삽입형 의료 장치 및 광전자 소자를 위한 차세대 유연 물질의 설계와 제작

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 화학생물공학부 에너지환경화학융합기술전공, 2017. 2. 김대형.Soft electronics provide new opportunities on biomedical devices and optoelectronic devices since they offer flexible and conformable mechanical properties. Compared to commercialized rigid electronics, the soft electronics enables more accurate sensing from the curvilinear biological interface and tunable light incidence for optoelectronics. In this thesis, fabrication and application of soft medical devices and unconventional optoelectronic devices are developed based on the design and synthesis of bioresorbable and perovskite materials. Firstly, soft bioresorbable medical devices are designed and fabricated, which provide novel therapeutic guideline to overcome many challenges remaining for the treatment of glioblastoma. The integrated bioresorbable devices are composed of wireless heater, wireless temperature sensor and synthesized bioresorbable drug reservoir conformally adhered to the brain tissue provides localized, highly penetrative and controllable intracranial drug delivery. Based on the fabrication technique of bioresorbable materials, transient memory system is proposed and developed, which shows fast and complete chemical destruction of stored data by wide-range optical stimulation. The system can be established by the integration of transient ultrathin resistive random access memory (RRAM) with multi-dye-sensitized upconverting nanoparticles (UCNPs) and provides new opportunities in mobile and defense application. The final goal of this study is high-definition patterning of inorganic-organic hybrid perovskite thin films which have attracted great attention since it is regarded as an alternative to silicon in the optoelectronic devices. A new method so called Spin-on-patterning (SoP) enables the patterning of perovskite thin film which has hardly been accomplished due to their extreme instability in solvents like bioresorbable materials. The patterned perovskite photodiode is fabricated and has potential for future ultrathin image sensor array.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Soft electronics 1 1.2 Soft bioresorbable electronics 7 1.3 Soft perovskite electronics 15 1.4 References 16 Chapter 2. Design, synthesis and fabrication of bioresorbable electronic patch for glioblastoma 24 2.1 Introduction 25 2.2 Result and Discussion 27 2.3 Conclusion 48 2.4 Experimental 49 2.5 References 58 Chapter 3. Integration of destructible resistive memory and multi-dye-sensitized upconverting nanoparticles for information security application 64 3.1 Introduction 64 3.2 Result and Discussion 67 3.3 Conclusion 99 3.4 Experimental 100 3.5 References 112 Chapter 4. High-resolution spin-on-patterning of perovskite thin films for optoelectronic device array 121 3.1 Introduction 121 3.2 Result and Discussion 124 3.3 Conclusion 144 3.4 Experimental 145 3.5 References 150 Bibliography 155 국문 초록 (Abstract in Korean) 157Docto

직선 기반 형상 기술자를 이용한 영상 검색에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :전기.컴퓨터공학부,2001.Maste

The Educational Theoretical Concepts of 'Intercultural Education' and Its Practical Meaning - in Case of Germany

