공동주택 거주 재가 노인의 돌봄을 위한 주거환경 개선 욕구 : 요양보호사의 인식을 중심으로

유양순 아주대학교 공공정책대학원 2026 국내석사

공동주택 거주 재가 노인의 돌봄을 위한 주거 환경개선 욕구 : 요양보호사의 인식을 중심으로 아주대학교 공공정책대학원 사회복지전공 유 양 순 지도교수 하 경 희 본 연구는 돌봄이 필요한 공동주택에 거주하는 독거노인의 ‘지역사회 계속 거주 (Aging in Place)’ 구현을 위하여 요양보호사의 시각에서 주거환경 및 심리· 사회적 환경과 이와 관련된 욕구를 심층적으로 분석하고 개선방안을 제언하고자 하 였다. 재가 방문요양 현장의 요양보호사 7인을 대상으로 2026년 2월 중 심층 인터뷰 를 시행하였으며, 질적 연구 방법을 적용하였다. 연구 결과는, 요양보호사의 표현에 서 도출된 25개 코드를 재분류하였으며, 4개 범주에 14개 하위주체가 도출되었다. 연구 결과 도출된 핵심 범주로서, 첫째, 주거환경의 안정성 욕구 범주에서는 주거 열악함에 대한 개선 욕구, 쾌적한 주거환경 욕구, 안전장치 설치 욕구, 안전설 비 설치 욕구의 네 가지 하위주제가 확인되었다. 구체적으로는, 화장실 타일 낙상, 계단 및 엘리베이터로 인한 이동 장애, 협소한 주거 공간 등 미시체계 수준의 환경 압력이 어르신의 신체 안전과 지역사회 계속 거주(AIP)의 지속 가능성을 위협하는 것으로 나타났다. 그러나 현행 제도 내에서는 지원이 부족한 구조적 공백과, 제도와 현장의 단절, 부처 간 분절 구조 개선 필요성이 확인되었다. 둘째, 지역사회 계속거 주와 정서적 안정 욕구 범주에서는 익숙한 공간이 주는 심리적 안정감, 독립생활에 서 비롯된 자존감, 요양보호사와의 돌봄 관계를 통한 안정감, 이동성을 통한 사회적 연결감이 지역사회 계속 거주(AIP)의 핵심 심리·사회 자원으로 확인되었다. 구체적 으로 확인된 욕구는 지역사회 계속 거주 욕구, 주거의 익숙함에서 오는 안정감의 욕구, 관계망 속에서 충족되는 정서적 안전함 욕구의 하위 주제가 확인되었다. 셋 째, 사회적 관계 확장과 참여 욕구 범주에서는 이동성을 통한 사회적 연결감 욕구, 관계에서 오는 안정감 욕구, 사회적 참여와 관계 욕구의 하위 주제가 확인되었다. 넷째, 주거환경에 대한 제도적 지원 욕구 범주에서는 외출을 위한 이동 지원 욕구, 통합돌봄과 주거지원 정책과의 연결 욕구, 요양보호사 역할의 확대 욕구, 공동주택 주거안전망 구축 욕구가 하위 주제로 확인되었다. 연구결과를 통해 공동주택 거주 독거노인의 삶은 단순한 주거 유지의 문제가 아니라, 물리적 안전, 이동성, 정서적 안정, 사회적 연결, 제도적 연계가 서로 얽힌 다층적 적합성의 문제로 나타났다. 문 제 해결을 위하여 본 연구는 분절된 지원체계에 대응하여 '주거-복지-의료'의 통합 지원체계 도입과 주거 환경개선을 필수 요소로 포함, 요양보호사의 주거환경 스크 리닝·지역 자원 연계 역할 강화, 그리고 독거노인의 주거 안정과 심리적 불안을 해소하기 위해 IoT 기반 서비스를 확대할 것을 제언하였다. 주요어 : 독거노인, 주거환경, 지역사회 계속 거주(AIP), 통합 돌봄, 요양보호사

AI 기반 UAM 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 확장된 통합기술수용이론(UTAUT 2) 중심으로

