AI-based Sensor Fault Detection and Classification in Sensor Networks for Reliable Sensing

The Internet of Things (IoT) has emerged as a transformative technological paradigm, reshaping how information is collected, transmitted, and utilized across a wide range of domains. By enabling the seamless integration of physical objects with digital systems through sensors, actuators, and networked communication, IoT systems support real-time monitoring, automation, and intelligent decision-making at scale. From smart cities and healthcare to agriculture, manufacturing, and environmental monitoring, the IoT is driving innovation by converting traditional infrastructures into interconnected, adaptive ecosystems. At the heart of this digital transformation lie sensor networks—distributed systems of sensing devices that continuously gather data about physical or environmental conditions. These networks serve as the foundational layer of the IoT, enabling devices to perceive, interpret, and respond to their surroundings. In many applications, particularly those involving autonomous operations or safety-critical systems, the accuracy, continuity, and reliability of sensor data are paramount. Sensor networks are increasingly deployed not only for passive monitoring but also for predictive maintenance, fault detection, and real-time control in complex cyber-physical environments. However, the dependability of these networks is frequently challenged by various types of sensor faults, which may arise due to hardware degradation, environmental stressors, communication failures, or energy constraints. Such faults can manifest in diverse forms-including drift, bias, stuck-at, spike, precision degradation, and data loss-each with distinct temporal and statistical signatures. Undetected or misclassified faults in sensor data can have serious implications: triggering false alarms, degrading control performance, or compromising system safety and decision quality. For instance, a biased temperature reading in a healthcare monitoring system or a stuck humidity sensor in a smart greenhouse may lead to erroneous interventions with real-world consequences. As sensor networks grow in scale and complexity, traditional fault diagnosis methods are often insufficient to handle the high dimensionality, temporal dynamics, and noise characteristics of real-world data streams. This evolving landscape has prompted increasing interest in advanced, intelligent diagnostic approaches capable of operating reliably under uncertain and data-scarce conditions. To address the limitations of conventional diagnostic techniques, machine learning (ML) and deep learning (DL) have emerged as powerful alternatives for sensor fault detection and classification. These data-driven approaches offer the ability to learn complex patterns, temporal dependencies, and nonlinear relationships from large volumes of sensor data without requiring explicit system models. Deep learning methods, in particular, excel at automatic feature extraction and generalization across varied operating conditions-making them well-suited for real-time, multi-sensor environments where data variability and fault diversity are high. As sensor networks become more pervasive and data-rich, the integration of intelligent learning frameworks is not only advantageous but increasingly essential. In recent years, advanced learning paradigms have gained attention for their ability to address specific challenges in sensor networks. For example, techniques based on generative modeling can detect subtle deviations from learned normal behavior even in the absence of labeled fault data. Similarly, time series forecasting frameworks that model long-term dependencies allow for predictive detection of faults before they escalate. Meanwhile, federated learning offers a privacy-preserving solution for distributed diagnostic systems, where data cannot be centralized due to communication, latency, or confidentiality constraints. These approaches reflect the ongoing evolution of intelligent fault diagnosis from traditional supervised pipelines to more adaptive, distributed, and context-aware frameworks, capable of operating in real-world, resource-constrained environments. This thesis presents three complementary deep learning-based frameworks to address the problem of sensor fault detection and classification in distributed sensing environments. These approaches are designed to operate under conditions where labeled fault data are scarce, communication is constrained, and reliability is critical. The first contribution explores a generative modeling strategy inspired by the concept of a digital twin. A Generative Adversarial Network (GAN) is trained to replicate the normal behavior of sensor signals, using time-series data encoded into image form to preserve temporal structure. Once trained, the model's discriminator is capable of identifying deviations that indicate the presence of drift-type faults. This unsupervised approach enables fault detection without relying on pre-labeled anomaly data and offers a flexible framework for representing normal sensor dynamics. Building upon the predictive capabilities of deep learning, the second framework introduces a multi-step time series forecasting model for both fault detection and classification. An LSTM-based autoencoder is employed to predict future sensor readings based on recent input windows. Statistical features extracted from the prediction errors are analyzed to flag abnormal behavior, while a secondary classifier determines the likely type of fault present. This method enables early and interpretable identification of various sensor anomalies based on deviation from predicted behavior. Extending the scope to distributed and privacy-sensitive environments, the final contribution integrates federated learning with transfer learning to perform fault classification across multiple sensor nodes. By allowing models to be trained locally and aggregated centrally without sharing raw sensor data, this approach supports fault classification in heterogeneous networks where labeling is unavailable or impractical at certain nodes. The framework dynamically adapts to data similarity across nodes, enabling effective collaboration while preserving data locality and system privacy. Together, these approaches demonstrate how deep learning can be effectively adapted for scalable, interpretable, and privacy-aware fault diagnosis in sensor networks-offering robust solutions for ensuring the reliability of data-driven IoT systems. Collectively, the methods developed in this thesis contribute to advancing the state of intelligent fault diagnosis in sensor networks, offering practical pathways toward more resilient, autonomous, and trustworthy IoT systems across diverse application domains.Docto

