박종훈 교수

Abstract Our previous studies on the ultramicroscopic structure of mummy hair from Joseon Dynasty (1392–1910) tombs sealed with a lime‐soil mixture barrier (LSMB) have provided initial, basic information on their preservation status. Numerous additional cases of various conditions are required in order to provide data sufficient for establishing Korean mummy preservation patterns on a firm basis, however, and so we performed electron microscopic studies on hair taken from a full‐term, intrauteri

<div class="htmlview paragraph">The main classification of Electric Parking Brakes (EPB) can be made into cable puller and caliper integrated types. In this paper, the main design considerations that need to be made for each type of system will be examined. In terms of mechanical design, actuator design factors including target capacity, system size, and vehicle mounting will be briefly discussed. In terms of software, a unified software structure that can incorporate both types of EPBs wi

본 논문에서는 Azure Kinect를 사용하여 요가 자세의 정확도를 측정하고 판단하는 프로그램을설계하고 구현하였다. 이 프로그램은 Azure Kinect Camera와 센서를 통해 사용자의 모든 관절 위치를 측정한다. 측정한 관절의 값은 두 가지 방법으로 정확도를 판단하는 데이터로 사용된다. 측정된 관절 데이터는 삼각법과 피타고라스의 정리를 통하여 관절의 각도를 구한다. 또한, 측정된관절 값은 상대적인 위치 값으로 변경한다. 각각 계산하여 구한 값은 목표하고자 하는 자세의 관절 값 및 상대적 위치 값과 비교하여 정확도를 판단한다. Azure Kinect Camera를 통해 사용자가본인의 자세를 확인할 수 있도록 화면을 구성하고 사용자의 자세 정확도를 피드백으로 전달해 사용자의 자세 향상을 유도한다.

황화수소는 매립가스와 바이오가스 사용 전에 제거해야 하는 유해한 불순물이다. 본 연구에서는 공기 산화를 활용한 황화수소 저감 방법을 연구하였다. C시 매립장에서 발생하는 매립가스의 유량 조절이 가능한 실규모 황화수소 저감 장치를 운전하였다. 실험 결과, 세정액 내 용존 철 농도는 황화물 산화 효율에 유의한 영향을 미쳤다. 매립지 발생 침출수 내 철 성분은 매립가스 내 황화수소 제거를 위한 용도로 철킬레이트와 혼용할 수 있었다. 철 농도가 90 mM 이상인 경우 9 초 이내의 접촉 시간에서 83 % 이상의 H2S가 제거되었다. 따라서 촉매 산화 흡착법은 매립가스 및 바이오가스 정제를 위한 용도로서 충분히 가치가 있는 것으로 판단되었다.

이 연구는 경안천 유역의 상류로부터 하류까지 본류와 하위 소유역의 배출 지점에서 관측되는 경안천 내 질소함량의 시공간적 변화를 이해하고, 이러한 질소류의 기원을 확인하고자 수행되었다. 2021년 11월부터 2022년 11월까지, 분기별 현장 조사와 실내 수질분석, 질산염과 붕소의 환경동위원소 분석을 수행하였다. 경안천의 유량지속곡선을 도출하여, 건조 기간(2021년 12월 중순부터 2022년 6월 중순)과 습윤 기간(2022년 6월 중순부터 11월 초까지)을 설정하였다. 연구 지역에서의 총 질소(T-N) 농도는 월단위 시간적 변동을 기준으로 할 때, 건조 기간에 속하는 1~2월에 농도가 가장 높았다가 5~6월까지 지속적으로 낮아진다. 홍수기인 7~9월 이후 T-N의 농도가 낮아지는 소유역 단위 최상류 지점들(Group 1: MS-0, OS-0, GS-0)과, 반대로 높아지는 경안천 본류와 소유역 하류 지점들(Group 2: MS-1~8, OS-1, GS-1)이 분리된다. 공간적으로,

이 조사는 지상에 존재하는 지하수의 잠재오염원(저장탱크)으로부터 오염물질 누출 시, 이를 조기 진단하기 위한 지하수 오염 관측망의 설계 인자로서 부지 규모 지하수환경의 시공간적 변동성을 파악하고자 시행되었다. 부지 내 위치한 저장탱크 주변에 22~25 m 심도로 3개의 관측공을 설치하고, 이들로부터 약 22개월 동안 2분 간격으로 지하수위와 수온 변화를 관측하였으며, 이 자료는 주변 기상관측소의 강수 및 기온 자료와 비교 분석되었다. 조사기간 동안 지하수위의 연 변화와 강수 현상에 대한 반응, 지하수온의 변동과 기온에 대한 지연시간 등은 비교적 작은 규모의 부지에서도 지하수 흐름과 유동 경로의 복잡성을 지시한다. 따라서 오염누출 감시를 위한 지하수 관측망은 상세한 부지특성화 조사 결과에 근거하여 부지 지하수환경의 복잡성을 충분히 고려하여 설계되어야 한다.

