과거의 학문은 기초의 시대이며, 현재의 학문은 융합의 시대이며, 미래의 학문은 통합의 시대이다. 학문 통합의 필수 조건은 모든 학문이 서로 동등해야 한다는 것이며, 오직 자연법칙으로부터 파생된 법칙만이 통합의 동등성을 구현할 수 있을 것이다. 변화를 일으킬 수 있는 능력을 에너지로 정의할 것을 제안한다. 만물은 변화하며 그 변화에는 방향성이 필히 존재하므로, 변화와 방향성은 모든 학문에 동등하게 적용된다. 통합학문의 제 0 법칙은 존재의 법칙, 제 1 법칙은 변화 보존의 법칙, 제 2 법칙은 무효변화 증가의 법칙, 제 3 법칙은 지침의 법칙, 그리고 제 4 법칙은 융합의 법칙이다. 위 법칙들은 열역학의 자연법칙과 매우 유사함을 볼 수 있다. 통합학문 5 대 법칙의 최종 목표는 지구상에서 자연, 인간, 인공지능 개체들이 서로 협력하여 발전하는 공동체의 구현이다.
본 논문에서는 비눗방울에 나타나는 반사와 굴절 효과를 상용 게임엔진인 유니티 쉐이더(Unity shader)를 사용하여 구현하고 다양한 배경에서 합성할 수 있는 효율적인 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 계산량이 큰 유체 시뮬레이션을 이용하지 않고, 스넬(Snell)의 법칙을 이용하여 박막 내부의 굴절 벡터를 계산하고, 막 표면의 표현을 위해 다양한 텍스처(Texture)를 적용하였으며, vertex의 조정을 통해 비눗방울 자체의 움직임을 나타낼 수 있다. 결과적으로 실시간으로 높은 품질의 비눗방울을 표현할 수 있기 때문에 게임뿐만 아니라 가상현실 및 다양한 실시간 애플리케이션에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 수중 환경에서 분산 소나 시스템의 최적 정보 융합에 관한 알고리즘을 제시하였다. 기존의 방법은 Bayesian 법칙을 이용하여 local 소나와 퓨전 센터의 문턱치를 적절히 조절하여 분산 소나 시스템을 최적화했다. 그러나, 이러한 최적화 과정에서 소나의 개수를 늘려감에 따라 P/sub F/(false alarm probability)가 단조 증가하는 현상이 발생하였고 이러한 단점을 보완하기 위해 P/sub F/를 작은 간에 제한시키고 Bayesian 법칙과 Neyman-Pearson 법칙을 함께 적용하여 분산 소나 시스템을 최적화시킨다. 그러나, 이러한 조건 하에 시스템을 최적화시키는 것은 N-P hard 문제에 의해 계산 부하가 매우 크므로 unate 함수와 SQP(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 계산 부하를 감소시켰다.
본 연구는 최근 기술변화환경에 중요한 패러다임으로 대변되는 융합기술환경에서 바람직한 과학기술정책체계수립을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 동태적 기술역량분포에 대한 실증 분석하였다. 본 연구결과를 간단하게 요약하면 다음과 같다. 먼저 비모수적 Hill추정치와 모수적 Rank-1/2추정치가 유사하게 멱법칙의 존재를 나타냈다. 둘째, 기술역량분포를 결정하는 멱법칙의 추정계수가 1990년부터 2008년 분석기간동안 지속적으로 증가하여 파레토분포에 접근하고 있다. 본 분석결과는 다음과 같은 과학기술정책수립에 시사점을 제공한다. 첫째, 최근 멱법칙 결정계수의 증가추이로 볼 때, 그 작동원리가 상대적으로 약화되고 있으며, 연구대상 국가간에 기술역량이 수렴화 되고 있다는 사실을 보여준다. 이러한 기술역량의 국제적 수렴화경향은 국가간 기술격차역량의 차이가 줄어들고 있음을 보여준다. 둘째, 본 연구에서 분석한 바와 같이 만일 기술역량분포의 구조결정에 지속적으로 멱법칙이 존재한다면, 국제적으로는 과학기술역량의 규모가 큰 국가의 기술개발변동이 전 세계의 과학기술변동에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 국내적으로는 과학기술역량이 몇 기업에 국한된 경우에 그 기업의 성과가 우리나라 과학기술발전에 큰 영향을 미치게 된다는 것을 의미한다. 즉 이러한 멱법칙의 존재는 융합기술환경에서 한 국가의 기술역량이 소수의 기술잠재역량있는 기술개발기업에 너무 의존적이 될 수 있다는 기술정책적 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 SpPCA와 MLP에 기반을 둔 융합법칙에 의한 MRS 패턴분류기법을 제안한다. 차원축소를 위해 사용되는 기존의 PCA 기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 구간별로 입력데이터를 분할한 후 PCA에 의해 특징을 추출하는 SpPCA 기법을 이용하여 입력패턴의 차원을 축소한다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 MRS 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.