A Study on the Correlation Between the Reduction of Occupational Diseases and Assessment Items Related to Professional Health Management Organizations

업무상질병 감소성과와 보건관리전문기관 평가 내용과의 관련성 분석에 대한 연구 울산대학교 일반대학원 안전보건전문학과 이 정 미 상시근로자 50인 이상의 사업장은 보건관리자를 선임하도록 되어 있지만, 이를 직접 채용하지 않는 경우에는 보건관리자의 업무를 보건관리전문기관 (이하 ‘전문기관’으로 함)에 위탁할 수 있도록 하였다. 전문기관의 지정인력 으로는 의사, 간호사, 산업위생 관련 자격자가 있으며, 표준업무는 위험성평가, 유해물질관리, 작업환경관리, 작업관리, 보호구관리, 보건교육, 건강진단관리, 직업병관리, 질병관리, 건강상담, 건강증진을 꼽을 수 있다. 이렇듯 전문기관의 전문인력별 기술지도활동을 통하여 위탁사업장에 산업 재해 예방을 위한 여러 활동과 노력이 있음에도 불구하고, 최근 10년 동안 산재 발생율과 업무상사고 사망만인율은 감소하는 추세를 보이는데 반해 업무상 질병은 증가하는 추세를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 ‘민간재해예방기관 평가’를 통해 얻은 보다 심층적인 결과 데이터를 활용하여 전문기관의 분야별 인력의 기술지도 활동 수준이 위탁 사업장 업무상질병 만인율 증감에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 한다. 본 연구에서는 2021년 1월부터 2022년 12월까지 전문기관 245개소의 기술 지도 실적을 대상으로 안전보건공단의 평가위원 2명이 기관을 직접 방문하여 실시한 평가결과 자료를 활용하였으며, IBM SPSS(v1)를 통해 기초통계분석, 일원배치 분산분석, 선형회귀분석 등을 실시하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫 번째, 전문기관의 유형, 규모, 평가결과 등급에 따라 기술지도활동 수준 평균 값의 차이를 검정한 결과, 유형에 따라(F=10.227, p<0.001), 전문기관의 규모가 클수록(F=11.571, p<0.001), 평가등급이 우수할수록(F=50.640, p<0.001) 통계 적으로 유의한 수준에서 기술지도활동 수준이 높은 것으로 확인되었다. 두 번째, 전문기관의 평가결과 등급과 업무상질병 감소성과는 음(-)의 관련 성이 있는 것으로 나타난(β=-0.165, p0.05)을 미치지 못하 는 것으로 확인되었다. 세 번째, 전문기관 인력의 전문성 수준이 기술지도 활동에 정(+)의 영향을 미치는지에 대한 검정결과, 통계적으로 유의한 수준(β=0.344, p0.05) 결론적으로, 전문기관의 유형, 규모, 등급에 따라 기술지도활동 수준에 차 이가 있으며, 전문기관 인력의 전문성이 기술지도 활동에 유의한 영향을 미 치는 것으로 나타났다. 그러나, 전문기관의 유형 및 인력별 기술지도 활동수준 을 확인할 수 있는 항목이 업무상질병 감소성과에 미치는 영향은 유의미하지 않았으며, 이는 최근 업무상 질병 승인률의 증가 경향과 관련이 있는 것으로 보인다. 향후 장기간의 연구가 필요한 것으로 생각된다. 주제어 : 보건관리전문기관, 업무상질병 감소성과, 인력의 전문성, 기술지도 활동수준Maste

Optimal Design of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor for Electric Vehicle Drive Based Machine Learning

