본 논문에서는 그래디언트 부스팅 모형을 활용하여 정부의 중소기업 연구개발 지원 결정에 영향을 미치는 요인들을 파악하였다. 기존 연구가 사후적으로 정부의 연구개발 지원이 수혜 기업에 미친 영향을 분석하는 것에 중점을 두었다면, 본 논문은 정부의 연구개발 지원 결정 방식을 파악하고, 그 방식이 기업에게 제공하는 유인을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문은 지원금 결정에 영향을 미치는 다양한 잠재적 요인들을 선택하고, 기계학습 접근법을 활용하여 추정오차 축소효과가 큰 요인들을 선별하였다. 구체적으로 본 논문은 한국과학기술평가원이 구축한 국가연구개발조사분석 자료와 한국신용평가자료를 연결한 자료에 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모형을 적용하여 지원금 추정모형을 구축하였다. 본 논문에서 구축한 그래디언트 부스팅 모형은 선형회귀분석 응용모형에 비해 평균제곱근오차를 7.20% 축소할 수 있었다. 각 변수의 순열 중요도(permutation importance)를 분석한 결과 연구성과지표 및 연구개발비가 추정오차 축소에 기여가 큰 것으로 파악되었다. 그리고 각 변수의 부분의존도(Partial Dependence Plot: PDP) 및 SHAP 값(SHAP value: SHapley Additive exPlanation value)을 분석한 결과 연구성과지표가 좋고 연구개발비 지출이 큰 기업이 많은 연구개발 지원금을 받는 반면, 영업이익이 크고 자기자본회전율이 높은 기업은 적은 지원금을 받는 경향이 발견되었다. 본 연구의 결과는 현재 중소기업 연구개발 지원금 배분 방식이 연구성과지표 제고 및 연구개발투자 증가 유인은 제공하나, 기업 경영성과 제고 유인은 취약함을 시사한다.
지구(地球)의 잠재자연식생분포(潛在自然植生分布)를 추정(推定)하기 위한 첫단계로서 자연식생분포(自然植生分布)와 밀접(密接)한 관계가 있는 기온(氣溫)과 강수량(降水量)에 대한 최적구면보간방법(最適球面補間方法)을 개발하기 위해, Light Climatic Dataset로 명명(命名)한 전세계에 분포(分布)된 1,060점의 측후소(測候所)의 실측자료(實測資料)를 보간용(補間用)과 검정용(檢定用)으로 무작위(無作爲) 2등분(等分)하고, 검정용(檢定用) 측후소(測候所)에 있어서 관측치(觀測値)와 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)와의 오차(誤差)를 보간방법(補間方法)과 파라메타가 틀린 조합(組合)에 대해 상호비교(相互比較)하였다. 보간용(補間用)에 의한 추정치(推定値)는, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)으로 전점(全点), 정점(定点), 안반경(安半徑)의 3가지 방법, 거리에 대한 하중(荷重)으로 n승 반비례(反比例), 부(負)의 지수함수(指數函數)의 2가지 방법, 방위(方位)에 관한 하중(荷重)으로 타원하중법(楕圓荷重法), 각각에대해 상호조합(相互組合)하여 산출(算出)되었다. 그 결과, 측후소(測候所)의 선택법(選擇法)은 정반경법(定半徑法), 거리(距離)에 관한 하중식(荷重式)은 부(負)의 지수함수(指數函數), 방위(方位)에 관한 하중법(荷重法)은 타원하중법(楕圓荷重法)을 조합(組合)하는 것이 기온(氣溫)과 강수량(降水量)의 보간(補間)에 적합(適合)하였으며, 그에 관한 파라메타 값은 기온(氣溫)에 있어서 정반경(定半徑) $30^{\circ}$, -0.78의 지수함수(指數函數), 타원하중(楕圓荷重) 0.4로, 강수량(降水量)에 있어서는 각각 $35^{\circ}$, -0.53, 1.2로 나타났다.
본 논문에서 고안된 시선추적 시스템은 루게릭(Lou Gehrig's)이나 각종 근육 관련 질환으로 신체가 부자연스러운 분들을 위해 쉽게 접근할 수 있도록 고안된 안구기반 컴퓨터 입력 장치로, 약 1,700명 정도로 추산되는 국내 루게릭 환자 수와 각종사고나 질환에 의해 몸을 움직이기 힘든 환자의 수를 합쳐 잠재적 수요만 국내 3만 명에 이르는 사용자를 위한 안구입력 장치이다. 이 안구 입력 장치는 소수의 사용자를 위한 장치이기 때문에 시중에서는 수많은 종류의 상용기기가 제공되고 있어, 이 잠재적 사용자들이 사용하기에는 가격도 비싸고 사용방법도 어려워, 접근성이 많이 떨어지고 있다. 그 이유로는, 각 개인의 경제사정과 스마트 디바이스에 대한 개별 사용 경험도 조금씩 달라 시중 시선추적 시스템을 사용해보기에는 비용 면이나 사용성 면에서 접근하기가 어려운 경우가 대부분이라 할 수 있다. 이에 따라, 저가의 기기지만 엄선된 부품과 사용하기 편리한 기술을 통해 IT 기기로의 접근성을 개선하여 사용자들에게 쉬운 접근이 가능하도록 하는 시도는 반드시 필요하다. 이에, 본 논문에서는 여러 종류의 시선추적 시스템을 사용했던 사용자들의 자발적 VoC(Voice of Customer)를 통해 기존 시스템의 부족한 점을 개선하고, 사용성 테스트를 통해 이를 만족하는 시스템을 보완/설계함으로써 훨씬 더 많은 사람 및 환자들이 편리하게 사용할 수 있게하고, 기존 PCCR 시스템 대비 계산량을 15배 이상 줄이는 동시에, 시선 오차도 0.5~1도 이내로 보완된 우수한 성능의 시선추적 시스템을 제안한다.
