본 연구는 외부 해수가 계속적으로 유입되는 개방형 인공생태계와 해수의 유입이 없는 폐쇄형 인공생태계에서 미소생태계의 변화를 파악하고자 실험실 내에서 100 L 크기의 인공해양소형생태계 연구를 수행하였다. 수온은 폐쇄형 및 개방형 인공생태계에서 큰 차이가 없었다. 염분은 폐쇄형 생태계에서 수체의 증발에 따라 증가를 보였고 용존산소 및 용존무기질소 농도는 폐쇄형에서 감소하는 반면, 개방형에서는 초기농도와 큰 차이를 보이지 않았다. 용존무기인 및 용존규소는 두 시스템에서 차이가 없었다. 식물플랑크톤은 폐쇄형에서 감소를 하였던 반면, 개방형에서는 증가 양상을 보였으나 Autotrophic nanoflagellates는 식물플랑크톤 개체수의 변동과 반대되는 양상을 보였다. 타가영양세균은 폐쇄형에서 증가하는 양상을 보였고, 이와 함께 heterotrophic nanoflagellates 및 섬모충이 시간차를 두어 증가하는 양상을 보였다. 그러나, 개방형 인공생태계에서는 특이한 변화를 나타내지 않았다. 결론적으로, 폐쇄형 인공생태계와 개방형 인공생태계에서 미소생물상 및 환경요인들의 변화의 연구는 향후 연구자들이 인공생태계 연구에 있어서 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대하며, 신뢰성 있는 인공생태계 연구를 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
인공지능(Artificial Intelligence: AI)이 사물인터넷, 빅데이터, 엄청나게 빠른 컴퓨팅 파워와 결합하고 있다. 이에 따라 인공지능이 인간과 같은 수준의 인지능력을 갖추게 되어 가까운 장래에 개인비서 기능뿐만 아니라 기업의 의사결정이나 고객관리를 비롯한 모든 비즈니스 부문에서 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 해외의 주요 기술업체들은 AI를 핵심 R&D 분야로 삼고 각기 Application Programming Interface(APIs) 및 클라우드 서비스를 통한 인공지능 기술의 대중화에 힘쓰고 있으며, 개발자들은 이들 도구를 각자의 애플리케이션에 통합함으로써 수익기회를 창출하고 있다. 국내에서도 대기업 및 공공 R&D를 중심으로 인공지능 기술개발이 추진되고 있으나 관련 시장참여자 전체를 견인할 수 있는 기본 생태계 조성을 위한 정부의 지원이 필요한 상황이다. 본 연구는 인공지능 시장동향과 IBM 인공지능 생태계에 대해 개관하였으며, AI 산업체 의견을 반영한 국내 인공지능 산업 활성화 생태계 조성을 위한 제언으로 AI 플랫폼 지원, 인력문제 해결 그리고 공유의 장 마련이 필요하다는 점을 제시하였다.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
2000년대에 있어서 세계의학계는 인공심장의 완성과 인공신장, 인공 간, 인공수족과 인공골, 관절, 혈관 등의 인공장기이식의 눈부신 연구, 발전에 의하여 인간의 수명은 더욱 연장될 것이며 사망률을 낮추는 치료의학은 한없이 발전하게 될 것이다. 치과의학의 과제는 상실된 치아와 악골, 구강내외 장기의 수복을 위한 인공치아 및 장기이식의 치료요법의 발전이 될 것이다. 인공치아 치료요법의 한가지인 nonsubmerged and one stage operation type인 I.T.I. 임프란트 시스템은 골성접착과 결합이 이루어지는 인공치아 이식술로서 그 단순한 시술과 높은 성공률에 의해 전세계에 각광을 받는 치료방법의 하나이다.
본 연구에서는 특성화 고등학교나 마이스터고등학교 등의 공업계 고등학교에서 인공지능교육을 위하여 프로그래밍 수업 방안을 설계하였다. 초·중학교나 일반계 고등학교에서는 시수 확보가 쉽지 않아서 많은 내용과 깊이 있는 내용을 진행하기 쉽지 않지만 공업계 고등학교에서는 넉넉한 시수가 확보되어 있어 좋은 환경에서 학습을 진행할 수 있다. 또한 공업계 고등학교에서는 인공지능 분야의 인력을 양성할 수 있는 좋은 환경을 갖추고 있다. 이를 위하여 기존의 인공지능교육관련 연구들을 탐구하였고, 기존의 공업계 고등학교의 프로그래밍 수업의 단원에 인공지능교육 관련 프로그래밍 수업을 접목하였다.
