Vascular patency comparison after microanastomosis using vascular bio-adhesive glue

연구 목적 미세혈관 문합술은 성형외과 유리피판 수술에서 중요한 과정으로, 혈관의 찢어짐, 개통성 유지의 어려움 등 다양한 위험성을 내포하고 있다. 이러한 과정은 집도의의 기술과 경험에 크게 의존하기 때문에 숙련도에 따라 결과가 달라질 수 있는 술기이다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 피브린 글루(fibrin glue)를 사용하여 문합 부위의 혈액 누출을 막고 혈관 개존율 유지 및 수술 시간을 단축시킨 사례가 다수 보고되었으나 피브린 글루는 혈관 내부로 유입될 경우 혈전 생성의 위험이 있어, 사용에 한계가 있다. 본 연구는 피브린 글루의 한계를 극복하고 입증된 안전성을 가진 생체용 혈관 유착 글루(Vascular bio-adhesive glue)를 미세혈관 문합술에 도입하여, 혈관 개통성 유지와 혈전 생성에 대한 안전성을 검증하고자 한다. 이를 통해, 재건 수술에서 생체용 혈관 유착 글루의 유용성을 입증하여 임상적 근거를 마련하는 것을 목표로 한다. 연구 방법 총 12 마리의 Male Wistar Rats (8 주령, 300-400g)를 혈관 기준으로 세 군을 나누었고, 군별로 새는 부위(leakage)를 막는 방법을 다르게 하였다. 1 군 : 생체용 혈관유착 글루를 도포한 군 (Bioadhesive glue) 2 군 : 실로 재봉합한 군 (Hand sewn suture) 3 군 : 피브린 글루를 도포한 군 (Fibrin glue) 1. 생체용 혈관 유착 글루 제작 돼지 기관 고리(Porcine trachea ring)의 점막 조직의 탈세포화 과정을 거친 후 젤화시켜 기관 점막 탈세포화 세포외기질 (Tracheal Mucosa Decellularized Extracellular Matrix, TM-dECM)를 제작하고, 체온의 열전도와 LED 광원을 활용하여, 젤을 혈관에 도포할 점도로 조정한다. 추가로, 형광 현미경 관찰을 위해 적색형광물질을 부착하여 TM-dECM 을 제작하였다. 2. 랫드 혈관 미세문합술 및 누출 부위 실험 진행 랫드의 양쪽 대퇴부 정맥 및 동맥을 박리하여, 각 혈관의 근위부와 원위부를 혈관 클램프로 물고 중간 지점을 1/2 만 절단 (뒷벽은 남긴) 후 실로 미세혈관 문합을 시행하였다. 다만, 혈액의 누출(leakage)이 일어날 수 있는 0.2-0.4 mm 의 간격만 남기고 hand sewn suture 를 시행하였다. 10-0 에틸론 실로 4-5 땀의 suture 을 진행하고 누출 부위에는 군 별로 실험방법을 적용하였다. 이후 랫드는 2 주뒤 다시 절개하여 혈관 상태를 확인하였고, 봉합 부위를 포함한 혈관 조직을 채취하였다. 3. 혈관 개통성 평가 (1) 즉각적 혈관 개통성 확인 (Immediate patency) 각 실험군에서 Milking test 를 통해 혈관 개통성(patency) 및 혈액 누출(leakage) 여부를 확인하였다. (2) 지연된 혈관 개통성 확인 (Delayed patency) 실험 후 2 주 뒤에 동일하게 Milking test 를 통해 혈관 개통성(patency) 및 혈액 누출(leakage) 여부를 확인하였다. (3) 데이터 수집 및 통계 분석 총 1 군 18 개의 혈관, 2 군 10 개 혈관, 3 군의 10 개의 혈관의 개통성 평가를 시행하였고, 지연성 개통성 평가 시행 중 2 군의 2 개의 혈관과 3 군의 2 개의 혈관은 손상되어 평가 불가능하였다. 평가된 결과를 토대로 각 그룹 간 검사결과의 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 Fisher 의 정확검정으로 p-value 를 확인하였다. 4. 