본 논문은 한국연구재단의 대학 산학협력활동실태조사 자료를 기초로 110개 대학의 5년간 기술이전 데이터 4,182건을 분석에 활용하여 대학유형별로 대학의 기술이전성과에 영향을 미치는 요인들과 이들 요인들 간의 영향의 경로와 정도를 분석하고, 선도TLO지원사업 참여여부에 따른 성과 차이를 분석하였다. 그 결과 지방대학들과 수도권 사립중소형 대학들은 연구자 인센티브가 중요한 요인이 되었으며, 특수목적대학은 지식재산권 보유현황이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 대형 대학들은 전임교원수가 절대적으로 영향을 미쳤고, 사립대학의 경우에는 특허관련 정부지원금이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선도TLO 지원여부에 따라서는 지원받은 대학들이 그렇지 못한 대학들 보다 모든 변수의 평균값이 높게 나타나 향후에도 정부의 지속적인 지원정책이 필요함을 보여 주고 있다. 또한 대학 유형에 상관없이 대부분의 기술이전이 중소벤처기업에 집중되어 있어서 대학의 우수한 기술들이 성공적으로 상용화 되기 위해서는 산 학 관의 유기적인 협력이 필요하다 하겠다.
기후변화는 전 지구적 현상으로 이로 인한 홍수피해는 심화되고 있다. 기후변화 정부간 협의체 5차 보고서(IPCC, 2014)에 의하면 1980년대 이전 세계 평균 홍수피해액은 70억 달러 수준이었으나 2011년에는 240억 달러로 크게 증가한 것으로 나타났다. 2013년 필리핀에 태풍 '하이옌' 내습으로 인해 6,200여명이 사망하고, 2천여명이 실종되는 피해가 발생하였다. 국내의 경우 2014년 8월 경남 부산지역에는 시간당 130mm가 넘는 국지성 호우에 따라 차량 4,000여대가 침수, 5명 사망 등 약 125억원의 재산피해가 발생한 바 있다. 국회예산정책처(2012)와 소방방재청(2014)에 따르면, 자연재해 중 집중호우 및 태풍에 의한 호우피해가 85%를 차지하였으며, 전국 하천 피해액의 98.7%가 지방 및 소하천에서 발생하고 있다. 이에 따라 중소하천과 같이 소외된 지역의 물복지 향상을 위해서는 홍수재해 상황에 대하여 선제적 효과적 대응을 위한 과학적 체계적인 홍수통합관리 체계의 구축이 요구되고 있다. 특히 홍수관련 유관기관 자료를 연계한 실시간 상 하류 수문상황 모니터링, 홍수분석 및 하천수위별 대응기준 수립, 배수펌프장 등 수리시설원격 제어 등을 포함하는 홍수 통합관리체계 구축과 같은 비구조적 대책의 수립이 제방정비, 저류조 등 구조적 대책과 병행하여 반드시 추진되어야 한다. 이에 K-water는 ICT기반의 물관리기술력과 경험을 활용하여, 인력 기술력 예산 부족 등 열악한 재난관리 여건으로 어려움을 겪고 있는 지자체와 협업을 통해 홍수통합관리체계 구축을 지원하고 있다. 홍수통합관리체계 구축은 지자체 상 하류의 다양한 재난정보를 수집 통합하고, 수집된 정보를 활용한 홍수분석 및 홍수 대응기준 수립을 통해 예방적 재난대응 체계를 마련하는 것으로, K-water는 지난 2010년 남원시를 시작으로 무주군, 군산시, 진안군 등 21개 지자체의 홍수재해 통합관리체계 구축을 지원하고 있다. 특히 남원시의 경우 본 사업을 통한 시스템 구축후 홍수피해액이 50% 감소한 것으로 확인되는 등 재난관련 골든타임을 확보하고 홍수피해 최소화를 위한 홍수재해 통합관리 체계 구축은 이제 선택이 아닌 필수라 할 수 있다. K-water는 물관리 전문 공기업으로써의 역할을 다하고, 예방 중심의 재난관리 체계 마련을 위해 '지자체 맞춤형 홍수통합관리체계' 구축 지원을 지속적으로 확대해나갈 예정이다.
본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.
