본 연구의 목적은 국내외 소재도서관의 분류체계를 비교 분석하여 다양한 산업 및 공예 소재를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 분류체계 방안을 제시하는 것이다. 이 연구를 위하여 먼저 국내외 소재도서관의 운영사례와 분류체계를 조사한 후 일반분류표인 KDC와 DDC의 소재관련 분류항목을 비교 분석하여 소재자료를 일관되고 체계적으로 분류할 수 있는 방안을 제시하였다. 소재도서관의 분류체계는 주제 중심으로 분류하지 않고 소재명과 형태로 분류하거나, 또는 일반분류표처럼 아라비아숫자를 사용하여 주제 중심으로 분류한 경우도 있었다. 대부분의 소재도서관은 자체적으로 개발한 분류체계를 사용하고 있으므로 소재정보의 접근 및 공유가 어렵다. 그러므로 소재도서관에 소장된 소재정보의 공유를 위한 소재도서관용 표준분류체계의 개발이 필요하다.
본 논문에서는 Smart Factory의 자동 공정에서 결함의 분류를 실시간으로 시도하여 자동 공정 제어를 위한 결함 분류 딥러닝 기법을 제안하고, Pooling 종류에 따른 분류 성능을 비교한다. Smart Factory 구축에 있어서 CNN을 이용한 공정 제어를 통해 제품 생산에 있어서 생산량의 증가와 불량률의 감소를 이루어내는 것이 가능하다. Smart Factory는 자동화 공정이므로 결함의 분류 속도가 중요하지만, 생산량의 증가와 불량률의 감소를 위해서는 정확하게 결함의 종류를 분류하여 Smart Factory의 공정을 제어하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 Pooling을 Max Pooling과 Averrage Pooling을 복합적으로 설정하였을 때 높은 성능을 보였다.
In this study, we establish technology classification system for twelve material and component(MC) areas to sup-port systematic information services for MCT-20l0 which is supported by Korean government. We propose some design principles for MC technology classification system. The principles are suggested by considering of the characteristics of MC classification, regarding with scope, originality, hierarchy, relationship between technology classification and product classification, duplication and complex structure, use of information system, and life cycle of the classification system.
온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.
기술기반사회로의 진화가 빠르게 진행되면서 경제성장에 있어 기술혁신의 중요성이 깊이 인식되어왔다. 그러나 혁신과 관련한 의사결정이 시장에만 맡겨질 경우 종종 시장실패가 일어나기 때문에 다양한 기술 혁신지원정책을 통해 공공이 개입하고 있는 실정이다. 공공의 기술혁신 지원정책이 수립, 시행되는데 있어 가장 중요한 근거는 경제적, 기술적 파급효과이며, 이에 근거할 때 공공차원의 선택과 집중이라는 문제도 합리성을 갖게 된다. 파급효과를 분석하기 위해서는 산업간 기술연관관계분석이 필수적으로 선행되어야 하며, 이와 관련하여 다수의 국내외 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 HS코드를 이용하여 산업별로 주 생산물 관련 키워드를 직접 생성하고, 특허 및 실용신안 등 지적재산권에 활용된 키워드 및 분류정보와 일치시킴으로서 지적재산권의 산업간 공유여부를 파악하는 메카니즘을 제안하고자 한다. 제안된 메카니즘을 제조업 세세분류(five-digit level)에 적용함으로서 세세분류산업간 연관관계를 제시하였다. 분석의 결과로서 부품소재산업을 중심으로 살펴볼 때 부품소재산업군과 여타산업군이 기술적으로 분절되어 있음을 확인하였다. 이 결과는 부품소재산업에서의 혁신은 부품소재산업군내에서 (비체화) 기술적 파급효과(disembodied technological spillover)를, 그리고 부품소재산업에서부터 여타 산업으로 (체화) 경제적 파급효과(embodied economic spillover)를 유발한다는 점을 시사하고 있다.