인공위성은 지상에서 발사된 후 로켓에 의해 임무궤도에 안착을 한 뒤 위성 내부에 탑재된 추진시스템에 의하여 자세 및 궤도제어를 수행한다. 특히, 저궤도 관측위성의 경우 정확한 이미지 촬영을 위해서는 자세제어가 매우 중요하고, 추진체의 잔여량에 따라 인공위성의 수명이 결정되기도 하므로 추진시스템의 역할이 매우 중요하다. 특히, 추진체의 무게에 따라 위성 전체 중량이 좌우되어 발사중량에도 영향을 미치게 되므로 고성능, 저질량의 추진계가 요구되며, 추진계는 극히 미세한 누설도 허용되지 않는다. 개발된 인공위성 추진계 내부의 누설 여부 확인을 위하여 우주환경을 모사한 진공챔버 내부에서 고압으로 충진된 추진 탱크의 누설탐지 시험을 수행하게 된다. 본 논문에서는 지상에서 모사된 우주환경 하에서 인공위성 추진계의 누설 탐지 기법에 대해 알아보고자 한다.
인공위성 열제어계는 위성의 운용기간 중에 열적 안정성 확보를 목적으로 열설계, 열해석, 필요 하드웨어 선정 및 지상검증시험, 발사후 운용지원을 수행하게 된다. 열제어계는 다른 위성 부분체와는 달리 시스템적인 성격을 가지고 있으며, 위성의 운용궤도 등에 따라서 개발 방향이 달라지게 된다. 특히 위성의 고성능화 및 열적안정성 요구조건의 증대로 인하여 열제어계의 역할이 더욱 커져가고 있다. 본 기술동향에서는 열제어계 설계요건, 적용 목적에 따른 기법, 향후 활용 기술 등의 관점에서 인공위성 열제어계의 개발 동향을 살펴보고자 한다.
중력구배 인공위성의 pitch 운동이 관성 모멘트 비와 편심율에 따라 혼돈계가 될 수 있다. 혼돈계의 경우 운동의 정확한 예측을 위하여 비혼돈계로 전환하는 혼돈계 제어가 필요하다. 혼돈계 제어에는 feedback control system을 사용할 수 있다. 중력구배 인공위성의 pitch 운동의 혼돈계 제어를 위하여, 비선형 pitch 운동 방정식을 선형화를 하여 linear nonautonomous system을 구하고, 이를 근거로 pitch 운동의 혼돈계 제어와 안정화(stabilization)를 위한 제어법칙을 설계하고 원래의 비선형 혼돈계 pitch 운동에 적용하였다. 설계된 pitch 운동 제어계는 두 개의 parameter를 가지는데, 혼돈계 제어와 안정화에 만족할 만한 결과를 보여주었다.
본 연구의 목적은 인공지능 기술 발달과 관련 산업 발달의 기반이 되는 생태계 구조에 대해 조사하는 것이다. 또한, 인공지능 기술을 기반한 인공지능 비즈니스 생태계에 대해 연구하고 활성화 방안에 대하여 고찰하였다. 생태계는 생산자, 소비자, 분해자들이 유기적으로 연관되어 역할을 수행한다. 인공지능 생태계에서 생산자인 인공지능 서비스 생산자, 생산된 서비스를 이용하는 인공지능 서비스 소비자, 인공지능 서비스의 기반이 되는 데이터 및 관련 인프라 서비스를 분해자로 분류하였다. 또한 인공지능 비즈니스 생태계에 등장하는 이해관계자는 인공지능 서비스 생산, 소비, 운영에 직간접적으로 영향을 주는 요인이 이해관계자로서 정부 및 각종 관련 민간단체 들이 있다. 특히 국내의 경우 정부가 가장 영향력 있는 이해관계자로서 역할을 수행하고 있다. 대표적인 사례로 관련 인력양성 지원인 생산자 증가에 기여하고, R&D 자금 지원으로 생산되는 서비스의 증가에 촉매제 역할을 담당하고 있다. 본 연구에서 인공지능 비즈니스 생태계의 활성화를 위한 정책은 (1) 생산자 증대 환경 확보, (2) 소비자의 인공지능 인식 확산, (3) 데이터 교류 및 공급 인프라 확보, (4) 관련 서비스 지원 법 및 관련 제도 확보이다. 본 연구는 국내의 인공지능 기반 환경 구축 및 관련 연구에 기여 및 활용되는 것에 의의를 가진다.
본고에서는 플랫폼 산업으로 빠르게 재편되고 있는 산업계의 변화에 대해서 언급하고, 플랫폼 산업의 핵심 경쟁력 중 하나로써 인공지능을 살펴본다. 특히 최근 인공지능기술로 각광받고 있는 딥러닝과 플랫폼 비즈니스의 상호 상승작용을 고찰함으로써 향후 산업계에 필요한 핵심 경쟁력을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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