미국 뉴욕의 브루클린은 한때 세계적인 공업지역이었다. 브루클린은 세계적인 화학약품회사인 화이자 제약의 본고장이기도 하지만 이스트 강변에는 조선공업이 발전하여 미국 남북전쟁과 제2차 세계대전 당시에 투입되었던 거대한 군함을 제조한 곳이기도 하다. 그러나 1980년대에 들어와 브루클린은 탈공업화현상을 겪으면서 제조업 공동화, 혹은 도심 공동화 현상을 겪게 되었다. 1990년대 이후 브루클린은 맨하탄으로부터 파급되는 문화예술활동을 받아 들여 미국 문화예술 활동의 신조류를 형성하고 있다. 본 연구는 덤보(DUMBO), 뱀(BAM), 윌리암스버어거(Williamsburg) 등 세 개의 대표적인 문화예술산업 클러스터에 대해 조사 연구하여 정책적, 이론적 시사점을 도출하였다. 즉, 어떠한 과정을 거쳐 브루클린에서 문화예술산업 클러스터가 조성되었으며, 이들이 도심재생과정에 어떻게 기여하고 있는지를 파악하고, 그러한 과정에서 활약하는 주요 행위주체들을 규명하였다.
본 연구에서는 ESS_WMCE를 제안한다. 이 논문은 ESS_WMCE상에서 실행되는 EDSS의 설계와 구축을 기술한다. EDSS는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 동기화 오류 제어 시스템이다. 훅킹 방법에 의하여 오류를 감지하고 오류 전단 기법은 응용 공유 시스템을 이용한 수정된 모델이다. 두레는 컴퓨터 지원 협동 작업을 위한 응용을 개발하기 위하여 지원되는 좋은 프레임워크 모델이다. 이 시스템은 기본적인 서비스 기능을 가지고 있고 기능들은 객체 지향 개념으로 구현되어 있다. 이것은 소프트웨어 기술을 사용하여 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서 발생되는 소프트웨어 오류를 신속하게 감지하고 공유시키는 데 적합하다. 본 논문은 공유되는 객체를 접근하기 위하여 URL 동기화뿐만 아니라 오류를 공유할 수 있다. 오류 발생 시에 오류 감지는 MS-Windows API에 있는 훅 킹(hooking) 방법을 이용한다. 감지된 오류는 공유되는 객체를 접근하기 위하여 오류공유가 가능하다.
본 연구는 뉴런 세포와 슈반 세포의 공동 배양에 의한 수초화 발생 과정과 herpes simplex virus-1 감염에 의한 탈수초화 발생과정을 전자 현미경과 분자생물학적 분석에 의하여 확인하고자 하였다. 쥐의 배아로부터 후근신경절(dorsal root ganglion, DRG)을 분리하여 슈반(Schwann) 세포와 뉴런 세포(neuronal cell)를 in vitro에서 각각 배양하였다. 유사 분열 억제인자로 처리한 뉴런세포와 정제된 슈반세포를 함께 공동 배양을 하여 수초화를 발생시켰다. 이렇게 수초화된 공동 배양 세포에 herpes simplex virus-1를 감염시켜 탈수초화를 진행시켰다. 수초 형성의 존재를 의미하는 myelin protein zero(MPZ) 항체를 사용하고 전자 현미경을 이용하여 수초 발생 및 탈수초화 과정을 관찰하였다.
최근 인터넷상에서 웹 출판이 가능한 삼차원 가상공간을 효율적으로 구축하기 위한 다양한 VRML(Virtual Reality Modeling Language) 저작도구들이 개발되고 있다. 기존의 오프라인 방식의 VRML 저작도구들은 실세계에 존재하는 다양한 형태의 객체들을 라이브러리로 제공하지만 수많은 객체들을 모두 제공하는 것에는 한계가 있으며, 여러 사람이 공동 작업을 통해 하나의 가사공간을 구축할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 온라인 상에서 객체를 저작하고 공동 작업을 통해 가상공간을 구축할 수 있는 가상공간 저작 서버를 제안하고 구현한다. 가상공간 저작 서버에 접속하는 모든 클라이언트들은 자신이 저작한 삼차원 객체들을 다른 클라이언트들과 공유해서 사용할 수 있다. 공동 작업이 가능한 가상공간 저작 서버는 여러 곳에 흩어져 저장되어 있는 가상 객체들의 재사용을 가능하게 하며 가상공간 구축에 대한 공동 작업을 통해 작업의 효율을 극대화 할 수 있다.
