본 연구의 목적은 유시티의 진화지도를 통하여 유시티 진화 특성을 분석하는데 있다. 유시티 진화 특성은 서비스, 기술, 인프라, 관리 등으로 구성된 STIM 모형의 관점에 따라 부문별 진화지도를 구축하여 분석하였다. 분석자료는 2002년부터 2013년까지 한국정보사회진흥원에서 발간한 국가정보화백서를 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 유시티 서비스는 행정 정보화 서비스, 기업 정보화 서비스, 행정 생활 정보화 서비스, 행정 공간 민간 정보화 서비스로 진화되었다. 둘째, 유시티 기술은 유선 네트워크, 센서 네트워크, 프로세싱 초고속 네트워크, 네트워크 및 보안, 융합기술 등으로 진화하였다. 셋째, 유시티 인프라는 유선 네트워크, 유 무선네트워크, 지능화시설(1990년대 후반), 지능형 시설 공간(2000년대 초반)으로 진화되었다. 넷째, 유시티 관리는 단위 네트워크 인프라 관리, 정보연계 및 운영 관리, 정보통합 및 참여운영 관리 등으로 진화 되었다. 따라서 유시티는 행정 중심의 정부 정보화, 기술 중심의 컴퓨터 지향 사회, 서비스 중심의 정보화 도시, 공간 중심의 유시티로 진화되었음을 알 수 있다.
최근 들어 무선인지 애드 혹 네트워크(CRAHN)는 임시적으로 활용되지 않은 라이선스 스펙트럼을 기회주의적 방법으로 사용하여 통신하는 차세대 애드 혹 네트워크로 각광받고 있다. 여타 무선인지 시스템에서와 같이, 정확한 스펙트럼 센싱은 무선인지 애드 혹 네트워크 구현을 위한 필수 요소 기술이다. 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법은 센싱 성능을 향상 시킬 수 있으나, 무선인지 애드 혹 네트워크와 같은 비인프라망에서는 중앙 제어국이 없어 협력 센싱 구현이 어렵다. 본 논문에서는 무선인지 애드 혹 네트워크를 위한 새로운 순차적 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Dempster Shafer 이론 기반으로 국부 스펙트럼 센싱 데이터의 신뢰도가 가장 높은 인지 노드가 임시 중앙국이 되어 주변 센서 노드로부터 스펙트럼 센싱값을 수집하여 스펙트럼 사용 유무에 대한 최종 결정을 만들고 그 최종 결정을 이웃 노드들에게 전송한다. 또한 본 논문에서는 분산 방법으로 개별 인지 노드들이 자신의 센싱 데이터를 효율적으로 교환하기 위한, 센싱데이터 신뢰도 순서 기반의 전송 메커니즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식은 기존 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법과 유사한 스펙트럼 센싱 성능을 제공하는 동시에, 최종 스펙트럼 결정까지 소요되는 센싱 데이터 수집시간 및 교환되는 센싱 데이터 량을 현저히 줄일 수 있음을 보였다.
이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.
교통사고 및 사고로 인한 사상자수 감소를 위해 기존의 자동차에 각종 센서나 통신기술 등의 첨단기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차의 시장진입 및 관련 기술도입을 위해서는 첨단안전자동차 기술의 효과분석을 통한 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 계층화분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 첨단안전자동차 기술 중 사고예방의 기능을 가지는 첨단운전자지원시스템의 효과추정 방법론을 제시하였다. 제시한 효과추정 방법론을 이용하여 적응형순항제어장치(ACC: Adaptive Cruise Control), 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System), 차로이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System), 사각지역감시장치(BSDS: Blind Spot Detection System)의 네 가지 시스템을 통합하여 평가하였다. 분석결과, 운전자지원시스템의 효과는 약 10.18%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적응형순항제어장치는 10.43%, 자동비상제동장치는 10.17%, 차로이탈경고장치는 9.96%, 사각지역감시장치는 10.14%의 사고감소 효과가 있을 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 시스템 도입시 도입타당성을 제시하는데 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.
