• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.594-600
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• 2021

본 연구는 국내 매미아과를 대상으로 번식울음 시기를 전국적으로 관측하여 종별 출현 시기 및 서식지 분포 특성을 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 19개소이었다. 매미 번식울음 수집기간은 2019년 12개월간이었다. 매미 번식울음 녹음은 매시간당 1분씩 WAV, 44,100Hz 포맷으로 생물음향 측정장비를 설치하여 녹음하였다. 온도는 미기상 측정장비를 이용하여 시간당 1~2회씩 기록하였다. 연구대상종은 국내 매미아과 9종이었다. 번식울음 분석은 매미종별 번식울음 시종점을 기록하였다. 분석 결과, 연구대상지 19개소에서 출현한 매미는 9종이었다. 종별 번식울음 시기는 말매미(7/12~9/30), 애매미(7/27~10/20), 참매미(7/25~10/9), 유지매미(7/28~9/5), 털매미(7/3~9/29), 늦털매미(9/14~10/30), 소요산매미(6/26~8/2), 참깽깽매미(7/27~9/28), 쓰름매미(8/8~9/11) 순이었다. 종별 번식울음 기간은 35일(쓰름매미)~89일(털매미) 사이었고 평균 62일이었다. 종별 서식지 해발고도는 말매미(5~386m), 애매미(7~759m), 참매미(7~967m), 유지매미(42~700m), 털매미(7~700m), 늦털매미(5~759m), 소요산매미(7~759m), 참깽깽매미(397~967m), 쓰름매미(7~42m) 순이었다. 종별 서식지 평균온도는 말매미(23.9℃), 애매미(21.8℃), 참매미(22℃), 유지매미(23℃), 털매미(22.9℃), 늦털매미(14.6℃), 소요산매미(20.6℃), 참깽깽매미(19.3℃), 쓰름매미(24.4℃) 순이었다. 종별 서식지 분포는 애매미, 참매미, 털매미는 전국 15개소 이상 분포하였다. 말매미는 서남부 저지대에 분포하였다. 유지매미는 한반도 서부 지역에 분포하였다. 늦털매미는 고산지대와 동남부 일부를 제외한 지역에 분포하였다. 소요산매미는 산지에 가까운 지역에 분포하였다. 참깽깽매미는 고산지대에 국지적으로 분포하였다. 쓰름매미는 평지형 습지에 국지적으로 분포하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.363-375
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• 2024

위성영상을 활용한 수체 변화 탐지 및 그 변화 연구가 최근 국내에서 여러 지역에 대해 다종 센서 적용으로 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 Google Earth Engine (GEE) 기반 Landsat 및 Sentinel-2 광학 위성영상을 사용하여 국내에 계측 운영되고 있는 중소규모 용수댐 및 농업용 저수지 각 2개소, 총 4개소에 대한 장기 수표면적 변화 분석과 이의 실제 계측 수위 및 저수율 자료, 수표면적과의 관계식 등을 이용하여 산정된 결과와의 비교 검증 및 그 수체 변화 적용에 있어서의 활용성 평가를 용수댐 19개년, 농업용 저수지 27개년의 기간에 대하여 각각 수행하였다. 그 결과 저수지별 수표면적은 적용된 정규수분지수(normalized difference water index), Canny Edge Detection의 이미지 분석 방법과 Otsu 수체 구분 경계설정 등을 통해 안정적으로 추출이 가능하였으며, 수체의 연중 뚜렷한 변화 양상을 비교적 잘 분석해 낼 수 있는 것으로 확인이 되었다. 이렇게 분석된 수표면적 시계열 자료를 실측 수위를 바탕으로 변환된 면적과 비교, 상관성 분석을 실시한 결과에서는 용수댐의 경우 그 계수가 0.8 이상으로 높은 상관성이 확인된 반면, 농업용 저수지의 경우는 0.5~0.7 수준으로 다소 낮은 결과를 보였다. 