기술집약적인 경제성장의 중요성이 강조되고 있는 가운데 이공계 진학과 과학기술직종선택의 감소는 성장잠재력에 가장 근본적인 위협이 된다. 이를 유지하려는 여러 가지 정책이 교육학적이나 사회학적 근거에서 제시되고 있으나 이를 분석하는 이론적 경험적 틀이 상대적으로 부족한 상태이다. 직업선택모델은 사회학적인 접근법이 활발하게 진행되었으나, 경제적 동인에 대극 분석이 부족하다. 본 논문에서는 2000년 미국 센서스 데이터에 나타난 가장 국제화된 미국의 과학기술직 사례를 통해 인적자본 모델을 기준으로 하여 기술직에 대한 기존의 연구와 비교한다. 이민의 직업선택모델의 관점에서 원주민의 경우와 비교하며, 동시에 타 직업군과 비교한다. 직업선택에서 미래소득에 대한 예측이 대체로 정확하나 실제의 선택이 다르다는 기존 논문들의 주장은 성간 차이의 문제를 제외하고는 현격하지 않다. 민족적 차이의 효과도 인적자본효과에 비해서는 크지 않다. 과학기술직은 고급 화이트칼라 직종에 비해 결혼과 교육 언어 경험면에서 저급한 직종의 특성을 보인다. 여성의 과학기술직 기피는 남성프리미엄이 높아서는 아니지만 합리적인 차별 때문으로 볼 수 있다.
고에너지밀도 대용량 리튬이온전지를 채용한 전기자동차 및 에너지저장시스템에서 발생하고 있는 발화사고로 인해, 고안전성 전고체 리튬이차전지(All-solid-state Lithium Secondary Battery, ALSB)에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 하지만, 단순히 액체전해질을 고체전해질로만 바꾸는 것이 아니라, 이로 인해 수반되는 전극 및 전지 설계와 해석이 크게 달라진다는 점에서 해결해야 될 이슈들이 산재해 있다. 특히, 전지는 전극 설계에 따라 그 성능이 굉장히 상이함에도 불구하고, 실질적인 전고체 전지 실험 구현의 어려움으로 전고체 전극(All-solid-state Electrode, ASSE) 설계에 따른 성능 차이를 체계적으로 비교 분석하여 최적화하는 연구는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 가상의 3차원 전고체 전극 구조체를 형성하고, 형성된 구조체를 바탕으로 다양한 성능 결정 파라미터를 도출하며, 더불어 분석 전극을 포함한 전지의 성능까지 예측할 수 있는 기술을 개발하는 연구가 주목을 받기 시작했다. 본 총설에서는 3차원 전고체 전극 구조체 형성부터 전고체 리튬이차전지의 성능을 예측하는 기술까지 각각의 기술들이 갖고 있는 장단점을 폭넓게 다룰 것이며, 나아가 본 기술이 나아갈 최종적인 목표까지 간략히 기술하고자 한다.
네트워크 기술의 발전으로 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 그에 따라 증가한 대역폭을 효율적으로 사용하기 위한 전송 기술이 요구되고 있다. TCP Vegas는 RTT(Round Trip Time)를 이용해 혼잡을 미리 예측하여 윈도우 크기를 조절하는 혼잡 제어 알고리즘을 사용한다. UDT는 높은 대역폭과 큰 RTT 환경에서 대용량 데이터를 전송하기 위해 제공된 응용 기반의 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 UDT에 혼잡예측 알고리즘을 적용한 새로운 UDT의 혼잡제어 알고리즘을 제안한다. 혼잡예측을 통해 혼잡한 구간, 혼잡하지 않은 구간을 나누어 혼잡윈도우를 갱신한다. 혼잡하지 않은 구간에서 혼잡윈도우를 증가시키고 혼잡한 구간에서 혼잡윈도우를 감소시킴으로써 기존의 UDT보다 성능이 개선되었음을 확인 할 수 있다.