칼모둘린은 칼슘과 결합하는 센서로써 다양한 칼모둘린 결합 단백질들과의 상호 작용을 통하여 세포 내에서 여러가지 기능을 조절한다. 진핵 생물들은 많은 종류의 칼모둘린 결합 단백질을 가지고 있기 때문에 이러한 단백질들의 분리와 특성 규명이 중요하다. 이미 여러 가지 방법들을 이용하여 칼모둘린 결합 단백질들이 분리되었고 이미 알려진 단백질의 구조적인 유사성을 토대로 더 많은 단백질들이 예측되었다. 우리는 애기장대에서 칼모둘린 결합 단백질의 분리와 특성 규명을 위해 형광 단백질과 융합된 칼모둘린 과발현 형질 전환체를 제조하여 공촛점 현미경과 Western blot 을 이용하여 과발현 형질 전환체를 선별하였다. 또한 형질 전환체 내의 칼모둘린이 칼모둘린 결합 단백질과 상호 작용함을 pull-down 분석을 통해서 확인하였다. 이러한 결과들을 토대로 칼모둘린 과발현 형질 전환체를 이용하여, 칼모둘린과 상호 작용하는 여러 가지 칼모둘린 결합 단백질들을 분리할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 급경사지재해 안정화기술 분야에 관하여 한국, 미국, 일본 및 유럽에서 출원 공개/등록된 특허를 중심으로 특허동향을 분석하였다. 중분류는 예측기술, 계측기술, 대책/보강/저감기술, 실내실험과 같이 4개로 분류하였으며, 2,134건의 최종 유효 분석대상 특허를 선별하였다. 특허건수와 출원인수의 상관관계를 이용한 포트폴리오 분석결과 한국 및 미국의 경우 발전기 단계에 있으며, 일본과 유럽의 경우 퇴조기에 있는 것으로 분석되었다. 한국의 경우 국가주도의 연구 활동으로 인하여 특허활동이 활발한 것으로 분석된다. 중분류 기술 분야별 분석 결과, 일본은 급경사재해 예측분야, 미국은 급경사재해 실내실험분야가 각 국가의 경쟁력 분야인 것으로 분석되었으며, 한국의 경우 급경사재해 예측과 급경사재해 실내실험 분야가 공백기술인 것으로 분석되었다. 분석결과를 토대로 기술별 향후 연구개발 방향을 정리하면 예측기술 분야에서는 신규 유한요소해석 방법 또는 수치해석 모델 정립이 필요하고, 계측기술 분야에서는 센서개발기술, 정보취합을 통한 재해예측기술, IT기술과 융합을 통한 장치관련 기술 등이 필요하다. 그리고 재해/대책/저감기술 분야에서는 기존 사방구조물의 개량, 차별화된 사면보강공법 등의 개발이 필요하며 실내실험분야에서는 새로운 최적화된 구조의 실험장치 또는 방법의 개발이 필요한 것으로 조사되었다.
