• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.117-130
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• 2019

마르크스 이후 인간 노동을 둘러싼 담론들의 대부분은 자본과 생산수단으로부터 노동소외와 정의로운 분배였다. 4차 산업혁명과 인공지능 발달은 인간 노동이 원초적으로 필요치 않고 인간(성)과 배타적이고 독립된 생산·경제 시스템의 가능성을 열어 놓았다. 로봇·인공지능 활용이 일반화되며 지능과 의식이 분리가 빠르게 현실화 되면 생명을 가진 것, 그렇지 않은 것의 차이와 경계는 분명해 질 것이다. 포스트 휴먼 시대 전 단계인 지금, 생명과 그 가능성 그리고 새로운 사회관계, 공동체에 대한 관심과 탐구는 증대되리라 예상할 수 있다. 최근 문화적 현상으로 소집단, 자급자족, 일상성과 몸과 음식에 대한 관심이 늘어나고 있는 현상도 이러한 맥락에서 이해될 수 있다. 이런 현상을 나타내는 대표적인 것이 미니멀 라이프(minimal life)를 지향하는 킨포크(Kinfolk) 문화다. 국내외에서 워라벨(work-life balance)이나 오캄(au calme), 휘게(hygge), 소확행(일상에서 작지만 진정한 행복)이라는 문화 키워드도 나타나고 있다. 이어령이 주장한 '생명자본주의'는 계급투쟁과 갈등에서 역사발전의 동력을 찾는 것이 아니라 생명이 가진 기본적 특성 토포필리아(topophilia), 네오필리아(neophilia), 바이오필리아(biophilia)에 주목해야 한다는 것이다. 그는 생명가치에 대한 담론 또한 추상적, 윤리적 관점에서 포스트휴먼 시대 이후 생산과 사회관계를 규명하는 새로운 방법론으로 간주해야 한다고 주장한다. 들뢰즈(G. Deleuze)는"예술은 존재론적 철학의 또 다른 표현방식이며 철학에 생기를 부여하고 추상적 개념을 구체적 이미지로 재현하는 역할을 한다"고 주장했다. 문화예술의 상상력이 과학적 예측의 한계를 극복하는 예는 흔히 볼 수 있다. 이 논문에서는 최근 주목을 반도 있는 '생명자본주의'의 개념과 이슈를 정리하고 '미니멀 라이프'를 지향하는 영화 <리틀 포레스트(Little Forest)>에서 생명자본주의의 맹아적 개념들이 어떻게 영상을 통해 표현되었는지 탐색한다.

• 한국광학회지
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• 제29권3호
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• pp.110-118
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• 2018

항공용 전자 광학 타겟팅 시스템을 위한 중적외선 광학계를 설계하였다. 본 광학계는 이중 시야를 갖도록 설계되었으며, 빔 축소 전단 광학계, 줌 렌즈 그룹, 릴레이 렌즈 그룹, 콜드스탑 공액 광학계 및 냉각 적외선 검출기로 구성된다. 적외선 검출기는 단일 화소의 크기가 $15{\times}15{\mu}m$ 인 $1280{\times}1024$ 화소 배열을 가지며 잡음을 최소화하기 위하여, f/5.3의 냉각 콜드스탑이 적용된 제품으로 선정하였다. 이중 시야 ($1.50^{\circ}{\times}1.20^{\circ}$, $5.40^{\circ}{\times}4.23^{\circ}$)는 두 개의 렌즈를 삽입하는 방식으로 구현했으며, 줌 배율 변경 시 모든 시야에 걸쳐 f/5.3의 콜드스탑의 효율을 유지하도록 설계하였다. 열 효과가 이미지에 미치는 영향을 조사하기 위해 비열화 및 나르시서스 분석을 수행하였으며, 비열화 분석은 $-55{\sim}50^{\circ}C$의 작동 온도를 기준으로 초점 이동과 잔여 고차 파면 수차에 조사하였고 제르니케 다항식을 이용한 민감도 분석을 수행하여 최적의 보상자를 선정하였다. 선정된 보상자의 최적 이동을 고려한 MTF 해상력을 확인한 결과, 작동 온도 전 구간에 걸쳐 요구조건인 33 lp/mm에서 축상 10% 이상의 성능을 유지하는 것을 확인하였으며, 나르시서스 분석 결과, NITD (Narcissus Induced Temperature Difference) 값이 $1.5^{\circ}C$ 이하가 되도록 설계 된 것을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제15권2호
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• pp.213-227
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• 2005

