Carbon-based materials have emerged as an excellent class of biomedical materials due to their exceptional mechanical properties, lower surface friction, and resistance to wear, tear, and corrosion. Experimental studies have shown the promising results of carbon-based coatings in the field of biomedical implants. The reasons for their successful applications are their ability to suppress thrombo-inflammatory reactions which are evoked as an immune response due to foreign body object implantation. Different types of carbon coatings such as diamond-like carbon, pyrolytic carbon, silicon carbide, and graphene have been extensively studied and utilized in various fields of life including the biomedical industry. Their atomic arrangement and structural properties give rise to unique features which make them suitable for multiple applications. Due to the specificity and hardness of carbon-based precursors, only a specific type of coating technique may be utilized for nanostructure development and fabrication. In this paper, different coating techniques are discussed which were selected based on the substrate material, the type of implant, and the thickness of coating layer. Chemical vapor deposition-based techniques, thermal spray coating, pulsed laser deposition, and biomimetic coatings are some of the most common techniques that are used in the field of biomaterials to deposit a coating layer on the implant. Literature gathered in this review has significance in the field of biomedical implant industry to reduce its failure rate by making surfaces inert, decreasing corrosion related issues and enhancing biocompatibility.

복부 MRI 검사에서 높은 수준의 병렬기법을 적용 시 영상의 질을 떨어뜨리는 둘러겹침인공물을 빈번히 생성한다. 이것 은 구조물이 겹쳐서 나타나는 현상으로 복부 인체 구조상 양쪽 팔이 맞닿아 있어서 FOV를 벗어난 양쪽 팔이 영상의 반대 방향 인공물을 발생하는 문제를 초래한다. 이러한 제한점으로 복부 MRI 검사에서는 두경부 및 근골격 검사 부위와 비교하 여 낮은 수준의 병렬기법을 적용하여 검사 시간을 증가시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 팔을 위로 올리는 자세를 활용하여 환자의 간단한 자세의 변화를 통하여 병렬기법을 극대화하여 검사 시간을 최소화하면서 영상의 인공물을 제거하 는 데 목적을 두었다. T2, T1 강조 영상을 관상면으로 획득하였다. 연구의 재현성을 높이기 위하여 작은 팬텀을 나란히 놓고(팔 내리는 자세), 한번은 작은 팬텀을 제거하고 영상을 (팔 올리는 자세) 각각 병렬기법인 SENSE 가속인자를 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0까지 10번씩 획득한 후 영상의 불균일도를 측정하였다. 팬텀으로 확인하기 어려운 인체 부위 의 영상을 확인하기 위하여 정상인 자원자 1명을 대상으로 팬텀 연구와 같은 매개변수 조건으로 영상을 획득하였다. SENSE 가속인자가 높아질수록 팔을 올리는 자세에서 영상의 불균일도가 낮게 측정이 되었고 통계학적으로 유의하게 나타 났다. 본 연구는 간단한 자세 변화만으로 병렬기법을 극대화하며 영상획득 시간 단축 및 인공물을 개선방안을 제시하는 데 의의가 있다.

본 연구는 간 담도기 이미지에서 CAIPIRINHA, 압축 센싱(CS), 딥러닝(DL) 기법을 비교하여 주관적 영상의 질과 국소병변 을 평가하였다. 후향적 연구로 간 담도기 이미지를(획득 시간, CAIPIRINHA 16초, DL 11초, CS 15초; 절편두께, 3mm, 3mm, 1.5mm) 포함한 가도세틱산 조영증강 자기공명영상을 시행한 51명의 환자에서 3개의 이미지와 국소 간 병변은 주관적 이미지 질 평가를 분석하였다. 간 가장자리 선명도는 CAIPIRINHA(3.9±0.8), DL(4.5±0.6), CS(4.5±0.8), 호흡에 의한 운동 허상은 CAIPIRINHA(4.3±0.9), DL(4.7±0.6), CS(4.5±0.8)를 보였다. 21명 환자의 48개 병변에서, 가장자리 선예 도는 CAIPIRINHA(4.3±0.7), DL(4.5±0.6), CS(4.6±0.5), 선명도는 CAIPIRINHA(4.4±0.7), DL(4.7±0.5), CS (4.7±0.5)을 보였다. DL은 검사 시간을 줄이면서 CAIPIRINHA와 비슷한 질을 보이고 호흡 허상을 줄일 수 있다. CS는 얇은 절편 영상의 획득이 가능하여 비슷한 영상의 질을 보여 선택적으로 유용하게 사용할 수 있다.

