• 벤처창업연구
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• 제10권1호
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• pp.33-44
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• 2015

본 연구에서는 대전의 혁신과 창업을 위한 과학기술정책과 산학협력방안에 대해서 고찰한다. 이를 위하여 대전의 기술혁신시스템에 대해서 고찰하였다. 대전의 과학기술시스템은 지역과 중앙의 과학기술혁신거버넌스가 조화를 이루고 있다. 정부출연연구소, 민간연구소, 지역의 벤처/중소기업, 대학 및 관련지원기관인 대전테크노파크, 대전벤처협회 등 지원기관이 구축되어있다. 이를 기반으로 한 혁신클러스터로서 '대덕연구개발특구'와 새로운 기초과학 중심의 혁신클러스터인 국제과학비즈니스벨트가 있다. 대전의 과학기술정책은 지역수준에서 중앙과 지역정책의 조화를 이루는 과학기술정책의 비전을 바탕으로 주요 혁신클러스터 육성, 대전지역의 전략산업육성, 신선장동력으로 IT, BT, NT 융복합 산업의 육성, 벤처기업의 단계별 육성이다. 이러한 과학기술정책의 기본 방향 하에 대전지역의 혁신과 창업을 위한 과학기술정책과 산학협력활성화 전략을 고찰하면 다음과 같다. 첫째, 중앙과 지역의 조화를 고려하여 지역수준의 예측을 기반으로 과학기술정책 추진하는 것이다. 둘째, 지역과학기술 및 벤처생태계를 고려한 글로벌 혁신클러스터 육성이다. 대전지역을 대덕연구개발특구이외에 국제과학비즈니스벨트를 양대축으로 하여 세계적인 혁신클러스터의 중심으로 육성하는 것이다. 셋째, 세종시 및 수도권 등 광역권 산학협력 강화 추진하는 것이다.

• 한국고분자학회지:고분자과학과기술
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• 제9권4호
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• pp.274-282
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• 1998

• 한국농공학회지
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• 제63권3호
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• pp.45-54
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• 2021

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-21
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• 2011

본 논문에서는 우선 기술혁신에 있어서 과학기술 지식의 연계관계에 관한 연구동향을 몇 가지 과정에서 정리하고, 기술혁신 과정에 있어서 과학과 기술 간의 상호작용 또는 지식흐름이 어떠한 역할을 하는지를 검토한다. 이어서 과학과 기술의 지식흐름 측정을 위한 통계적 방법과 양적 지표를 검토하고 지식흐름에 있어서 인적요인의 역할을 고찰하고자 한다. 다음으로, 한국의 기술혁신이 기반하고 있는 과학기술 지식의 특성을 분야별로 분석한다. 이를 위해 미국특허청에 등록된 한국인 특허를 대상으로 이들 특허 표제면에 수록되어 있는 비특허문헌 중 과학논문에 대한 정보를 추출한 후 기술혁신 분야와 주체별로 과학지식 연계정도와 인용된 과학지식의 최신성을 규명한다. 끝으로, 예측가능한 미래에 이루어질 새로운 발전을 향한 관점에서 결론과 시사점을 도출하고자 한다. 이는 지역혁신 시스템 혹은 국가혁신 시스템이라는 맥락에서 과학연구와 기술개발 사이의 관계에 대한 복잡하고 역동적인 네트워크를 설명하고 평가하기 위해 특허에 기반을 둔, 그리고 발명자에 기반한 통계의 디자인과 활용을 위한 새로운 방향을 제안한다.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.1-13
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• 2023

지진은 지체 구조, 지구조 응력, 지각 성분 및 구성 요소 간의 상호 작용을 통해 발생하는 복잡한 현상으로 이해하기 매우 어려운 시스템이기 때문에 예측하기가 쉽지 않다. 우리나라는 평균 M 2.3의 비교적 안전한 지역으로 볼 수 있으나 지진에 대한 대중의 관심이 높아짐에 따라, 한반도의 지진현상을 분석하기 위하여 딥러닝 기반의 Facebook's Prophet 모델을 이용한 시간에 따른 지진패턴의 변화 및 공간과 규모에 따른 지진예측을 시도하였다. 또한, 진앙분포도 군집분석 방법인 DBSCAN과 비교 및 토의하였다. Prophet 지진 예측 모델링 결과 향후 경상북도뿐만 아니라 충청북도, 경기도 및 서울권역에서 지진이 발생할 것으로 예측되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.29-30
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• 2009

센서 데이터의 마이닝 기술은 의사결정을 위한 통합정보 및 예측정보를 제공하는 USN 지능형 미들웨어의 주요 구성 요소이다. 본 논문에서는 수질 센서 데이터 마이닝 시스템을 개발하기위해 대표적인 데이터 마이닝 기법인 클러스터링의 적용 모델을 소개한다. 적용 모델의 클러스터링을 통해 중간노드에서의 데이터 이상치 검출과 호스트에서의 시간대별 데이터 변화 검출이 가능하다.

• 과학기술학연구
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• 제1권1호
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• pp.235-259
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• 2001

본 연구는 첨단 기술의 발전을 수반하는 역기능들의 분화 양상과 동태, 이에 따른 미래 불확실성 사회의 주요 전개 방향을 예측하고, 그 현실적 대응 방안을 탐색했다. 먼저, 과학기술과 사회의 관계를 보는 상이한 이론적 시각들을 비교 검토한 다음, 이 논의가 신기술의 발전과 관련해 던지는 함의를 살펴보았다. 두 번째로, 생명기술과 정보기술의 최근 발전 동향, 특히 인간 유전체 연구의 추진 과정에서 나타난 정보기술과 생명기술의 결합 추이를 정리했다. 세 번째로, 첨단 기술의 발전에 따라 다기한 형태로 분화되는 역기능과 그 파급 효과를 분석했으며, 이에 대비할 수 있는 현실적 방안을 점검했다. 이 연구의 결과, 기술의 역기능들을 최소화하고 순기능적 측면을 극대화하기 위해서는 기술의 전개 방향에 대한 주체적 통제와 사회적 격차 해소를 위한 현실적 실천 방안(action plan)이 마련되는 한편으로, 이 과정에서 예상하지 못한 '제3의' 부작용이 초래되거나 이 과정이 비효율적으로 전개되는 것을 막기 위한 모든 이해 당사자들, 특히 과학 연구집단, 정부, 시민(사회) 간의 원활한 의사소통과 상호 이해가 절대적으로 필요하다는 결론이 도출되었다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.177-183
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• 2015

$\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.