본 논문에서는 전동기와 같은 전기기기의 최적 설계를 위해 기계학습을 이용한 대리모델 기반의 최적화 기법의 연구가 수행되었으며, 이를 활용하여 전기자동차(Electric Vehicle : EV) 구동용 매입형 영구자석 동기전동기 (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor : IPMSM)의 평균 토크와 토크 리플 특성을 개선한 최적 설계안을 도출하였다. EV는 운전자에게 불쾌감을 줄 수 있는 소음과 진동의 저감이 필수적이다. 따라서, 소음과 진동을 유발하는 코깅 토크, 토크 리플 등을 저감하는 최적 설계가 필수적이다. 또한, 본 논문에서 전동기의 특성을 분석하기 위해 유한 요소해석(Finite Element Method : FEM)이 사용된다. 비선형성 자기 포화 특성을 가진 전기기기인 전동기의 정확한 해석이 가능한 FEM이 수천, 수만 번 필요하기에 많은 시간이 소요된다. 그러므로, 최소한의 시간으로 최적해 를 찾을 수 있도록 하는 최적 설계 기법이 필요하다. EV 구동용 전동기로는 타 전동기에 비해 고출력, 넓은 속도의 운전 영역 및 고효율의 특성을 가진 IPMSM을 선택하였다. 회전자의 다양한 설계 변수 를 동시에 고려하기 위해 최적 설계에는 기계학습 회귀 기법 중 높은 예측 성능을 가진 stacking ensemble 기법을 사용하였다. 제안하는 최적 설계 기 법은 5차원 문제 영역에서 총 2,000개의 샘플 데이터를 이용하여 타 기계학 습 기법에 비해 예측 정확성이 우수한 것을 검토한 후, 본 기법을 통해 대리 모델을 생성하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적 설계안을 도출하였다. 본 논문에서 EV 구동용 IPMSM의 출력 토크 증대와 소음 및 진동을 유발하는 토크 맥동 저감을 목표로 최적화를 수행하였다. IPMSM의 최적 설계안은 초기 모델에 비해 토크 1.78 [%], 토크 맥동 39.39 [%] 개선하여 최적 설계안을 도출하였다. 최적 설계안의 타당성을 검증하기 위해 고온에서의 영구자석 불 가역 감자 해석과 고속에서의 회전자 응력 해석을 수행하여 전동기의 안정 성을 검증하였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 stacking ensemble 기법을 이용하여 EV 구 동용 IPMSM의 최적 설계가 가능함을 확인하였다. 본 논문의 연구 성과로 비선형성 자기포화 특성을 가진 전기기기의 최적 설계에 널리 적용될 것으 로 기대된다. 주요어 : 기계학습(machine learning), 대리모델(surrogate model), 매입형 영 구자석 동기전동기(interior permanent magnet synchronous motor), 스태킹 앙상블(stacking ensemble), 전기자동차(electric vehicle), 최적 설계(optimal design) 학 번 : 20235372|In this paper, a surrogate model based optimization method utilizing machine learning is researched for the optimal design of electrical machines such as motors. This method is applied to derive an optimal design that improves the average torque and torque ripple characteristics of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) for electric vehicle (EV) drives. For EVs, reducing noise and vibration, which can cause discomfort to the driver, is essential. Therefore, optimal design to reduce cogging torque and torque ripple, which cause noise and vibration, is critical. Additionally, to analyze the characteristics of the motor, the finite element method (FEM) is used. Since the FEM, which can accurately analyze nonlinear magnetic saturation properties, needs thousands or tens of thousands, optimal design of electric machines such as motors takes a lot of time. As a result, an optimization method is needed to find the optimal solution with minimal time. Motor for the EV drive selected the IPMSM which enables high output power, drive of wide speed range, and high efficiency. To simultaneously consider various design variables of the rotor, the stacking ensemble method, which has high predictive performance among machine learning regression methods, was utilized for the optimal design. After verifying that the proposed optimization method has superior prediction accuracy, compared to other machine learning methods using a total of 2,000 sample data in a 5-dimensional problem area, i derives the optimal design based on the GA, using the surrogate model generated through this method. In this paper, the optimal design of the IPMSM for EV drives was carried out to increase output torque and reduce torque ripple, which causes noise and vibration. The optimal design solution improved the torque by 1.78 [%] and reduced the torque ripple by 39.39 [%], when comparing to the initial model. To verify the validity of the optimal design, the stability of the motor was verified by performing permanent magent irreversible demagnetization analysis at high temperature and rotor stress analysis at high speed. Therefore, using the proposed stacking ensemble method in this paper, the optimal design of IPMSM for EV drive confirmed that it was possible. The results of this research are expected to be widely applicable to the optimal design of electrical machines with nonlinear magnetic saturation characteristics. keywords : Electric vehicle, interior permanent magnet synchronous motor, machine learning, optimal design, stacking ensemble, surrogate model Student Number : 20235372Maste

The Impact of Digital Health Literacy and Patient Activation on The Quality of Life in Ovarian Cancer Patients receiving Chemotherapy