COVID-19와 같이 새롭게 등장한 질병에 신속히 효과적으로 대처하기 위하여 컴퓨터 알고리즘을 사용한 약물 재배치 기법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 약물의 다양한 특성을 멀티모달 자동 인코더를 통해 통합하여 약물의 분류 체계인 ATC 코드를 예측하는 방법을 제안한다. 약물 간의 유사도는 약물의 화학 구조, 질병 또는 단백질과의 상관관계, 약물 간 상호작용, 약물 부작용 정보를 활용하여 계산하였고, 멀티모달 자동 인코더를 통해 이를 통합하여 하나의 약물 유사도 네트워크를 구성하였다. 또한, 약물-ATC 코드 이기종 네트워크를 구성하여 ATC 코드 예측을 진행하였다. 교차검증을 통해 실험 결과를 평가했을 때, 단일 유사도를 사용하는 경우 0.847의 AUC 값에서 병합된 유사도를 사용했을 때 0.914의 AUC 값으로 예측 정확도가 8.5% 향상되었다.

This paper explores Sanyŏhwa (仕女畵, Painting of Court Ladies) from late Ming and early Qing dynasties, aiming to unravel the various perspectives and interpretations associated with courtesans. During these periods, economic and commercial growth in Jiangnan (江南) spurred a thriving entertainment culture, fostering intimate bonds between celebrated courtesans and intellectuals. Known for their refined poise and exceptional talents, courtesans were lauded as the epitome of beauty by the contemporar

데이터를 의미론적으로 관리하고 분석하기 위한 온톨로지의 중요성이 최근에 크게 부각됨에 따라, 생명정보학 분야에서도 바이오 온톨로지의 활용이 급속히 증가하고 있다. 이 중, 유전자 온톨로지(GO)와 인간 표현형 온톨로지(HPO), 질병 온톨로지(DO)는 질병과 유전자 간의 상관관계를 예측하는 데에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지에 의미론적 유사성 측정 방법들을 적용하여, 가중치가 부여된 질병 네트워크와 유전자 네트워크를 구성하고, 이를 통합한 이기종 네트워크로부터 질병-유전자 상관관계를 예측하는 실험을 진행하였다. ROC 곡선과 AUC 값으로 실험 결과를 평가하였을 때, DO보다 HPO를 이용한 질병 네트워크에서 더 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 기존에 주로 사용되는 MimMiner 또는 단백질 상호작용 데이터로 이기종 네트워크를 구성할 경우보다 온톨로지를 활용할 경우 더 우수한 예측 정확도를 보였다.

지하수의 장기적인 수위 및 수질 관측 결과는 기후변화를 비롯한 다양한 재해의 영향 평가 및 대응 수립에 있어 중요한 자료로 활용될 수 있을뿐 아니라 지진과 같은 지질학적 재난의 예측과 관리에도 기초적인 자료로 활용될 수 있다. 그러나 장기적인 모니터링을 통해 지진 예측과 지진으로 인한 지하수위와 수질 변동 사례를 평가한 국외와 달리 국내에서는 용존 이온의 변화와 같은 지진 전후 관측된 개별 수질 요소의 변화와 관련한 보고 사례가 적다. 이 연구에서는 지하수 수질 이상 변동의 기준을 설정하기 위해 포항시 신광면과 흥해읍에 존재하는 14개 농업용관정에서 2018년 7월부터 5회에 걸쳐 지하수를 채취하여 분석하였다. 분석 결과, 신광면에서는 Ca2+가, 흥해읍에서는 Na+ 가 우세한 것으로나타났다. 농업 활동의 영향으로 보이는 NO3 - 의 우세가 신광면 지하수에서 나타났으며, 흥해읍의 한 관정에서는 음용수 기준을 100배 가까이초과하는 높은 농도의 Fe가 검출되었다. 기반암과 퇴적 특징

The purpose of this study was to understand the unique and complicated feature of urban stream receiving various inflows. The Yangjae stream, the second tier of the Han River, runs through the southern parts of Seoul, Korea and its middle part flows on the boundary of Seoul where land use is actively changing. Stream flow was greatly influenced by rainfall. Other than rainfall events, effluent discharge from wastewater treatment plant (WWTP) comprised 51% of stream flux. As a result, majority io

