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본 연구는 인공지능 기법을 활용하여 반도체 결함 검사를 자동화하고 효율성을 극대화하는 방법 을 제시한다. 현재 반도체 제조 공정에서 사용되는 EFA, nanoprobing, MTS 기법은 시간이 많이 소 요되고 정확도가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반 의 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여, 가공된 웨이퍼 이미지를 분석하고 반도체 내 결함의 효과적으 로 탐지할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 모델은 웨이퍼 이미지를 학습 데이터로 활용하며, 다양한 반도체 결함 유형을 자동으로 분류하고 검출하는 데 중점을 둔다. 향후 연구에서는 데이터셋을 다 양화하고 추가적인 딥러닝 기법을 적용하여 모델의 성능을 더욱 향상시킬 예정이다. 주제어: 결함 검사, 반도체, 인공지능, 딥러닝, CNN
우리나라에 위치하고 있는 많은 양의 옹벽들에 소모되는 인력을 줄이기 위해 객체인식을 할 수 있 는 딥러닝 모델인 YOLO를 활용하여 옹벽의 외부문제를 실시간 탐지하기 위해 옹벽에 나타나는 주 요 문제들인 옹벽의 균열, 백태, 배수구 막힘, 박리 현상을 수집하여 모델을 학습시킨다. 이때 최대 한 효율적인 모델을 고르기 위해 YOLOv8의 n, s, m, l 모델을 사전 훈련시켜 성능을 확인하여 보 고 확인한 모델들 중 s, m, l을 Teacher model로 n모델을 Student model로 지식증류법을 통해 학습시키고 m, l 모델을 Teacher model로 s모델을 Student model로 지식증류법을 통해 학습시 키고 l모델을 Teacher model로 m모델을 Student model로 지식증류법을 통해 학습시켜 이 중 가 장 효과적인 모델을 이용한다. 주제어: 객체 탐지, YOLO, 옹벽 이상, 지식증류
현존하는 생성형 AI는 표 데이터에 대한 인식률이 떨어지는 반면, 자연어 처리에는 좋은 성능을 보여준다. 이는 생성형 AI의 표에 대한 인식 및 처리 능력의 저하로 이어진다. 본 연구는 전처리 기 법을 통해 표 데이터를 자연어로 바꿔줌으로써 위와 같은 문제를 해결한다. 우리는 표 속성에서 가 장 상위 데이터를 기준으로 나열하고 가장 상위 데이터에서 하위 데이터가 추가되면 특정 기호를 통해 표 속성의 데이터 간의 연관성을 나타내는 전처리 방식을 고안하였다. 이후 RAG 과정을 통해 고안한 전처리 기법을 적용하여, 전처리된 데이터를 생성형 AI가 표에 대해 정확하게 이해하고 답 변하도록 하였다. 그 결과 생성형 AI의 표의 인식률과 답변 정확도가 이전보다 향상되었음을 확인 하였다. 주제어: 생성형 AI, 표 데이터, 전처리 기법, 표 내 속성 간의 연관성, 질의응답 정확도
본 연구는 코딩역량을 평가하는 기존 방식의 한계를 극복하고, 생성형 인공지능을 활용하여 보다 정확한 코딩역량평가 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 연구는 파이썬 코딩 스타일 가이드 문서(PEP8)를 기준으로 코딩 역량평가를 진행하였다. 코딩 스타일 가이드 문서를 청크 단위로 나누어 임베딩한 벡터스토어에 저장한다. 사용자의 코드를 앙상블 한 검색기(bm25, db)와 리랭킹 과정을 거쳐 높은 유사도의 청크를 선 택해 코드를 평가하는 과정을 갖는다. 이후 RAG를 이용해 선정한 청크를 기반으로 사용자의 코 드의 문제점과 개선 방안을 제시하여 사용자의 코딩역량을 키우는 것을 돕는다. 주제어: PEP8, RAG, 임베딩, 리랭킹