본 연구는 항암화학요법을 받는 난소암 환자의 디지털 건강문해력, 환자 활성화 및 삶의 질의 정도를 확인하고 삶의 질에 미치는 영향요인을 규명하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 서울 소재 A 상급종합병원에서 2024 년 3 월 15 일부터 8 월 31 일까지 항암화학요법을 위하여 입원한 난소암 환자 134 명을 대상으로 하였다. 연구도구는 디지털 건강문해력은 eHEALS (eHealth Literacy Scale), 환자 활성화는 PAM13(Patient Activation Measure 13), 삶의 질은 FACT-O (Functional Assessment of Cancer Therapy Scale-Ovary)를 사용하였다. 임상특성은 증례기록지를 이용하여 전자의무기록으로 조사하였다. 자료분석은 SPSS 29.0(IBM, Armonk, New York, USA) 프로그램으로 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 1. 본 연구 대상자의 디지털 건강문해력은 28.56±4.74 점(40 점 만점)으로 나타났다. 2. 본 연구 대상자의 환자활성화는 평균 55.59±12.32 점(100 점만점)이며 환자 활성화 4 수준은 2 수준 56 명(41.8%), 3 수준 34 명(25.4%), 1 수준 30명(22.4%), 4수준 14 명(10.4%) 순으로 나타났다. 3. 삶의 질은 평균 96.07±20.40점(138점 만점)이었고 하부영역의 신체영역은 19.68±6.44 점(28 점 만점), 사회/가족영역은 16.90±4.38 점(28 점 만점), 정서영역은 16.92±4.93 점(24 점 만점), 기능영역은 16.00±5.62 점(28 점 만점), 난소암 하부영역은 26.55±6.32점(28점 만점)이었다. 4. 대상자의 일반적 특성 및 임상특성에 따른 디지털 건강문해력과 환자 활성화 및 삶의 질의 차이에 대한 결과는 다음과 같다. 1) 디지털 건강문해력은 연령(F=14.381, p<.001), 교육정도 (F=14.721, p<.001), 가계 경제적 수준 (F=4.413, p=.014), 월 가계 수입 (F=10.298, p <.001), 동반질환 (t=2.244, p=.027)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석결과 연령에 따라 60 세 이상이 50~59 세 미만, 50 세 미만보다 디지털 건강문해력이 낮게 나왔고, 교육정도에서는 대졸이상, 고졸, 중졸 이하 순으로, 가계경제수준에서는 충분하다, 보통이다고 생각하는 대상자가 부족하다고 생각한 대상자보다 디지털 건강 문해력이 높게 나왔고, 월 가계 수입이 400 만원 이상이 300 만원 미만, 300~400 만원미만보다 디지털 건강문해력이 높게 나타났다. 2) 환자 활성화의 차이는 연령(F=4.004, p=.023), 교육정도(F=4.938, p=.010), 가계 경제적 수준(F=10.668, p<.001), 월 가계수입(F=13.583, p<.001), 동반질환 (t=2.918, p=.004)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석 결과 연령 50~59 세 미만이 60 세 이상보다, 교육정도 대졸이상이 고졸과 중졸 이하 보다 환자 활성화가 더 높게 나타났다. 또한 가계경제수준이 충분하다, 보통이다고 생각하는 대상자가 부족하다고 생각하는 대상자보다 환자 활성화가 높으며, 월 가계 수입 400 만원 이상이 300만원 미만, 300~400만원미만보다 환자 활성화가 높게 나왔다. 3) 삶의 질의 차이는 종교(t=-2.804, p=.006), 항암화학요법의 치료변경횟수(F=3.439, p=.035), ECOG 등급(F=3.652, p=.029)에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고, 사후분석 결과 항암화학요법의 치료변경횟수 1 회인 대상자가 2 회이상의 대상자보다 삶의 질이 더 높게 나타났고, ECOG 0등급과 1 등급이 2등급 또는 3 등급보다 삶의 질이 더 높게 나타났다. 5. 항암화학요법을 받는 난소암 환자의 삶의 질은 디지털 건강문해력(r=0.205, p=.018), 환자 활성화(r=0.528, p<.001)와 유의한 양의 상관관계를 보였다. 6. 위계적 다중회귀분석을 시행한 결과, 모형 1에서 삶의 질에서 유의한 영향을 미치는 변수는 종교 있음(ß=0.194, p=.023), ECOG 0(ß=0.416, p=.018)과 1(ß=0.410, p=.017)등급이었고, 모형 1의 설명력은 9.0%로 나타났다(F=3.628, p=.004, Adj R2=.090). 모형 2 에 추가로 투입된 환자 활성화(ß=0.405, p<.001)와 임상특성 중 항암화학요법의 치료변경횟수 1 회(ß=0.184, p=.049)가 삶의 질에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 삶의 질에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 디지털 건강 문해력(ß=-0.047, p=.606)은 삶의 질에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모형 2 의 설명력은 22.8%이었다(F=6.624, p<.001, Adj R2=.228). 연구결과 항암화학요법을 받은 난소암 환자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인으로는 종교 유무, ECOG 등급, 항암화학요법의 치료변경횟수, 환자 활성화로 확인되었으며, 그 중 환자 활성화가 가장 큰 영향요인으로 나타났다. 따라서 항암화학요법을 받은 난소암 환자가 치료과정에서 삶의 질이 증진될 수 있도록 환자 활성화를 향상시킬 수 있는 실제적이고 구체적인 간호중재 개발이 마련되어야 한다. 주요어: 항암화학요법, 난소암, 디지털 건강문해력, 환자 활성화, 삶의 질Maste

