국제합작투자를 통한 기술도입에 관한 연구

한창진 서강대학교 경영대학원 국제경영전공 1984 국내석사

유산소 운동 후 알코올 섭취가 혈관기능과 자율신경계에 미치는 영향

한창진 서울시립대학교 일반대학원 2019 국내석사

규칙적인 유산소 운동은 혈관기능과 자율신경기능을 개선시키는 반면, 과도한 음주(binge drinking)는 심혈관질환의 위험을 증가시킨다. 최근 유산소 운동 후 과도하게 알코올을 섭취하는 것을 흔히 볼 수 있다. 그러나, 운동 직후 이런 과도한 알코올 섭취가 운동에 따른 건강 효과를 약화시키는지에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구는 일시적 유산소 운동 후 과도한 알코올 섭취가 운동에 따른 혈관 및 자율신경기능 개선 효과를 상쇄시킬 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 본 연구는 14명의 건강한 남성(25.1±2.4세)을 대상으로 모든 피험자가 무작위 순서로 유산소 운동 후 위약 섭취와 유산소 운동 후 알코올 섭취에 모두 참여하는 교차설계(randomized cross-over design)로 진행되었다. 유산소 운동은 트레드밀을 이용하여 중등도의 운동강도(여유심박수 60∼65%)로 30분간 실시하였다. 30분간의 유산소 운동 직후, 피험자들은 위약(물 360ml) 또는 알코올(소주 360ml, ethanol 60g)을 30분 이내에 섭취하도록 하였다. 심혈관기능의 지표로서 심박수, 혈압, 심부담도(심박수×수축기혈압), 동맥경직도 그리고 상완동맥 혈관내피세포 의존성 이완능을 운동 전, 운동 후 1시간대, 운동 후 2시간대 각각 측정하였으며, 자율신경기능의 지표로 심박변이도는 운동 전, 운동 직후, 운동 후 1시간대, 운동 후 2시간대 각각 측정하였다. 연구결과, 심박수와 심부담도는 운동 후 위약을 섭취한 군에 비해 운동 후 알코올을 섭취한 군에서 더딘 회복 양상을 보였으며, 두 처치 간 유의한 상호작용 효과가 나타났다(p<.001, p=.003). 상완동맥 혈관내피세포 의존성 이완능은 유산소 운동 후 위약을 섭취한 군에서 증가하였으나(6.0 ± 1.8%, 8.1 ± 3.2%, 8.7 ± 2.2%), 유산소 운동 후 알코올을 섭취한 군에서는 오히려 감소하는(6.5 ± 2.5%, 4.0 ± 1.8%,3.9 ± 2.8%) 결과를 보이며 두 처치 간 상호작용 효과가 나타났다(p<.001). 자율신경기능은 유산소 운동 후 위약을 섭취한 군에 비해 유산소 운동 후 알코올을 섭취한 군에서 교감신경(p<.001) 및 부교감신경(p<.001)지표 모두 느린 회복 양상을 보였다. 그러나 운동 후 위약 섭취군과 알코올 섭취군 사이의 혈압과 동맥경직도 변화는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결론적으로, 일시적 유산소 운동 후 폭음은 운동 후 회복기 동안의 심장 부담을 가중시키며, 운동으로 인한 혈관기능과 자율신경기능 개선효과를 악화시키는 것으로 사료된다. 따라서 운동 직후 과음은 피하는 것이 바람직 할 것이다. Habitual aerobic exercise provides substantial health benefits, including improved vascular and autonomic function. Conversely, although binge drinking is a known cardiovascular disease risk factor, paradoxically, many people drink alcohol after aerobic exercise. Therefore, we tested the hypothesis that an acute bout of aerobic exercise would transiently improve vascular and autonomic function, but alcohol intake after aerobic exercise would impair these variables in healthy adults. In a randomized cross-over design study, fourteen healthy men (aged, 25.1 ± 2.4 years) performed moderate treadmill exercise for 30min at a heart rate reserve of 60-65%. Immediately after exercise, the participants consumed the same amount (360 ml) of either water or alcohol (Korean vodka-1 bottle of soju, 60g ethanol) in a randomized order. Blood pressure, heart rate, brachial artery flow-mediated dilation and heart rate variability were measured at baseline (before exercise), 1-h post, and 2-h post exercise. There were significant changes in heart rate (water trial: 60.3 ± 6.1 bpm, 63.6 ± 6.5 bpm and 59.5 ± 5.7 bpm; alcohol trial: 60.7 ± 5.7 bpm, 78.7 ± 11.8 bpm and 70.8 ± 11.6 bpm, p<.001) and rate pressure product (water trial: 7087 ± 999, 7257 ± 960 and 6900 ± 926; alcohol trial: 7151 ± 1000, 8903 ± 1722 and 7969 ± 1610, p=.003). Brachial artery flow mediated dilation increased in the water trial (6.0 ± 1.8%, 8.1 ± 3.2% and 8.7 ± 2.2%), but decreased in the alcohol trial (6.5 ± 2.5%, 4.0 ± 1.8% and 3.9 ± 2.8%, p<.001 for interaction). Heart rate variability, which is an index of autonomic nervous system, showed slow recovery of alcohol intake after aerobic exercise in sympathetic nervous system index and parasympathetic nervous system index(p<.001, p<.001). In conclusions, binge drinking following an acute bout of aerobic exercise deteriorates the effects of exercise induced improvement in vascular and autonomic function in health adults.