이는 농업용 저수지 운영 특성에 의한 결과로 위성영상의 분석보다는 비교할 대상의 자료가 제대로 확보되지 못한 점에 기인했다. 아울러 규모가 작은 저수지의 분석 결과에도 여러 불일치 구간이 존재해 향후 연구에서 소규모 저수지에 대한 추가적 선정 분석도 필요한 것으로 판단되었다. 이렇게 GEE를 통해 산정, 검토된 수표면적 변화는 저수지에 있어 수위 계측만으로는 파악할 수 없는 유역 전반의 수체 변화에 대한 공간적 정보로서 유용하게 활용될 수 있으며, 또한 장기간의 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 보다 다양한 크기 및 형상, 그리고 계측, 미계측 등 많은 개수의 댐 저수지에 대해 적용하여 저수지 군별 추가적인 연구 결과도 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리연구
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• 제6권5호
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• pp.131-134
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• 1973

본고(本稿)시리이즈의 제1보(第一報)에서 우리는 물리(物理), 사회과학(社會科學) 및 공학분야(工學分野)의 12,442명(名)의 과학자(科學者)와 기술자(技術者)에 대한 정보교환활동(情報交換活動)의 78례(例)에 있어서 일반과정(一般過程)과 몇 가지 결과(結果)를 기술(記述)한 바 있다. 4년반(年半) 이상(以上)의 기간(其間)($1966{\sim}1971$)에서 수행(遂行)된 이 연구(硏究)는 현재(現在)의 과학지식(科學知識)의 집성체(集成體)로 과학자(科學者)들이 연구(硏究)를 시작(始作)한 때부터 기록상(記錄上)으로 연구결과(硏究結果)가 취합(聚合)될 때까지 각종(各種) 정형(定形), 비정형(非定形) 매체(媒體)를 통한 유통정보(流通情報)의 전파(傳播)와 동화(同化)에 대한 포괄적(包括的)인 도식(圖式)으로 표시(表示)할 수 있도록 설정(設定)하고 또 시행(施行)되었다. 2보(二報), 3보(三報), 4보(四報)에서는 데이터 뱅크에 수집(蒐集) 및 축적(蓄積)된 데이터의 일반적(一般的)인 기술(記述)을 적시(摘示)하였다. (1) 과학(科學)과 기술(技術)의 정보유통(情報流通)에 있어서 국가적(國家的) 회합(會合)의 역할(役割)(Garvey; 4보(報)) 국가적(國家的) 회합(會合)은 투고(投稿)와 이로 인한 잡지중(雜誌中) 게재간(揭載間)의 상대적(相對的)인 오랜 기간(期間)동안 이러한 연구(硏究)가 공개매체(公開媒體)로 인하여 일시적(一時的)이나마 게재여부(揭載如否)의 불명료성(不明瞭性)을 초래(招來)하기 전(前)에 과학연구(科學硏究)의 초기전파(初期傳播)를 위하여 먼저 행한 주요(主要) 사례(事例)와 마지막의 비정형매체(非定形媒體)의 양자(兩者)를 항상 조직화(組織化)하여 주는 전체적(全體的)인 유통과정(流通過程)에 있어서 명확(明確)하고도 중요(重要)한 기능(機能)을 갖는다는 것을 알 수 있었다. (2) 잡지(雜誌)에 게재(揭載)된 정보(情報)의 생산(生産)과 관련(關聯)되는 정보(情報)의 전파과정(傳播過程)(Garvey; 1보(報)). 이 연구(硏究)를 위해서 우리는 정보유통과정(情報流通過程)을 따라 많은 노력(努力)을 하였는데, 여기서 유통과정(流通過程)의 인상적(印象的)인 면목(面目)은 특별(特別)히 연구(硏究)로부터의 정보(情報)는 잡지(雜誌)에 게재(揭載)되기까지 진정으로는 공개적(公開的)이 못된다는 것과 이러한 사실(事實)은 선진연구(先進硏究)가 자주 시대(時代)에 뒤떨어지게 된다는 것을 발견할 수 있었다. 