최문규 아주대학교 일반대학원 2026 국내박사

A Study on the Factors Affecting the Acceptance Intention of AI-based Urban Air Mobility (UAM): Focused on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) Choi, Moon Kyu Department of Science and Technology Policy Ajou University Graduate School Today, global megacityization causes ground traffic saturation and deep environmental pollution. As an alternative, Urban Air Mobility (UAM) is rapidly emerging as a next-generation innovative transportation system, and the Korean government is also promoting the K-UAM roadmap with the goal of commercialization by 2028. However, the successful settlement of technology depends on actual users' acceptance. In particular, "AI-based autonomous flight UAM," the subject of this study, has a higher psychological barrier to acceptance because artificial intelligence leads everything from flight planning to obstacle avoidance. Therefore, this study empirically analyzed the determinants of AI-based UAM usage intention among UAM-related workers and field experts by applying the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2). The analysis model utilizes the functional factors (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions) and psychological factors (hedonic motivation, price value, habit) of UTAUT2 as the main axes, combines user factors (self-efficacy, perceived risk, innovativeness) reflecting the specificity of UAM as antecedent variables, and introduces age and education as moderating variables. The analysis results showed that among user factors, self-efficacy and innovativeness had a positive (+) effect, but perceived risk acted as a decisive factor hindering acceptance. Hedonic motivation was the most powerful variable influencing behavioral intention, and performance expectancy, social influence, and price value also had significant positive (+) effects. This implies that the expert group recognizes UAM not only from the perspective of time efficiency (performance expectancy) and reasonable cost (price value) but also as an emotional value of the pleasure of a new experience (hedonic motivation). On the other hand, effort expectancy, facilitating conditions, and habit were not significant, proving that ease of use or infrastructure support is not a core criterion for acceptance given the nature of the expert group with high technical understanding. In the moderating effect analysis, the influence of performance expectancy, facilitating conditions, and habit was strengthened in the older age group, while the influence of effort expectancy, social influence, hedonic motivation, and price value was prominent in the younger age group. Regarding education, the university graduate group reacted more sensitively and strongly to forming behavioral intentions across all seven independent variables than the graduate school or higher group. These results provide important guidelines for the soft landing of the AI-based UAM industry. Above all, to control 'perceived risk,' the biggest resistance factor, 'Explainable AI (XAI)' technology must be introduced to transparently disclose the decision-making process of the