Development and validation of quantitative analytical method on biomarker in the urine from preterm birth and miscarriage

주윤하 서강대학교 대학원 2019 국내석사

Research Trends in Childhood English Education in Korea: Focus on Academic Journal Abstracts from 2011 to 2020

주윤하 전남대학교 2022 국내박사

This study analyzes general research trends and genres of academic journal abstracts (AJAs) in children's English education (CEE) published in Korea over the past 10 years. In Korea, English education for children has undergone significant changes in the classroom and in academia, and these changes have attracted much interest by researchers (Lee, 2020). Therefore, it is essential to review and consider the studies conducted so far before focusing on current concerns and future directions for CEE. In addition, this research focuses on the academic discourse characteristics of the AJAs. Since the purpose of the abstract is to provide the reader with accurate and concise information on research results and new information (Ko, 2010), taking a closer look at AJAs in CEE will be worthwhile. This study analyzed English abstracts to determine the academic characteristics of CEE in Korea. To this end, papers related to children’s English education published from 2011 to 2020 were collected and constructed as a corpus. The final selection yielded 1,479 papers based on the research eligibility criteria. The abstracts were analyzed in detail to identify research trends by dividing them into quantitative changes, research methods, topics, and the research participants. For the credibility of the study, two researchers who majored in English education reviewed the classification for accuracy, and the validity of the classification was secured after collecting opinions. Based on the classification, text-mining analysis was performed using the R program to examine the trends of keywords appearing in the abstracts of the journals by year, method, and topic. Next, to examine the genre characteristics of CEE journals, Swales(1990)’ IMRD (Introduction, Method, Results, and Discussion) framework was used to analyze rhetorical structures, and TAACO (Tool for the Automatic Analysis of Cohesion) - using givenness, sentence overlap, and connectives index - was used to analyze cohesion. In Korea, research on CEE has been conducted steadily, and the number of studies tends to increase every 5 years, so the number of studies was the highest in 2015 and 2020. The most used research methods were quantitative methods; however, many mixed-methods studies have also been done, showing interest in qualitative research methods. In addition, the number of studies using other methods such as corpus and textbook analysis has increased rapidly since 2019. From preschoolers to elementary school students, the most commonly studied group has been 6th-grade students, and the least studied have been 1st and 2nd graders. In addition, in-service teachers have accounted for the largest number of adult study participants. As a result of analyzing keywords through text-mining, each characteristic appeared as a word depending on the criteria used to classify the CEE corpus. In the entire corpus, “student,” “study,” “teacher,” “learn,” and “school” were