China is a one of the largest agricultural countries in the world. China consumes around 12.5 billion kilograms of seeds each year. Suchhuge demand for seeds has made the Chinese seed market more and more attractive for investment. Through analysis on the present situation and existing problems of the seed industry in China and based on the current Chinese seed industry development, some future prospects for investments are indicated. This investigation was carried out to propose the appropriate strategies on the development of the Korea seed industry as it considers its entry into the China seed market as a new growth engine in the agricultural sector. The basic law regulating the Chinese seed industry is the PRC Seed Law that generally refers to the protection of germplasm resources, verification of varieties, seed quality issues, the import and export of seeds, seed administrative management, and various rights and obligations. The regulations were aimed at the protection of the rights concerning new varieties of plants. China has two main industry associations, the National Seed Association and the China Seed Industry IP Union, that are non-profit associations consisting of entities and people engaging in the seed scientific research, production, operation and management. The China National Seed Group Co., Ltd. ("Sino Seeds") is the market leader in China regarding the seed industry. The chinese government, however, encourages investment from multinational companies as well as importation of modern crop planting management technologies and equipment. It supports the entry of investors with proven experiences in breeding and germplasm resources expansion and R&D. There has never been a better time for multinational companies with proven seed industry experience to look at building relationships with the Chinese government and enterprises.
본 논문은 영화의 직접적인 선조이자 근대의 대표적인 영상매체였던 마술환등(magic lantern) 영상의 환상성과 계몽성, 그리고 그 복합성에 대해 분석하고자 한다. 여기서는 과학의 발달에 따라 변화되는 영상물 이미지의 특성과 그로 인한 영상문화의 변화 현상에 주목한다. 18세기 후반부터 19세기 전반 과학이 발달하기 전 까지 마술환등의 영상은 유령·귀신 모티브를 중심으로 괴기스러운 환영(판타스마고리아)을 보여주며 관람객들을 놀라게 하고, 자연재해 스펙타클이나 아이들을 위한 동화·우화를 보여주고 들려주면서 오락적인 기능을 수행했다. 19세기 중반 이후 마술환등은 점차 지구에 관한 과학적 지식과 먼 곳, 낯선 세계에 관한 민속학적 내용을 보여주며 교육적인 기능을 수행했고, 근대인들의 계몽과정에 기여했다. 마술환등의 이런 두 가지 기능은 역사 진행에 따라 확연히 분리되며 순차적으로 전개된 것이 아니라, 세계관과 시대문화의 변화에 따라 한쪽의 기능이 우세하게 작용했다. 시각적 환상에 근거한 마술환등의 오락적 기능은 19세기 후반에도 계속 존재했으며, 산업화된 시대의 마술환등에는 환상이 다시 도래하여 환상성과 계몽성이 복합된 영상들이 보여졌다. 후기 산업사회에 관람자들은 탈신화화(脫神話化)된 세계가 아니라 오히려 재마법화(再魔法化)(re-enchantment)를 원하는 현상이 있다. 이것은 과학이 더욱 발달되어 갈수록 사람들에게서는 오히려 신비로운 환상이 증대되고 있고, 영상물에서 환상을 찾고 싶어한다는 것을 말해준다.