본 연구는 지하시험시설을 이용한 수리 지질환경 연구의 대안으로, 지하유류저장시설 건설과정 중 조사된 자료를 이용하여 지표조사단계에서 예측된 자료와 저장공동 굴착 시 확인된 자료의 대비를 통해 불확실성이 높은 단열 및 수리 인자의 지하분포특성을 해석하여 조사방법의 문제점을 도출하고 보완방안을 모색해 보고자 하였다. 지표조사단계에서 예측된 6개 단열대 중 지하공동 심도에서 그 위치와 방향이 비교적 일치하는 단열대는 WE-1 단 하나로 예측신뢰도는 매우 낮다. 본 연구에서는 지하공동 내 NE-1 단열대의 분포특성을 토대로 지표조사단계에서 BHTV 이미지를 이용한 정량적인 분류기준을 제시하였다. 암반단열은 심 도가 깊어짐에 따라 단열의 주 방향이 바뀌고 길이 및 빈도는 감소하는 경향을 보이고 있다. 조사대상의 경사변화와 조사방향 및 조사규모 등에 따라 오차가 발생될 수 있으므로 조사에 따른 편의 (investigation bias)를 가능한 한 최소화하여야 할 것이다. 지표조사단계에서 수리적 연결성에 대한 해석은 시추공 내에서 주입이나 양수를 통한 지하수체의 교란 시 구간에 따른 수리지질학적 특성파악이 가능한 이중수위측정시설이나 다중패커시스템을 통하여 수위 변화 및 지하수의 지화학특성에 대한 구간별 정밀계측이 요구된다. 수직 및 수평 수벽공에 의해 계측된 공동주변 수리 전도도의 기하평균은 지표조사 시 지표부 파쇄대 및 풍화대 영역을 제외한 평균값보다 약 $2\~3$배 작은 값을 나타내며, 수평수벽공의 기하평균 역시 수직수벽공보다 약 6배정도 작게 나타났다. 수리 전도도 역시 신뢰도 향상을 위해서는 시험공의 경사방향이 편중되지 않도록 조사편의를 최소화하고, 매질의 특성 및 시험목적을 고려하여 시험방법 및 해석식이 적용되어야 할 것으로 판단된다. tazanowskii), 쉬리 (Coreleuciscus splendidus). 새코미꾸리 (Koreocobitis rotundicaudata), 퉁가리 (Liobagrus andersoni) 등 8종이었고, 반대로 영동수계에서 영서수계로 도입된 종은 산천어 (O. masou masou) 1종이었다. 또한 각 지점간 출현종을 근거로 하여 유사거리를 측정하여 집괴 분석을 실시한 결과 크게 4집단으로 나누어 졌으며 특히 몇몇 지점에서 지리적인 분포보다는 인위적 분포양상에 의한 어류교란이 발견되었다. 수술합병증으로 수술 전후의 심근경색증 9예$(5.8\%)$, 저심박출증 17예$(11\%)$, 부정맥 30예$(19.5\%)$등이었다. 결론: 국립의료원 흉부외과에서는 관상동맥 우회술을 시작한 이래 수술경험의 축적, 비체외순환하 관상동맥 우회술의 도입, 내흉동맥 및 요골동맥으로의 이식편 이용 변화에 따라 수술성적이 향상되었음을 알 수 있으며, 향후 더 많은 임상경험의 축적 및 장기 추적 관찰이 필요하다고 사료된다.보였으며, 난중, 난황색, 난백고 및 Haugh unit는 처리 간 차이(p>0.05)가 없었다.이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권6호
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• pp.530-541
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• 2007