경험(經驗)이 많은 정보(情報)의 수요자(需要者)는 이러한 폐물화(廢物化)에 매우 민감(敏感)하며 자기(自己) 연구(硏究)에 당면한, 진행중(進行中)이거나 최근(最近) 완성(完成)된 연구(硏究)에 대하여 정보(情報)를 얻기 위한 모든 수단(手段)을 발견(發見)코자 하였다. 예를 들어, 이들은 잡지(雜誌)에 보문(報文)을 발표(發表)하기 전(前)에 발생(發生)하는 정보전파과정(情報傳播過程)을 통하여 유루(遺漏)될지도 모르는 정보(情報)를 얻기 위하여 한 잡지(雜誌)나 2차자료(二次資料) 또는 전형적(典型的)으로 이용(利用)되는 다른 잡지류중(雜誌類中)에서 당해정보(當該情報)가 발견(發見)되기를 기다리지 않는다는 것이다. (3) "정보생산 과학자(情報生産 科學者)"에 의한 정보전파(情報傳播)의 계속성(繼續性)(이 연구(硏究) 시리이즈의 결과(結果)는 본고(本稿)의 주내용(主內容)으로 되어 있다.) 1968/1969년(年)부터 1970/1971년(年)의 이년기간(二年期間)동안 보문(報文)을 낸 과학자(科學者)(1968/1969년(年) 잡지중(雜誌中)에 "질이 높은" 보문(報文)을 발표(發表)한)의 약 2/3는 1968/1969의 보문(報文)과 동일(同一)한 대상영역(對象領域)의 연구(硏究)를 계속(繼續) 수행(遂行)하였다. 그래서 우리는 본연구(本硏究)에 오른 대부분(大部分)의 저자(著者)가 정상적(正常的)인 과학(科學), 즉 연구수행중(硏究遂行中) 의문(疑問)에 대한 완전(完全)한 해답(解答)을 얻게 되는 가장 중요(重要)한 추구(追求)로서 Kuhn(제5보(第5報))에 의하여 기술(技術)된 방법(방법)으로 과학(연구)(科學(硏究))을 실행(實行)하였음을 알았다. 최근(最近)에 연구(硏究)를 마치고 그 결과(結果)를 보문(報文)으로서 발표(發表)한 이들 과학자(科學者)들은 다음 단계(段階)로 해야 할 사항(事項)에 대하여 선행(先行)된 동일견해(同一見解)를 가진 다른 연구자(硏究자)들의 연구(硏究)와 대상(對象)에 밀접(密接)하게 관련(關聯)되고 있다. 이 계속성(繼續性)의 효과(效果)에 대한 지표(指標)는 보문(報文)과 동일(同一)한 영역(領域)에서 연구(硏究)를 계속(繼續)한 저자(著者)들의 약 3/4은 선행(先行) 보문(報文)에 기술(技術)된 연구결과(硏究結果)에서 직접적(直接的)으로 새로운 연구(硏究)가 유도(誘導)되었음을 보고(報告)한 사항(事項)에 반영(反映)되어 있다. 그렇지만 우리들의 데이터는 다음 영역(領域)으로 기대(期待)하지 않은 전환(轉換)을 일으킬 수도 있음을 보여주고 있다. 동일(同一) 대상(對象)에서 연구(硏究)를 속행(續行)하였던 저자(著者)들의 1/5 이상(以上)은 뒤에 새로운 영역(領域)으로 연구(硏究)를 전환(轉換)하였고 또한 이 영역(領域)에서 연구(硏究)를 계속(繼續)하였다. 연구영역(硏究領域)의 이러한 변화(變化)는 연구자(硏究者)의 일반(一般) 정보유통(情報流通) 패턴에 크게 변화(變化)를 보이지는 않는다. 즉 새로운 지적(知的) 문제(問題)에 대한 변화(變化)에서 야기(惹起)되는 패턴에 있어서 저자(著者)들은 오래된 문제(問題)의 방법(方法)과 기술(技術)을 새로운 문제(問題)로 맞추려 한다. 과학사(科學史)의 최근(最近) 해석(解釋)(Hanson: 6보(報))에서 예기(豫期)되었던 바와 같이 정상적(正常的)인 과학(科學)의 계속성(繼續性)은 항상 절대적(絶對的)이 아니며 "과학지식(科學知識)"의 첫발자욱은 예전 연구영역(硏究領域)의 대상(對象)에 관계(關係)없이 나타나는 다른 영역(領域)으로 내딛게 될지도 모른다. 우리들의 연구(硏究)에서 저자(著者)의 1/3은 동일(同一) 영역(領域)의 대상(對象)에서 속계적(續繼的)인 연구(硏究)를 수행(遂行)치 않고 새로운 영역(領域)으로 옮아갔다. 