교모세포종(Glioblastoma)은 뇌 조직에 풍부한 신경교세포에서 발생하며 가장 공격적인 원발성 악성 뇌종양 중 하나로 방사선 치료 저항성이 매우 크기에 치료가 어렵다. 이에 대해 본 연구에서는 방 사선 저항성 세포주에서 과발현된 아연 수송 단백질인 ZIP4-variant을 표적으로 선정하고 ROS가 ER stress에 영향을 준다는 선행 연구를 토대로 가설을 세웠다. 이를 검증하기 위하여 ZIP4-variant 발현량을 조절하고 ER stress와 ROS 및 cell viability를 측정하여 비교하였다. 그 결과 U87MG-RR 에서 ZIP4-variant는 방사선 조사로 증가된 세포 내 ROS를 감소시켜서 ER stress를 완화시키고, 이 는 곧 세포의 생존율을 증가시킨다는 것을 알 수 있었다. 이를 통하여 ZIP4-variant로 인한 Zinc 수 송이 방사선 조사에 의한 세포 손상을 감소시키므로 Zip4-variant의 과발현이 GBM의 방사선 저항 성 획득에 기여한다는 결론을 도출하였다. 주제어: Glioblastoma, ZIP4-variant, ER stress, ROS, Radioresistance
암세포는 GLUT3에 가장 의존적이므로‘GLUT3의 발현량을 낮추었을 때 암세포가 포도당을 공급받 지 못해 사멸할 것이다’라는 가설을 세우고 실험을 수행하였다. 가설을 확인하기 위해 RNA sampling 후 qRT-PCR을 통해서 low glucose 환경에서 reference gene(GAPDH)와 GLUT3의 발현을 확인하였다. 그리고 western blot을 통해 단백질의 발현량을 확인한 다음에 immunocytochemistry(ICC)를 통해서 단백질의 위치를 확인하였다. 그리고 GLUT3를 knock down시키고 transfection을 통해서 GLUT3의 중요성을 확인하였다. cell viability assay & glucose uptake 과정을 통해 knock down된 정도를 확인하였다. GLUT3가 세포막에 얼마나 존재 하는지 확인하였다. 주제어: 교모세포종, GLUT3, 표적 저해제, 유전자 발현 조절
본 연구는NAC 그룹 전사인자가 식물의 환경 스트레스 대응 메커니즘에서 수행하는 역할을 규명하 고자NAC047과NAC102 유전자에 대해 분자생물학적 특성을 분석하였다. NAC047과NAC102 유전자 증폭을 위해PCR을 수행하였으며, EcoRI 제한효소를 이용해 벡터에 삽입하고 대장균 형질전환과 플 라스미드 추출을 통해 클로닝 성공 여부를 확인하였다. 실험 결과NAC047 유전자는 효모 형질전환 과β-gal filter assay 및growth assay에서 전사 활성화 기능을 가짐을 확인할 수 있었고, 형질전환 애기장대는 고염 조건에서NAC047 과발현체가 높은 내성을 나타내었다. GFP 형광단백질 융합을 통 해NAC047 유전자가 특정 세포 부위에서 발현되는 위치를 형광현미경으로 시각적으로 관찰하였다. 본 연구는NAC 전사인자가 환경 스트레스 저항성 작물 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있음을 시사한다. 주제어: NAC 047, 유전자 클로닝, 형광단백질 분석, RT-PCR
환경 스트레스 저항성 식물 개발을 위한 유용 유전자를 발굴하고 작용 기작을 연구하기 위해 돌연 변이체를 이용하여 환경 스트레스 반응을 분석하였다. WRKY gene family의 한 종류인 WRKY31 전사인자 유전자의 과발현체를 만들기 위해 재조합 DNA로 형질전환된 식물을 제조했다. WRKY31 과발현체의 종자 선별이 잘 이루어지지 않아 고염 스트레스 반응을 확인할 때 WRKY31 knock out 돌연변이체를 사용했고, 그 결과 WRKY31이 고염 스트레스에 저항성을 가진다는 사실을 알 수 있 었다. 건조 스트레스 반응을 확인하기 위해 RT-PCR을 이용하여 Mannitol을 처리한 시간에 따른 WRKY31 발현량을 비교했고, WRKY31이 건조 스트레스에 민감하게 반응하지는 않는다는 것을 알 수 있었다. 주제어: WRKY31 전사인자, 애기장대, 식물 스트레스, 과발현체, 돌연변이체