the keywords appearing with high frequency. Because the research object was constructed for the abstracts of articles in academic journals, academic terms also appeared as high-frequency keywords. TF-IDF is a unique word that appears only in certain documents. Interestingly, words such as “survey,” “provide,” “present,” and “aim” did not appear in TF, but did appear in TF-IDF. The N-gram word that appeared the most was “elementary school,” which shows that English education and research are mainly conducted in Korea. A total of 36 move structures appeared in the AJAs in CEE, and the structures that appeared the most were I-M-R-D, I-M-R, I-R-D, and M-R-D, in that order. In particular, 66% of the constructed corpus consisted of I-M-R-D moves. Moreover, it was commonly seen that there were no discussion moves in the abstracts; however, there was a tendency to replace discussion moves with brief academic phrases. When analyzed by research method, I-M-R-D was the most common in the mixed-methods corpus (71.2%) and the least common in the theoretical method corpus (28.2%). I-M-R-D was the most common when analyzed by topic, at 68.7% in teacher factors. This analysis confirmed that the composition of the move is affected by the research method used and what the topic was written on. As a result of analyzing the overlap of nouns/pronouns between the preceding information indicator and adjacent sentences in the study, the same content words repeatedly appear in the abstract. Therefore, it can be said that the abstract of the CEE journals suggests key concepts and leads the discussion based on understanding and knowledge. Although there was no significant difference in the use of connectives by year, it was confirmed that the causal connectives tended to decrease over time. When analyzed by research method and topic corpus, cohesion using pronouns was high in the qualitative method and abstracts related to the teacher factor topic. The cohesion through the use of repeated content lemmas was high in the abstract related to the quantitative method and learner factor topic. In addition, it was confirmed that the use of logical connectives was highly measured in abstracts related to the theoretical method and the instructional factor topic, so it was confirmed that the strategies of using the cohesive index were different for each research method and topic. In this study, the content trends of CEE research conducted over the past 10 years and the characteristics of academic discourse features were analyzed by various aspects. Through this study, the research of CEE in Korea has developed by dealing with various research methods and topics, and that the study of teaching media has developed rapidly by reflecting the flow of changing society. In addition, the keywords of the abstract were analyzed using text mining, but there is a limitation in that this study included only research journals with English abstracts. Finally, the study results were derived by using a lot of data in the field of English education, analyzing the rhetorical structures and cohesion of abstracts using IMRD move and TAACO. The results of this study are expected to provide further support to CEE researchers for the qualitative and quantitative growth of education and future study. 