autonomous flight system. Technical uncertainty must be eliminated and a psychological safety line established by providing the rationale for the AI's route setting and obstacle avoidance in real time through visual interfaces such as in-cabin displays or HUDs. In other words, shifting the "black-box" AI system, whose internal decision-making mechanism is hidden, into a system based on "white-box modeling" that can clearly verify the system's judgment process is a prerequisite for securing public trust. This is because social acceptance can be maximized only when the limitations of artificial intelligence, whose causal relationships are opaque, are technically overcome and explainability is secured. Furthermore, the early market needs to develop service models that blend emotional factors of special experiences with the functional advantages of time savings, and establish differentiated targeting strategies based on age and education levels. In conclusion, the extended model of this study will serve as practical baseline data for establishing customized service strategies for each personal characteristic in the UAM industry, which will change the paradigm of urban life. Keywords: AI-based UAM, UTAUT2, Explainable AI (XAI), White-box Modeling, Perceived Risk, Expert Group AI 기반 UAM 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 확장된 통합기술수용이론(UTAUT 2) 중심으로 최 문 규 과학기술정책학과 아주대학교 일반대학원 오늘날 메가시티화 현상은 지상 교통 포화와 환경 오염 문제를 야기하고 있 다. 이에 대한 대안으로 도심항공교통(UAM)이 차세대 혁신 교통체계로 급부상 하고 있으며, 우리 정부 역시 2028년 상용화를 목표로 K-UAM 로드맵을 추진 중이다. 그러나 기술의 성공적 안착은 실제 사용자의 수용 여부에 달려있다. 특 히 본 연구의 대상인 'AI 기반 자율비행 UAM'은 인공지능이 비행 계획부터 장애물 회피까지 주도하므로 사용자의 심리적 수용 장벽이 더욱 높다. 이에 본 연구는 UAM 관련 종사자 및 현업 전문가를 대상으로 확장된 통합기술수용이 론(UTAUT2)을 적용하여 AI 기반 UAM의 이용 결정요인을 심층 분석하였다. 분석 모형은 UTAUT2의 기능적 요인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조 건)과 심리적 요인(쾌락적 동기, 가격효용, 습관)을 기본 축으로 삼고, UAM의 특수성을 반영한 사용자 요인(자기효능감, 지각된 위험, 혁신성)을 선행변수로 결합했으며, 연령과 학력을 조절변수로 사용하였다. 분석 결과, 사용자 요인 중 자기효능감과 혁신성은 정(+)의 영향을 미쳤으나, 지각된 위험은 수용을 저해하는 결정적 요인으로 작용했다. 행동의도에 가장 강력한 영향력을 미친 변수는 쾌락적 동기였으며, 성과기대, 사회적 영향, 가격 효용 역시 유의한 정(+)의 영향을 주었다. 이는 전문가 집단이 UAM을 시간 효 율성(성과기대)과 합리적 비용(가격효용)뿐만 아니라, 새로운 경험의 즐거움(쾌 락적 동기)이라는 감성적 가치로도 인식하고 있음을 뜻한다. 반면 노력기대, 촉 진조건, 습관은 유의하지 않았는데, 이는 기술 이해도가 높은 전문가 집단의 특 성상 사용 난이도나 인프라 지원이 수용의 핵심 기준이 아님을 방증한다. 조절 효과 분석에서는 고연령층일수록 성과기대, 촉진조건, 습관의 영향력이 강화된 반면, 저연령층은 노력기대, 사회적 영향, 쾌락적 동기, 가격효용의 영향력이 두 드러졌다. 학력에서는 대학교 졸업자 집단이 대학원 이상 졸업자 집단보다 7가 지 독립변수 모두에서 행동의도 형성에 더 민감하게 반응하였다. 이러한 결과는 AI 기반 UAM 산업의 연착륙을 위한 중요한 가이드라인을 제시한다. 무엇보다 최대 저항 요인인 '지각된 위험'을 통제하기 위해 '설명 가 능한 AI(XAI)' 기술을 도입, 자율비행 시스템의 의사결정 과정을 투명하게 공 개해야 한다. AI가 경로를 설정하고 장애물을 회피하는 판단 근거를 기내 디스 플레이나 HUD 등 시각적 인터페이스로 실시간 제공하여 기술적 불확실성을 제거하고 심리적 안전선을 구축해야 한다. 즉, 내부 메커니즘이 가려진 '블랙박 스' 형태의 AI 체계를 검증 가능한 '화이트박스 모델링' 기반 시스템으로 전환 하여 대중의 신뢰를 확보하는 것이 선결 과제이다. 인과관계가 불투명한 인공 지능의 한계를 극복하고 설명 가능성을 확보할 때 사회적 수용성이 극대화되기 때문이다. 나아가 초기 시장에서는 시간 단축이라는 기능적 이점과 특별한 경 험이라는 감성 요소를 융합한 서비스 모델을 개발하고, 연령 및 학력별로 차별 화된 타기팅 전략을 수립해야 한다. 결론적으로 본 연구의 확장 모델은 도시 삶의 패러다임을 바꿀 UAM 산업에서 개인 특성별 맞춤형 서비스 전략을 수립 하는 데 실질적인 기초 자료가 될 것이다. 키워드 : 도심항공교통(UAM), 인공지능(AI) 자율비행, 기술수용의도, 확장된 통 합기술수용이론(UTAUT2), 전문가 집단, 수용 결정요인, 설명 가능한 AI(XAI)