실제 유통 환경에서 적용 가능한 실시간 식품 신선도를 감지하고자 하였다. 전이금속을 적용한 센 서의 민감도를 증대시키고자 solvatochromic effect, 산화와 환원, ligand strength를 적용한 array를 구축하였고 전이금속 중 Cu와 Co를 이용하여 실험을 진행하였다. 센서 후보군은 140개의 센서 어레이를 제작한 후 0.5M의 암모니아와 아민을 타겟으로 적용하여 스크리닝을 통해 선정하였 다. 결과적으로 10개의 센서 후보군을 선정하여 이를 종이 센서로 제작한 후, 밀폐된 용기 안에 60g의 돼지 살코기를 넣고 종이 센서를 부착하였고 이를 실온에서 실시간으로 모니터링하였다. 실 험결과 Cu-10, Cu-23 색 센서가 가장 반응이 좋았고, 포토샵을 이용한 색차이에서도 명확한 결과 를 얻었다. 주제어: 전이금속, 착화합물, 유해가스, 종이 컬러 센서
본 연구에서는 실리카원으로 TEOS를 사용하고 주형으로 트리 블럭 공중합체 (P123)를 사용하여 산성 조건에서 자기조립 과정과 수열반응을 거친 뒤,용 매추출법을 통해 성공적으로 배열된 육방체 구조의 메조 세공 배열을 가지는 나노다공성 실리카 물질(Surfactant-extracted SBA-15)을 합성하였 다. 또한, 본 연구에서는 일정한 나노미터 크기와 일반적으로 규칙적인 배열된 기공을 가지는 나노 다공성 실리카 물질에 아미노 실란기를 개질시킨 다음(AAPDMS SBA-15) 다양한 중금속 이온을 흡 착시켜 각 금속 이온에 대한 센싱 정도를 확인하였다. 그 결과, 본 연구에서 제작한 실리카 물질은 Cu2+에 대해 가장 뛰어난 센싱력을 보였다. 주제어: 나노다공성 실리카, 금속 이온 센싱, 육방체 구조, AAPDMS
미생물 이용 발효는 원하는 성분 물질을 빠르고 대량으로 생산할 수 있는 대표적인 방법이다. 유 산균은 인체의 물질대사를 도와 그 필요성을 인정받고 있지만, 기존의 섭취 방법에는 편의성과 휴 대성이 떨어지는 한계가 있어 꾸준히 섭취하기 어렵다. 따라서 미생물 발효를 통해 생산된 유산균 을 젤리 형태로 제조하여 고령자를 비롯하여 누구나 쉽게 섭취 가능한 건강 기능성 발효 식품을 개 발하고자 한다. 김칫국물을 단계 희석법과 순수분리를 통해 유산균을 배양 후 API kit를 사용하여 동정하였다. 생산된 유산균을 통해 제작된 요구르트의 생균수, pH와 산도를 측정하였고 일반적인 방법이 아닌 옴 가열을 통해 살균하여 다양한 재료를 조합한 요구르트 젤리를 제조하였다. 또한 TPA 시험법을 통해 제작된 젤리의 물리적 특성을 분석하는 과정을 진행하였다. 이러한 옴 가열 기 술의 실용적 활용을 통해 발효 식품의 새로운 가공 가능성을 제시하였다. 주제어: 미생물 발효, 전기장 기반, 비가열 살균, 고령친화식품, 식품공학
본 연구는 비선형 질량-용수철 시스템를 디자인한 후 실험을 통해 그 변위 값의 결과를 시간 t 에 의존하는 미분방정식의 형태로 나타내고자 하였다. 핵심적인 내용으로는 상대속도의 제곱에 비례하는 공기저항을 감쇄장치(damper)로 생각하고 이를 이용해 미분방정식을 변위 y에 대한 비 선형 미분방정식을 모델링한 것이다. Python을 이용한 프로그램으로 값을 근사하여서 대수적으로 풀이하였을 때 나타난 그래프와 실제 초음파로 변위를 측정한 실험을 통해 구한 그래프의 양샹과 해를 비교한다. 이를 통하여서 공기저항이 들어간 비선형 미분 방정식의 해를 다항, 초월함수로 근사할 수 있다. 주제어: 미분방정식, 질량 – 용수철 시스템, 해, 해법