본 연구는 10년 동안 한국에서 출간된 아동 영어교육 학술지의 종합적인 연구 동향 및 초록의 장르 분석을 목적으로 한다. 한국에서 아동 영어교육은 현장과 학계에서 많은 관심 속에 의미 있는 변화를 겪어왔다(이창희, 2020). 이에 본 연구자는 현재의 아동 영어교육에 대한 고민과 앞으로의 방향을 설정하기에 앞서, 지금까지 수행 되어온 연구들을 되짚어 보고 고찰하는 것이 중요하다고 판단하였다. 또한, 연구 분석 대상인 학술지의 초록이 갖는 학술 담화적 특징에 주목하였다. 초록은 독자에게 연구 결과와 새로운 정보에 대한 내용을 정확하고 간결하게 제공하는 목적을 가지고 있기 때문에(고수원, 2010), 한국의 아동 영어교육 연구에 대해 자세히 들여다 보는데 적합하다고 판단하였다. 그리고 영문 초록은 학술지에서 중요한 역할을 하기 때문에, 한국의 아동 영어교육 학자들이 갖는 학술적 특징을 살펴볼 수 있다는 점에서 분석할 가치가 있다고 판단하였다. 이를 위해 2011년부터 2020년까지 출판된 아동 영어교육 관련 논문을 수집해 코퍼스로 구축하였다. 연구 적격성 기준을 통해 1,479개의 논문을 최종 선별하였으며 연구 동향 파악을 위해 양적 변화, 연구 주제, 방법, 연구 참여자 현황으로 나누어 상세히 알아보았다. 이때 분류의 정확성을 위해 영어교육학을 전공한 2인의 연구자가 검토하였고 의견수렴을 거쳐 분류의 타당성을 확보했다. 그리고 분류를 토대로 연도별, 연구 방법별, 연구 주제별로 학술지 초록에 나타난 키워드의 동향 추이를 살펴보기 위해 R을 사용해 텍스트마이닝 분석을 수행했다. 다음으로 아동 영어교육 학술지의 장르 특징을 알아보기 위해, IMRD(Swales, 1990) 무브(move)와 TAACO의 선행정보, 문장 중복 그리고 접속사 지표를 활용해 응집성을 분석했다. 한국에서 아동 영어교육 연구는 꾸준히 수행되어 오고 있었다. 5년마다 연구의 수가 증가하는 경향을 보이며 2015년과 2020년에 연구의 수가 가장 많았다. 가장 많이 사용된 연구 방법은 양적 연구 방법이었으며 혼합 연구 방법도 많이 이루어져 왔다. 이는 연구자들이 질적 연구 방법의 중요성에 입각해 다양한 연구 방법을 통해 연구를 수행한 결과로 볼 수 있다. 이외에도 코퍼스나 교재 분석과 같은 기타 연구 방법을 사용한 연구가 2019년부터 급격히 많아진 것을 확인하였다. 미취학 아동부터 초등학생을 통틀어 연구 참여자들은 6학년 학생들이 가장 많았으며 1, 2학년이 가장 적었다. 그리고 성인 연구 참여자로는 현직 교사가 가장 많은 것으로 나타났다. 연구의 키워드를 텍스트마이닝을 통해 분석한 결과, 아동 영어교육 코퍼스를 어떤 기준으로 분류해서 분석하느냐에 따라 각각의 특징이 단어로 나타났다. 전체 코퍼스에서 “student”, “study”, “teacher”, “learn”, “school”이 고빈도 키워드 였다. 그리고 연구 대상인 코퍼스가 학술지 초록을 대상으로 구축했기 때문에 학술적 용어들도 고빈도 키워드로 많이 등장했다. TF-IDF는 특정 문서에서만 등장하는 고유한 단어인데 흥미로운 것은 ‘survey, provide, present, aim’과 같은 단어들이 TF에는 등장하지 않았지만 TF-IDF에는 등장했다. 다음으로 가장 많이 등장한 N-gram words는 ‘elementary school’이었는데 이와 같은 단어는 한국에서 영어교육과 연구가 주로 이루어지고 있는 장소가 학교라는 것을 보여준다. 그리고 방법별로 분석했을 때, 연구 방법의 특성이 키워드로 나타났는데 혼합연구방법에서는 다른 연구 방법과 중복되는 키워드가 많았고 고유한 키워드는 나타나지 않았다. 아동 영어교육 학술지의 초록에서는 총 36개의 수사 구조가 등장했으며 가장 많이 나타난 수사 구조는 I-M-R-D, I-M-R, I-R-D, M-R-D 순이다. 특히, 구축된 코퍼스의 66%는 I-M-R-D 무브였는데, 실제 논의 무브는 없거나 간략한 학술적인 문구로 대체되는 경향이 있다는 것을 확인하였다. 연구 방법별로 분석했을 때, 혼합 연구 방법(71.2%)에서 I-M-R-D가 가장 많았으며 이론적 연구 방법(28.2%)에서 가장 적었다. 주제별로 분석했을 때, 교사 요인 주제에서 I-M-R-D가 68.7%로 가장 많았다. 그리고 가장 많은 수사 구조로 초록을 작성한 주제는 교수 매체 요인 주제였는데, 총 26개의 수사 구조가 나타났다. 이 분석을 통해 학술지에 게재된 초록은 연구자가 어떤 연구 방법을 사용하고 어떤 주제에 대한 초록을 작성하는 지에 따라 무브의 구성이 다르게 나타난다는 것을 확인할 수 있었다. 다음으로 초록은 개념을 제시하며 새로운 상황에 개념을 적용한 결과를 제시하는 글인데, 연구에서 선행정보 지표와 인접 문장 간의 명사/대명사의 중복을 분석한 결과, 초록에서 같은 어휘들이 지속적으로 반복해서 나타나는 경향을 보였다. 이에 아동 영어교육 학술지의 초록은 핵심 개념을 제시하고 이에 대한 이해와 지식을 바탕으로 논의를 이끈다고 할 수 있다. 그리고 접속사 사용은 연도별로 큰 차이가 나타나지 않았지만, 인과 관계의 접속사는 시간이 지날수록 줄어드는 경향을 확인하였다. 또한, 연구 방법 및 주제별로 분석했을 때, 대명사를 사용한 응집성은 질적 연구 방법과 교사 요인 주제와 관련한 초록에서 높게 측정되었으며 반복되는 내용 어휘 사용을 통한 응집성은 양적 연구 방법과 학습자 요인 주제와 관련한 초록에서 높이 측정되었다. 그리고 이론적 연구 방법과 교수 매체 요인 주제와 관련한 초록은 논리 접속사의 사용이 높이 측정되어 연구 방법별, 주제별로 응집성 지표를 사용하는 전략이 다르다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 최근 10년 동안 수행된 아동 영어교육 연구의 내용적 동향과 학술 담화의 특징을 분석해 다각적인 측면으로 살펴보았다. 본 연구를 통해 한국의 아동 영어교육 연구는 다양한 연구 방법과 주제를 다루며 발전해 왔고 시대의 흐름을 반영해 교수 매체 연구가 급격히 발달해 왔음을 밝혔다. 그리고 텍스트마이닝을 활용해 초록의 키워드를 분석하였으나, 영문 초록이 있는 연구만을 대상으로 했기 때문에 한국의 아동 영어교육 연구를 모두 포함했다고 보기 어려운 한계점이 있다. 마지막으로 본 연구는 IMRD 무브와 TAACO를 사용해 초록의 수사 구조와 응집성을 분석했다. 향후, 아동 영어교육 연구자들이 본 연구의 결과를 발판삼아 질적·양적으로 아동 영어교육 분야가 성장하는 데 활용되기를 기대한다.