자기공명영상은 영상 의학 분야에서 다른 진단 장비에 비해 연부 조직에 대한 높은 대조도를 지니고 있고 인대의 손상, 주변 조직의 염증, 골염 등의 병변을 진단하는 데 유용하여 연골 및 관절 병변의 진단에 널리 이용되고 있다. 또한, 기존 고식적 TSE 기법 외에도 SMS 기법, DL 기법, CS 기법, 병렬 영상 기법 등 다양한 펄스 시퀀스들이 개발되고 임상에서 사용되고 있다. 본 연구는 무릎 관절 자기공명영상 검사에서 얇은 절편 검사 시 고식적 TSE 기법, SMS TSE 기법, DL TSE 기법에서 영상을 획득하여 각 각의 영상의 비교를 통해 무릎 관절 영상 획득에 최적의 기법에 대하여 알아보고자 한다. 무릎 관절 질환의 진단을 위해 본원에 내원한 환자를 대상으로 고식적 TSE 기법, SMS TSE 기법, DL TSE 기법을 적용하여 시상면 T2 강조 영상을 획득한 후 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비, 검사 시간, 영상의 질 평가를 정량적, 정성 적 방법으로 비교 분석하였다. 연구 결과 세 가지 기법으로 획득한 영상 비교 시 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 환자 의 상태와 임상의 상황을 종합적으로 고려하여 적절한 기법을 선택한다면, 최적의 영상을 제공할 수 있다고 생각된다.

The entire industry is increasing the use of big data analysis using artificial intelligence technology due to the Fourth Industrial Revolution. The value of big data is increasing, and the same is true of the production technology. However, small and medium -sized manufacturers with small size are difficult to use for work due to lack of data management ability, and it is difficult to enter smart factories. Therefore, to help small and medium -sized manufacturing companies use big data, we will predict the gross production time through machine learning. In previous studies, machine learning was conducted as a time and quantity factor for production, and the excellence of the ExtraTree Algorithm was confirmed by predicting gross product time. In this study, the worker's proficiency factors were added to the time and quantity factors necessary for production, and the prediction rate of LightGBM Algorithm knowing was the highest. The results of the study will help to enhance the company's competitiveness and enhance the competitiveness of the company by identifying the possibility of data utilization of the MES system and supporting systematic production schedule management.

이 총설에서는 다양한 소재를 이용한 고분자 분리막의 제조를 위한 제조방식, 특성과 여러가지 인자들에 대해서 논의하고자 한다. 분리막 제조방식은 상전이, 계면중합, 연신, 트랙에칭 그리고 전기방사 같은 방법을 주로 강조하여 설명하 고자 하며, 추가적으로 다양한 응용에 따른 제조방식에 대한 한계나 응용성에 대해서도 설명하고자 한다. 또한 다양한 고분자 분리막의 표면거칠기, 표면장력, 표면전하와 표면의 기능성 작용기 같은 표면특성에 대해서도 정리하였으며, 막성능의 향상을 위하여 상전이법이나 계면중합 같은 일반적인 분리막 제조공정에서 필요한 추가적인 향상방법을 나타내었다. 트랙에칭이나 전기방사와 같은 새로운 제조방법의 가능성에 대해서도 분석하였다.