주가 방향성의 다중 시점 예측을 위한 해석 가능한 Transformer 모델 연구

한창진 서울대학교 대학원 2021 국내석사

주식 시장 예측 연구는 금융 데이터를 활용한 시계열 예측 분야에서 활발히 연구되어 오던 주제이다. 주식 시장을 예측하는 방법론으로 주가를 예측하는 방식과 주가의 방향성을 예측하는 방식이 있는데 투자나 정책 입안과 같은 의사결정을 위해서 두 방법 모두 필요하다. 그리고 투자의 리스크를 더 줄이기 위해 미래의 한 시점을 예측하는 것보다 여러 시점을 예측할 수 있는 다중 시점(Multi-step) 주가 예측 방법론이 중요한데 이에 대한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Transformer 기반의 모델을 활용해 주가와 방향성의 다중 시점 예측 성능을 높인 모델을 제시한다. 이를 위해 다중 시점 시계열 예측에 쓰이고 있는 Transformer 기반의 state-of-the-art(SOTA) 모델을 선정한 후, 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention) 과정에 희소한 어텐션(Sparse Attention)을 적용하여 모델이 예측하고자 하는 시점과 관련이 높은 시점에만 집중할 수 있도록 유도하였다. 그리고 기존의 모델 학습에 쓰이던 손실 함수를 변형시켜 주가와 방향성 예측에 대한 손실을 모두 반영하였다. 제안하는 기법들의 효과를 확인하기 위해 비교 실험을 진행하였으며, 희소한 어텐션과 변형된 손실 함수가 주가와 방향성 예측 성능 향상에 기여함을 검증하였다. 그러나 위에서 학습된 모델이 미래를 정확하게 예측하더라도 투자 전문가들의 보조도구로써 사용되기 위해서는 모델의 예측 결과를 설명할 수 있는 근거가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 어텐션 패턴, 변수 중요도, 부분 의존성과 같이 모델의 예측을 해석 가능하도록 돕는 결과들을 도출하였으며, 이를 이용하여 학습된 모델이 직관과 부합하는 방식으로 학습되었고 데이터셋 내 특징도 우수하게 잡아내는 것을 보였다. Stock market forecasting is a topic that has been actively studied in the field of time series forecasting using financial data. As a method for forecasting the stock market, there are a method of forecasting stock prices and a method of forecasting the movement of stock prices. Both methods are required for decision-making, such as investment or policy-making. In addition, to further reduce investment risk, a multi-step stock price forecasting methodology that can predict multiple points in the future is more important than forecasting a single point in the future. However, there are not many studies on this. This thesis presents a model with improved multi-step forecasting performance of stock price and stock price movement by using a Transformer-based model. For this purpose, after selecting a Transformer-based state-of-the-art(SOTA) model used for multi-step time series forecasting, sparse attention is applied to the multi-head attention process to make the model induced to focus only on the time step highly related to the time step to be predicted. Moreover, by modifying the loss function used in the model training, both the stock price and movement forecasting losses were reflected. A comparative experiment was conducted to confirm the effectiveness of the proposed techniques, and it was verified that the sparse attention and modified loss function contribute to the improvement of stock price and movement forecasting performance. However, even if the model learned above accurately forecasts the future, to be used as an auxiliary tool for investment experts, a rationale for explaining the forecasting results of the model is needed. Therefore, in this paper, we derive results that help interpret model predictions, such as attention pattern, variable importance, and partial dependence. From the result, it was shown that the model was trained in a way consistent with intuition, and it was also shown that the features in the dataset were captured well.