보육교사의 보육효능감, 창의적 인성과 전문성 인식간의 관계

주윤하 부경대학교 2013 국내석사

현대 우리사회는 영유아를 전문적으로 보육할 수 있는 보육시설에 대한 요구의 증가와 더불어 전문성을 갖추고 이를 스스로 인식하는 보육교사를 필요로 하고 있다. 이에 본 연구는 보육교사의 보육효능감과 창의적 인성 요인이 전문성 인식과 어떠한 관계가 있는지 알아보고자 한다. 연구대상은 부산광역시와 경상남도의 어린이집에 근무하고 있는 보육교사 245명이다. 연구도구는 보육효능감은 현정환(2003)의 검사 도구를 사용하였고 창의적 인성은 박병기, 유경순(2000)의 연구에서 조은명(2010)이 수정·보완한 도구를 사용하였으며, 전문성 인식은 Lindsay와 Lindsay(1987)의 전문성 인식 도구를 번안한 김혜린(1993)의 연구를 기초로 하여 조은주(2012)가 재구성한 것을 사용하였다. 자료분석은 SPSS 21.0을 사용하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 상관분석, 단순·중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 보육교사의 보육효능감, 창의적 인성과 전문성 인식간의 관계에서는 전문성 인식의 하위요인인 사회·경제적 지위를 제외한 나머지는 정적관계가 나타났다. 보육교사 보육효능감은 전문성 인식 전체와 하위요인의 전문적 지식과 기술요구, 사회봉사, 자율성, 직업윤리, 직업전문성의 하위요인에 영향을 미쳤다. 보육교사 창의적 인성은 전문성 인식 전체에 독자성, 호기심, 집요성, 하위요인의 전문적 지식과 기술요구에 독자성, 호기심, 개방성, 집요성, 사회봉사에는 독자성, 집요성, 자율성에는 집요성, 독자성, 직업윤리에는 독자성, 호기심, 집요성, 개방성, 직업전문성에는 독자성, 집요성이 영향을 미쳤다. 결론은 보육교사의 보육효능감, 창의적 인성과 전문성 인식간의 관계는 정적 상관관계가 있고 보육교사의 전문성 인식에 대해 보육효능감과 창의적 인성의 하위요인인 호기심, 집요성, 독자성, 개방성이 영향을 미친다.

영어 수업 유형, 영역 및 학습 방법에 대한 초등학생과 교수자의 선호도와 인식도 비교 연구

주윤하 연세대학교 교육대학원 2017 국내석사

The purpose of this study is to compare students and teachers' preferences and perceptions of effectiveness in English to Elementary students. For achieving this purpose, 100 teachers and 679 elementary students participated. The main results are as below: Firstly, Students preferred small group activity as well as teachers. Secondly, Students preferred Listening and perceived reading as an effective aspect for improving English skills. However teachers thought speaking is more important than reading. Finally, the effective learning strategies perceptions surveyed by the teachers did not correspond to the learners perceptions even though the teachers used more than half of different strategies. Students preferences and perceptions were influenced depending on private lessons. And teachers' perceptions were influenced depending on whether they were school or private teachers. In an EFL environment like Korea, the ideal of education should be learner-centered. Therefore, it is necessary to continue researching and developing various learning methods for young English learners. 수업 유형과 영어 영역 및 영어 학습 방법을 조사하고 이를 교수자 인식과 비교하여 학습자 중심의 초등 영어 교육으로 나아갈 수 있는 방향을 제시 하고자 한다. 연구 문제 해결을 위해 수도권 내 영어 교육 종사자 100명, 초등학습자 679명을 대상으로 설문을 실시하였으며 아래와 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 초등 영어 학습자들은 소그룹 활동을 선호했으며 교수자들 또한 학습자들이 소그룹 활동을 선호할 것이라 응답하였다. 둘째, 초등학습자들은 영어 '듣기' 영역을 가장 선호하였으며 '읽기' 영역이 영어 실력 향상에 도움 될 것이라고 답변하였으나 교수자들은 초등학습자들에게 가장 중요한 영어 영역은 '말하기'라고 응답하여 두 집단 간에 인식 차이가 있는 것을 알 수 있다. 셋째, 설문 결과에서 전체 교수자 집단은 학습 방법의 절반 이상을 활용하고 있다고 응답하여 실제 교육 현장에서 빈번하게 일어나고 있는 것으로 조사되었다. 그러나 교수자를 대상으로 조사한 활용도와 각 집단이 인식하고 있는 효율적인 학습 방법 순위가 꼭 일치하지는 않았으며 실제 교육 현장에서 학습자에게 학습 방법을 제시하는 교수자 집단 내에서도 활용도과 효율성 인식에 대해 차이를 보였다. 학습자들이 효율적이라고 인식하는 학습 방법에 영향을 미치는 변인은 사교육을 받고 있는지의 여부였다. 그리고 교수자는 공교육/사교육 여부에 따라 효율적인 영어 학습 방법에 대한 인식 차이가 나타는 것으로 조사되었다. 교육 연구자와 교수자가 지향해야할 교육의 이상은 학습자 중심의 교육이어야 한다. 이에 우리나라와 같은 EFL환경에서 초등학습자들의 특성과 수준을 존중하며 이들이 교육의 주체자로서 영어를 학습하는데 실질적으로 도움이 되는 영어 수업이 될 수 있도록 여러 학습 방법에 대해 계속 연구하고 개발될 필요가 있다.