본 연구는 조직이 원격근무를 도입하고자 할 때 실질적으로 고려해야 할 사항들을 분석해 제안하려는 목적으로 실행되었다. COVID-19로 인해 확산된 원격근무는 생산성의 보전 및 일-가정 양립 등의 효용을 가져와 포스트 팬데믹 시대에서도 뉴노멀로 활용될 수 있다는 가능성이 타진되었다. 그러나 원격근무는 전염병으로 인한 위기 상황에서 주입적으로 실행되었을 뿐 그에 맞는 운영 방침이 정해지지 않아 기업들 의 효율적인 도입이 어려웠다. 기존부터 원격근무에 관련된 연구는 진행되고 있었다. 그러나 선행연구들 은 원격근무의 이론적인 방향성을 언급하거나 긍정적인 효과에 대한 기대점을 시사하는 내용이 주를 이루었고 원격근무를 도입하거나 개선하고자 하는 기업을 위해 정량적 기법을 활용하거나 구체적인 제도 수립을 위한 요인 제시에 있어서는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 원격근무 도입 시 고려해야 할 핵심 요인을 도출하여 기업들의 원격근무 도입에 실용적이고 통합적인 관점을 제안하고자 하였다. 이를 위해 경영학계 교수 및 인사관리 전문가들로 구성된 패널을 대상으로 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 연구 는 정립되지 않은 분야에서 방향성을 도출하기에 적합한 사회 연구 방법론이라고 할 수 있다. 따라서 델 파이에 관련된 선행연구를 따라 가장 적합한 방식으로 총 3차에 걸친 델파이 조사를 진행하였으며, 조사 결과 최종적으로 조직문화, 업무환경, 인적자원, 성과관리의 네 가지 영역에 걸친 16가지의 핵심 요인이 도출되었다. 본 연구는 원격근무와 관련된 명확한 가이드라인이 없는 상황에서 원격근무 도입 시 인사 관리자들이 실질적으로 고려할 수 있는 요인들을 체계화했다는 점에서 의의를 지닌다.

본 논문에서는 이 시기의 일본의 건축기법에 대해 일반적인 인식을 소개함과 동시에 필자가 연구하고 있는 의장기법을 일부 소개하고자 한다.

본 연구는 교실에서 말하기 수업을 진행할 때 효과적인 수업 진행을 위한 Techniques들을 알아보고자 하는 것에 목적을 두었다. 연구 방법으로는 부산외국어대학교에서 말하기 수업을 수강하고 있는 고급 학습자 50명을 대 상으로 설문조사를 하여 효과적인 말하기 수업의 진행 Techniques에 대한 해답을 얻고자 하였다. 연구문제 1)에 대한 문제는 6문항으로 말하기 수업을 할 때 효과적인 자리배치, 강의실의 크기, 강의실의 밝기 그리고 1:1로 시험을 볼 때 평가자와의 거리에 대해 질문이다. 연구문제 2)에 대한 문제는 3문항으 로 고급 말하기 수업에서 선호하는 발표 준비 유형과 발표 방법 유형에 대한 질문이다. 연구문제 3)에 대한 문제는 4문항으로 효과적인 교실 활동의 유형, 교실에서 활동을 할 때 학습자 간 국적 및 친밀도가 수업 중 학습자의 심리 및 학습의 효과에 영향을 미치는가에 대한 질문이다. 연구문제 4)에 대한 문제는 4문항으로 교수자의 몸짓언어, 교수자의 발화 크기와 속도가 수업 중 학습자의 심리 및 학습의 효과에 영향을 미치는가에 대한 질문이다. 이러 한 연구문제를 가지고 총 17문항의 설문을 작성하여 설문조사를 하였으며 그 결과 다양한 답변이 나왔다. 이러한 답변이 차후 현장 교실 수업에서 적용 되기를 바라고, 그러므로 현장 한국어 말하기 수업에 기여할 것이라는 교육적 시사점을 제안하였다.