현재 다양한 종류의 니켈 티타늄 파일 시스템이 근관 치료에 사용되고 있지만, 한 종류의 기구로 복잡한 구조의 근관을 모두 치료하기는 어려운 실정이다. 따라서 여러가지 파일 시스템의 각기 다른 장점을 같이 이용하여 임상에서 더 쉽고, 정확하게 근관 성형을 하기 위해 hybrid method를 사용한다. ProTaper는 초기 근관 확대 효율성이 좋지만 근단부 성형에 여러가지 부적절함이 지적되어왔으며 근래에 이러한 문제점을 보완한 ProTaper Universal이 시판되었다. 본 연구의 목적은 ProTaper 및 ProTaper Universal과 ProTaper Universal의 S-series와 ProFile 혹은 Hero Shaper를 사용한 hybrid method의 근관성형 효율을 비교하는 것이다. 경력 10년의 근관치료전문의가 레진 블록 근관을 한 방법으로 25개씩, 모두 100개를 형성하였다. 근관성형 소요 시간 및 성형 전후의 근관 만곡이나 만곡 반경의 변화, 근관 이형성 여부 및 이미지 중첩을 통해 치근단으로부터 1, 2, 3, 4, 5 mm 위치에서 근관삭제량, 근관중심변위율을 산출, 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 시술 시간의 경우, ProFile이 가장 많은 성형 시간을 필요로 하였고, ProTaper Universal이 ProTaper보다 더 빠른 성형 시간을 나타냈다(p < 0.05). 2. 근관 삭제량에 있어서도 ProFile이 가장 적은 삭제량을 나타냈으며, 전반적으로 ProTaper Universal이 ProTaper보다 적은 삭제량을 보였다(p < 0.05). 3. 근관 중심 변위율은 ProFile이 가장 좋은 중심 유지율을 보였으나(p < 0.05), 다른 군은 큰 차이가 발견되지 않았다. 4. 다른 관찰 항목에서도 유의할만한 차이를 보이지 않았다. 이 실험 조건하에, ProTaper Universal이 ProTaper에 비해 성형 시간이나 삭제 폭경 등 성형 효율이 개선된 면이 있는 것으로 판단되며 능숙한 술자의 경우 만곡도가 큰 근관에서 FroTaper Universal이 다양한 파일을 사용하는 hybrid technique만큼 충분한 효율성을 가진 것으로 추정된다.

• 한국육종학회지
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• 제43권4호
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• pp.233-240
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• 2011

식물 피노믹스 분야에서 초고속 대량선발이 가능하도록 만든 화상기술(imaging technology)을 온실자동화 기술, 이미지 촬영 및 분석기술 등으로 분류하여 개념을 정리하고, 화상기술을 개발 및 응용하고 있는 주요 연구기관의 현황을 소개하였다. 연구동향 파악을 위해 작물의 내재해성 검정, 병해충진단, 종자활력 검정, 수확후 관리, 생체리듬 연구 등 다양한 분야에서 응용되고 있는 사례들을 살펴보았다. 향후 열 화상, 형광 화상 기술을 UV-induced blue green fluorescence, hyperspectral imaging 등과 상호 보완해서 multi-sensor 개념으로 발전시켜 나간다면, 식물의 생산량 증대를 위한 스트레스 내성자원 선발의 효율성을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 파장대의 영상정보로부터 각 스트레스의 특징을 catalogue화하는 것이 가능하여 다양한 스트레스를 정확히 진단하고 정량화할 수 있을 것으로 보이며, 나아가 각종 스트레스에 대한 조기 경보시스템으로도 활용할 수 있을 것이다. 호주 Plant Phenomics Centre에서는 온실과 포장을 포함한 Phenomics 기술의 종합적 개념도를 그림 4와 같이 제시하고 각 부문별 필요기술을 개발 중에 있는데, 종합기술로 완성된다면 현재의 작물 품종개량 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 호주는 그 동안 분자생물학, 식물생리학 분야에서는 기술력을 확보해 왔지만 BT, IT 등 융복합농업기술분야에서는 다른 나라에 비해 역량을 결집하지 못하고 뒤쳐져 있었다고 볼 수 있는데, 연구개발의 궁극적인 목표인 실용화 단계에서의 기술우위를 선점함으로써 그간의 약세를 만회하고자 Phenomics 연구시설을 설치하였다고 한다. 이점은 BT 후발주자이면서 국제적 경쟁력을 확보하려는 우리에게 시사하는 바가 크다. Phenomics 연구는 생명공학기술을 통해 창출된 GM 식물체, 전통육종을 통해 육성된 육종재료 등 모든 유용 유전자원을 평가, 검정할 수 있는 신품종 육성의 기본 기술로 부상하고 있다. 지난 수년간 정체되어 있는 국내 종자시장을 고부가 수출산업으로 육성하기 위해서는 유용 유전자원, 농업생명공학산물의 실용화를 가속화하여야 하며, 이를 위해 피노믹스 기술 확보 및 시설 인프라 구축을 전략적으로 신중히 검토해봐야 할 시점이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.