병리조직 채취 실험 후 2 주가 지난 시점에 양측 대퇴부 혈관 조직을 횡단면 및 종단면으로 잘라 OCT compound 를 이용하여 slide 를 제작하였다. (1) 형광 현미경 촬영 – Red Fluorescence 590nm 미세문합을 시행하지 않은 정상혈관(대조군)과 비교하여, 형광물질이 부착된 생체용 혈관유착 글루의 실험군에서 글루의 지속 여부 및 혈관 내 침투 여부를 확인하였다. (2) Hematoxylin & Eosin (H&E) 염색, Masson's trichrome (MT) 염색, Alpha- Smooth muscle actin(α -SMA) 면역조직화학 염색 1,2,3 군을 비교하여, 각 군의 혈관 내막의 연속성, 혈관 내막 및 중막 이상 증식, 섬유화 여부를 확인하였다. 또한 Image J 프로그램을 이용하여 endothelial hyperplasia 를 비교하기 위해 각 군의 내막 두께를 측정하였다. (3) TNF-α (Tumor Necrosis Factor-alpha), ICAM-1 (Intercellular Adhesion Molecule-1), MCP-1 (Monocyte Chemoattractant Protein-1), CD4 면역조직화학 염색 1,2,3 군을 비교하여, 혈관 내벽의 염증반응을 확인하였다. (4) CD 31 면역조직화학 염색 - 1 군의 혈관 재생 반응을 확인하였다. 결과 1. 임상적 결과 비교 (1) 모든 군에서 immediate patency 는 모든 혈관에서 유지되었고, 혈액 누출도 없었다. (2) 2 주 뒤 Delayed patency 는 1 군의 대퇴부 정맥 1 개를 제외하고 모든 혈관에서 개통성이 유지되었고, 혈액 누출 또한 없었다. (3) Fisher 의 정확검정으로 나온 p-value 값이 1.000 으로 각 그룹 간의 통계적으로 유의한 차이가 없으며, 1 군과 다른 군간의 patency 차이가 유의하지 않다는 결론이다 2. 병리 검사 결과 1) 형광 현미경 촬영 미세문합을 시행하지 않은 정상 혈관(대조군)과 비교하였을 때, 1 군에서 적색 신호가 높게 발현되었다. 적색 신호 발현 위치는 문합한 부분 혈관 바깥쪽에 국한되어 있으며, 혈관 내에 침투되지 않음을 확인하였다. 2) 혈관 내벽 이상 증식 및 리모델링(remodeling) 확인 - H&E, MT, α -SMA 1,2,3 군을 비교하였을 때,1 군의 혈관 내벽의 이상 증식은 reactive 한 요소 외 보이지 않았다. Image J 를 이용한 혈관 내막 두께를 세군에서 비교하였을 때 1 군에서 과도한 내막 증식 소견은 보이지 않았다. 3) 혈관 내벽의 염증반응 확인 -TNF-α, ICAM-1, MCP-1, CD4 1,2,3 군을 비교하였을 때, Suture 로 인해 intima 손상으로 생긴 endothelial activation 이 모든 군에 유사하게 나타났고, 1 군에서 CD4 는 균일한 염색 강도로 관찰되어, 염증반응의 T cell 침윤 보다는 reactive response 로 보였다. 4) 혈관 재생 확인 - CD31 1 군에서 혈관 내피세포의 증식 및 재생으로 혈관 내피층의 연속성을 확인할 수 있었다. 결론 본 연구는 생체용 혈관 유착 글루의 임상적 효용성을 동물실험을 통해 입증한 것으로, 이는 성형외과 수술에서 중요한 미세문합 술기에 활용할 수 있는 도구로서의 가능성을 제시한다. 이전의 실로 문합하는 방법이나 피브린 글루와 개통성을 비교하였을 때 통계적으로 유의한 차이가 없으며, 이는 기존의 방법을 대체할 수 있는 잠재성을 보여준다. 다만, 생체용 혈관 유착 글루의 몇 가지 보완이 필요한 점이 확인되었으며, 이러한 부분들이 해결될 경우 실제 임상에서의 효율적이고 광범위한 활용 가능성이 더욱 높아질 것이다. 따라서 후속 연구를 통해 기술적 개선과 임상적 적용 가능성을 심화 검토하는 것이 필요하다.Maste