본 연구는 19세기 표제음악의 융합과 변용을 ‘트랜스미디어 스토리텔 링’이라는 현대 문화적 양상과 비교하여 19세기의 표제음악이 현대의 디 지털적 커버전스 문화와 유사한 특성을 가지고 있는지 확인하는 것에 목 적이 있다. 표제음악은 융합과 변용을 통한 다양한 청중과의 소통과 음 악의 대중화 시도라는 점에서 트랜스미디어 스토리텔링과 유사한 목적을 가지고 있다. 구체적 사례로써 표제음악 중 드뷔시의 ‘바다(La Mer)’, 리스트 의 3개의 피아노 녹턴과 ‘파우스트 교향곡’을 선곡하여 분석한 결과, 드뷔시의 ‘바다(La Mer)’는 회화, 음악 및 문학 등의 각각의 콘텐츠를 가지면서 동일 목표를 가지는 하나 의 세계관을 구성하고 있다. 3개의 피아노 녹턴은 시와 예술가곡 그리고 피아노 곡 등 의 다양한 콘텐츠가 독립적으로 확산하면서 하나의 통일된 세계관을 이루고 있으며, 파 우스트 교향곡은 악장별로 다른 캐릭터의 스토리를 표현하면서 하나의 캐릭터인 파우스 트로 통합되었음이 발견되었다. 이러한 구성 요소들은 모두 트랜스미디어 스토리텔링의 대표적 특징이다. 따라서 장르적, 시공간적 한계를 뛰어넘으려는 문화적 시 도는 19세기 표제음악으로 거슬러 올라가는 오랜 역사적 전통을 가지고 있으며, 향후 트랜스미디어 스토리텔링을 뛰어넘는 다양한 상상력이 발 휘되는 새로운 문화기획이 가능할 것으로 사료 된다.

지난 10년간 선박의 횡동요 복원력 상실에 의한 해양사고가 지속해서 증가하고 있어, 횡동요 운동을 효과적으로 줄일 수 있는 장치가 필요한 실정이다. 횡동요 감쇄 탱크는 단순한 설치만으로 횡동요 저감을 가져오는 대표적인 수동형 제어장치로 그 장점이 널리 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 U-튜브형 횡동요 감쇄 탱크의 수치해석 기법을 개발하고자 한다. 특히, 해석기법의 검증을 위해 자유 수면 높이를 실험을 통해 계측하였다. 수치해석기법은 메쉬 의존성, 난류모델 ( ,  , Reynolds Stress Model), 시간 간격 크기 및 반복 횟수 등의 영향을 비교하여 개발하였다. 최종적으로 개발된 해석기법은 Realizable  이 난류 모델에 10-2s 수준의 시간 간격 크기와 15 회의 반복횟수를 적용하였다. 2가지의 U-튜브형 감쇄 탱크의 조건에서 계측된 자유수면 높이를 이용하여 개발된 해석기법을 검증하였다. 본 연구의 수치해석은 RANS 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+ (ver. 17.02)을 이용하였다.

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의 장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내 에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

In this study, as the proportion of aged pipelines increases rapidly, in the event of an accident caused by corrosion and structural deterioration of metal pipes, appropriate overlay welding is applied in the field to partially repair it. The size of the base steel plate and the selection of a stable welding method were evaluated, and possible problems caused by the overlay welding were identified, and improvement measures were proposed. For the test, a new steel pipe coated with epoxy lining on the inner surface and polyethylene on the outer surface was subjected to a tensile test by processing the repaired specimen through overlay welding with a steel plate after artificial cracking, and structural safety was evaluated after repair. Furthermore, the influences of the size of the throat and the size of the steel plate were analyzed. As a result of the tensile test by dividing the repaired steel plate overlay into a constraint and non-constraint conditions, the tensile load was concentrated in the welded part and damage occurred in the welded part. It was found that the maximum load leading to breakage increases as the size of the welding throat increases. In addition, it was found that the resistance to load increased slightly as the size of the overlaid steel plate increased, but the effect was not significant, confirming the need for repair in consideration of the site conditions. As a result of evaluating the damage to the coating material on the back side of the welding, it was confirmed that the coating material on the opposite side of the welding burned black(epoxy) or was greatly deformed by heat(polyethylene). Therefore, it is necessary to secure structural stability through repainting, etc. in order to prevent damage to the coating material on the opposite side during overlay welding.

