본 연구는 인문사회기반 융합연구 지원과제를 대상으로 연구 분야간 협력적 연계관계 구조와 그 속성을 분석하고자 하였다. 학제간 연구협력은 공동의 문제를 해결하는데 있어서 개별 연구 분야들이 보유한 지식, 정보, 자원 등을 다른 분야들과 결합하고 공유하는 상호 협력적인 연구 활동이라고 볼 수 있다. 2009년부터 2015년까지 한국연구재단이 지원한 183개 융합과제를 대상으로 98개의 연구 분야를 추출하고 이를 관계형 네트워크 데이터로 구축하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 다양한 분야들이 상호 연계되어 군집을 형성하고 이를 통해 협력적 융합연구 활동이 고르게 분포되는 구조적 속성을 확인할 수 있었다. 둘째, 외향 및 내향 연결 중심성이 높은 분야들이 전체 년도구간에서 학제적 연구협력의 주요 기능을 담당하는 것으로 판단되었다. 셋째, 연결자(Liaison)의 중개 역할이 전체 네트워크에서 이종 지식과 정보의 흐름을 중개하는 연구 분야의 대표적인 특성이라는 점도 확인되었다. 본 연구는 학제간 연구협력 네트워크의 구조적 속성을 파악하고 융합연구에 있어서 네트워크 방법론의 적용이 가지는 정책적 함의를 제시하였다.
본 연구에서는 CFRP와 금속 또는 비금속을 접착제로 접합시켜 이 재료에 대한 파손 연구를 수행하였다. 그 해석 조건으로는 DCB 시험편을 이용하여 시험편의 상부에는 CFRP, 시험편의 하부에는 금속 또는 비금속 재료로 지정하였고 두 상부와 하부 사이를 구조용 접착제로 부착하는 것을 묘사하였다. 이 해석 결과로는 알루미늄으로 접착된 시험편에서 가장 작은 등가응력 보였고 티타늄을 사용하였을 때 박리된 CFRP시험편에서의 최대 전단응력은 가장 낮음을 보였다. 결론적으로 티타늄을 사용하였을 때 시험편의 변형이 가장 작은 것을 알 수 있었고 본 연구 결과를 토대로 접착제를 이용한 접착 계면의 파손데이터를 실생활에 융합하여 그 미적 감각을 나타낼 수 있다.
수중에서의 다중 경로 특성은 검파 및 통신을 수행하는데 있어 열악한 환경을 제공한다. 다중 경로 특성은 바닷물의 온도, 염도 등의 다양한 인자가 결합되어 발생된다. 본 논문에서는 서해안 백령도 남방 지점에서 과거 10 년간 측정된 데이터를 기반으로 계절에 따른 대표 수직음속분포를 구하였다. 음선 추적(Ray Tracing)기법을 이용하여 계절에 따른 고유음선(EigenRay)을 계산하여 채널 임펄스 응답을 추정하였다. 추정된 채널 모델을 기반으로 수심 20m이하의 낮은 수심에서의 통신 성능을 분석하였다. 사용된 변조 방식은 BPSK이며 시역전(Time-Reversal) 처리를 했을 경우와 하지 않았을 경우에 따른 통신 성능을 분석하였다. 모의 실험결과 계절에 따라 성능의 차이가 매우 큰 것을 확언하였고 시역전 처리 유무에 따른 성능의 편차도 크다는 것을 확인하였다. 제안된 모의 실험결과는 향후 서해에 적합한 탐지 및 통신 시스템 설계를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 저가의 INS와 GPS 정보를 합성하여 고기동 환경에서 항체의 위치와 자세정보를 연속적으로 제공할 수 있는 약결합 방식의 통합 알고리즘을 구현하였고, 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 위치와 자세결정 방법에 사용하였다. (D)GPS/INS 통합을 실시하기 전 IMU의 초기 정렬과정에서 방위각은 두 대의 GPS를 통해 결정하였으며 칼만 필터를 이용한 정밀정렬을 수행하였다. 통합 알고리즘의 성능평가를 위해 차량 테스트와 시뮬레이션 테스트를 병행하였다. 통합 결과 차량 시험을 기준으로 나타난 위치 오차는 직선도로에서 l0cm 내외의 정확도를 보이며 자세오차의 경우 시뮬레이션을 기준으로 롤각은 $0^{\circ}.01$, 피치각은 $0^{\circ}.03$, 요각은 $0^{\circ}.1$ 내외의 정확도를 보였다. 구현된 (D)GPS/INS 알고리즘은 기하보정 방법을 통해 이미지센서의 위치와 자세정보 제공자로서 활용될 수 있다. 따라서 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 영상획득 시각에 대한 기하학적인 정보를 통해 지상의 건물이나 도로 시설물 등에 대한 3차원 공간 자료 구축이 가능하다고 보며, 구축된 정보를 통해 기존의 수치지도 갱신, 도로 시설물 관리, 비디오 GIS 데이터 베이스 구축 등에 대한 공간 자료 연계 및 응용에 활용할 계획이다.
본 연구는 코로나19 보도에 있어 보수와 진보 언론의 의제를 확인하고, 각 언론이 정치성향이 같은 수용자에 미치는 정파적 의제설정 효과를 검증했다. 이를 위해 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문의 코로나19 관련 기사 5,286건을 수집했고, 진보-중도-보수 응답자 1,067명의 설문조사 데이터를 분석했다. 이어서 본 연구진은 LDA 토픽모델링을 활용해 의제를 추출하고, 설문조사 응답자들의 의제 중요도 인식과 상관관계를 분석했다. 연구 결과, 언론 의제로는 감염, 백신, 경제위기 등 15개 토픽이 나타났으며, 보수와 진보 언론 사이에 주요 의제의 차이가 드러났다. 한편, 보수 언론은 보수 응답자는 물론 진보 응답자에게도 의제설정 영향력을 발휘했지만, 진보 언론은 진보 응답자에게 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구는 토픽모델링과 설문조사를 결합해 의제설정 효과를 검증하는 새로운 방식을 선보여, 의제설정 연구의 방법론적 확장에 기여했다.