우리는 이와 같은 데이터를 (a) 저자(著者)가 각개과학자(各個科學者)의 활동(活動)을 통하여 집중적(集中的)인 과학적(科學的) 노력(努力)을 시험(試驗)할 때 각자(各自)의 연구(硏究)에 대한 많은 양(量)의 계속성(繼續性)이 어떤 진보중(進步中)의 과학분야(科學分野)에서도 나타난다는 것과 (b) 이 계속성(繼續性)은 과학(科學)에 대한 집중적(集中的) 진보(進步)의 필요적(必要的) 특질(特質)이라는 것을 의미한다. 또한 우리는 이 계속성(繼續性)과 관련(關聯)되는 유통문제(流通問題)라는 새로운 대상영역(對象領域)으로 전환(轉換)할 때 연구(硏究)의 각단계(各段階)의 진보(進步)와 새로운 목적(目的)으로 전환시(轉換時) 양자(兩者)가 다 필요(必要)로 하는 각개(各個) 과학자(科學者)의 정보수요(情報需要)를 위한 시간(時間) 소비(消費)라는 것을 탐지(探知)할 수 있다. 이러한 관찰(觀察)은 정보(情報)의 선택제공(選擇提供)시스팀이 현재(現在) 필요(必要)로 하는 정보(情報)의 만족(滿足)을 위하여는 효과적(效果的)으로 매우 융통성(融通性)을 띠어야 한다는 것을 암시(暗示)하는 것이다. 본고(本稿)의 시리이즈에 기술(記述)된 전정보유통(全情報流通) 과정(過程)의 재검토(再檢討) 결과(結果)는 과학자(科學者)들이 항상 그들의 요구(要求)를 조화(調和)시키는 신축성(伸縮性)있는 유통체제(流通體制)를 발전(發展)시켜 왔다는 것을 시사(示唆)해 주고 있다. 이 시스팀은 정보전파(情報傳播) 사항(事項)을 중심(中心)으로 이루어 지며 또한 이 사항(事項)의 대부분(大部分)의 참여자(參與者)는 자기자신(自己自身)이 과학정보(科學情報) 전파자(傳播者)라는 기본적(基本的)인 정보전파체제(情報傳播體制)인 것이다. 그러나 이 과정(過程)의 유통행위(流通行爲)에서 살펴본 바와 같이 우리는 대부분(大部分)의 정보전파자(情報傳播者)가 역시 정보(情報)의 동화자(同化者)-다시 말해서 과학정보(科學情報)의 생산자(生産者)는 정보(情報)의 이용자(利用者)라는 것을 알 수 있다. 이 연구(硏究)에서 전형적(典型的)인 과학자((科學者)는 과학정보(科學情報)의 생산(生産)이나 전파(傳播)의 양자(兩者)에 연속적(連續的)으로 관계(關係)하고 있음을 보았다. 만일(萬一) 연구자(硏究者)가 한 편(編)의 연구(硏究)를 완료(完了)한다면 이 연구자(硏究者)는 다음에 무엇을 할 것이냐 하는 관념(觀念)을 갖게 되고 따라서 "완료(完了)된" 연구(硏究)에 관한 정보(情報)를 이용(利用)하여 동시(同時)에 새로운 일을 시작(始作)하게 된다. 예를 들어, 한 과학자(科學者)가 동일(同一) 영역(領域)의 다른 동료연구자(同僚硏究者)에게 완전(完全)하며 이의(異議)에 방어(防禦)할 수 있는 보고서(報告書)를 제공(提供)할 수 있는 단계(段階)에 도달(到達)하였다면 우리는 이 과학자(科學者)가 정보유통과정(情報流通過程)에서 많은 역할(役割)을 해낼 수 있다는 것을 알 것이다. 즉 이 과학자(科學者)는 다른 과학자(科學者)들에게 최신(最新)의 과학적(科學的) 결과(結果)를 제공(提供)할 때 하나의 과학정보(科學情報) 전파자(傳播者)가 되며, 이 연구(硏究)의 의의(意義)와 타당성(妥當性)에 관한 논평(論評)이나 비평(批評)을 동료(同僚)로부터 구(求)하는 관점(觀點)에서 보면 이 과학자(科學者)는 하나의 정보탐색자(情報探索者)가 된다. 또한 장래(將來)의 이용(利用)을 위하여 증정(贈呈)이나 동화(同化)한 이 정보(情報)로부터 피이드백을 받아 드렸을 때의 범주(範疇)에서 보면 (잡지(雜誌)에 투고(投稿)하기 위하여 원고(原稿)를 작성(作成)하는 경우에 있어서와 같이) 과학자(科學者)는 하나의 정보이용자(情報利用者)가 되고 이러한 모든 가능성(可能性)에서 정보생산자(情報生産者)는 다음 정보생산(情報生産)에 이미 들어가 있다고 볼 수 있다(저자(著者)들의 2/3는 보문(報文)이 게재(揭載)되기 전(前)에 이미 새로운 연구(硏究)를 시작(始作)하였다). 