한국생명공학연구원은 1985년 설립된 이후로 현재까지 국가적 연구개발 수요에 대응하여 바이오 분야의 기초 원천 연구, 인프라 구축 및 운영을 통하여 우리나라 생명과학기술 발전에 힘써왔다. 특히 2006년부터는 해외생물자원의 중요성에 주목하여 차세대 국가 핵심 전략 BT산업의 필수 원자재인 생물소재의 범지구적 확보, 보존 및 관리를 위하여 해외생물소재센터를 설치하였다. 이후 차례로 중국, 코스타리카, 인도네시아, 베트남의 4개 거점 센터를 개소 및 운영하여 권역별 해외생물소재의 공동연구 및 국제협력 네트워크를 구축하고 효과적인 소재 확보 및 관리를 도모하고 있다. 이와 같이 확보된 소재는 36개국에서 채집된 약 318과 3,406속의 36,500여점 (2019년 9월 기준)에 달하고 소재의 확증표본은 해외생물소재센터 식물표본관(KRIB)에 보관 중이다. KRIB표본관은 2000년 Index Herbariorum에 등록되었으며, 약 80,000여점의 건조표본을 소장하고 있다. 분류군수는 과별로 콩과>국화과>꼭두서니과 순으로 많았으며, 국가별로는 중국>베트남>코스타리카 순으로 조사되었다. 한국생명공학연구원 해외생물소재센터 및 식물표본관은 소재의 정확한 동정을 위한 분류학적 시설로서의 역할뿐 아니라 누구에게나 개방된 홈페이지를 통하여 해외소재의 표본정보, 표본이미지 및 민속학적 정보와 활성 등 가치 있는 정보를 제공하여 연구자들에게 다양한 활용지원 서비스를 제공하고 있다.
보편적인 교정치료의 적기로 알려진 청소년기가 지나 성인 연령이 되어서야 교정치료를 목적으로 내원한 성인교정환자의 정신-심리학적 특성을 파악하기 위하여, 성인 312명, 청소년 765명, 총 1077명을 대상으로 두 가지 종류의 내외통제소재(locus of control) 척도를 측정한 후 연령군, 성별, 술자(교정의)에 의한 환자 협조도 평가, 진료보조원(치과위생사)에 의한 협조도 평가에 따라 분류한 후, 각각의 내외통제소재의 특성을 비교 분석하였다. 연구 결과 교정 환자들은 일반인에 비해 내적통제 경향을 보였으며, 성인은 청소년군에 비해 내적통제 경향을 보였고, 성인과 달리 청소년군은 여자가 남자보다 오히려 더 높은 내적통제 경향을 나타내었다. 협조적으로 분류된 성인환자는 외적통제 경향을 지닌 쪽이었지만, 청소년 환자는 내적통제 경향을 지닌 환자가 협조적인 환자로 분류되었다. 진료보조원은 술자에 비해 성인군에 대하여 더 호감을 보였으며, 전체적으로는 술자 측 분류에 비해 협조 불량군의 빈도가 높았다. 이러한 결과를 토대로 교정치료시에 반드시 필요한 환자측의 치료협조도를 미리 예측 가능하게 하기 위한 방편으로 내외통제소재척도와 같은 정신-심리학적 검사가 진단 자료의 일부로써 유용성을 지닐 수 있는 것으로 생각되었다.
탄성체는 크게 열경화성 탄성체(thermosetting elastomer)와 열가소성 탄성체(thermoplastic elastomer)로 분류할 수 있다. 이러한 탄성체들 가운데 대표적인 소재로 반복하여 재사용이 가능하여 경제적인 소재이며 환경친화적인 소재인 열가소성 폴리우레탄에 대한 관심이 높아져 왔고 그에 따른 연구도 활발히 진행되어 왔다. 이러한 열가소성 폴리우레탄(TPU)은 가공의 용이성과 양호한 물리적 ㆍ화학적 성질 때문에 섬유용 소재에서 엔지니어링 플라스틱에 이르기까지 광범위한 산업용 소재로의 개발을 통하여 사용량이 지속적으로 증가를 보이고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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