인공지능을 활용한 약물 재배치 기법 연구는 신약 개발 분야에서 활발히 진행되고 있다. 특히 다양한 모달리티를 통합하여 약물의 복잡한 상호작용을 예측하는 방법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 약물과 질병 간의 상관관계를 예측하기 위한 멀티모달 학습 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 약물의 이미지, 그래프, 분자 지문의 세 가지 모달리티와 질병의 유사도 모달리티를 통합하여 학습하며, 이를 위해 multi-head self-attention 및 cross-attention 기법을 활용한다. 다양한 실험으로 성능을 검증한 결과, 본 연구에서 제안한 모델이 이전 모델 대비 최대 29.5%의 성능 향상을 보였다. 또한, 모달리티 특징 추출 실험을 통해 각 모달리티 별로 최적의 특징 추출 방법을 탐색하였고, 단일 모달리티 및 멀티모달 사용 평가 실험을 통해 약물의 세 가지 모달리티의 통합이 최대 8.9%의 성능 향상을 보여 제안한 방법론의 우수성을 보였다. 마지막으로 범용성 평가에서 다양한

한국과 중국, 일본의 붓은 역사적으로 변화하고 발전하여 오늘날까지 전승되었 다. 중국에서 처음 만들어진 붓은 한국과 일본으로 전파되고 각 나라에 맞는 기법 을 통해 제작되어 문화예술이 발전하는 데 중요한 역할을 하기도 했다. 붓이 전파 가 되고, 각국의 교류가 이루어지면서 공통적 요소가 많이 있기는 하지만 각 나라 에 특색에 맞게 발전하여 차이가 생기기도 했다. 시간이 흐름에 따라 각국은 문화가 발달하면서 점점 붓의 사용량이 늘어났으며, 이에 우수한 붓에 대한 수요도 크게 증가했다. 이를 맞추기 위해 필장들의 수도 급 격하게 늘어났으며, 지리적 이점이 있고 유명한 필장들이 기법을 전승하고 있는 곳으로 사람들이 모이게 되었다. 한 지역에 사람들이 모이게 되면 해당 지역에도 영향을 끼치게 되는데, 이에 각국은 대부분의 마을 사람들이 붓과 관련된 분야에 종사하는 주요 전승지가 만들어지기도 하였다. 한 지역에서 나오는 붓이 유명해지고, 점점 그 지역의 붓이 많이 만들어지면서 붓공예 마을이

전통적인 신약 개발의 고비용 및 긴 개발 기간으로 인해, 인공지능 기반 신약 개발이 주목받고 있다. 특히, 약물의 독성을 사전에 평가하기 위한 인공지능 기반 독성 예측의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 약물 독성 예측을 위한 Integrated GNNs and Attention Randon Walk (IG-ARW) 모델을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 Graph Neural Network (GNN) 모델을 통합하고, 그래프 특징을 정밀하게 추출하기 위해 랜덤워크 전이 확률을 어텐션 기법을 통해 계산한다. 이후, 랜덤워크를 진행하여 노드 단 특징과 그래프 단 특징을 추출하고, 약물의 독성을 예측한다. IG-ARW의 예측 정확도는 세 가지 벤치마크 데이터셋을 이용하여 평가되었으며, 각 데이터셋에 대해 0.8315, 0.8894, 0.7476의 AUC 값을 보이며 우수한 성능을 입증하였다. 특히, 제안한 모델은 독성 예측뿐만 아니라 다른 약물 특성 예측에도 높은 효용성을 보였다.

본 연구는 하수슬러지의 혐기성소화공정에서 열가수분해전처리를 적용하여 메탄생산성을 향상시키고, 병합소화를 통한 시너지 효과를 평가하기 위해 수행되었다. 하수슬러지, 음식물류 폐기물, 음폐수, 가축분뇨 및 분뇨 등 총 6종의 유기성 폐기물을 대상으로 생화학적 메탄생산 잠재력(Biochemical Methane Potential, BMP) 시험을 수행하였다. 열가수분해 전처리는 120~220oC, 30분 조건에서 수행하였으며, 그 결과 2차 슬러지의 가용화율은 23.9~ 54.8% 범위로 증가하였다. 특히 140oC, 30분 조건에서 메탄수율은 104 mL CH4/g COD에서 159mL CH4/g COD로 약 53 % 향상되었고, COD 전환율 또한 30%에서 45.5%로 증가하였다. 2차 슬러지의 열가수분해 처리 후 메탄수율은 최대 227 mL CH4/g COD로, 전처리 전 대비 약 100% 향상되었다. 병합소화 실험에서는 열가수분해 된 2차 슬러지(C site)와 음폐수를 7:3