본 연구는 과학기술연합대학원대학교(UST)를 중심으로 한 과학기술계의 새로운 대학원모델을 평가하는 기법에 주안점을 두고 있다. UST와 일본의 SOKENDAI(The Graduate University for Advanced Studios)를 비교함으로써 새로운 대학원모델의 필요성을 말하고 있다. UST는 커리큘럼과 도제식 수업, 맞춤형 교육체계, 현장 중심형 인력양성체계들이 아직 높은 수준에 도달하지 못한 반면 교육목적과 비전이 상당 수준 만족스럽다는 결과를 얻고 있는 조사를 바탕으로 한 UST의 평가에 관해 다루고 있다. 본 연구에서는 대학평가체계의 네 가지 유형과 함께 토론회와 모든 평가에 부합되는 고급 평론을 통하여 UST에 방법론적으로 적용할 수 있는 평가방식을 제안한다. UST를 위한 새로운 평가방식은 대학원평가를 위한 특수성과 보편성으로 서로 동일하다. UST는 다 학제적이며 신생 융합기술분야에서 현장중심형인 리더십을 갖춘 인재양성을 위한 교육체계를 가지고 있으며 동시에 세계적인 특성을 가지고 있다. 두 요소는 특수성이 더욱 강조된 5:5, 6:4의 비율을 보이고 있다. 앞으로 후속적인 보완연구가 추가되면 더욱 활용성이 높아질 것으로 기대된다.
국토교통부는 대하천에서의 홍수 감시를 위해 전국에 6기의 강우레이더를 도입 완료하였다. 비슬산레이더는 2009년에 맨 먼저 도입된 강우레이더로 국내 최초로 도입된 이중편파 S밴드 레이더이다. 이중편파레이더는 반사도 외에도 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 반사도, 차등반사도, 비차등위상차는 레이더 강수량 추정에 적용되는 편파변수들로 이 변수들에 오차가 내재 시 레이더 강우의 오차에 전파되게 된다. 이에 레이더 강우 추정에 적용되는 편파변수들에 내재되어 있는 오차를 정량화하고 제거하는 것은 레이더 강우 품질에 직결되는 문제이다. 본 연구에서는 2009년부터 2016년까지의 비슬산레이더로부터 관측된 총 351개의 강수사례를 수집하여 레이더 반사도와 차등반사도의 오차를 정량화 하였다. 그리고 이러한 편파변수들의 오차 제거시 레이더 강우량의 정확도가 어느 정도 향상되는 지를 확인하였다. 그 결과 레이더 강우량의 정확도는 편파변수 오차 제거 전에는 40 ~ 80% 범위에서 오차제거 후 60 ~ 80 % 범위로 정확도가 향상되었고 그 범위도 줄어들었다.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 보령댐 유역 상류에 위치한 삼산저수지의 저류량을 분석하였다. 연구기간은 2012~2017년이며 2015년 발생한 가뭄 대책의 일환으로 2016년 이후 금강과 보령댐을 잇는 도수로를 설치하여 유역내로 외부유입량이 유입되었다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 저류량 산정을 위해 모의 기간을 2012~2015년 및 2016~2017년으로 나누어 연구를 수행하였다. 매개변수 보정에 앞서 CAT에서 제공하는 세 가지 침투해석방법인 Rainfall Excess, Green&Ampt, Horton 방법을 모두 적용하여 모의하였으며 그 결과 Rainfall Excess 침투방법을 적용했을 때의 모의 정확도가 비교적 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 Rainfall Excess 침투방법의 주요 토양 관련 매개변수인 토양수분율(${\theta}s$), 연직방향 투수계수(ks) 및 사면방향 투수계수(ksi)를 대상으로 전역최적화기법(SCEUA-P)을 이용한 보정을 수행하였으며 보정 전 후의 모의 저류량과 관측 저류량을 연도별로 비교 및 분석하였다.