버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 기술수명을 직관적이 아닌 정량적이고 객관적인 방법으로 추정하기 위한 것으로 미국특허에서 인용된 특허의 수명을 분석하고자 하였다. 인용 특허의 수명을 추정하기 위해 기술예측 방법론 중의 하나인 탐색적 기법을 근간으로 하였으며, KISTI의 미국특허 데이터베이스(USPA)를 대상으로 계량정보학적 방법을 이용하여 인용특허의 수명을 추정하고 이를 통계적으로 나타냄으로써, 해당 기술군에서 인용된 특허들의 수명 분포를 알 수 있었다. 이러한 결과는 기술의 속성 분석을 고려함에 따라 기술수명주기 분석 및 기술가치평가시 기술의 경제적 수명추정에 활용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 우리나라의 위성-지상 하향 무선 광통신 시스템의 링크 가용성을 분석하였다. 주요 5개 도시(서울, 부산, 대구, 대전, 광주)의 최근 10년간의 기상 데이터를 활용했으며, 대기의 흡수 및 산란 손실과 신틸레이션 손실, 그리고 에어로졸 손실을 모두 고려하여 링크 가용성을 이론적으로 예측하였다. 정확하면서도 보수적인 링크 가용성 계산을 위하여 수적(cloud droplet)의 최대 개수 밀도를 사용하는 새로운 손실 모델을 제시하였다. 지상 기지국이 주요 5개 도시 중 한 곳에 위치하며, 대기 손실에 20 dB의 링크 버짓을 할당할 것을 전제한 경우 우리나라 위상-지상 하향 무선 광통신 링크의 가용성은 45-70%로 예측되었다. 그러나 3개 또는 5개 도시의 위치 다이버시티를 적용하면, 링크 가용성이 각각 90%와 97%로 크게 향상될 수 있을 것으로 예측되었다.
인간 활동에 의해 발생한 전 지구적 기후변화는 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 특히, 군락을 기반으로 서식하는 동식물은 기후변화에 가장 취약하며, 대부분의 군락 위치가 북상하거나 멸종 위기에 처해있다. 2022년에 발표된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서는 섭씨 5도 이상 상승하면 생물군의 60%가 멸종될 것이라고 보고하였으며, 고위도와 고도로 이동하여 봄철 식물 성장이 과거보다 더욱 가속화 될 것으로 예측하였다. 따라서, 온실가스 농도에 따른 전 지구적 기후변화 분석은 다양한 분야에서 지속가능한 완화 및 적응 정책을 결정하는데 필요하다. 본 연구는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 이용하여 Koppen-Geiger의 기후대 분류에 따른 전 지구 규모(아시아, 유럽, 남아메리카, 북아메리카, 오세아니아, 아프리카)의 과거 및 미래 기후대에 대한 변화를 분석하였다. 과거 기간의 기후대를 추정하기 위해 25개 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6) GCM(General circulation model)의 월 단위 강수량과 표면 온도를 사용하였으며 6개의 기간으로 구분하여 기후대 변화를 비교하였다. 더 나아가, 미래 기후대를 예측하기 위해 SSP(Shared Socioeconomic Pathways)2-4.5와 SSP5-8.5의 미래 기후변수를 사용하였으며, 전망 기간을 7개로 구분하여 전망 기간의 기후대를 변화를 비교하였다. 본 연구의 결과로는 온실가스 농도가 높은 시나리오에서는 북아메리카, 아시아, 유럽의 툰드라와 영구동토층이 가파르게 감소하였으며, 온대 기후 중 습한 아열대 기후대의 면적이 급속도로 증가하였다. 더 나아가, 남아메리카의 경우 대륙성 기후대가 지속적으로 감소하는 반면에 열대 우림 기후대는 증가한다. 오세아니아의 미래 기후대는 몬순의 영향을 받는 아열대 기후대가 증가하고 열대 우림은 증가할 것으로 예측하였다.
미 육군의 2000년대를 대비한 연구비의 배분내용과 추구하고 있는 핵심기술에서 우리가 눈여겨 볼 점은 차세대와 차차세대의 무기체계 개념 정립을 위해 연구사령부예산의 절반을 투입하는 일면과 사용자, 개발자, 전문과학자들이 모여 장기간의 토의를 거쳐 최선의 선택을 하는 점이다. 불확실성이 가득찬 오늘날 10-15년후의 전장 및 과학기술 환경을 정확히 예측하기가 결코 쉽지 않을뿐 아니라, 만에 하나라도 그릇된 무기체계 개념의 정립에서 오는 막대한 예산, 인력, 시간등의 자원낭비를 미연에 방지할수 있기 때문이다
홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.
최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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