TV토론회에서 트위터의 이슈 생성 행태 연구 : 제18대 대통령 선거 TV토론회를 중심으로

한창진 전남대학교 대학원 2013 국내석사

제18대 대통령선거 TV토론회는 SNS 중 트위터의 참여가 많았다. 매스미디어에서 미디어앱 2.0을 거쳐 SNS와 결합한 소셜미디어시대가 도래하면서 변화가 시작된 것이다. 트위터리안들이 후보의 발언을 듣고 인터넷이나 스마트폰을 이용하여 검색과 트윗, 리트윗을 하면서 자연스럽게 정책 이슈를 생성하였다. 트윗 이슈 생성 행태를 보면 트윗 수가 최고인 이슈는 발언 즉시 만들어졌다. 트윗한 내용 중에는 진보성향의 트윗이 많았고, 네거티브적인 내용은 핵심키워드를 자주 거론하지 않아도 트윗 이슈가 되었다. 인기 리트윗은 이슈와 상관없이 토론회 과정을 평가하는 형식이었다. 이렇게 트위터가 TV 보완재가 되어 트위터 여론을 만들고 선거 의제가 되었다. SNS 트위터가 TV토론회와 결합하면서 유권자들의 투표 참여율이 높아졌고, 직접 민주주의 실현 계기가 되었다. 앞으로 TV토론회를 진행하면서 실시간 트위터의 트윗 이슈 생성 실태를 TV 화면에 자막으로 표시한다면 TV토론회가 이슈 중심 토론회가 될 것으로 전망된다. 18th Presidential election TV debate was the involvement of the SNS Twitter of. 2.0 In the media through the mass media combined with SNS social media and the advent of change has begun. Tweeterian listening to the remarks of the candidates using the internet or a smartphone search and tweets, retweets and policy issues were produced naturally. Tweet appearance and behavior issues that are created when the number of tweets made ??immediately best speech issues. During the progressive changes that tweet common, negative keywords, using a strategy often a key issue was discussed do not tweet. Tweet of the content of the tweet was a liberal. Then, using a strategy a key negative keywords often do not mention is the issue. The popular retweets debate the issue, regardless of the type that the process was evaluated. Twitter this Tweet opinion be a complement to the TV to create the agenda was the election. The TV debates and Twitter SNS combined vote of the voters, while the participation rate has increased. And, it was a chance direct democracy. During the course of the next TV debate real issues of Twitter tweets to create a status display subtitles on the TV screen if the TV debates the issue is expected to be the center of discussion.

不作爲犯에 있어서 正犯과 共犯의 限界에 대한 硏究 : 독일과 일본에서의 論議를 中心으로

한창진 釜山大學校 1996 국내석사

우리나라 代案敎育運動의 事例 分析 硏究

한창진 高麗大學校 1998 국내석사

MMORPGs 가상사회에서의 사회연결망과 사회자본 : 게이머의 특성과 그 유형화를 중심으로

한창진 서울대학교 융합과학기술대학원 2011 국내석사

Mechanochemical synthesis of metal oxide catalysts for propylene ammoxidation and ammonia decomposition