퍼셉트론 학습 원리를 적용한 고등학생의 수학 기반 STEM+I 프로그램 적용 사례

박민지 아주대학교 교육대학원 2026 국내석사

퍼셉트론 학습 원리를 적용한 고등학생의 수학 기반 STEM+I 프로그램 적용 사례 박민지 아주대학교 교육대학원 영재교육 전공(지도교수 고호경) 본 연구의 목적은 영재교육 현장에서 활용된 수학 기반 STEM+I 프로그 램을 일반고등학교 학생의 수준과 학교 수업 맥락에 맞게 재구성하여 적용 하고, 그 과정에서 나타난 학생들의 융합적 소양, 수학 진로지향도 및 학습 경험의 변화 양상을 탐색하는 데 있다. 특히 본 연구는 일반고 수학 동아리 학생을 잠재적 영재로 보고, 퍼셉트론 학습 원리를 중심으로 수학과 인공지 능을 연계한 STEM+I 프로그램의 적용 가능성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 기존 STEM+I 생각교실 프로그램인 「인공지능으로 수질 위 험지역을 찾아라!」를 바탕으로, 「퍼셉트론을 활용한 데이터 분류와 인 공지능의 이해」 프로그램을 6차시로 재구성하였다. 재구성 과정에서는 일반고 학생의 학습 수준과 수업 환경을 고려하여 퍼셉트론의 수학적 원 리 이해를 강화하고, 실제 데이터 분류 활동과 마이크로비트를 활용한 공 학 도구 경험을 포함하였다. 연구 대상은 일반고등학교 수학 동아리에 참 여한 1·2학년 학생 15명이며, 단일집단 사전·사후 설계를 적용하여 대응 표본 t-검정을 통해 양적 변화를 분석하였다. 또한 사후 서술형 문항을 활용하여 학생들의 경험을 정의적 측면, 인지적 측면, 진로 측면으로 범주 화하여 질적으로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 재구성한 수학 기반 STEM+I 프로그램 은 일반고 학생의 융합적 소양 전체 점수는 사전검사보다 사후검사에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 하위 영역 중 창의성, 배려, 소통 영역에서 통계적으로 유의한 변화가 나타났다. 둘째, 수학 진로지향도 역 시 프로그램 적용 후 유의미하게 향상되었다. 셋째, 공학 도구 활용 인식 에서도 유의미한 향상이 나타났다. 학생들은 블록코딩, 퍼셉트론, 마이크로 비트 활동을 통해 공학 도구를 활용하여 데이터를 측정하고 분류하는 과 정에 대한 자신감을 형성하였다. 넷째, 서술형 응답 분석 결과 학생들은 수업 과정에서 학습 흥미와 성취감을 경험하였고, 인공지능의 작동 원리와 수학 개념의 연결성을 인식하였으며, 수학과 인공지능 관련 진로에 대한 관심을 확장하는 모습을 보였다. 이상의 결과를 종합하면, 퍼셉트론 학습 원리를 적용한 수학 기반 STEM+I 프로그램은 일반고 학생들이 인공지능을 단순한 도구로 활용하 는 수준을 넘어, 그 작동 원리를 수학적으로 이해하고 실제 데이터 분류 활동에 적용해 볼 수 있는 교육적 경험을 제공하였다고 볼 수 있다. 또한 본 연구는 일반고 학생에게도 적절한 수준의 융합적 학습 경험이 제공될 경우 잠재적 역량이 발현될 가능성이 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구 는 일반고 학생을 대상으로 한 수학 기반 인공지능 융합 수업의 실제적 적용 사례를 제시하고, 향후 학교 현장에서 활용 가능한 STEM+I 프로그 램 재구성의 방향을 제안하였다는 점에서 의의가 있다. 주요어: STEM+I, 퍼셉트론, 인공지능 수학, 융합적 소양, 수학 진로지 향도, 잠재적 영재, 마이크로비트

LSTM-AE?Backed Behavioural Intent Verification for Matter Hubs : Deviation Scoring and Graded Access Enforcement

NEVANJI KUDZAI 아주대학교 일반대학원 2026 국내석사

The Matter standard has become a significant basis for secure and interoperable smart- home communication by providing unified device commissioning, encrypted commu- nication, and Access Control List (ACL)-based authorisation across devices from dif- ferent vendors. While these mechanisms offer strong protection against unauthorised access, they generally assume that once a user or device has been authenticated, subsequent behaviour will remain legitimate. In real smart-home environments, this assumption can be overly limiting. An attacker may obtain valid credentials through device compromise, token theft, misconfigured applications, or misused automation rules and may then issue commands that satisfy protocol and ACL requirements while still appearing suspicious in context. This thesis addresses this limitation by proposing a behaviour-aware access-control framework for Matter hubs. The framework extends conventional authentication and authorisation with a lightweight behavioural verification layer that evaluates whether an incoming command aligns with learned household activity patterns. It consists of three closely connected components. First, a Long Short-Term Memory Autoencoder (LSTM-AE) is trained in an unsupervised manner to capture the normal behavioural structure from historical smart-home event streams. Second, a Behavioural Intent Verification (BIV) module transforms reconstruction error into a normalised devia- tion score that indicates how atypical a behavioural window is relative to previously observed household activity. Third, a Behaviour-Aware Policy Engine (BPE) converts that score into graded enforcement actions such as Accept, Accept+Log, Confirm, and MFA/Block. In this manner, the system evaluates whether a command is authorised and whether it is behaviourally plausible. To evaluate the proposed framework, the study uses real smart-home traces drawn primarily from the CASAS Aruba dataset, with additional cross-household testing on the CASAS Kyoto dataset. Device and sensor events are converted into Matter-like event streams and grouped into fixed temporal windows for behavioural modelling. Several behaviour-inspired anomaly scenarios are then introduced, including location- inconsistent motion patterns, nighttime unlock attempts without presence signals, rapid toggle-spikes, and persistent light-always-on behaviour. The experimental re- sults show strong anomaly-detection performance, with mean ROC–AUC values of 0.9968 on Aruba and 0.9925 on Kyoto. Scenario-level analysis also reveals near-perfect discrimination in several cases, while ablation studies indicate that the compact model remains robust across different window sizes and configuration settings. Besides anomaly detection, this thesis also explores the security–usability impli- cations of using behavioural scores for access control decisions. The Behaviour-Aware Policy Engine supports threshold-based enforcement, allowing the system to balance anomaly coverage against unnecessary disruption of benign activity. With approx- imately 55K parameters and a lightweight inference profile, the proposed model is compact enough to support further evaluation for deployment on resource-constrained matter hubs. Overall, this thesis shows that behavioural modelling can act as a practical defence- in-depth layer for Matter-enabled smart homes. By extending access control beyond identity and permission to include behavioural context, the proposed framework sup- ports more adaptive, interpretable, and risk-aware enforcement in modern smart-home environments. Keywords: Matter, smart-home security, behavioural intent verification, behaviour- aware policy engine, LSTM autoencoder, anomaly detection, access control.