본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
이 연구에서는 선박이 군집을 이뤄 항해하는 방법으로, 추종 선박이 리더 선박의 궤적을 따라 항해하는 추종 알고리즘을 구현하고, 성능 검증을 위해 소형 RC 모형 보트를 사용하여 해상 실험을 수행하였다. 이 알고리즘은 추종 선박이 리더 선박의 궤적을 추종점으로 저장하고, 추종점까지의 목표 침로를 계산하여 추종하는 방법이다. 목표 침로는 시선각 유도법칙을 통해 계산하였으며, 목표 침로를 추종하기 위해 PD 제어를 적용한 침로 제어기를 구현하였다. 또한, 전방 선박과의 충돌을 방지하기 위해 전방 선박과의 거리에 따라 속력을 제어하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘을 검증하기 위해 해상 실험을 진행하였으며, 결과를 분석하였다.
양자는 물리학에서 더 이상 나눌 수 없는 물리량의 최소 단위이다. 양자에는 일반적인 물리법칙이 적용되지 않는 대신, 양자역학이라는 법칙이 적용된다. 이를 활용한 알고리즘으로 양자암호통신과 양자난수발생기가 존재한다. 양자암호통신은 기존 암호통신과는 다른 차원의 보안성을 제공하는 통신기술이다. 이는 양자를 관측하면 양자상태가 붕괴된다는 특징을 활용하여 도청자를 손쉽게 발견할 수 있게 한다. 양자난수발생기는 의사난수를 대체할 수 있는 알고리즘으로, 가장 완벽한 난수 장치로 여겨진다. 의사난수는 결정론적 알고리즘이기 때문에 값을 예측할 수 있는 반면, 양자난수는 자연 현상에서 뽑아내는 난수이기 때문에 예측할 수 없다. 다만 수학적 연산을 통해 계산하는 의사난수와는 다르게 양자난수는 난수를 추출할 장치가 필요하다. 본 고에서는 양자암호통신과 양자난수발생기의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다.
본 논문은 근래 사회적 쟁점이 되고 있는 방송통신융합 현상을 '이윤율의 경향적 하락의 법칙'에 따라 설명하려고 했다. 새로운 단말기 시장을 조성하고 사용료 수입을 획기적으로 늘리기 위해서는 새로운 서비스를 개발해야 하는 바, 그것이 방송 서비스의 결합으로 나타난 것이다. 그 과정에서 자본의 유기적 구성의 변화, 그로 인한 이윤율의 경향적 하락, 그것을 극복하기 위한 다양한 모색 등을 살펴보았다. 통신자본과 전자산업은 생산성 향상을 위해 불변자본 부분에 대한 끊임없는 투자를 진행하는 가운데 자본의 유기적 구성이 높아지고, 따라서 이윤율이 경향적으로 하락하는 현상으로 나타났다. 이윤량은 증가하면서도 이윤율이 하락하는 현상에 대해 사업자들이 대처하는 모습들도 확인하였다. 굳이 이 법칙을 적용해본 것은, 수면 위에 나타나는 모습만 보고 쉽게 비판하는 경향을 탈피하여 현상의 본질을 규명해보고자 하는 것이었다. 진단이 정확해야 처방도 정확할 수 있기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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