본 연구에서는 특허분석을 실시하여 빅데이터 분야의 기술 경쟁력을 분석하였다. 분석 결과 미국의 특허 활동이 가장 활발하며, 최근 들어 특허 출원 및 등록 특허수가 크게 증가한 것으로 나타났다. 하지만 미국의 특허 활동은 양적 측면에 치우쳐 있는 것으로 판단되는데, 왕성한 특허활동에도 불구하고 인용도 및 영향력지수는 오히려 하락한 것으로 나타났기 때문이다. 한국은 일본, 중국, 캐나다 등과 더불어 비교적 활발한 특허활동을 전개 중이나, 미국과 마찬가지로 양적 측면에 치우쳐 있어 향후 양질의 기술 확보를 위한 노력을 기울여야 할 것으로 사료된다.
The Arctic region remains surrounded by sea ice during most of the period of the year. In the Arctic Ocean the Northern Sea Route (NSR) has been used as an important route for shipping. The arctic sea ice is decreasing since 1979; hence needs to be monitored. In this research work sea ice concentration in the recent years and sea ice concentration anomalies of few months with long term sea ice concentration are studied. The climatology of long term ice concentration data from various satellites, and the recent sea ice concentration data from Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) were used. The results show that sea ice concentration and sea ice extent in the Arctic region decreased by around 5% from 2015 to 2016, but in 2017 increased again in smaller amount in some areas like around Novaya Zemlya, and parts of the sea in between Greenland and Longyearbyen, and around Banks Island. The percentages of sea ice area in NSR for July 7 in 2015 to 2017 were 37%, 39% and 33%, respectively, indicating a large area (around ten thousand $km^2$) become ice free in 2017 compared to the previous year.
This study was performed to assess the microbiological quality and safety of microgreen sampled from harvesting farms and food processing plant in Korea. The samples were analyzed for total viable counts, coliforms, Enterobacteriaceae, Escherichia coli, Salmonella spp., Listeria monocytogenes, Vibrio parahaemolyticus, Bacillus cereus, and Staphylococcus aureus. Total viable counts were highly contaminated in samples collected from farms (7.7~8.2 log CFU/g) and the final products (5.8~7.8 log CFU/g), respectively. B. cereus was detected less than 100 CFU/g, which was satisfied with Korean standards (<1,000 CFU/g) of fresh-cut produce. A predictive model was developed for the changes of total viable counts in microgreens during storage at 5~35℃. The predictive models were developed using the Baranyi model for the primary model and the square root model for the secondary model. The results obtained in this study can be useful to develop the safety management options along the food chain, including fresh-cut produce storage and distribution.
운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
필기체 인식 연구는 주로 딥러닝 기술에 초점이 맞추어져 있으며, 최근 몇 년 동안 많은 발전을 이루었다. 특히, 필기체 태국어 숫자 인식은 태국 공식 문서와 영수증과 같은 숫자 정보를 포함한 많은 분야에서 중요한 연구 분야지만, 동시에 도전적인 분야이기도 하다. 대규모 태국어 숫자 데이터 집합의 부재를 해결하기 위해, 본 연구는 자체적인 데이터 집합을 구축하고 이를 다양한 컨볼루션 신경망으로 학습시켰다. 정확도 메트릭을 이용하여 평가한 결과, 배치 정규화 기반 VGG 13이 98.29%의 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 18F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. 18F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.
선박자동식별장치(AIS)는 데이터의 활용편의성으로 인해 해상교통평가에 많이 사용되어 왔다. 그러나 AIS는 지형물에 의한 전파방해, 도달거리 한계로 인해 거리에 따라 선박위치가 누락되는 문제가 있다. 한편 위성레이더를 이용하면 이러한 문제로부터 자유롭게 광범위한 해양영역에 분포한 선박위치를 파악할 수 있다. 이 연구에서는 합성개구레이더 Sentinel-1 이미지에 단계적으로 임계치를 결정하여 선박을 탐지하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이동창 기반 임계치 결정방법에 비해 최대 25배 빠른 탐지 속도를 보였으며, AIS와의 매칭률에서는 유사한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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