코로나 위기의 세계적 확산 이후에, 한국의 성공적인 방역과정에 대한 사회과학적 관심이 안팎으로 크게 고조되었다. 특히 한국의 국가와 시민의 역할에 대한 사회과학적 논의는 특별한 관심의 대상으로 떠올랐다. 그러나 이 논문은 한국의 성공적 방역에 대한 기존 논의들이 한국의 국가의 강한 개입과 동원역량, 그리고 순응적 시민들의 역할에 초점을 맞추는 과정에서 모호한 개념 설정과 부적절한 방법론상의 한계를 드러내었다고 본다. 강한 국가라는 개념은 모호한 것이며, 순응적 시민이라는 관념은 한국의 지난 수십 년간의 현실 및 실제와도 일치하지 않는다고 할 수 있다. 이 연구에서 우리는 한국 국가의 방역 역량은 데이터 자본주의 시대의 데이터 국가로서의 역량 발휘라는 관점으로 이해할 수 있음을 제시하였다. 첫째, 코로나19의 확산을 통제하는 데에 있어서 국가는 방대한 디지털 데이터의 추출, 종합, 적용의 과정을 주도하는 주도자였지만 데이터 국가의 역량은 법률적인 기반과 매뉴얼에 입각한 방역주도, 그리고 민간부문과의 협력을 통해서 발휘되었다. 이를 통해서 한국 데이터 국가의 방역은 투명성과 민간 협력이라는 개방적 성격을 발휘하였다. 둘째, 이러한 데이터 국가의 주도적 역량은 코로나 보건위기에 대한 갑작스러운 대응이라기보다는 30년의 역사를 통해서 한국 사회의 디지털 역량, 산업부문의 디지털 역량을 기획, 주도하고 설계해온 한국 국가성격의 진화 과정에 따른 것이다. 셋째, 하지만 데이터 국가와 시민들의 관계를 살펴보면, 국가 주도의 압출 거버넌스 모델에 가깝다. 국가 방역정책의 반응성은 높지만, 위기 국면에서 개인의 인권, 자유, 방역의 균형점에 대한 사회적 합의 형성은 충분치 않다. 이를 위한 폭넓은 사회적 담론은 충분치 않으며 따라서 이를 통한 시민들의 공동체 연대의식의 형성 역시 부족하다.
4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.
4차 산업혁명의 도래로 인한 기술혁신은 자율운항선박을 중심으로 해상 운송분야까지 활발한 발전을 불러왔다. 특히, 현재의 선원이 직접 운항하는 방식인 유인선박 사이에서 운항하게 될 자율운항선박은 자율도에 따라 원격제어를 통해 운항을 수행하며, 육상에서 이를 제어할 원격운항자에 대한 관심 또한 늘어나고 있다. 하지만 아직 원격운항자가 개입이 필요한 상황이 동시에 발생하는 등을 고려한 원격운항자 최소 인력 요구사항에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 특정 해역 구간의 누적된 항적데이터를 활용하여 선박간에 발생할 수 있는 조우상황에서 원격운항자의 개입이 필요한 상황을 정의하고, 해당 구간을 특정 규모의 자율운항선박 선대로 운항하였을 때, 원격운항자의 개입이 동시에 필요한 상황이 얼마나 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 연구의 결과는 향후 실제 자율운항선박 선대를 운행할 원격운항센터의 원격운항자의 적정인력 배치 등의 계획 또는 정책 수립에 활용될 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
인공 지능 (AI), 특히 텍스트 생성 서비스 분야에서의 발전은 두드러지게 나타나고 있으며, AI-as-a-Service (AIaaS) 시장은 2028년까지 550억 달러에 달할 것으로 예상된다. 본 연구는 합성 텍스트 미디어 소프트웨어의 품질 요소를 탐구하였으며, 이를 위해 ChatGPT, Writesonic, Jasper, 그리고 Anyword와 같은 산업의 주요 서비스에 주목하였다. 소프트웨어 평가 플랫폼에서 수집된 4,000개 이상의 리뷰를 바탕으로, Gensim 라이브러리를 활용한 잠재 디리클레 할당 (LDA) 주제 모델링 기법을 적용하였다. 이 분석을 통해 11개의 주제가 도출되었다. 이후 이 주제들을 AICSQ 및 AISAQUAL과 같은 기존 논문에서 다루었던 AI 서비스 품질 차원과 비교 분석하였다. 리뷰에서는 가용성 및 효율성과 같은 차원이 주로 강조되었으며, 이전 연구에서 중요하게 여겨졌던 사람다움과 같은 요소는 본 연구에서 강조되지 않았다. 이러한 결과는 AI 서비스의 본질적 특성, 즉 사용자와의 직접적인 상호작용보다 의미론적 이해에 더 중점을 둔다는 특성 때문으로 해석된다. 본 연구는 단일 리뷰 원천 및 평가자들의 인구 통계의 특정성과 같은 잠재적 편향을 인정하며, 향후 연구 방향으로는 이러한 품질 차원이 사용자 만족도에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 개별 차원이 전체 평점에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 깊은 분석을 제안한다.