Prediction of long-term creep settlement using CRS experiment

CRS 실험을 이용한 장기크리프 침하량 예측 蔚山大學校 大學院 建設環境工學科 최근 국내외적으로 해저도시나 신공항과 같은 해저에 인프라 건설을 하면서 과거에 응 력을 거의 받지 않은 점토의 연약지반 침하 발생에 대한 문제점이 중요시되고 있다. 그러 나 현재 국내외의 연구에서는 실험적, 수치 해석적으로 미비한 실정이다. 따라서 본 연구 에서는 CRS 시험 결과를 통해 유효응력 변화, OCR의 변화에 따른 크리프 거동을 분석 하고 보다 나은 크리프 모델을 개발하여 크리프 예측 방법을 제안하고자 한다. 이번 연구에서 두가지 실험을 실행하였습니다. 시료의 하중을 가함으로써 하중변화에 대한 간극비, 압밀계수, 압축계수의 관계를 산정하는 압밀크리프시험과 배압을 이용하여 시료를 완전히 포화시킨 상태에서 시간에 대한 변형률을 일정하게 주어 시료하단의 과잉 간극수압을 측정하는 CRS 시험을 하였습니다. 이번 실험에서는 벤토나이트와 풍화토를 혼합한 시료를 사용하였으며, 압밀 크리프 시험과 CRS 시험을 비교하여 다른 조건에서 의 OCR과 stress level을 고려하였을 때, Isotache concept에서의 경향성을 확인할 수 있 었습니다. 이번 연구에서는 변형률 속도와 OCR에 대한 CRS시험을 통하여 점토의 크리프 현상을 해석할수 있는 크리프 모델을 제안 하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 크리프 모델은 3 요소(Three-Element) 모델을 기반으로 유한차분법 해석을 적용하여 유동학적 모델을 제 시 하였다.Maste

Evaluation of liquefaction resistance of biopolymer-treated sand from cyclic shear test

액상화(Liquefaction) 현상은 포화된 사질토 지반에 지진 발생 시 과잉간극수압 이 증가, 유효응력은 감소하여 모래가 강도와 강성을 잃고 액체와 같이 거동하는 현상이다. 한국을 포함한 다양한 국가(미국, 대만, 중국, 일본 등)에서 액상화 현상 으로 피해를 본 사례가 있다. 현재 액상화 방지를 위한 지반 강화 기법은 대부분 시멘트에 의존하고 있으나, 이는 환경 친화적이지 못하다는 단점이 있다. 최근 이러 한 문제를 개선하기 위해 상대적으로 친환경적인 바이오폴리머를 이용한 지반 강화 에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 반복직접단순 실험을 통해 서로 입경이 다른 세 종류의 모래(K2, K3, K5)와 바이오폴리머 처리한 모래(K3)의 액 상화저항성을 측정하였다. 또한 바이오폴리머 처리한 모래의 양생을 통해 양생일자 별 액상화 저항성 증가에 대한 효율을 확인하였다. 바이오폴리머에 따른 액상화 저 항성 증가 차이를 알아보기위해 한 종류의 모래(K3)와 4가지의 바이오폴리머 (Xanthan gum, Guar gum, Agar, Gellan gum)를 이용하였고, 바이오폴리머 처리 한 모래를 양생(0일, 1일, 2일, 3일, 5일, 7일, 10일)후 반복직접단순전단 시험을 진행하였다. 시험에서 양방향 전단변형률이 7.5%에 도달할 때 액상화가 발생했다 고 판단하고 액상화 저항곡선을 산정하여 그것을 바탕으로 각 바이오폴리머별 양생 일자에 따른 액상화저항성을 그래프로 도시하였다. 본 연구에서는 양생일수가 증가 할수록 액상화저항성이 증가하다 수렴하는 경향을 확인하였다. 또한 1㎥ 당 소요되 는 바이오폴리머의 가격을 고려한 경제성을 검토하였다.Maste

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