Comparative analysis with the brass quintet arrangement of Beethoven's 「Symphony No.5 op.67」

금관 중주 편곡 비교분석5 본 연구는 서양음악사상 가장 큰 영향력을 행사한 작품 중 하나인 베토벤의 교향곡 「 제 번 다단조 작품번호 을 분석한다 이 작품에 대해서는 이미 많은 논문과 저작물5 67 . 」 들이 존재하고 있으나 연구자의 새로운 시선으로 악보를 분석하고 더불어 리스트의 피아노 편곡판과 금관악기를 위한 실내악 편곡작품들 비교해보는 작업을 통해 새로운 해석을 도모한다. 호프만이 당대 가장 중요한 작품중 하나 라고 표현하기도 했던 베토벤의 E.T.A ‘ ’ 교향곡 제 번 다단조 작품번호 은 운명 이라는 부제로 초연 이후 수많은 작곡가5 67 ‘ ’「 」 들과 청중들의 귀를 사로잡고 상상력을 자극시킨 작품이다 가장 많이 알려졌고 자주 . 연주되는 작품인만큼 그 해석과 연주가 다양하게 존재하지만 이 작품의 위대함은 곡 의 시작부터 마지막까지 줄곧 연결된 논리적 정합성과 베토벤이 구사하는 극적효과의 결합에 있다고 할 수 있다 작곡가의 명곡의 숲을 이루고 있는 시기인 대 중반 년 . 30 5 가량의 긴 시간이 오롯이 쏟아부어진 이 작품은 성공적이지 못한 초연으로 아쉬운 출 발을 맞았지만 곧 전 세계인에게 클래식의 대명사로 불릴 작품으로 올라서게 된다. 세기 이후 최근까지의 연주양상은 다채롭게 변해왔다 후기 낭만파의 연주양식으로 20 . 연주되던 시기를 지나 원전연주 단체들의 등장 이후에는 당대의 고증에 힘쓰며 보다 작곡가의 의도를 찾으려 노력했고 역사적 고증이 이루어지게 되었다 이러한 시기들. 을 거치며 최근의 연주들은 정 과 반 의 대립양상을 넘어선 새로운 합 의 시대가 도래했다고 할 수 있다 원전단체들은 브람스와 말러에 이어 현대음악으로 그 지평을 . 넓히고 있고 기존의 메이저 교향악단들은 정격연주의 아이디어를 현대 앙상블에 적용 해가고 있다 이런 시기에 걸맞는 운명교향곡에 대한 분석과 이해를 찾아가는 과정이 . 본 연구의 목표이다. 이 논문에서는 베토벤의 생애와 작품활동을 시기적으로 정리하고 교향곡의 역사에 대해 개괄한 후 교향곡 번의 각 악장들을 형식적 조성적 분석과정을 가진다 작품 5 , . 전체를 관통하는 작곡가의 논리적 근거를 이해할 수 있도록 넓은 시야의 분석과정을 주요 주제들의 비교를 통해 알아본다 마지막으로 다양한 편곡 버전들에 대해 알아보. 고 원곡과 비교해 본다.Docto