Development of supraglottic airway device avoiding impairment of carotid artery blood flow

주윤하 서울대학교 대학원 2018 국내석사

Abstract Development of supraglottic airway device avoiding impairment of carotid artery blood flow Yoon Ha Joo Interdisciplinary Program in Bioengineering Seoul National University Graduate School The supra-glottic airway(SGA) is a device that have one or two cuffs attached to the end or middle of the tube to cover the larynx. SGA has the advantages of simple configuration and relatively low skill required. So, this is the most popular alternative to endotracheal intubation(E-tube intubation) and has already been widely introduced in medical practice. However, recent large-scale studies of patients with cardiac arrest in out of hospital have reported that SGA intubation have worse spontaneous circulation recovery, survival rate, and neurological prognosis than E-tube intubation. It is presumed that the pressure of the laryngeal lumen which occurs when the cuff inflated on the glottis is closely attached to the airway entrance obstructs the blood flow of the carotid artery but not proved yet. The purpose of this study is to identify what differences are occurring and analyze the causes of various types of SGAs and E-tube on hemodynamic aspects and develop of new SGAs that is most advantageous in terms of brain survival in patients with cardiac arrest. In order to compare with the effects of e-tube and three types of SGAs, laryngeal mask airway(LMA), i-gel and combitube on cerebral blood flow and pressure, pre-clinical studies were conducted using total of 12 pigs weighing about 40kg cardiac arrest models. We analyzed the factors affecting the physiological parameters using computed tomography(CT) images of pigs intubated with e-tube and three types of SGAs. First, the 3D model of the SGAs / carotid artery / upper respiratory tract before and after intubation was prepared by Seg3D program , Meshmixerprogram . Second, SGAs after intubation and upper respiratory tract before intubation were output to the FDM 3D printer for detailed appearance analysis. Third, we calculated the volume per unit length of the carotid artery and analyzed whether the carotid artery was pressured by SGAs cuff expansion. New-LMA and new-combitube were created to reduce the pressure on the carotid artery. This is based on the patent of Earplug US005957136 US4867149, and a plug and plug cuff with thin wings is fabricated using silicone, which is an elastic polymer material. First, a mold was designed to fabricate a cuff using the Inventor program, Seg3D, Meshmixer and outputs using FDM 3D Printer 3DP-110F(Single). Second, a new cuff is fabricated by casting silicon into the mold. The air-leakage in-vitro test was performed on new SGAs manufactured by using the manikin in the gating system. Preclinical study was conducted on 8 pigs weighing about 42.5kg cardiac arrest model. There was a decrease in carotid artery blood flow in the new-SGA. However, it is confirmed that the decrease is smaller than that of existing products. This allows the new gateways to demonstrate improved performance over existing products.

Cytogenetic Analysis of Carthamus tinctorius L. and Bienertia sinuspersici Akhani Using Tandemly Repetitive Sequences