분배성 추적자 시험법은 LNAPLs(light nonaqueous phase liquids)로 오염된 지반을 조사하는데 아주 유용한 방법이다. 하지만 토양 내 유기물질로 흡착되는 분배성 추적자는 잠재적으로 분배성 추적자 시험법의 정확성에 영향을 끼칠 수 있다. 연구 결과, 추적자의 액상-LNAPL 간 분배 계수는 선형 관계를 보였다. 토양의 흠착능력을 평가하기 위해 흡착 등은 실험을 수행한 결과, Freundlich 흡착 등은 양상과 거의 일치하였고, 추적자의 흡착 정도는 토양 내 유기물질 함량이 증가함에 따라 증가하였다. 또한, 토양 유기물의 흡착능에 따른 잠재적 영향을 판단하고, 추적자 시험법에 의한 LNAPLs 예측의 오차를 수정하기 위해 서로 다른 유기물 함량을 가진 4개의 컬럼 실험을 수행하였다. 컬럼 실험 결과, 오염물질이 없더라도 주문진 표준사와 유기물질이 섞인 컬럼에서는 추적자의 분리 현상이 발생하였다. 오염물질로 케로진을 주입한 이후에 다시 추적자 시험법을 수행하여 파괴곡선을 구한 결과, 토양 유기물질에 대한 추적자의 흡착으로 인해 추적자의 지연계수(R)가 커졌고 LNAPLs의 오염도가 과대평가 되었다. 또한 컬럼 실험 결과를 바탕으로 유기물 함량과 LNAPLs의 예측도 사이의 관계식을 제안하였다.
최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
최근 폭등하는 자동차의 이용과 교통사고의 증가는 물적 손실이란 측면에서 뿐만 아니라, 국민의 기본 생활권을 위협한다는 측면에서 교통사고를 줄이기 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 일반 도로구간에 비해 사고의 잠재성이 상대적으로 높은 교차로의 경우 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 교차로 교통사고에 있어서 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 이를 통하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 사고 심각도 분석에 있어서 사고 자료의 특성을 고려하여 순서형 확률모형 중 적절한 모형을 적용하였다. 데이터의 ${\epsilon}_i$(오차항)의 분포를 정규분포로 가정하여 순서형 프로빗 모형을 적용하였고 모형의 설명력과 적합성을 나타내는 $p^2$(우도비)와 $x^2$(Chi-square)의 값을 이용하여 최적의 사고 심각도 모형을 개발하였다. 개발된 심각도 모형을 분석한 결과, 교차로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수는 부도로 교통량, 주도로 중차량 비율, 주도로 우회전 비율, 주도로 조명시설, 주도로 제약시설, 부도로 좌회전 유도선 등으로 분석되었다.
다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 수를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그렇지만 특징점 추정 시 잡음은 잠재적으로 내포되고, 관측행렬을 구성하는 영상 프레임 수는 특징점 추적 실패, 장애요소 또는 낮은 해상력 등에 의해 일반적으로 감소하게 된다. 그래서 잠음 환경 하에 손실된 특징점을 보다 정확히 보정하여 사용 가능한 영상 프레임 수를 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 우리는 잡음 분포 하에서 기하학적 특성을 이용해 손실 특징점의 오차 거리와 방향을 직접 제어할 수 있는 분석적 접근방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성은 합성과 실제 객체에 대한 실험 결과를 통해서 검증한다.
Soil venting이 오염토양중 가솔린의 용출거동에 미치는 영향을 평가하기 위하여 Raoult의 법칙에 근거한 복합물질 휘발/용해거동 모델을 적용하였다. 먼저 순수 가솔린의 용해거동과 휘발거동에 대해 검토한 후 토양중 가솔린의 거동에 적용하여 보았다. 가솔린성분들의 용해거동은 휘발에 의한 성분조성의 변화와 상관없이 Raoult의 법칙에 의해 비교적 정확하게 예측할 수 있었으며 오차범위는 naphthalene을 제외하고는 최고 $\pm$100% 이내였다. 오염토양의 형태로 가솔린이 존재하는 경우에도 Raoult의 법칙에 의해 정확히 예측될수 있었으나 토양중 농도가 초기 20,000 mg/kg에서 1,360 mg/kg까지 감소한 경우에는 예측치가 계산값보다 50~100% 정도 높은 경향을 보였다. 한편 soil venting시 휘발에 따른 조성변화를 Raoult의 법칙을 이용하여 산정하고 각 성분조성에 대한 개별물질들의 용출잠재성을 결정하는 모델을 이용하여 실험결과와 비교하였으며 모델값과 실험값의 차이에 대한 몇가지 가능한 시나리오를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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