대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
중국은 캐릭터산업의 중요성과 가치에 대한 국가적인 공감대에 형성이 약하고 국가 전략산업의 가치 인식의 미미로 인하여 캐릭터 산업의 발전에 큰 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 중국 캐릭터 산업의 경제적 효과를 분석하여 향후 캐릭터 산업의 정책수립에 일조하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 중국 2017년 산업연관표를 활용하였다. 분석결과는 다음가 같다. 중국 캐릭터산업의 생산유발효과는 열 합계 3.45514,행 합계 1.30015로 타 산업보다 낮은 생산유발효과를 보이고 있는 것은 중국 캐릭터 산업이 아직 자기자본비율이 낮은 중소기업에서 생산되고 있음을 알 수 있다. 둘째, 캐릭터 산업은 전방연쇄효과를 나타내는 감응도 계수가 0.01426, 영향력계수는 0.03790로 모두 1보다 작은 최종수요적 제조업형이라고 할 수 있다. 셋째, 중국 캐릭터 산업의 소득유발는 0.47690, 생산세 유발효과는 -0.04912로 이는 캐릭터 산업이 타 산업보다 전체 산업에서 최종수요가 한 단위 증가될 때마다 발생하는 소득유발과 세부담이 적음을 나타낸다. 중국의 캐릭터 산업은 양적이 성장에도 불구하고 타 산업에 미치는 영향은 낮고 소득창출산업으로서의 역할을 하지 못하고 있다. 중국의 캐릭터 산업의 질적 발전을 위해서는 구조적 개선이 필요하다.
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
최근 랜섬웨어의 공격은 끊임없이 증가하고 있으며, 기본 백신으로는 탐지하기 어려운 신종 랜섬웨어도 지속적으로 늘어나고 있는 추세이다. 이로 인해 랜섬웨어 대응 솔루션이 개발되고 있지만, 기존 랜섬웨어 솔루션의 단점과 한계로 인해 그 피해가 감소하지 않고 있는 실정이다. 랜섬웨어는 윈도우, 리눅스, 서버, IoT 장비, 블록체인 등 플랫폼을 가리지 않고 다양하게 공격을 하고 있지만, 대부분의 기존 랜섬웨어 대응 솔루션은 다양한 플랫폼에 적용이 어려우며, 특정 플랫폼에서만 종속되어 동작하는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 기존 랜섬웨어 탐지 솔루션이 가지고 있는 문제점에 대해서 분석하고, 사용자 관점에서 실제로 랜섬웨어에 의한 피해를 줄일 수 있는 요구사항 분석을 통해 필요한 요소 기능을 정의한 후 사전 설치 없이도 다양한 OS를 지원하고 감염 이후에도 데이터 복원이 가능한 탑재형 모듈 기반의 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 각 기능이 구현 가능한지에 대해 기존 기술의 분석을 통해서 확인하고, 실제 제안한 기법들이 사용자의 보안 요구사항에 부합한지에 대한 적합성을 개인과 기업의 PC 사용자 총 264명을 대상으로 설문 조사를 통해 검증하였다. 설문 결과를 통계적으로 분석한 결과, 제안 시스템 도입의사의 점수가 7점 만점에 6.3 이상으로 매우 양호한 것으로 나타났고, 기존 솔루션에서 제안 시스템으로의 변경의사 점수도 6.0 이상으로 매우 높은 것으로 나타났다.