다문화 관련 역량의 교육적 구성요소 분석

본 연구는 다문화사회에 적합한 고등교육의 방향을 모색하는 데 있어, 실증적 자료를 바탕으로 정책적·교육적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 구체적인 연구 목적은 다음과 같다. 첫째, 국내 대학이 ‘다문화 관련 역량’을 어떠한 개념과 구성 요소로 정의하고 있는지를 정리하고, 그 유형을 체계적으로 분류하고자 하였다. 둘째, 이러한 역량이 교육과정 내에서 어떤 방식으로 구현되고 있으며, 실제 운영 사례 간에는 어떠한 차이를 보이는지를 분석하였다. 셋째, 다문화 교육의 대표적 사례와 특수 사례를 비교함으로써 정책적·교육적 시사점을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 「고등교육법」 제2조에 따라 설립된 대학교 183개교, 산업대학 2개교, 교육대학 10개교, 사이버대학 18개교 등 총 213개교를 조사 대상으로 선정하였으며, 이 중 다문화 관련 역량이 명시된 165개교를 중심으로 요약 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 다문화 관련 역량은 ‘시민’, ‘글로벌’, ‘글로컬’ 등의 개념어를 중심으로 유형화되었으며, 세계성과 지역성을 통합적으로 고려하려는 경향이 확인되었다. 둘째, 역량의 구성요소에 따라 ‘외국어 의사소통 능력’, ‘다문화에 대한 이해와 수용’, ‘글로벌 쟁점에 대한 관심 및 참여’의 세 가지 유형으로 범주화되었으며, 이는 다문화 관련 역량이 단일한 요소로의 구성이 아닌, 다양한 구성요소를 통한 복합적이고 상호 연계된 구조를 형성하고 있음을 보여준다. 셋째, 이러한 역량은 ‘지식’, ‘기능’, ‘태도와 가치’, ‘변혁적 역량’의 다차원적 관점에서 통합적으로 구성되는 경향을 보였다. 아울러 대학들은 이러한 역량을 체계적으로 함양하기 위해 ‘다문화사회 전문가 양성과정’, ‘글로컬다문화지도자 양성과정’, ‘글로벌 교원양성 프로그램’ 등 다양한 교육과정을 운영하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 다문화 관련 역량에 대한 교육 적용 사례를 분석함으로써, 고등교육이 단순한 선언적 수준을 넘어 실제적인 교육 설계와 운영을 통해 다문화사회에 적합한 인재 양성에 기여할 수 있음을 시사한다.Maste

Localized Photodynamic Therapy Using a Photosensitizer-Integrated Silicone-Covered Self-Expanding Catheter in Rabbit Esophagus Model

Background: This study aimed to investigate the mechanical properties of aluminum (III)- phthalocyanine chloride tetrasulfonic acid (Al-PcS4)-integrated silicone-covered self-expanding metal stent (SEMS) and evaluate the efficacy and safety of localized photodynamic therapy (PDT) using an Al-PcS4-integrated silicone-covered self-expanding catheter in an in vivo rabbit esophageal model. Methods: An Al-PcS4 integrated silicone covered self-expanding catheter was fabricated, and assessed mechanical properties of SEMS. The localized PDT procedure was performed in 24 rabbits using the catheter system, and 6 sham controls underwent no PDT treatment. Follow-up endoscopic and esophagographic examinations, along with histological and immunohistochemical evaluation, were performed at 1, 7, 14, and 28 days post-procedure. Results: The Al-PcS4-integrated silicone-covered SEMS exhibited the highest radial and axial forces compared to uncovered and silicone-covered SEMS. PDT-treated groups showed significant mucosal changes and mild luminal narrowing on day 1, but these effects gradually resolved by day 28. Histological analysis revealed acute tissue damage, including reduced epithelial thickness and increased submucosal fibrosis, which showed progressive recovery by day 28. Immunohistochemical findings confirmed increased TUNEL, caspase-3, indicating apoptosis, as well as HSP70, and FGFR1 overexpression associated with wound healing and tissue remodeling. Conclusion: Localized PDT using the Al-PcS4-integrated silicone-covered self-expanding catheter effectively induced targeted tissue damage and triggered dynamic wound healing processes in the rabbit esophagus without severe complications. This suggests the substantial potential for this minimally invasive local therapy in treating obstructive diseases in the endoluminal organs.Docto

Profile of plasma cytokine and placental methylation according to food allergy trajectories