Longitudinal Association Between Healthy Aging and Physical Activity Using an Outcome-Wide Approach

한지민 아주대학교 일반대학원 2026 국내박사

Background: Physical activity is a modifiable lifestyle factor that may contribute to healthy aging. However, healthy aging is multidimensional, and the association between physical activity and healthy aging may differ across indicators, domains, and overall index-level outcomes. This study examined the longitudinal association between physical activity and healthy aging using an outcome-wide approach. Methods: Using longitudinal data from the Korean Urban Rural Elderly(KURE) study, this study analyzed 3,481 older adults. Healthy aging was assessed at the indicator, domain, and Healthy Aging Index levels. Physical activity was measured using WHO-Defined Physical Activity and International Physical Activity Questionnaire (IPAQ). Outcome-wide longitudinal regression analysis and Outcome-wide longitudinal Generalized Estimating Equation (GEE) analysis were conducted, with adjustment for prior physical activity, baseline healthy aging status, and covariates. False Discovery Rate (FDR), Bonferroni correction, and Inverse Probability Weighting (IPW) analysis were applied. Results: In the Outcome-wide longitudinal regression analysis, WHO-Defined Physical Activity was positively associated with the Healthy Aging Index and the physical, psychological, and social domains after False Discovery Rate (FDR) correction, and the association with the Healthy Aging Index remained significant after Bonferroni correction. International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) was positively associated with the Healthy Aging Index and the physical domain after Bonferroni correction. In contrast, the Outcome-wide longitudinal GEE analysis showed more heterogeneous associations, including several negative associations at the domain and indicator levels. No GEE results remained significant after Bonferroni correction. These findings were consistent in the IPW-adjusted analysis. Conclusions: Physical activity was associated with better subsequent healthy aging in regression analyses, particularly at the index and domain levels, while GEE analyses suggested more complex time-dependent patterns. These findings support physical activity as a key modifiable factor for healthy aging and suggest the importance of community and policy strategies that promote accessible and age-appropriate physical activity among older adults.

Mechanistic Studies of MLKL Function via Optogenetic Control and Intracellular Trafficking