과학자(科學者)가 자기연구(自己硏究)를 마치고 예비보고서(豫備報告書)를 만든 후(後) 자기연구(自己硏究)에 관한 정보(情報)의 전파(傳播)를 계속하게 되는데 이와 관계(關係)되는 일반적(一般的)인 패턴을 보면 소수(少數)의 동료(同僚)그룹에 출석(出席)하는 경우 (예로 지역집담회)(地域集談會))와 대중(大衆) 앞에서 행(行)하는 경우(예로 국가적 회합(國家的 會合)) 등이 있다. 그러는 동안에 다양성(多樣性) 있는 성문보고서(成文報告書)가 이루어진다. 그러나 과학자(科學者)들이 자기연구(自己硏究)를 위한 주정보전파목표(主情報傳播目標)는 과학잡지중(科學雜誌中)에 게재(揭載)되는 보문(報文)이라는 것이 명확(明確)한 사실(事實)인 것이다. 이러한 목표(目標)에 도달(到達)할 때까지의 각(各) 정보전파단계(情報傳播段階)에서 과학자(科學者)들은 목표달성(目標達成)을 위하여 청중(聽衆), 자기동화(自己同化)된 정보(情報) 및 이미 이용(利用)된 정보(情報)로부터 피이드백을 탐색(探索)하게 된다. 우리가 본고(本稿)의 시리이즈중(中)에 표현(表現)하려 했던 바와 같이 이러한 활동(活動)은 조사수임자(調査受任者)의 의견(意見)이 원고(原稿)에 반영(反映)되고 또 그 원고(原稿)가 잡지게재(雜誌揭載)를 위해 수리(受理)될 때까지 계속적(繼續的)으로 정보(情報)를 탐색(探索)하는 과학자(科學者)나 기타(其他)사람들에게 효과적(效果的)이었다. 원고(原稿)가 수리(受理)되면 그 원고(原稿)의 저자(著者)들은 그 보문(報文)의 주내용(主內容)에 대하여 적극적(積極的)인 정보전파자(情報傳播者)로서의 역할(役割)을 종종 중지(中止)하는 일이 있는데 이때에는 저자(著者)들의 역할(役割)이 변화(變化)하는 것을 볼 수 있었다. 즉 이 저자(著者)들은 일시적(一時的)이긴 하나 새로운 일을 착수(着手)하기 위하여 정보(情報)의 동화자(同化者)를 찾게 된다. 또한 전(前)에 행한 일에 대한 의견(意見)이나 비평(批評)이 새로운 일에 영향(影響)을 끼치게 된다. 동시(同時)에 새로운 과학정보생산(科學情報生産) 과정(過程)에 들어가게 되고 현재(現在) 진행중(進行中)이거나 최근(最近) 완료(完了)한 연구(硏究)에 대한 정보(情報)를 항상 찾게 된다. 활발(活潑)한 연구(硏究)를 하는 과학자(科學者)들에게는, 동화자(同化者)로서의 역할(役割)과 전파자(傳播者)로서의 역할(役割)을 분리(分離)시킨다는 것은 실제적(實際的)은 못된다. 즉 후자(後者)를 완성(完成)하기 위해서는 전자(前者)를 이용(利用)하게 된다는 것이다. 과학자(科學者)들은 한 단계(段階)에서 한 전파자(傳播者)로서의 역할(役割)이 뚜렷하나 다른 단계(段階)에서는 정보교환(情報交換)이 기본적(基本的)으로 정보동화(情報同化)에 직결(直結)되고 있는 것이다. 정보전파자(情報傳播者)와 정보동화자간(情報同化者間)의 상호관계(相互關係)(또는 정보생산자(情報生産者)와 정보이용자간(情報利用者間))는 과학(科學)에 있어서 하나의 필수양상(必修樣相)이다. 과학(科學)의 유통구조(流通構造)가 전파자(傳播者)(이용자(利用者)로서의 역할(役割)보다는)의 필요성(必要性)에서 볼 때 복잡(複雜)하고 다이나믹한 시스팀으로 구성(構成)된다는 사실(事實)은 과학(科學)의 발전과정(發展過程)에서 필연적(必然的)으로 나타난다. 이와 같은 사실(事實)은 과학정보(科學情報)의 전파요원(傳播要員)이 국가적 회합(國家的 會合)에서 자기연구(自己硏究)에 대한 정보(情報)의 전파기회(傳播機會)를 거절(拒絶)하고 따라서 전파정보(電波情報)를 판단(判斷)하고 선별(選別)하는 것을 감소(減少)시키며 결과적(結果的)으로 잡지(雜誌)나 단행본(單行本)에서 비평(批評)을 하고 추고(推敲)하는 것이 배제(排除)될 때는 유형적(有形的) 과학(科學)은 급속(急速)히 비과학성(非科學性)을 띠게 된다는 것을 Lysenko의 생애(生涯)에 대한 Medvedev의 기술중(記述中)[7]에 지적(指摘)한 것과 관계(關係)되고 있다.