정보화사회의 도래, 기관 고유기능의 전문화, 다양화와 함께 과학기술분야 관련기관들은 독립적으로 전문도서를 비롯한 각종 정보자료를 수집하며, 관리/운영하고 있다. 그러나 수집되는 정보량이 연구개발사업 지원에 크게 부족한 것은 차치하더라도 그나마 수집된 정보의 공동활용상 난제는 상존하고 있다. 이에 과학기술정보유통을 위한 첫단계 사업으로 제시된 과학기술종합도서관 사업을 시발로 연구단지내 각 기관에 분산, 소장된 도서정보자료의 공동활용을 위한 표준화, 집중화 사업이 시행되었으며, 본 사업의 성공적 사례를 바탕으로 수행된 연구단지정보관리협의회 소속기관에서 소장하고 있는 서양서 단행본 데이타베이스 구축 1단계 사업도 완료된 바 지금까지 축적된 종합목록 데이타베이스 구축기술을 소개하고 온라인 공동편목을 포함한 공동활용체제를 위한 발전방향을 언급함으로써 향후 우리나라에서 구축될 각종 종합목록 데이타베이스를 위한 한가지 지침으로 제시하였다.
국내의 인터넷 쇼핑몰 운영업체는 일부 업체를 제외하고 영세하다. 따라서 수많은 문제점을 안고 있다. 특히, 소비자가 상품을 구매한 후 발생되는 전자결제의 문제점으로 인터넷 쇼핑몰업체뿐만 아니라 전체 전자상거래시장의 활성화에 반하는 일도 발생한다. 따라서 전자결제의 문제점을 도출하고, 이의 분석을 통한 전체 전자상거래시장의 활성화에 일조하고자 한다. 먼저, 운영업체 자체의 문제점을 도출한다면, 국내 인터넷 쇼핑몰의 영세성으로 인한 투자자금의 부족, 신용카드회사에서 영세 인터넷 쇼핑몰에 고율의 카드수수료를 부과, 중소 인터넷 쇼핑몰의 신뢰성의 문제 등이 있다. 두번째로, 외부 환경적인 측면에서 보면, 표준화와 보안문제, 전자결제시 소비자가 편리하게 결제를 할 수 있도록 배려함이 부족, 소비자의 전자상거래에 대한 인식부족 등이 있다. 운영업체 자체의 대응방안과 외부 환경적인 측면의 대응방안으로 구분하면 다음과 같다. 즉, 운영업체 자체의 대음방안은 공동화와 협업화, 소비자에 대한 신뢰성 회복 등이 있고, 두번째로, 외부 환경적인 측면에서의 대응방안은 전자상거래 요소기술개발 촉진, 불합리한 거래관행의 지도가 필요, 표준화와 인증제도의 정착화가 조속화, 소비자인식의 전환을 위한 노력의 필요성 등이 있다.
우리나라는 지금 경제의 국제화에 따라 국내산업의 공동화, 노동인구의 고령화 등 사회적 경제적으로 어려운 문제에 직면하고 있습니다. 21세기를 향해 밝은 전망을 개척하기 위해서는 국제 경쟁력 있는 고부가가치의 신산업을 창조하지 않으면 안되겠습니다. 연구개발을 통해서 찾아낸 독창적 성과를 현실사회로 유도하며 실용화하기 위해서는 기술력이 불가피한 것으로 사료됩니다. 이런 뜻에서 기술사의 역할이 더욱더 중요시 되며 근래 기술사에 대한 사회적 기대는 점차 더해가고 있는 실정입니다. 따라서 기술사는 자기연마의 노력으로 국내외 기술자의 최고 자격으로서의 그 지위를 확립해 나가야 할 것으로 사료됩니다. 한 편 국제화의 진전에 따라 앞으로 세계로 눈을 돌려 명실공히 이 나라를 대표하는 기술선구자로서 세계무대를 개척해 나가야 할 것입니다. 이를 위해서 기술사의 문제를 구체적으로 짚어 보고자 합니다.
야외 환경을 카메라로 촬영한 일반 영상에서 텍스트 이미지를 검출하고 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반이 되는 기술로 활용될 수 있어 매우 중요한 기술이다. 하지만 저해상도의 텍스트 이미지의 경우 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나블러 등이 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용을 인식하는 것이 어렵다. 이에 본 논문은 일반 영상에서의 저해상도 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 및 영어 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 수행하였으며, 영어 및 한글 데이터셋에 대해 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 그렇지 않을 때보다 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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