정다혜 아주대학교 일반대학원 2026 국내박사

LLM기반 임베딩 조합을 활용한 IP담보설정 특허 식별 성능 비교 연구

이유미 아주대학교 일반대학원 2026 국내석사

기존 특허가치 관련 연구는 주로 청구항 수, 피인용 수, 패밀리 규모, 권리 잔존기간, 기술분류 등 구조화된 정량지표를 중심으로 특허의 경제적·기술적 가치를 설명해 왔다. 그러나 특허 문서는 발명의 기술적 내용, 권리범위, 문제 해결 방식, 응용 가능성 등 정량지표만으로 포착하기 어려운 복합적인 정보를 포함하고 있다. 이에 본 연구는 특허 텍스트 정보가 구조화 특허정보와 결합되었을 때 담보설정이라는 실제 금융거래 관측 신호를 예측하는 데 추가적인 예측 정보를 제공하는지 검토 하였다. 이를 위해 본 연구는 입력특성 조합, 텍스트 변환 방식, 분류모형, 데이터의 양성·음성 클래스 비율 등 여러 축을 체계적으로 탐색하였다. 평가구조 측면에서는 무작위 분할 기반의 Non-OOT 평가 와 등록연도 기준의 OOT 평가를 병행함으로써, 표본 내 분류 성능과 시간 외 일반화 성능을 구분 하여 검토하였다. 또한 본 연구는 모형의 성능을 예측 성능지표에만 한정하지 않고, 우선 검토 후보 군 선별이라는 실무적 활용 가능성의 관점에서 검토하기 위해 Top-K 분석과 임계값 민감도 분석을 함께 수행하였다. 분석 결과, 구조화 특허정보와 특허 텍스트 정보를 결합한 특성 조합은 단일 정보 유형만을 활용 한 경우보다 전반적으로 높은 예측 성능을 보였다. 이는 특허 텍스트 정보가 기존 구조화 특허정보 를 보완하는 추가적인 예측 정보로 활용될 수 있음을 시사한다. 특히 예측점수 상위 후보군에서 실 제 담보설정특허가 무작위 선별보다 높은 비율로 포함되어, 본 연구의 모형은 개별 특허의 확정적 판별보다는 금융기관의 우선 검토 대상 순위화와 후보군 압축을 위한 보조 도구로 활용될 수 있음 을 확인하였다. 아울러 동일한 예측모형이라도 활용 목적에 따라 중시해야 할 성능지표와 임계값 설정이 달라질 수 있음을 확인하였다. 예를 들어 금융기관의 심사·검토 과정에서는 제한된 심사 자원을 고려하여 정밀도와 Top-K 성능을 중시할 수 있으며, 잠재적 IP금융 후보 특허를 폭넓게 발굴하고 IP 활용 저변을 확대하려는 정책적 관점에서는 재현율과 F1 점수를 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 특허 담보설정 예측모형은 단일한 성능지표나 고정된 임계값으로 평가하기보다, 운영 목적에 맞는 성능지 표를 선택하고 그에 따라 임계값을 조정하는 방식으로 활용되어야 한다. Keywords : IP금융, 특허담보, LLM 임베딩, Top-K, 임계값 조정 Previous studies on patent value have mainly explained the economic and technological value of patents using structured quantitative indicators such as the number of claims, forward citations, patent family size, remaining patent term, and technology classification. However, patent documents contain complex information that is difficult to capture through quantitative indicators alone, including the technical content of inventions, scope of rights, problem-solving mechanisms, and potential applications. This study examines whether patent text information provides additional predictive value when combined with structured indicators for identifying patents associated with collateral registration, an observable signal in actual financial transactions. To this end, this study systematically explores multiple dimensions, including input feature combinations, text representation methods, classification models, and positive-to-negative class ratios. In terms of evaluation design, the study conducts both a Non-OOT evaluation based on random splits and an out-of-time (OOT) evaluation based on registration years, allowing a comparison between within-period classification performance and temporal generalization. In addition, model performance is evaluated not only in terms of conventional predictive performance metrics but also from the practical standpoint of identifying candidates for priority review, using Top-K analysis and threshold sensitivity analysis. The results show that feature combinations integrating structured information and patent text generally achieved higher predictive performance than those using only a single type of information across multiple experimental settings. This suggests that patent text can provide complementary predictive information beyond existing structured indicators. In particular, patents with collateral registration histories were represented at a higher rate among top-ranked candidates than under random selection, indicating that the proposed models can be used not as tools for definitive patent-level classification, but as screening tools for ranking and narrowing down candidates for priority review by financial institutions. Furthermore, the results suggest that the relative importance of precision and recall may vary depending on operational objectives and that threshold settings should be adjusted accordingly. Specifically, in financial contexts where minimizing false positives is important, thresholds may be set to emphasize precision. In contrast, when the objective is to expand the IP finance ecosystem and broadly identify potential candidates for IP finance, thresholds may be set to emphasize recall. Keywords: IP finance, patent collateral, LLM-based embedding, Top-K, threshold adjustment