산업이 발전함에 따라 생태계로 유입되는 중금속의 양이 증가하고 있다. 중금속은 분해가 어려워 생태계 내에 장기간 잔류하고 독성을 유발한다. 이러한 중금속은 수처리 시 흡착, 여과, 화학적 침전 등 물리 화학적 방법으로 제거된다. 본 연구에서는 중금속 흡착 및 제거용 킬레이트 수지로 알긴산 비드를 선정하고 이에 따른 중금속 흡착효율을 평가하기 위하여 JEI (Jellyfish extract at immunity reaction)를 혼합하였다. JEI를 혼합한 비드는 알지네이트의 특성에 따라 납(79-99%)과 구리(64-70%)에서 높은 흡착효율을 보였으며 카드뮴(25-37%)과 아연(5-6%)에서 낮은 흡착효율을 나타내었다. 중금속 흡착은 JEI의 함량에 비례하여 증가하지 않았으나 50%와 100% JEI 비드가 유의미한 증가를 나타내었다. 반응 속도식을 적용한 결과 유사 1차 반응식보다 유사 2차 반응식에 더 적합한 것으로 나타났다. 결론적으로 비드의 생산 단가나 중금속 흡착제거 효율을 비교해보면 50% JEI 비드가 중금속 흡착제거에 적합한 것으로 사료된다.
세계 각국은 지구온난화로 인한 피해가 증가함에 따라 화석연료를 대신해 탄소배출 없이 지속 가능하게 이용할 수 있는 새로운 에너지 자원들을 찾기 위하여 노력하고 있다. 전세계적으로 4차 산업이 고도화되며 전력수요가 급증했고, 상승하는 수요를 충족함과 동시에 온실가스 배출을 줄이기 위해 탄소비중이 적거나 없는 에너지원을 이용해 안정적인 전력수급계통을 확보하려는 움직임이 커지고 있다. 본 총설에서는 해외 탄소중립 시나리오와 화력발전 잔존여부에 따라 2가지 시나리오인 혁신, 안전으로 분류하여 정부의 탄소저감 목표를 비교 및 분석하였다. 또한, 국내 시나리오의 경우10차 전력수급기본계획의 전력수요 전망 및 온실가스 배출 현황을 연계하여 이를 토대로 탄소저감의 주축이 되는 에너지 분야인 전환, 수소, 수송, 탄소포집 및 활용 부문에서의 핵심 기술 동향 및 정부 주도의 정책흐름을 정리하여 탄소중립기술의 현황을 기술했다. 또한, 해외 시나리오 분석에서 시사되었던 에너지 분야의 주요 변화를 반영하여 국내 탄소저감 전략의 방향을 제시하였다.
인공지능 기술의 발전이 가속화되며 다양한 산업 분야에서 데이터를 활용한 자동화 및 지능화를 가능하게 하는 AI 서비스의 제공이 증가하며, AI 활용으로 발생할 수 있는 AI 보안 위험에 대한 우려가 높아지고 있다. 이에 국외에서는 AI 규제의 필요성과 중요성을 인지하고 관련 정책 및 규제 마련에 주력하고 있다. 국내에서도 이러한 움직임을 보이고 있으나, AI 규제에 대한 구체화가 이루어지지 않은 실정이다. 따라서, 기존의 정책안이나 가이드라인을 비교 분석하여 공통 요소 도출 및 보완점 파악, 국내 AI 규제 방향에 대해 논의할 필요성이 있다. 본 논문에서는 AI 라이프 사이클에서 발생할 수 있는 AI 보안 위험에 대해 조사하고, 각 위험에 대한 분석을 통해 국내 AI 규제 수립에 고려되어야 할 사항 6가지를 도출한다. 이를 토대로 국내 AI 정책안 및 가이드라인을 분석하고, 보완사항을 확인한다. 또한, 미국, EU의 AI 법률의 주요 내용 검토와 본 논문의 분석 결과를 기반으로 국내 AI 정책안과 가이드라인에 대한 개선방안을 제시한다.
오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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