21세기의 나노기술은 국가경쟁력을 위한 핵심 학문과 기술로 대두되었다. 우리나라는 2001년 7월에 '나노기술종합발전계획'을 수립하였고, 2002년 12월에는 '나노기술개발측진법'을 제정하여 국가의 전략기술로 범정부 차원에서 집중 투자하고 있음. 그 주요 내용으로 연구개발과 인프라 구축과 인력양성 등을 3대 핵심 과제로 추진하고 있다. 나노기술은 학문간, 기술간 및 산업 분야간 서로의 영역을 공유하는 다학제적 특성을 내포하고 있는 기술로서 미래의 기술혁신을 주도할 것으로 전망되고 있다. 또한, IT, BT, ET 등 신산업과 부품, 소재 등 기존 산업의 핵심 기술을 제공할 수 있는 기반기술로서 원천기술적 성격을 동시에 갖고 있다. 그동안 국내 나노기술 인력양성에 관한 조사 또는 연구는 매년 일부 수행되어 왔으나 나노기술 인력양성의 효과적 정책수립을 위한 보다 체계적이고 심층적인 조사와 분석에는 미흡했던 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 직접 설문을 통해 국내 나노기술 수요업체의 실태와 인력수요 현황을 조사, 분석하고 이를 바탕으로 나노기술의 세부 분야별 향후 인력 수요 전망을 통계적으로 예측한 후 해당 산업의 발전에 비칠 수 있는 영향을 분석하여 나노기술 인력 양성 정책 개발에 기반이 될 수 있는 정보의 제공을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같은 내용을 포함한다. - 나노기술 수요 업체의 특징 및 현황 - 나노기술 수요 업체의 인력 상황 및 미래 계획에 대한 설문 결과 - 설문 결과의 통계적 분석 및 이를 기반으로 하는 미래 상황 예측
연구 배경 : 최근 전세계적으로 결핵이 증가하며 새로운 문제로 대두되고 있으며, 특히 결핵의 유병률이 높은 우리나라의 경우에는 민감도가 높으며 간편한 검사방법 이 필요하다. M. tuberculosis 항원을 사용한 rapid membrane based assay 검사 방법으로 최근에 폐결핵 환자의 결핵항원 특이 항체를 검출한다고 알려진 상용화된 2 가지 kit를 이용하여 폐결핵의 혈청학적 진단 가능성을 알아보고자 하였다. 방법 : 1998년 3월부터 9월까지 충남대학교 병원에서 입원 치료를 받은 호흡기 환자 총 45예를 대상으로 하였다. 객담 도말 양성의 활동성 폐결핵 22예와 비활동성 폐결핵 14예 그리고 대조군으로 비결핵성 호흡기 질환 9예를 대상으로 하여 STAT-PAK ULTRA FAST$^{(R)}$ 및 ICT tuberculosis$^{(R)}$ 검사를 실시하여 결핵 혈청 검사의 유용성을 알아보고 자하였다. 결과: STAT-PAK ULTRA FAST$^{(R)}$의 경우에는 폐결핵과 비활동성 폐결핵의 비교에서 민감도는 77.3%, 28.6%, 양성 63.0%, 음성 예측도는 44.4%, 위양성률은 71.4%, 위음성률은 22.7% 이었고, 활동성 폐결핵과 비결핵성 호흡기 질환의 비교에서는 민감도는 77.3%, 특이도는 33.3%, 양성 예측도는 73.9%, 음성 에측도는 37.5%, 위양성률은 66.7%, 위음성률은 22.7% 이었다. ICT tuberculosis$^{(R)}$의 경우에는 활동성 폐결핵과 비활동성 폐결핵의 비교에서는 민감도는 54.5%. 특이도는 57%, 양성 예측도는 66.7%, 음성 예측도는 44.4%, 위양성률은 42.9%, 위음성률은 45.4 %이었고, 활동성 폐결핵과 비결핵성 호흡기 질환에서는 민감도는 54.5%, 특이도는 100%, 양성 예측도는 100%, 음성 예측도는 47.4%. 위양성률은 0%, 위음성률은 45.4%이었다. 폐결핵의 중증정도(extent) 와 양성율은 상기 2가지 kit에서 큰 차이가 없었다. 결론: 따라서 상기 2가지의 kit는 항체 반응이 다양하여 임상적으로 폐결핵의 진단에 이용하는 것에는 문제가 있다고 생각되며, 일단 양성반응을 보인 환자의 경우, 항결핵제 투여에 따른 추적 검사에서 항체가의 변화가 있는지에 대한 연구가 필요하리라 생각된다.
생체 간이식 공여자를 대상으로 시행되는 간생검 조직소견의 지방변성 정도와 복부초음파검사 결과를 분석하여, 지방간 질환의 진단에 있어서 초음파검사의 타당성을 알아보고자 하였다. 총 지방 함유량 10% 기준으로 범주화 하여 10% 이하를 음성, 10% 이상을 양성으로 하였을 때 초음파검사의 민감도는 64.6%이었고, 특이도는 68% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 76.8%, 54% 이었다. 초음파검사 결과 정상과 경증을 음성으로, 중등도를 양성으로 조작하였을 때 초음파검사의 민감도는 26.8% 이었고, 특이도는 100% 이었으며, 양성 예측도와 음성 예측도는 각각 100%, 45.5% 이었다. 총 지방 함유량 10% 이상을 상태변수(State variable)로 ROC curve 분석을 시행 하였을 때. 간/신장 명도비의 곡선하면적(Area under curve, AUC)은 0.859로 지방간을 예측하는데 좋은 지표로 나타났으며, 95% 신뢰구간(CI: 0.795~0.922)이 통계적으로 유의한 값을 보였다(p<0.001). 지방간진단에 있어서 복부초음파검사는 간생검 병리학적 결과를 예측하는데 높은 타당도를 보였다.
사업체, 연구소 등이 적극적인 구인에도 불구하고 인력수요를 충원하지 못하면 정상적인 운영이 어렵게 되는바, 부족한 인력규모를 조사하여 해소할 수 있도록 국가적인 정책지원이 필요하다. 그런데 인력수요를 해소하기 위하여 기존의 유휴 인력만으로는 충원이 어려워 인력양성을 해야 하는 경우에는 시간과 비용이 필요하므로 현재의 부족한 인력규모를 해소하지 못한다는 문제점이 있다. 본 논문은 기술분야별 인력양성을 위한 인력수요 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로 인력 수요를 충족하기 위한 인력 양성에 시간과 비용이 필요하므로 인력 수요를 예측하여 미리 양성할 수 있도록 하기 위한 방법을 제안하였다.
전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].
서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.
공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.
양성자 가속기를 이용한 지상 실험에 기초하여 인공위성에서 사용할 마이크로프로세서의 SEE 발생률을 예측하였다. 우주 공간의 하전 입자 분포를 AP8, JPL91 그리고 CREME 모델을 사용하여 추정하고, 양성자 가속기를 통한 실험에서 얻어진 단면적 곡선들을 SEE 발생률 예측에 사용하였다. 약 685 km의 저궤도에 대해 고 경사각과 저 경사각이 고려되었다. 계산 결과는 후보 소자에 대한 SEE 발생률이 저 경사각에서는 수용할만한 것이었지만 고 경사각의 경우에는 최악의 조건에서 문제될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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