 사례로 대중매체의 관심과 지지를 받았고 대중의 관심을 끌었다. 이는 또한 디지털 복원이 문화재가 위치한 지역주민과의 갈등이나 실물의 보존과 복원에 있어 이해관계자들의 갈등 없이도 해결 방안이 될 수 있는 모범 사례가 될 수 있음을 보여준다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.