주윤하 삼육대학교 대학원 2017 국내석사

Dual-color fluorescence in situ hybridization karyotype analysis was created using repetitive sequences including two types of rDNA repeats (45S and 5S rDNAs) and Arabidopsis-type telomere sequence repeats. Somatic metaphase cells of Carthamus tinctorius L. were observed as a diploid (2n=2x=24). A symmetrical or slightly asymmetrical karyotype with seven pairs of metacentric and five pairs of submetacentric chromosomes were observed. The lengths of the somatic metaphase chromosomes ranged from 4.18 to 6.53 ㎛, with a total length of 60.71 ㎛. One locus of 45S rDNA was located on the pericentromeric regions of three pairs of chromosomes and the other pair was situated on the terminal regions of the short arms of a single pair of chromosomes. One locus of 5S rDNA was detected on the interstitial regions of the short arms of two pairs of chromosomes. Arabidopsis-type telomeric repeats were detected on the terminal regions of all pairs of chromosomes. Co-localization of loci between telomeric repeats and 45S rDNA was observed in a single pair of chromosomes. The results provide additional information for the existing physical mapping project of C. tinctorius L. and will also serve as a benchmark to a more intricate cytogenetic investigation of these and related species. The objective of this study was to perform fluorescence in situ hybridization (FISH) karyotype analysis for mitotic metaphase chromosomes of Bienertia sinuspersici Akhani using 45S and 5S ribosomal DNA (rDNA) as probes. The number of chromosomes of B. sinuspersici Akhani was confirmed to be 2n=2x=18. There are two loci of 45S rDNA on distal regions of the short arm of chromosome 8, seven loci of 5S rDNA in pericentromeric regions of chromosome 2, 3, 5, and 6, and four loci in interstitial regions of chromosome 4 and 7. The result of 5S rDNA located only on one of the homologous chromosome 5 shows that B. sinuspersici Akhani is heterozygous. Cot-1 DNA signals were observed in all parts of the chromosomes. These chromosomal data could provide an overview of B. sinuspersici Akhani genome characterization. This study was conducted to support the development of a genetic map of B. sinuspersici Akhani.