Purpose: The mechanisms related to the natural course of food allergy (FA) are not yet clearly known. We aimed to investigate the trajectories of FA and the differences in plasma cytokines and placental methylation according to the natural course of FA. Methods: A total of 1,518 children from the COCOA (COhort for Childhood Origin of Asthma and Allergic Diseases) study, followed up until age 7, were classified into FA trajectories using group-based trajectory modeling. Blood eosinophil counts and total IgE levels were measured using cord blood and peripheral blood samples at ages 1, 3, and 7 years. In contrast, specific IgE levels to egg white and milk were measured only at ages 1, 3, and 7 years. Plasma cytokine levels at age 3 and 7 were analyzed. Placental methylation profiling was performed using Infinium MethylationEPIC BeadChip kits. Results: Children were classified into 4 FA trajectories: no FA (87.3%); early remission (6.9%); persistent (4.6%); and late remission (1.1%). At age 3 and 7, the persistent FA trajectory showed higher interleukin (IL)-4, IL-5, and IL-6 levels than the no FA trajectory. IL-10 levels at age 3 were lower in the persistent FA trajectory compared to the late remission trajectory. In DNA methylation analysis, the Ribosomal Protein S6 Kinase A2 (RPS6KA2) and Germinal Center Associated Signaling And Motility Like (GCSAML) genes were significantly hypermethylated in the persistent FA trajectory compared to no FA and early remission trajectory (P < 0.05). GCSAML gene methylation level was positively correlated with all ages of total IgE, egg white-specific IgE at age 1, blood eosinophils at age 1, and IL5 at age 7 (all P < 0.05). Conclusion: Increased methylation of the RPS6KA2 and GCSAML genes, lower IL-10 levels, and higher Th2 cytokines were associated with the persistent FA trajectory, potentially influencing its allergic inflammation and persistence. Key Words: Food hypersensitivity, Trajectory, Cytokine, Methylation, Placenta, ChildDocto

The Effects of Cardio-cerebrovascular Disease Prevention Management Program Using a Mobile Application for Workers

본 연구는 울산 내 사업장 근로자를 대상으로 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램을 적용하여 효과성을 검증하기 위한 비동등성 대조군 사전사후 유사실험 연구이다. 심뇌혈관 질환 예방관리 프로그램에서는 모바일 앱 기반으로 참여형 개선기법(Participa- tory Action-Oriented Training, 이하 PAOT)을 적용하여 대상자와 함께 건강한 생활습관 실천 목표를 3가지 선택하고 8주 동안 실천하도록 하였다. 실험군에게는 매주 1회 모바일 앱을 통해 본인이 선택한 3가지 실천 목표 문항을 확인 후 실천 정도를 응답하도록 하였고, 응답에 따라 심뇌혈관 질환 예방을 위한 건강관리 지침이 팝업 창을 통해 제공되었으며, 주 1회 체중, 혈압을 측정 후 그 결과를 모바일 앱에 등록하고 자가 모니터링 하도록 하였다. 주 1회 심뇌혈관질환 관련 교육 영상을 문자로 발송 하였고 격주로 실천 격려를 위한 전화모니터링을 실시하였다. 실험군에게는 심뇌혈관 질환 예방관리수칙 9가지와 조기증상 대처 방법이 기술되어 있는 책자를 제공하였다. 대조군에게는 책자만 제공하였다. 2024년 7월 18일부터 11월 30일까지 울산 내 H사업장과 M사업장에서 연구의 자료수집이 이뤄졌다. 총 69명을 모집하였고, 중도 탈락을 제외하고 최종 실험군 26명, 대조군 26명, 총 52명이 최종 분석 대상이었다. 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램의 효과를 검증하기 위해 신체적 및 생화학적 지표(키, 체중, 체질량 지수, 허리둘레, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 혈당, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고밀도지단백질, 저밀도지단백질), 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 디지털 헬스 기술 리터러시를 사전 사후로 측정하였다. IBM SPSS statistics 29.0 프로그램을 이용하여 수집된 자료를 분석하였다. 실험군과 대조군의 인구 사회학적 특성, 질병관련 특성, 신체적/생화학적 지표(키, 체중, 체질량 지수, 허리둘레, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 혈당, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고밀도지단백질, 저밀도지단백질), 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위, 심뇌혈관 질환 조기 증상 인지도, 디지털 헬스 기술 리터러시의 사전 동질성 검정의 경우 카이제곱 검정과 독립 표본 t검정을 이용하였다. 실험군과 대조군의 사후 측정값 중 신체적/생화학적 지표, 디지털 헬스 기술 리터러시에 대한 검정의 경우 독립 표본 t검정을 이용하였다. 연구 결과, 사전 동질성 검사에서 실험군이 대조군에 비해 수축기 혈압은 더 낮았으며(t=- 2.67, p=.010), 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위(t=2.46, p=.018)와 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도(t=2.83, p=.007)는 더 높았다. 사전 동질성 확보가 되지 않은 수축기 혈압, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도의 경우 사전값을 통제하고 공분산분석(Analysis of Covariance, ANCOVA) 또는 Welch t검정을 실시하였다. 실험군과 대조군 간의 사후 측정값의 차이를 확인한 결과, 수축기 혈압(t=-2.13, p=.039)과 이완기 혈압(t=-3.07, p=.001)은 대조군에 비해 실험군이 통계적으로 유의하게 감소하였다. 심뇌혈관 질환 예방 관련 행위와 디지털 헬스 기술 리터러시에서는 유의한 차이가 없었으나, 심뇌혈관 질환 조기 증상 인지도에서 실험군은 대조군에 비해 중재 후 통계적으로 유의한 증가를 보였다(F(1, 49) = 17.98, p<.001). 본 연구는 모바일 앱 기반 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램이 사업장 근로자들의 심뇌혈관질환 조기 증상 인지도 측면에 긍정적인 영향을 미쳤음을 보여주었다. 이러한 결과는 모바일 앱을 통한 교육적 개입이 근로자들에게 실질적 도움을 줄 수 있음을 의미한다. 그러나 수축기 혈압과 이완기 혈압을 제외한 신체적/생화학적 지표, 심뇌혈관질환 예방 관련 행위, 디지털 헬스 기술 리터러시에는 유의한 차이가 없었는데, 이는 모바일 앱의 사용이 행동 변화와 생리적 변화로 이어지기에는 8주 동안의 단기간의 개입으로는 어려울 수 있음을 시사한다. 향후 연구에서는 더 장기적인 중재 기간과 중재 기법을 강화한 후속 연구를 제언한다. 또한, 모바일 앱과 PAOT기법을 융합한 심뇌혈관 질환 예방 관리 프로그램은 시간, 공간, 인적, 경제적 부담이 적으며 동시에 많은 근로자를 대상으로 실용적인 중재 방안이 될 수 있어 사업장에서 활용되어 질 수 있을 것이다.Maste