포도 재배면적과 생산량이 줄고 있는 상황에서도, 재배농가의 끊임없는 노력과 농촌진흥기관의 기술개발을 통해서 한국산 샤인머스캣이 현재 국내 소비자는 물론 해외 소비자들에게 인기를 얻고 있으며, 이에 따라 타 품종에 비해 재배면적과 생산량이 증가하고 있다. 따라서 새로운 수요처 발굴과 수출 증대를 통해서 포도 산업의 지속성을 유지하는 것이 무엇보다도 필요한 때이다. 본 연구에서는 중국 소비자들에게 한국산 샤인머스캣을 구매하는데 영향을 주는 요인들(사전, 사후)이 어떻게 평가되고 있는지, 향후 구매로 이어질 수 있는지 여부를 실증적으로 규명하고자, 부분최소자승-구조방정식 모형을 사용해서 2017년 10월 중국 광저우에서 개최된 국제중소기업박랍회 행사장에서 시식과 설문조사를 통해 수집한 유의한 102명의 응답자료를 이용하여 분석하였다. 분석결과, 사전요인(외관, 착색, 신선도, 알 크기) 보다 사후 요인(당도, 식감)이 좋은 평가를 받고 향후 구매로 이어지는데 통계적으로 유의하며 큰 역할을 함을 보였으며 이에 따른 품질관리의 방향성에 대한 시사점을 제공하였다. 다만, 자료의 보완을 통해서 관찰되지 않는 설문응답자 내의 집단을 보다 면밀히 분석해야 할 필요가 있다. 따라서 집단의 특성과 수요에 보다 맞는 맞춤형 품질관리와 수출방안이 뒤따라야 함을 한계로 남긴다. 또한, 조사대상자의 인구통계 특성과 중국 전체 모집단과 차이가 있으므로 분석결과를 해석에 유의할 필요가 있다. 포도수출 확대노력은 포도 생산농가의 소득향상과 경영안정성을 높이고, 국내 포도산업에 활력을 줄 수 있다. 이를 위해서는 또한 신품종에 대한 안정적 생산 수확후 관리기술 개발 및 농가 기술보급, 수출조직 육성이 병행되어야 할 것이다. 또한 일본이 개발한 샤인머스캣 재배에서 더 나아가 소비트렌드에 부합하는 국내품종을 중장기적으로 육성할 필요가 있다. 또한 수출성공을 위해서는 국내 업체간 과당경쟁, 저가경쟁 등을 예방하고, 의견을 조율할 협의체 구성과 함께 한국산 포도라는 점을 내세워 프리미엄 제품을 생산해 중산층 이상의 중국시장 진출을 모색할 필요가 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 '고부가가치 전문인력양성 직업교육훈련'의 장애요인을 도출하고 발전방안을 제안하는 데 있다. 해당 훈련은 ICT, SW, 지식서비스 등 고부가가치 분야에 전문적인 교육 훈련을 제공함으로써 여성 취업의 양적 질적 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 이러한 목표에 부합하는 교육 훈련이 이뤄지고 있는지 확인하기 위해 2018년도에 운영된 48개 과정에 대한 분석 및 현장모니터링을 실시하였다. 분석 결과, 학습자 관리, 과정 설계, 현장실습 운영, 성과평가와 관련하여 장애요인 및 개선점이 도출되었다. 이를 토대로 연구자는 고부가가치 직업훈련의 발전방안으로 첫째, 역량 기반 학습자 선발 둘째, 기업 연계형 프로젝트 및 구조화된 현장실습 강화 셋째, 자체적인 성과평가 체계 마련 및 성과관리 넷째, 우수훈련과정에 대한 지원 확대 및 과정개발 관련 컨설팅 지원을 제안하였다. 본 연구결과는 고부가가치 훈련을 위한 정책 수립에 참고자료가 될 것으로 기대하며, 향후 양적연구를 통해 성과와 문제점을 보다 명확하게 진단해야 할 것이다.
파리기후협정에 따른 온실가스 자발적 감축 의무 이행을 위해 세계적으로 석탄발전과 원자력발전의 비중을 줄이고 태양광 발전을 비롯한 재생에너지의 보급에 국가적 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 법령을 도입하여 2040년까지 재생에너지의 발전비중을 30~35%까지 늘리고자 하고 있다. 또한 국외에서는 태양광 발전을 보도 및 도로에 적용하고자 하고 노력하고 있으나 국내의 경우 관련 연구가 전무한 실정이다. 따라서 태양광발전 도로를 개발하기 위한 선행연구로서 보도 및 광장에 적용가능한 태양광 발전 콘크리트 블록을 개발하였으며 이를 현장에 시공하여 적용성을 평가하였다. 실내실험결과 압축강도는 25.5~35.7MPa이 측정되었고 휨강도는 5.1~10.5MPa이 측정되어 국내 기준은 모두 만족하는 것으로 나타났으나 단위시멘트량이 많을수록 부순잔골재의 혼입에 따라 강도가 낮게 측정되었다. 흡수율은 최대 5.7%로 나타나 국내 기준인 7%이하를 만족하였으며 동결융해시험 결과 100싸이클 후 압축강도 감소율은 최대 6.3%로 나타나 양호한 수준으로 측정되었다. 시공 후 침하량을 측정결과 최대 2.498mm가 측정되었으며 전면적에 대해 불규칙한 침하가 발생하였는데 이는 시공시 모래층의 다짐이 불량하였거나 우수에 의한 모래 유출로 인한 것으로 판단된다. 초기발전량의 경우 일사량을 고려하면 적정량이 측정되었다. 태양광 패널과 콘크리트 블록의 유지관리 기법은 추후 연구를 통하여 보다 효율적으로 확립할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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