본 연구는 정확한 열환경 평가를 위해 옥외 공간에서 체감하는 열쾌적성과 미기후 모델링을 통해 산출된 열쾌적지수의 차이점을 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대구광역시에 위치한 대학 캠퍼스 두 곳을 대상으로 하여 열쾌적성을 평가하는 두 가지 방법론을 적용하고 분석 결과를 비교하였다. 첫 번째 방법은 현장 설문조사를 기반으로 하여 시민들의 열쾌적성 정보를 수집하는 것이며, 두 번째 방법은 미기후 모델인 ENVI-met을 활용하여 열쾌적지수(PMV)를 수집하는 것이다. 또한, 열쾌적성에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 그늘의 특성과 토지피복 특성을 기준으로 캠퍼스 내 상세 대상지를 선정하고 이러한 요인이 열쾌적성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 두 대학의 분석 일시와 장소가 달랐으나 방법론별 유사한 양상이 나타났다. 먼저, 설문조사 결과 그늘의 양이 증가할수록 쾌적한 것으로 나타났으며, 토지피복의 종류별 특성과는 다른 결과가 나타났다. 다음으로 모델링 결과 전반적으로 설문조사 결과와 비슷한 양상이 나타나지만 동일한 그늘의 특성을 가지는 세부 대상지에서 토지피복이 열환경에 부정적인 영향을 미치는 피복일 경우 열쾌적지수가 더 높게 나타났다. 결론적으로 설문조사 결과와 미기후 모델링 결과 간에 차이가 존재하며, 정책 반영을 위한 열쾌적성 정보의 수집 시 현장 기반의 체감 더위 정보의 수집을 통해 정확한 정보를 활용할 필요가 있을 것으로 판단된다.

Automatic question-answering is a classical problem in natural language processing, which aims at designing systems that can automatically answer a question, in the same way as human does. The need to query information content available in various formats including structured and unstructured data has become increasingly important. Thus, Question Answering Systems (QAS) are essential to satisfy this need. QAS aim at satisfying users who are looking to answer a specific question in natural language.Moreover, it is a representative of open domain QA systems, where the answer selection process leans on syntactic and semantic similarities between the question and the answering text snippets. Such approach is specifically oriented to languages with fine grained syntactic and morphologic features that help to guide the correct QA match. Furthermore, word and sentence embedding have become an essential part of any Deep-Learning-based natural language processing systems as they encode words and sentences in fixed-length dense vectors to drastically improve the processing of textual data. The paper will concentrate on incorporating the sentence embedding with its various techniques like Infersent, ElMo and BERT in the construction of Question Answering systems, and also it can be used in game play.

MRI는 인체에 수소 밀도에 따른 재현성의 차이가 상대적으로 기존의 영상 장비들에 비교하여 큰 차이가 있으므로 임상 에서 이를 증명하고 문제 발견 시 이를 보완하는 것이 딥러닝 알고리즘은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 특수 의료장비에서 권하는 미국 방사선 의학회(American College of Radiology, ACR)의 두부 전용 MRI 팬텀을 사용하여 영상 품질기준에 현재 임상 적용되고 있는 딥러닝 알고리즘 방법을 적용하여 딥러닝 알고리즘 적용 전후 변화를 평가해 보고자 하였다. 연구 결과 분해능을 측정하는 항목인 고대조도 공간 분해능과 같이 해상도와 관련된 영상 품질은 분해능은 개선되었음을 알 수 있었고, 그뿐만 아니라 위치의 정확도 역시도 기존에 딥러닝 알고리즘의 적용 전 영상과 통계적으로 차이가 있었다. 또한 딥러닝 알고리즘의 강도 차이에도 영상 간 차이는 없었다. 이러한 결과는 특수의료장비 영상품질관리 규정에 적용되고 있는 ACR 팬텀의 평가 기준에 부합 하나, 딥러닝 알고리즘 적용 전후 차이가 통계적으로 있었으며, 이러 한 차이가 재현성과 관련하여 추후에 조금 더 관련된 연구기 필요할 것으로 사료된다.