무선통신기술의 발전과 무선데이터서비스에 대한 수요의 다변화로 인해, 가까운 미래에 3G/WLAN/휴대인터넷 등을 포괄하는 통합 무선접속 서비스체계가 등장할 것으로 기대된다. 통합 무선접속서비스를 위한 통합망은 이종의 무선서비스를 제공하는 사업자간의 로밍협약을 통해 각자의 서비스 인프라를 결합하는 준연동(loose coupling) 방식으로 구축될 것으로 예상된다. 이와 같은 상황에서 사용자는 자신이 접속하는 무선서비스의 종류와 사용자 인증 및 과금의 기반이 되는 로밍협약에 따라 다른 품질의 서비스를 다른 과금방식에 따라 제공받게 된다. 따라서 사용자가 자신의 위치에서 이용할 수 있는 무선접속이 둘 이상인 상황이 빈번히 발생할 수 있고, 사용자는 필요한 품질의 무선접속 서비스를 최저의 요금으로 이용하고자 노력하는 상황이 필연적으로 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 최저의 요금으로 원하는 품질의 서비스를 제공할 수 있는 무선접속을 선택하기 위한 기법을 단일접속만이 지원되는 단말기와 다중접속을 지원하는 단말기, 두 가지 다른 상황에 대해 제시한다. 사용자의 무선접속환경과 사업자간 로밍협약상황을 그래프 모델로 표현하고, 그래프 모델상의 체계적 검색 알고리듬을 통해 전송데이터의 양에 따라 최저의 과금을 산출하게 되는 인증경로의 집합을 도출함으로써 사용자가 어떠한 무선접속환경에 놓여 있더라도 신속히 최적의 무선접속을 판단할 수 있도록 하는 것이 본 논문의 기본적인 접근방향이다.
DNA 마이크로어레이 기술의 발달과 함께 이를 활용한 질병 진단 및 치료 예후 확인을 목적으로 하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 일반적으로 마이크로어레이 데이터를 이용한 실험에서는 특징들의 수에 비해 적은 샘플의 수, 내재적 측정 노이즈, 서로 다른 샘플들 간의 이질성 등이 분류 성능을 떨어트리는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 패스웨이 기반의 기능적 모듈 단위의 마커를 사용하는 방법들이 새롭게 제안 되었다. 이들은 패스웨이의 멤버 유전자들의 발현 값을 요약하여 해당 패스웨이의 활성도로 사용하는데, 기존의 기법들과 비교하여 뛰어난 분류 성능과 재현성을 보여주었다. 그러나 이러한 활성도 계산 방법은 개별 유전자들과 표현형 사이의 상관관계를 무시하거나, 개별 유전자들이 갖는 발현 특성이 제거 되는 단점들이 있다. 본 논문에서는 선택된 기능적 모듈 단위의 유전자들의 부분집합들을 기반으로 약 분류기를 구성하고, 이들의 분류 결과를 결합하여 최종 결과를 추론하는 앙상블 분류 기법을 제안한다. 이 과정에서 유전자 상호작용 정보와 mRMR 필터를 사용하는 필터링과정을 통해 탐색 공간을 최소화하여 분류 성능을 높일 수 있도록 하였다. 제안 된 방법의 성능을 테스트하기 위해 폐암 데이터에 적용한 결과, 기존의 기법들에 비해 신뢰성이 있고 우수한 분류 성능을 보여주었다.
최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.
NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 $Al_xGa_{1-x}N$ 박막을 유기금속 화학증착법(metal organic chemical vapor deposition, MOCVD) 을 이용하여 사파이어 (0001) 기판 위에 성장하였다. 성장된 박막의 결정구조를 조사하기 위하여 엑스선 회절 (X-ray diffraction, XRD) 패턴을 이용하였고, 박막의 표면 상태를 관찰하기 위하여 원자간력 현미경(atomic force microscopy, AFM)을 사용하였다. 또한 박막의 화학성분과 결합상태는 엑스선 광전자 분광분석기(X- ray photoelectron spectroscopy, XPS)를 이용하여 분석하였다. 박막의 광학적 특성인 유사유전함수는 분광학적 타원편광분석법(spectroscopic ellipsometry, SE)을 사용하여 실온에서 2.0 ~ 8.7 eV 포톤에너지 범위에서 측정되었다. 타원편광분석법으로 조사된 데이터들을 통해 얻은 유사유전함수 스펙트럼 $<{\varepsilon}(E)>=<{\varepsilon}_1(E)>+i<{\varepsilon}_2(E)>$에 나타난 $E_0$, $E_1$, 그리고 $E_2$ 와 같은 임계점 구조에 대하여 연구하였고, 각각의 임계점 피크들은 획득된 유사유전함수의 데이터를 이차 미분한 이계도함수 $d^2<{\varepsilon}(E)>/dE^2$ 를 이용하여 구하였다. 특히, x = 0.18과 x = 0.29 사이에 위치한 샘플(x = 0.18, 0.21, 0.25, 0.29)들은 Al의 조성이 증가함에 따라 임계점 피크들이 변화(blue-shift)한다는 것을 관측하였고, 이를 다른 문헌들과 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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