Vibration Analysis for Thrombosis Detection in Centrifugal Blood Pumps

주윤하 서울대학교 대학원 2022 국내박사

Centrifugal blood pumps artificially circulate blood and have various medical applications such as in ventricular assist devices (VADs) and extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) devices. However, pump head thrombosis is a serious problem that can occur while using centrifugal blood pumps. This is fatal to patients and requires immediate action. The detection of pump head thrombosis relies entirely on audiovisual analysis and blood tests conducted by experienced medical staff; this makes it difficult to respond in real time, thereby reducing patient survivability. Therefore, it is necessary to develop an algorithm that automatically detects pump head thrombosis. The objective of this study was to improve the performance of an algorithm that continuously monitors the thrombus that is attached to and rotates with the impeller of a centrifugal blood pump. This study proposes various parameters for machine fault detection and a deep neural network-based convolutional neural network (CNN). The algorithm was validated through a performance evaluation by in-vitro testing. The in-vitro tests were performed using 6 porcine thromboses and 58 imitation thromboses . The imitation thromboses made by casting silicone possessed various physical properties and dimensions. A different thrombus was used in each experiment. The thrombus was fixed inside the pump head, and the pump was activated. The vibrations generated from the pump head was measured using an accelerometer. The sampling rate was 10,000 Hz. First, the machine fault detection parameters that were used to detect pump head thrombosis were validated. When a thrombus forms on the impeller, it displaces the center of mass of the impeller, which destabilizes it and causes specific vibrations. In this study, 13 parameters including root mean square (RMS), skewness, kurtosis, shape factor (SF), crest factor (CF), clearance factor (CLF), impulse factor (IF), energy operator (EO), energy ratio (ER), zero-order figure of merit (FM0), fourth-order figure of merit (FM4), M6A, and M8A, which are used for detecting machine faults, were selected based on this principle. The vibration signals measured in the in-vitro tests were converted into the selected parameters. The parameters were applied to design a feature- and classification-based detection algorithm using adaptive boosting (AdaBoost). The performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). As a result of the analysis, the performance of energy ratio (imitation thrombus detection AUC 0.922) and kurtosis (porcine thrombus detection AUC 0.961) was the highest among each machine fault detection parameters. The above parameters outperformed the state-of-the-art (SOTA) 3rd harmonic change of rotation speed of impeller (imitation thrombus detection AUC 0.888, porcine thrombus detection AUC 0.916). By recursive feature addition (RFA), a combination of 4 machine fault detection parameters was selected to improve the performance (imitation thrombus detection AUC 0.9848 and porcine thrombus detection AUC 0.9880). In addition, the performance was further improved when the 3rd harmonic change (SOTA) and the machine fault detection parameters selected by RFA were used in combination (imitation thrombus detection AUC 0.9853 and porcine thrombus detection AUC 0.9891). This proved that the machine fault detection parameters could be used to provide important information for detecting pump head thrombosis. Second, we verified whether the performance of the detection algorithm could be progressed by applying a deep learning-based CNN. A short-time Fourier transform (STFT) was applied to transform the vibration signals into spectrograms. A detection algorithm was developed using a CNN referring to the very deep convolutional network (VGGNet) structure. An evaluation of the detection algorithm performance using the AUC showed that the CNN (imitation thrombus detection AUC 0.965 and porcine thrombus detection AUC 0.956) outperformed artificial neural networks (ANNs) (imitation thrombus detection AUC 0.784 and porcine thrombus detection AUC 0.793) and AdaBoost (SOTA) (imitation thrombus detection AUC 0.913 and porcine thrombus detection AUC 0.923). Thus, it was confirmed that a CNN is an effective learning method for detecting pump head thrombosis. Third, we verified whether the performance of the detection algorithm could be improved by training a CNN with machine fault detection parameters. A detection algorithm was developed by adding