Oxygen Pressure-Dependent Phases and Physical Properties of Iron Oxide Thin Films on α-Al2O3(0001)

지구상에서 철(Fe)은 풍부한 물질로써, 자연에서는 다양한 산화철(FeO, α-Fe2O3, γ-Fe2O3, Fe3O4…)의 형태로 존재한다. α-Fe2O3(hematite, R3̅c)는 Néel 온도가 약 960 K인 반강자성 물질로, 1.9-2.6 eV의 간접 밴드갭을 가지고 있다. 이 물질은 약 260 K 이상에서 자기 모멘트가 기울어지기 시작하면서 약한 자화를 나타내는 Morin 전이(Morin transition)가 일어난다. 최근에 α-Fe2O3는 세 번째 기본 자기 유형인 교자성(altermagnetism) 물질로 주목받고 있다. 이에 반해, Fe3O4 (magnetite, Fd3̅m)는 Curie 온도가 약 860 K인 준강자성 물질이다. 상온에서 Fe3O4는 금속성 cubic 역 스피넬 구조를 가지며, 약 120 K 아래에서 절연성 monoclinic 구조로 전이하면서 금속-절연체 전이인 Verwey 전이(Verwey transition)가 발생한다. 이 논문에서는 MBE에서 산화물을 성장할 때 주로 사용하는 플라즈마 소스 대신에 열 분해 산소 발생기(thermal cracking oxygen source)를 이용하여 α-Al2O3(0001) 기판 위에 산화철 박막을 성장한다. 또한, 산소 압력에 따란 어떤 상이 성장되는지 확인하고, 결정 구조와 물리적 특성이 어떻게 변화하는지 관찰한다.|Iron(Fe) is an abundant material on Earth and naturally exists in various forms of iron oxides(FeO, α-Fe2O3, γ-Fe2O3, Fe3O4, etc.). Among them, α-Fe2O3(hematite, R3̅c) is an antiferromagnetic material with a Néel temperature of approximately 960 K and an indirect bandgap of 1.9-2.6 eV. This material undergoes the Morin transition at temperatures above 260 K, where the magnetic moments begin to cant, leading to weak ferromagnetism. Recently, α-Fe2O3 has garnered attention as a material exhibiting altermagnetism, the third fundamental type of magnetism. In contrast, Fe3O4(magnetite, Fd3̅m) is a ferrimagnetic material with a Curie temperature of about 860 K. At room temperature, Fe3O4 has a metallic cubic inverse spinel structure, and below 120 K, it transitions to an insulating monoclinic structure, undergoing a metal-insulator transition known as the Verwey transition. In this study, instead of using a plasma source, which is commonly used in MBE for oxide growth, a thermal cracking oxygen source is used to grow iron oxide thin films on α-Al2O3(0001) substrates. Additionally, the phases formed under different oxygen pressures are investigated, and changes in crystal structure and physical properties are observed.Maste