Lightweight Textile-based Wearable Robot for Ankle Assistance During Walking

김창환 아주대학교 일반대학원 2026 국내박사

KAN 기반 기호 회귀 가속을 위한 명령어 프로그래머블 FPGA 가속기

이원준 아주대학교 일반대학원 2026 국내석사

본 논문에서는 Kolmogorov-Arnold Network(KAN)로부터 추출된 기호 회귀 수식을 FPGA 에서 효율적으로 실행하기 위한 명령어 프로그래머블 가속기 구조를 제안한다. KAN 은 학습된 모델을 명시적인 수학식으로 변환할 수 있다는 장점이 있지만, 이렇게 얻어진 수식은 곱셈, 나눗셈, 로그, 지수, 삼각함수와 같은 다양한 비선형 연산을 포함할 수 있어 일반적인 고정형 하드웨어 구조로는 효율적으로 처리하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 pykan 을 이용하여 KAN 모델을 학습하고, grid refining, pruning, 기호 회귀 과정을 통해 학습된 모델을 해석 가능한 수식으로 변환한다. 이후 추출된 수식을 FPGA 에서 실행 가능한 48 비트 명령어열로 변환하고, 이를 BRAM 기반 명령어 메모리에 저장하여 실행한다. 따라서 수식이 변경되더라도 하드웨어 구조를 다시 설계하지 않고, 명령어열만 교체하여 다양한 KAN 기반 수식을 처리할 수 있다. 제안한 가속기는 수식 내부의 연산 의존성을 추적하는 reservation station 기반 스케줄링 구조, 단순 산술 연산을 빠르게 처리하는 ALU bypass 경로, 그리고 복잡한 비선형 연산을 처리하기 위한 CORDIC 기반 다중 처리 요소 구조를 포함한다. 이를 통해 수식에 포함된 다양한 연산을 하나의 프로그래머블 하드웨어 구조에서 효율적으로 실행할 수 있다. 또한 본 논문에서는 부동소수점 소프트웨어 환경에서 계산한 수식 결과와 FPGA 에서 실행한 결과를 비교하여, 기호 회귀 과정에서 발생하는 근사 오차와 하드웨어 구현 과정에서 발생하는 수치 오차를 분리하여 분석하였다. 이를 통해 제안한 고정소수점 및 CORDIC 기반 연산 구조가 KAN 으로부터 얻은 기호 회귀 수식을 수치적으로 신뢰성 있게 실행할 수 있음을 검증하였다. 주제어 ― Kolmogorov-Arnold Network, 기호 회귀, FPGA 가속기, CORDIC, 명령어 프로그래머블 구조 This thesis presents an instruction-programmable accelerator architecture for efficiently executing symbolic regression expressions extracted from Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) on an FPGA. KANs have the advantage of converting trained models into explicit mathematical expressions. However, the resulting expressions may include various nonlinear operations such as multiplication, division, logarithmic, exponential, and trigonometric functions, making them difficult to process efficiently using conventional fixed hardware structures. The proposed method first trains a KAN model using pykan and converts the trained model into an interpretable mathematical expression through grid refining, pruning, and symbolic regression. The extracted expression is then transformed into a 48-bit instruction sequence executable on the FPGA and stored in a BRAM-based instruction memory. Therefore, even when the expression changes, various KAN-derived expressions can be processed by replacing only the instruction sequence without redesigning the hardware architecture. The proposed accelerator includes a reservation-station-based control structure that tracks operation dependencies within the expression, an ALU bypass path for fast execution of simple arithmetic operations, and a CORDIC-based multi-processing-element structure for complex nonlinear operations. This enables various operations included in symbolic expressions to be efficiently executed within a single programmable hardware architecture. In addition, this thesis compares the expression results computed in a floating-point software environment with the results executed on the FPGA, thereby separately analyzing the approximation error introduced during symbolic regression and the numerical error introduced during hardware implementation. Through this analysis, we verify that the proposed fixed point and CORDIC-based computation architecture can numerically and reliably execute symbolic regression expressions obtained from KANs. Key words ― Kolmogorov-Arnold Network, Symbolic Regression, FPGA Accelerator, CORDIC, Instruction-Programmable FPGA accelerator

Lipid Kinase PIP5Kα Regulates Hippo-YAP Signaling Pathway through Merlin and LATS1