한창진 서울대학교 대학원 2026 국내박사

Mechanochemical synthesis has emerged as a sustainable and effective strategy for producing heterogeneous catalysts with improved compositional precision, structural homogeneity, and catalytic performance. This dissertation investigates mechanochemical routes for designing two industrially relevant catalytic systems: multicomponent Bi–Fe–Co–Mo mixed oxides for propylene ammoxidation and Ru/Al2O3 catalysts for ammonia decomposition. By systematically examining precursor chemistry, milling parameters, and solid–solid reaction pathways, this work elucidates how mechanical energy governs active-phase formation and catalytic functionality. In the first part, multicomponent molybdate catalysts were synthesized via a solvent-free one-pot ball-milling approach and applied to the selective oxidation of propylene to acrylonitrile (AN). Mechanochemical synthesis enabled precise stoichiometric control and promoted nanoscale intermixing between Bi2Mo3O12 and Fe–Co–Mo oxide phases. Structural analyses revealed preferential formation of the Bi3FeMo2O12 phase and an increased Fe3+ fraction, which enhanced lattice oxygen mobility and phase cooperation under the Mars–van Krevelen mechanism. As a result, the mechanochemically synthesized catalysts exhibited superior phase uniformity, improved redox properties, and significantly enhanced AN selectivity compared with catalysts prepared by conventional wet-chemical methods. The second part focuses on Ru/Al2O3 catalysts for carbon-free hydrogen production via ammonia decomposition. Ru-based catalysts were synthesized using a solvent-free mechanochemical ball-milling method, and the effects of Ru precursor chemistry and milling parameters were systematically investigated. Among four Ru precursors examined—RuCl3·xH2O, Ru(NO)(NO3)3, Ru(acac)3, and Ru3(CO)12—the catalyst derived from Ru3(CO)12 exhibited the highest activity, achieving over 95% NH3 conversion with excellent thermal stability at a weight hourly space velocity of 30,000 mL·gcat-1·h-1. Optimization of milling conditions identified 20 Hz for 10 min as the optimal balance between Ru dispersion and metal–support interaction. XRD, XPS, and CO chemisorption analyses confirmed that the enhanced performance originated from highly dispersed metallic Ru species with improved reducibility. Overall, this dissertation demonstrates that mechanochemical synthesis is a broadly applicable and environmentally benign platform for catalyst design, applicable to both complex oxide and noble-metal-supported systems. The structure–activity relationships and precursor-dependent mechanochemical reactivity identified in this work provide fundamental guidelines for developing efficient catalysts for industrial oxidation processes and carbon-free hydrogen energy applications. 기계화학적 합성은 조성 제어의 정밀성, 구조적 균일성 및 촉매 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 지속가능하고 효과적인 이종 촉매 제조 전략으로 주목받고 있다. 본 학위논문에서는 산업적으로 중요한 두 가지 촉매 시스템인 프로필렌 암모산화 반응용 Bi–Fe–Co–Mo 기반 다성분 혼합 산화물 촉매와 암모니아 분해 반응용 Ru/Al2O3 촉매를 대상으로, 기계화학적 합성 경로를 체계적으로 연구하였다. 전구체 화학, 볼밀 조건 및 고체–고체 반응 경로를 종합적으로 분석함으로써, 기계적 에너지가 활성상 형성과 촉매 기능 발현에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 첫 번째 연구에서는 용매를 사용하지 않는 원팟(one-pot) 볼밀 공정을 통해 다성분 몰리브데이트 촉매를 합성하고, 이를 프로필렌의 선택적 산화 반응을 통한 아크릴로니트릴(AN) 제조에 적용하였다. 기계화학적 합성은 Bi2Mo3O12와 Fe–Co–Mo 산화물 상 간의 나노 규모 균일 혼합을 촉진하고, 화학량론적 조성 제어를 가능하게 하였다. 구조 분석 결과, Bi3FeMo2O12 상의 선택적 형성과 Fe3+ 비율의 증가가 관찰되었으며, 이는 Mars–van Krevelen 메커니즘 하에서 격자 산소 이동성과 상 간 협력 작용을 향상시켜 아크릴로니트릴 선택성과 수율의 유의미한 개선으로 이어졌다. 기계화학적 방법으로 합성된 촉매는 기존 습식 합성법으로 제조된 촉매 대비 우수한 상 균일성, 향상된 산화환원 특성 및 뛰어난 AN 선택성을 나타내었다. 두 번째 연구에서는 암모니아 분해를 통한 무탄소 수소 생산을 목표로 Ru/Al2O3 촉매를 기계화학적으로 합성하고, 루테늄 전구체 화학과 볼밀 조건이 촉매 구조 및 활성에 미치는 영향을 체계적으로 평가하였다. RuCl3·xH2O, Ru(NO)(NO3)3, Ru(acac)3, Ru3(CO)12의 네 가지 전구체 중 Ru3(CO)12로부터 합성된 촉매가 가장 우수한 활성을 나타내었으며, WHSV 30,000 mL·gcat-1·h-1 조건에서 95% 이상의 암모니아 전환율과 우수한 열적 안정성을 확보하였다. 볼밀 조건 최적화 결과, 20 Hz의 진동수와 10 분의 밀링 시간이 루테늄 분산도와 금속–지지체 상호작용 간의 최적 균형을 제공하는 것으로 확인되었다. XRD, XPS 및 CO 화학흡착 분석을 통해 이러한 성능 향상이 높은 분산도의 금속 루테늄 종과 개선된 환원 특성에 기인함을 규명하였다. 종합적으로 본 연구는 기계화학적 합성이 복합 산화물 촉매와 귀금속 담지 촉매 모두에 적용 가능한 범용적이며 환경친화적인 촉매 설계 플랫폼임을 입증하였다. 본 연구에서 도출된 구조–활성 상관관계와 전구체 의존적 기계화학 반응성에 대한 이해는 산업 산화 공정 및 무탄소 수소 에너지 응용을 위한 고효율 촉매 개발에 중요한 설계 지침을 제공할 것으로 기대된다.