본 연구에서는 고등어 어육을 고감도로 보다 신속하게 검출하기 위하여 고등어 어육 중 TSSP를 이용해 단클론성 항체를 개발하고 이를 이용하여 간접 효소면역분석법(iELISA)과 western blot의 검출한계를 확인하였다. 먼저 비 열처리와 열처리를 한 고등어 어육 중 존재하는 TSSP를 확인하고, 단백질 추출에 주로 사용되는 버퍼의 종류에 따른 추출법 효율을 확인하기 위하여 전기영동과 단백질 정량을 실시하였다. 그 결과 열처리한 추출물은 비 열처리한 추출물보다 TSSP가 2배 정도 많이 추출되었으며, TSSP로 추측되는 37 kDa 부근에 형성된 밴드의 선명함과 굵기를 육안으로 비교한 결과 carbonate buffer로 추출하였을 때 밴드가 가장 두드러지게 형성되었고, 단백질 정량 결과에서도 carbonate buffer를 이용한 추출물의 단백질 농도가 가장 높은 것을 확인하였다. 이후, 생 고등어 어육을 열처리법으로 추출하여 항원을 준비하고 6주령 BALB/c mouse에 면역한 후 세포융합 및 클로닝을 통해 3A5-1번, 2번, 9번 및 16번 4종의 hybridoma cell을 확보하였다. 이렇게 개발된 항체는 수산물, 축산물, 농산물과의 교차반응성확인을 통하여 고등어 단백질에만 특이성을 가지는 것을 확인하였다. iELISA와 western blot법의 검출한계를 확인한 결과 고등어가 1% 첨가된 수준까지 검출할 수 있으며, 특히 3A5-2와 3A5-9번 항체는 1%에서도 높은 흡광도를 나타내어 민감도가 매우 높은 항체로 확인되었다. 따라서, 개발된 고등어 TSSP 특이항체를 이용한 iELISA법과 western blot법은 가공품에 혼입될 수 있는 식품 알레르겐인 고등어를 보다 신속하고 민감하게 분석할 수 있는 분석 도구로서 활용이 가능할 것으로 판단되며, 개발된 항체는 고감도 바이오센서 개발에 충분히 활용이 가능한 바이오인자로 확인되었다.
소형 무인항공시스템(무인항공기 플랫펌과 센서의 융합기술, 'sUAS')은 정확성, 경제성 및 운용면의 무궁한 잠재성으로 여러 건설현장에서 새로운 응용이 창출되면서 활용이 점차 확산되고 있다. 본 연구의 목적은 소형 UAS에 의한 토공량 산정의 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 시흥시 소재 배곧생명공원 내 위치한 대략 $270m{\times}300m{\times}20m$ 규모의 원추형 성토부를 대상으로 소형무인항공기를 활용하여 영상을 취득한 후, UAS 영상해석을 통해 산출된 토공량을 GNSS Network-RTK 지상측량에 의한 토공량과 정량적으로 비교분석하였다. 연구결과, 무인항공시스템 자료와 GNSS Network RTK 자료에 의한 토공량의 편차가 2% 이하였고 특히, 작업의 편이성, 신속성 및 경제성 면에서 소형 UAS 영상기반 토공량 산정의 효용성을 입증할 수 있었다. 따라서, 식생높이의 산정방안이 보완된다면 중 소규모 현장의 토공량 산정은 물론 3차원 지형공간정보 생성 분야에 무인항공영상의 응용이 유용할 것으로 기대된다.
교육과학기술부는 2011년 융합형인재교육의 일환으로 STEAM교육을 발표하였다. 가장 중요한 문제는 "어떻게 STEAM교육의 목표를 달성하는가?"이다. 그래서 본 논문에서는 상황제시를 위한 초등학교 5학년 과학의 광합성 단원의 내용과 "심해탐사로봇"이라는 창의적 주제를 가지고 로봇을 활용한 STEAM교육을 실시하였다. 학생들은 13차시의 로봇 기초교육과정을 이수한 후, 10차시의 주제중심 로봇활용교육을 실시하였다. 로봇기초교육과정에서는 로봇을 제어할 때, 정규 수학 또는 과학과목에서 배운 내용을 적용할 수 있도록 구성되었으며, 로봇활용교육과정에서는 산소센서를 이용한 광합성 이해, 브레인스토밍, 아이디어 도출, 로봇 설계, 로봇 제작, 시연 및 발표의 과정으로 구성되었다. 이 두 개의 과정에는 STEAM의 모든 요소가 포함되었다. 모든 수업이 끝난 후, 학부모와 학생들의 교사면담을 통해서 창의성, 학습태도, 학교생활의 많은 부분에서 긍정적인 답변을 얻을 수 있었다. 특히 학교생활과 학습태도가 좋지 않은 학생들이 로봇경연 대회에서 우수한 성적을 거둠으로써, 학습의 자신감과 성취감을 가질 수 있었다. 통계적인 수치를 기술하지는 않았지만 이 수업으로 인하여 STEAM교육을 위한 로봇활용교육이 창의 인성, 직업탐색등에 매우 큰 효과가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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