최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.
초음파 (ultrasonic) 조사시간 (irradiation time)에 따른 Microcystis aeruginosa (M. aeruginosa)의 성장억제 (growth inhibition) 효과를 대용량 (10 L) 조류 시료를 활용해 다양한 초음파 조사시간 동안 (0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3 hr) 실험실 규모 (lab-scale) 실험을 진행하였다. Chl-a와 M. aeruginosa 개체수 (cell number) 분석 결과, 초음파 조사 종료 이후 모든 실험군에서 Chl-a와 개체수가 감소되어 조류 성장억제가 관찰되었으며, 초음파 조사시간이 2시간 미만인 실험군 (T_B, T_C, T_D)은 저감 이후 조류의 급격한 재성장 (regrowth)이 관측되었으나, 조사시간이 2시간 이상인 실험군 (T_E, T_F, T_G)은 2시간 미만 조사한 실험군 대비 조류성장억제가 1 - 2일 더 지속되는 것을 확인하였다. 또한, 조류의 개체수가 초기 개체수까지 회복 시간 (recovery time)을 검토한 결과 조사시간 2시간을 기준으로 실험군 T_B (0.5 hr)는 7일, T_C (1 hr)와 T_D (1.5 hr)는 약 20일, T_E, T_F, T_G (≥ 2 hr)는 약 30일이 소요되어 초음파 조사 종료 후 초기 개체수까지의 회복 시간의 차이를 확인하였다. 비성장속도 (𝜇)와 일차분해속도(𝜅)를 도출한 결과, 실험군은 성장억제 기간 동안 초음파 조사시간과 비례하여 높은 일차분해율이 도출되었으며, 조사시간이 2시간 이상인 실험군의 재성장 시 비성장속도 (𝜇)는 2시간 미만인 실험군 대비 비성장속도 (𝜇)가 상대적으로 낮은 것으로 확인되었다. 따라서 정체수역 내 장기적인 (30일) 조류 성장억제를 위해서는 최소한 2시간 이상의 초음파 조사가 필요한 것으로 판단되나, 조류 성장억제를 위한 적정 초음파 조사시간은 정체수역의 규모, 수심, 흐름속도, 조류 농도 등의 다양한 현장조건에 따라 결정돼야 하며, 실제 적용 가능성을 높이기 위한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다. 초음파의 영향으로 인한 M. aeruginosa의 세포 표면 및 내부형질 변화를 관찰한 결과, 조류 세포 표면 및 세포막의 손상이 명확히 관측되었으며, 대조군 대비 실험군의 M. aeruginosa의 기낭 파괴 및 교란이 확인되었다.
본 연구의 목적은 북한산국립공원에 대한 네이버 블로그 포스트 및 LDA 토픽모델링을 활용하여 이용자 인식 및 경험 가치에 기반한 도시림의 문화서비스 수요 특성을 분석하고 공간적 평가 가능성을 검토하는 것이다. 연구에서는 블로그 포스트에 대한 토픽모델링의 결과를 바탕으로 북한산국립공원 문화서비스와의 관련성 여부와 공간평가 지표로서 활용 가능성 여부를 고려한 검토과정을 거쳐, 최종적으로 도시림의 문화서비스 공간평가 지표를 도출하였다. 구체적으로 토픽분석을 통해 도출된 총 21개의 토픽을 해석하고, 생태계서비스에 대한 MA(Millennium Ecosystem Assessment)의 문화서비스 분류체계에 기반하여 총 13개의 문화서비스 관련 토픽을 도출하였다. 이는 전체 문서의 72.7%에 해당하였다. 토픽의 내용으로는 '산행 휴양 활동' 유형(23.7%), '관광·편익시설과 연계한 간접이용가치'(12.4%), '일상적 간접이용가치'(10.7%), '영감 활동'(11.2%), '계절성이 있는 휴양 활동'(6.2%), '자연 감상 및 정적 휴양 활동'(4.3%), '문화유산 가치'(3.7%), 와 관련한 7개 유형의 문화서비스로 해석하였다. 다음으로 13개의 문화서비스 관련 토픽에 대해, 도시림으로서의 특성과 공간적 평가 가능성을 검토하여 최종적으로 도시림 문화서비스에 대한 총 8개 평가지표를 도출하였다. 본 연구의 결과는 기존의 문화서비스 평가에서 많이 사용되던 MA의 생태계서비스 분류체계가 현장을 반영하지 못하는 한계를 극복하고자 국내 사정에 맞는 도시림의 문화서비스의 평가지표를 범주화했다는 점에서 의미가 있다. 또한 연구에서는 대용량의 이용자 인식 및 경험 자료를 활용하여 문화서비스의 수요를 해석하고 도출하는 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 전국 140여개 가구를 대상으로 실측 조사한 자료를 바탕으로 가정용수의 용도별 사용량을 도출함으로써 상 하수도시설설계에 활용할 수 있는 원단위를 제시하고, 용도별 사용특성분석, 영향인자 평가 등을 통하여 가정용수의 변동특성을 이해하고 향후 사용경향을 예측할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 전국 140가구를 대상으로 약 3여년간 실측한 결과, 가정용수의 총사용량은 165.8 lpcd였으며, 각 용도별 사용량은 세면용수 15.4 lpcd(10%), 욕조용수 24.7 lpcd(16%), 싱크대용수 29.7 lpcd(19%), 세탁기용수 30.8 lpcd(20%), 변기용수 38.5 lpcd(25%), 기타용수 13.5 lpcd(9%)순으로 나타났다. 가정용수 중에서 변기용수의 사용량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 베란다, 정원용수 등이 포함된 기타용수의 경우 사용빈도가 일정하지 않고 사용량의 편차도 심하여 변동계수와 표준편차가 가장 크게 나타났다. 가정용수의 용도별 사용량을 미국, 영국 가정과 비교한 결과, 기타용수와 실외용수를 제외하고는 미국의 실내용수 사용량과 비율이 우리나라와 매우 유사한 특성을 보였다. 가정에서 물사용에 기초한 생활양식이 미국과 유사하게 변화되고 있음을 간접적으로 보여준 결과이다. 또한 1985년에 서울에서 조사된 용도별 사용량과 금번결과를 비교한 결과, 목욕, 변기, 세탁, 취사용수의 총량은 23 l가 증가하였으며, 특히 세면과 욕조용수를 합산한 목욕용수가 27 l에서 40 l로 크게 늘어났고, 세탁용수도 17 l나 늘어났다. 생활양식이 서구화되면서 가정에서의 목욕, 사워문화가 점차 확산되고 대용량 세탁기의 보급이 늘어난 것 등이 영향을 미쳤을 것으로 추측되었다.