논문 요약독일의 '외국인교육학'(Ausländerpädagogik)은 외국인 이주 노동자 유입과 함께 수반하는 교육문제를 해결하기 위한 대응으로 등장하였다. 이것이 오늘날 독일교육학계에서 연구되고 있는 '문화간 이해교육'의 등장 배경이었다. 이렇게 외국인교육학의 출발은 교육 내적 차원에서보다는 사회적 차원에서 제기되었으며, 초기엔 주로 문화적 동화를 목표로 하는 교육정책의 한계를 벗어나지는 못했다. 한편 최근의 '문화간 이해교육'은 '외국인교육학'의 이론적 가정과 실천적 태도에 대한 반성에서 출발하면서 모든 문화의 동등한 가치, 다문화성, 문화간 이해능력을 중시하며 이를 훈련시키는 것을 목표로 하고 있다. 오늘날 문화간 이해교육은 비록 학교에 설치된 교과과목은 아니지만, 모든 교과 영역에 다양한 형식으로 반영되어 있으며 각종 프로젝트, 이중 언어교육 등을 통해 구체적으로 실천되고 있다. 독일의 문화간 이해교육의 등장과 전개 및 구체적 실천 사례는 한국 사회에서의 외국인 이주 노동자 문제, 특히 그들 자녀의 교육 권리와 관련된 구체적인 '교육문제'를 풀어 나아가는 데 중요한 시사점을 제공해준다. 단일 문화사회에서 다문화사회로 이행하는 과정에서 문화간 이해교육은 중요한 교육적 주제이자 실천 과제이다. The 'Pedagogy for foreigners'(Ausländerpädagogik) in Germany appeared in 1970s as an answer in order to solve some problems which went in company with flowing of immigrant labours. As it was raised in the dimension of social policy, it has a political limit, not inner-educational. But the 'intercultural education' which started from reflection on the theoretical implication and practical position of 'pedagogy for foreigners' sets the goal not only at emphasizing the equal value of all the cultures, multi-culture and an ability of intercultural understanding, but also at training these qualities. Though the intercultural education is not established as a fixed subject in the school curriculum, it has been reflected in the various forms into other subjects such as many projects, bi-language education etc. The appearance, development and practical examples of the intercultural education in Germany give important meanings in order to solve the educational problems which are related to the actual problem of immigrant labours in Korea, in particular, educational one for their children. In short, the intercultural education in the transitive process from monocultural society into multicultural one is an important pedagogical theme and practical problem as well

2 Dimensional FEM Elastic Wave Modeling Considering Surface Topography

본 연구는 에너지자원 기술개발사업으로 한국지질자원연구원 기술개발사업 위탁과제의 일환으로 수행되었음을 밝힙니다

A Classification Method of Delirium Patients Using Local Covering-Based Rule Acquisition Approach with Rough Lower Approximation

섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다. Delirium is among the most common mental disorders encountered in patients with a temporary cognitive impairment such as consciousness disorder, attention disorder, and poor speech, particularly among those who are older. Delirium is distressing for patients and families, can interfere with the management of symptoms such as pain, and is associated with increased elderly mortality. The purpose of this paper is to generate useful clinical knowledge that can be used to distinguish the outcomes of patients with delirium in long-term care facilities. For this purpose, we extracted the clinical classification knowledge associated with delirium using a local covering rule acquisition approach with the rough lower approximation region. The clinical applicability of the proposed method was verified using data collected from a prospective cohort study. From the results of this study, we found six useful clinical pieces of evidence that the duration of delirium could more than 12 days. Also, we confirmed eight factors such as BMI, Charlson Comorbidity Index, hospitalization path, nutrition deficiency, infection, sleep disturbance, bed scores, and diaper use are important in distinguishing the outcomes of delirium patients. The classification performance of the proposed method was verified by comparison with three benchmarking models, ANN, SVM with RBF kernel, and Random Forest, using a statistical five-fold cross-validation method. The proposed method showed an improved average performance of 0.6% and 2.7% in both accuracy and AUC criteria when compared with the SVM model with the highest classification performance of the three models respectively.2

A Diagnostic Feature Subset Selection of Breast Tumor Based on Neighborhood Rough Set Model

특징선택은 데이터 마이닝, 기계학습 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로, 원본 데이터에서가장 좋은 분류 성능을 보여줄 수 있는 특징들을 찾아내는 방법이다. 본 논문에서는 정보 입자성을 기반으로한 neighborhood 러프집합 모델을 이용한 특징선택 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과성은 5,252명의유방 초음파 영상으로부터 추출된 298가지의 특징들 중에서 유방 종양의 진단과 관련된 유용한 특징들을선택하는 문제에 적용되었다. 실험결과 19가지의 진단적 특징을 찾을 수 있었고, 이때에 평균 분류 정확성은97.6%를 보였다. Feature selection is the one of important issue in the field of data mining and machinelearning. It is the technique to find a subset of features which provides the best classificationperformance, from the source data. We propose a feature subset selection method using the neighborhoodrough set model based on information granularity. To demonstrate the effectiveness of proposed method,it was applied to select the useful features associated with breast tumor diagnosis of 298 shape featuresextracted from 5,252 breast ultrasound images, which include 2,745 benign and 2,507 malignant cases. Experimental results showed that 19 diagnostic features were strong predictors of breast cancerdiagnosis and then average classification accuracy was 97.6%.2