LE PHAN HOANG TRUC 아주대학교 일반대학원 2026 국내박사

세포 생존능(viability), 재생, 성장 및 분화를 포함한 핵심적인 세포 프로세스는 조직 항상성의 근본적인 매개체인 Hippo 신호전달 경로에 의해 조절됩니다. 고전적인 MST-LATS 인산화효소 축(kinase axis)은 잘 규명되어 있는 반면, 세포막(PM)에서 이러한 조절 복합체의 모집(recruitment)과 활성화를 촉진하는 상위 메커니즘은 여전히 불분명합니다. 본 연구는 PI(4,5)P2 합성의 주요 효소인 제1형 포스파티딜이노시톨 4-인산 5-인산화효소 알파(PIP5Kα)가 Hippo 경로의 새로운 상위 활성제로서 수행하는 기능적 역할을 조사했습니다. 생화학적 분석, 공초점 현미경 관찰, 기능적 세포 모델을 통해, 우리는 PIP5Kα가 Merlin-LATS1 복합체의 형성과 세포막 모집을 촉진하는 핵심 비계(scaffold)로 작용함을 규명했습니다. 이 과정은 PIP5Kα의 촉매 활성에 엄격하게 의존하며, 활성이 결여된 돌연변이체(kinase-dead mutants)는 유사한 반응을 유도하지 못했습니다. 메커니즘적으로, PIP5Kα에 의해 생성된 PI(4,5)P2는 Merlin이 활성 구조로 전환되도록 유도하며, 이를 통해 LATS1 및 YAP/TAZ의 인산화를 강화하고, 결과적으로 표준 표적 유전자인 CTGF, CYR61, ANKRD1의 발현을 하향 조절합니다. 이 신호전달 축은 세포 밀도 및 혈청 유효성과 같은 세포 외 자극에 의해 역동적으로 조절됩니다. 기능적으로 PIP5Kα 매개 Hippo 활성화는 세포 증식을 억제하여 verteporfin에 의한 YAP 억제의 항증식 효과를 모방하고, 중간엽 줄기세포(MSC)의 지방 생성 분화를 촉진합니다. 특히, FERM 도메인 내의 환자 유래 Merlin 돌연변이는 PIP5Kα-Merlin 인터페이스를 방해하여 종양 억제 신호전달의 상실을 초래합니다. 종합적으로, 우리의 발견은 PIP5Kα가 세포막에서 Hippo 신호전달 경로 구성 성분들의 공간적 조직화를 조절하는 중추적인 항상성 통합자임을 입증합니다. 본 연구는 포스포이노시티드(phosphoinositide) 신호전달과 Merlin-LATS1 축을 연결함으로써 암 진행의 분자적 기반에 대한 새로운 통찰을 제공하고, Hippo 신호전달 경로의 조절 장애를 특징으로 하는 악성 종양에서 PIP5Kα가 잠재적인 치료 표적이 될 수 있음을 강조합니다. Critical cellular processes, including cell viability, renewal, growth, and differentiation, are governed by the Hippo signaling pathway, a fundamental mediator of tissue homeostasis. While the classical MST-LATS kinase axis is well-characterized, the upstream mechanisms that promote the recruitment and activation of these regulatory complexes at the plasma membrane (PM) remain incompletely understood. This study investigates the functional role of Type I phosphatidylinositol 4-phosphate 5-kinase alpha (PIP5Kα), the primary kinase responsible for PI(4,5)P2 synthesis, as a novel upstream activator of the Hippo pathway. Using biochemical assays, confocal microscopy, and functional cell models, we demonstrate that PIP5Kα acts as a critical scaffold to promote the formation and PM recruitment of the Merlin-LATS1 complex. This process is stringently dependent on the catalytic function of PIP5Kα, as kinase-dead mutants fail to elicit a similar response. Mechanistically, PIP5Kα-generated PI(4,5)P2 triggers the transition of Merlin to its active conformation, thereby enhancing LATS1 and YAP/TAZ phosphorylation, which in turn downregulates the canonical target genes CTGF, CYR61, and ANKRD1. This signaling axis is dynamically modulated by extracellular cues such as cell density and serum availability. Functionally, PIP5Kα-mediated Hippo activation inhibits cell proliferation, mirroring the antiproliferative effects of YAP inhibition by verteporfin, and promotes adipogenic differentiation in mesenchymal stem cells (MSCs). Notably, patient-derived Merlin mutations within the FERM domain disrupt the PIP5Kα- Merlin interface, leading to loss of tumor-suppressive signaling. Collectively, our findings establish PIP5Kα as a pivotal homeostatic integrator that coordinates the spatial organization of Hippo pathway components at the PM. By bridging phosphoinositide signaling with the Merlin-LATS1 axis, this study offers new insights into the molecular basis of cancer progression and highlights PIP5Kα as a potential therapeutic target in malignancies characterized by Hippo pathway dysregulation. Keywords: PIP5Kα, Merlin, LATS1, PI(4,5)P2, Hippo pathway