수소는 화석연료를 대체할 수 있는 COx-free 에너지원으로 사용량은 지속적으로 증가할 것이다. 수소는 단위 질량당 에너지 함량이 높으나, 낮은 저장 밀도와 장기 저장의 어려움으로 저장 및 운송에 한계가 존재한다. 반면, 암모니아는 단위 부피당 저장용량이 크고, 비교적 액화가 용이하여 대용량 수소를 저장 및 운송할 수 있는 수소 운반체로 주목받고 있다. 암모니아 분해를 통한 수소 생산 반응은 흡열반응으로 공정의 효율성 및 경제성을 위해 저온 활성이 우수한 촉매 개발이 요구된다. 본 연구에서는 활성금속 Ni의 고분산 담지를 위해 넓은 비표면적의 제올라이트를 지지체로 사용하였으며, 제올라이트 종류(5A, NaY, ZSM5)에 따른 특성(기공구조, 양이온, Si/Al-비)이 촉매 활성 및 반응 특성에 미치는 영향을 확인하였다. 5A 제올라이트는 표면, 기공, 구조체 내에 Ni 을 고분산 담지를 가능하게 하였으며, 낮은 Si/Al-비로 인한 풍부한 산점은 암모니아 흡착을 증가시켰다. 또한, 지지체에 포함된 Na과 Ca 양이온으로 인한 중간-염기점은 질소 탈착속도를 향상시켰다. 따라서, 15wt%Ni/5A 촉매는 강한 금속-지지체 상호작용과 중간-염기점을 통한 질소 탈착 속도 향상으로 가장 우수한 암모니아 전환율과 높은 수소 생성율 23.5 mmol/gcat·min (30,000 mL/gcat·h, 600 ℃)을 보였다.
일반적으로 대용량의 수소를 저장하기 위해 사용되는 수직형 원통 용기는 강재로 제작되며, 사용 환경을 고려하여 제작된 받침 콘크리트 상부에 기초 슬래브에 선 설치된 앵커로 고정하는 방식이 사용된다. 이와 같은 방식은 지진과 같은 외력이 작용될 시 정착부에 응력이 집중될 수 있으며, 앵커 및 콘크리트 손상으로 인한 구조물의 전도 피해가 발생할 수 있다. 본 연구는 현장 조사를 통한 실제 운용중인 수직형 수소 저장용기를 특정하여 3차원 유한요소로 모델링하였고, 비 구조 요소의 내진 성능 검토에 사용되는 ICC - ES AC 156의 인공 지진 및 규모 5.0 이상의 국내 기록지진을 적용하여 거동 특성을 분석하였다. 실제 규모로 제작된 구조물을 대상으로 실험을 진행하는 것이 타당하지만 현실적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 해석적 접근 방식을 통하여 대상 구조물의 안전성을 검토하였다. 거동 특성의 경우 지진동에 의해 발생된 구조물의 응답 가속도는 검토되는 지진 하중 대비 평균적으로 10 배 이상 크게 증폭이 되는 것으로 나타났으며, 무게 중심이 위치되는 지점으로 전달될수록 감소되는 경향을 보였다. 취약 부위로 예상되는 하부 시스템(지지 기둥 및 앵커 정착부)의 경우 허용 응력을 만족하는 것으로 나타났지만, 정착을 위한 받침 콘크리트의 쪼갬 및 인장 강도는 허용 응력 대비 약 5 % 정도의 여유만이 있어 이에 대한 대처 방안이 요구된다. 본 논문에서 제시된 연구 결과를 바탕으로 향후 진동대 시험을 통하여 수행이 되는 수소저장 용기 제작에 필요한 설계 하중 및 조건 등의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.