국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 현재 15개 부처 청 16개 대표전문기관 및 8개 성과물전담기관으로 부터 데이터를 연계수집 및 통합하여 공동 활용하고 있다. NTIS가 상기와 같은 분산 환경에서 데이터를 통합한 후 서비스를 제공하고 있는 이유로 인해, 데이터를 제공하는 각 기관에서는 데이터 제공과 관련 하드웨어, 소프트웨어 및 제공대상 데이터에 대한 상세정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 요구하였다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 개발한 정보연계모니터링(Real-time Monitoring: ReMon) 서비스를 소개한다. ReMon서비스를 활용함으로써 분산 환경에서의 데이터 통합을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 나아가 국가R&D정보의 수집 및 공동 활용체계를 개선시키는 데에 기여하였다.
본 논문에서는 2015년도 이용 고객의 변화를 3년간 분석하여 이용행태를 모니터링하고 기관의 고객만족 개선 활동에 대한 고객의 의견을 분석하기 위함이다. 한국과학기술정보연구원의 국가과학기술지식정보서비스 (NTIS : National Science & Technology Information Service)는 사업, 과제, 인력, 연구시설 장비, 성과 등 국가연구개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가과학기술 지식정보 포털입니다. 부처별(기관별)로 개별 관리되고 있는 국가R&D 사업 관련 정보와 과학기술 정보를 공유하고 공동 활용해, 국가R&D 투자 효율성을 높이고 연구 생산성 향상에 기여하는 것이 주목적입니다. 국가과학기술지식정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 핵심고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 국가과학기술지식정보서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 핵심고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
생성형 AI는 최근 모든 분야에서 활용되고 있으며, 심층 데이터 분석 분야에서도 전문가를 대체할 수준으로 발전하고 있다. 그러나 과학기술 문헌에서의 지역명 식별은 학습 데이터의 부족과 이에 따른 인공지능 모델을 적용한 사례가 전무한 실정이다. 본 연구는 Web of Science에서 한국 기관 소속 저자들의 주소 데이터를 활용해 지역명을 분류하기 위한 데이터셋을 구축하고, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 적용을 실험 및 평가했다. 실험 결과 BERT 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 광역 분류에서는 정밀도 98.41%, 재현율 98.2%, F1 점수 98.31%를 기록하였다. 시군구 분류에서는 정밀도 91.79%, 재현율 88.32%, F1 점수 89.54%를 달성하였다. 이 결과는 향후 지역 R&D 현황, 지역 간 연구자 이동성, 지역 공동 연구 등 다양한 연구의 기반 데이터로 활용이 가능하다.
The objective of condition-based maintenance plus(CBM+) is to improve the availability and maintenance efficiency of missiles, bolstering national defense capabilities. This study proposes an application of CBM+ to enhance the reliability and the safety of missiles, which are the devices typically stored for long durations. CBM+ CBM+ does not only contribute to defense capabilities, but it also aims to reduce maintenance costs. This study focuses particularly on the dormant stage of the missile life-cycle, in which various failure modes and environmental impacts on failure mechanisms are investigated. The effectiveness of maintenance strategies and the implementation of CBM+ is evaluated using simulation data.
고준위방사성폐기물 처분장은 고온, 다습, 방사선의 복합적인 환경 조건에 노출되며 이로 인해 구조물의 열화가 가속된다. 따라서 처분장에 대한 구조물 건전성 모니터링이 필수적이며 균열 탐지, 강도 추정 등을 위해 피에조 센서가 활용된다. 다만 처분 터널 및 처분 용기에 설치되는 모니터링 센서는 교체 및 제거가 불가능하기 때문에 모니터링 센서의 정량적인 수명을 평가하고 적합성을 판단해야 한다. 본 연구에서는 가속수명시험을 활용하여 모니터링용 피에조 센서에 대한 수명을 평가하였다. 고온 조건에서 나타나는 피에조 센서의 고장 모드와 고장 메커니즘을 도출하였으며 온도 스트레스가 피에조 센서 수명에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 온도 스트레스에 대한 가속수명시험을 수행하여 와이블 수명 확률 분포 및 아레니우스 가속모형을 통해 온도 스트레스와 피에조 센서 수명 간의 관계식을 제시하고 수명을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 온도 스트레스와 수명 간의 관계를 통해 보다 정확한 수명 평가를 위한 복합스트레스 가속수명시험 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.
Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.
본 연구는 L-alanine을 적용한 스크러버의 주류공장 내 CO2 제거효율, 모니터링 데이터 분석/평가 및 에너지 저감효율을 평가하였다. 스크러버의 평균 제거율은 90.45%로 10,000 ppm이상의 고농도 CO2가 유입됨에도 제거효율이 뛰어난 것을 확인하였다. 스크러버 작동 후 작업장 내 CO2는 2,000ppm 이하로 유지하여 약 74% 이상의 이산화탄소 저감 효율을 확인하였다. 또한 소비되는 전력량을 측정한 결과 스크러버 작동 후 230 kWh로 약 7.26%의 에너지가 절감되는 것으로 나타났다. 즉, 본 개발제품을 적용한 결과로 작업장 내 이산화탄소 농도를 외기유입 없이 낮은 농도로 유지함에 따라 근무자의 작업환경을 개선시킬 수 있었으며 에너지 소비량 또한 저감할 수 있었다. 그러므로 식품, 주류공장 내 고농도 CO2 제거 공정으로써 스크러버가 유용할 것으로 기대된다.
최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.
Explainable AI (XAI) is an approach that leverages artificial intelligence to support human decision-making. Recently, governments of several countries including Korea are attempting objective evidence-based analyses of R&D investments with returns by analyzing quantitative data. Over the past decade, governments have invested in relevant researches, allowing government officials to gain insights to help them evaluate past performances and discuss future policy directions. Compared to the size that has not been used yet, the utilization of the text information (accumulated in national DBs) so far is low level. The current study utilizes a text mining strategy for monitoring innovations along with a case study of smart-farms in the Honam region.
1993년 국제식품규격위원회(CODEX)에서 HACCP 지침서를 발간하고 적용할 것을 권장하면서 HACCP 제도는 국제적인 교역에서도 필수적인 제도가 되기 시작했다. 국내의 경우 1990년대부터 본격적으로 도입되어 축산과 식품을 우선으로 적용되기 시작하였으며 수산물, 급식, 외식 등 식품 원료, 제품 전 분야를 망라하는 구조로 확대 적용되고 있다. 국내에서의 HACCP은 축산, 식품으로 이원 적용되었기 때문에 두 제도간의 일원화 연구가 보고되고 있으며, HACCP 적용에 따른 효과 검증 연구가 축산, 식품 등 다양한 제품을 대상으로 이루어지고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 학술정보 검색엔진(ScienceON)을 활용하여 연도 제한 없이 'HACCP'을 검색어로 검색 시 총 6,173건의 연구보고가 검색되었다. 관련한 연구보고 중 관리, 효과 관련 연구가 492건으로 전체의 53%에 이르는 것으로 나타나 중복을 감안하더라도 많은 연구가 이에 집중되어 있음을 알 수 있다. 즉, HACCP 적용 시의 식품안전, 품질 및 경제적 효과에 대한 연구가 지속적으로 보고되고 있고, HACCP 적용에 따른 소비자 인식 변화 및 이를 통한 기업에의 영향연구가 이루어지고 있다. 4차 산업혁명시대의 급변하는 기술변화와 발맞춰 HACCP 제도에도 블록체인 등 다양한 기술을 접목하여 효율적인 모니터링을 진행할 수 있도록 추진되고 있다. HACCP관련 연구는 지속적으로 이루어지고 있으므로 이들 연구 자료의 활용을 위해 체계적 문헌고찰(systematic review)과 같은 방법론을 적용하여 좀 더 체계적으로 검토하여 연구 방향 설정 및 정책 반영에 활용하는 것이 좋겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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