machine fault detection parameters to the down-sampled features after passing the convolution and pooling layers. Upon verifying the detection performance using the AUC, the algorithm was confirmed to demonstrate a high performance (imitation thrombus detection AUC 0.992 and porcine thrombus detection AUC 0.987). Based on this observation, an effective algorithm for detecting pump head thrombosis was developed by adding the machine fault detection parameters to the CNN. In this study, the performance of the algorithm was improved by applying machine fault detection parameters and a CNN to continuously monitor the thrombus attached to and rotating with the impeller of a centrifugal blood pump. It is envisaged that the methods proposed in this study will improve the survivability of patients by detecting pump head thrombosis in clinical practice. It is also expected that this study will serve as a basis for convergence research that connects the fields of centrifugal blood pumps, machine fault detection, and deep neural network. 원심성 혈액 펌프는 인공적으로 혈액을 순환하는 체외 막 산소 공급 (extracorporeal membrane oxygenation, ECMO)장치 및 심실 보조 장치 (ventricular assist devices, VADs) 등 다양한 의료기기에 사용된다. 그러나 상기 기기는 펌프 헤드 혈전증 (pump head thrombosis)이라는 환자에게 중대한 결함이 발생한다. 이는 환자에게 치명적이므로 즉각적인 조치가 필요하다. 그러나 펌프 헤드 혈전증 감지는 숙련된 의료팀의 시청각 및 혈액 검사에 전적으로 의존한다. 이로 인해 실시간 대응이 어려워 환자의 생존성이 감소한다. 그러므로 펌프 헤드 혈전증을 자동으로 감지하는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 원심성 혈액 펌프의 임펠러 (impeller)에 부착되어 함께 회전하는 혈전을 지속적으로 감지하는 알고리즘의 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 기계 고장을 감지하는 다양한 파라미터 (machine fault detection parameter)들과 심층신경망 (deep neural network) 기반의 합성곱 신경망 (convolution neural network, CNN)을 제안하고 생체 외 테스트로 성능 평가를 실시하여 유효성을 검증했다. 모조 혈전 58개 돼지 혈전 6개를 사용하여 생체 외 테스트 (in-vitro test)를 수행했다. 실리콘을 주조해서 제작한 모조 혈전은 다양한 물리적 특성과 치수를 가지고 있습니다. 한번의 실험에서 하나의 혈전을 사용했다. 혈전을 펌프 헤드 내부에 고정시키고, 펌프를 작동시킨 후, 펌프 헤드에서 발생하는 진동을 가속도센서로 측정했다. 샘플링 속도는 10,000 Hz이다. 첫 번째 단계에서는 기계 고장 감지 파라미터를 이용한 펌프 헤드 혈전증 탐지의 유효성을 검증했다. 임펠러에 혈전 덩어리가 부착 시 임펠러의 무게 중심을 이동시켜 정상적인 중심 위치에서 변위가 발생한다. 본 연구에서는 상기 원리를 고려하여 제곱 평균 제곱근 (root mean square, RMS), 비대칭도 (skewness), 첨도 (kurtosis), 형상 계수 (shape factor), 파고율 (crest factor), clearance factor, impulse factor, 에너지 연산자 (energy operator), 에너지비 (energy ratio), zero-order figure of merit (FM0), fourth-order figure of merit (FM4), M6A, M8A로 구성된 기계 고장 감지에 사용하는 파라미터 13개를 선정했다. 생체 외 테스트에서 측정한 진동 신호를 상기 파라미터들로 변환하고, 에이다 부스트 (adaptive boosting, AdaBoost)로 학습하여 특징 기반 분류법 (feature-based classification) 기반의 탐지 알고리즘을 개발하였다. 탐지 성능은 수신자 조작 특성 (receiver operating characteristics, ROC)의 아래 면적 (area under the ROC Curve, AUC)으로 평가하였다. 분석 결과 각각의 기계 고장 진단 파라미터 중 에너지비 (모조 혈전 탐지 AUC 0.922)와 첨도 (돼지 혈전 탐지 AUC 0.961)의 성능이 가장 높았다. 상기 파라미터들은 최신(state-of-the-art, SOTA)의 임펠러 회전속도의 3차 고조파 변화 (3rd harmonic change) (모조 혈전 탐지 AUC 0.888, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.916)보다 성능이 높았다. 재귀 변수 추가법 (recursive feature addition, RFA)으로 4개의 기계 결함 감지 파라미터들로 구성된 조합을 선정하여 성능을 향상시켰다 (모조 혈전 탐지 AUC 0.9848, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.9880). 또한, 최신 (SOTA)의 3차 고조파 변화와 재귀 변수 추가법으로 선정한 기계 결함 감지 매개변수들을 조합하여 혈전 탐지 성능을 더욱 향상시켰다 (모조 혈전 탐지 AUC 0.9853, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.9891). 이를 통해 기계 고장 감지 파라미터가 펌프 헤드 혈전증을 탐지하는 객관적인 지표로 이용될 수 있음을 확인했다. 두 번째 단계에서는 합성곱 신경망으로 구현한 펌프 헤드 혈전증 탐지 알고리즘의 유효성을 검증했다. 진동 신호에 단시간 푸리에 변환 (short-time Fourier transform)을 적용하여 스펙트로그램 (spectrogram)으로 변환하고, 이를 매우 깊은 합성곱 네트워크 (very deep convolutional network, VGGNet) 구조의 합성곱 신경망을 학습하여 심층신경망 기반의 탐지 알고리즘을 개발하였다. 수신자 조작 특성의 아래 면적으로 탐지 성능을 평가한 결과 합성곱 신경망 (모조 혈전 탐지 AUC 0.965, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.956)이 인공신경망 (artificial neural network, ANN) (모조 혈전 탐지 AUC 0.784, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.793) 및 최신의 (SOTA) 에이다 부스트 (모조 혈전 탐지 AUC 0.913, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.923) 보다 높은 성능을 확인했다. 이를 통해 합성곱 신경망이 펌프 헤드 혈전증을 탐지하는 효과적인 학습방법임을 확인했다. 세 번째 단계에서는 기계 고장 감지 파라미터들이 추가된 합성곱 신경망으로 학습시킨 펌프 헤드 혈전증 탐지 알고리즘의 성능 향상 여부를 검증했다. 컨볼루션 계층 (convolution layer)와 풀링 계층 (pooling layer)를 지나 다운 샘플링 (down sampling)된 변수 (feature)들에 기계 고장 감지 파라미터들을 추가하고 합성곱 신경망을 학습하여 탐지 알고리즘을 개발하였다. 수신자 조작 특성의 아래 면적으로 탐지 성능을 검증한 결과 합성곱 신경망에 기계 고장 감지 파라미터들을 추가하여 학습시킨 알고리즘의 성능이 향상되었다 (모조 혈전 탐지 AUC 0.992, 돼지 혈전 탐지 AUC 0.987). 이를 통해 합성곱 신경망에 기계 결함 감지 매개변수를 추가하여 펌프 헤드 혈전증을 탐지하는 효과적인 알고리즘을 개발했다. 본 논문은 기계 고장 진단 파라미터와 합성곱 신경망을 적용하여 원심성 혈액 펌프의 임펠러에 부착되어 함께 회전하는 혈전을 지속적으로 감지하는 알고리즘의 성능을 향상시켰다. 본 연구에서 제안한 방법들이 임상에서 펌프 헤드 혈전증을 진단하여 환자들의 생존성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구가 원심성 혈액 펌프, 기계 고장 진단 및 딥러닝 분야를 이어주는 융합연구의 기반이 되기를 기대한다.