• 대기
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• 제12권4호
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• pp.20-42
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• 2002

한국의 '국가우주개발 중장기계획'에 의거하여 2008년에 첫 번째 정지궤도 통신해양기상위성(COMeS)을 발사하기 위한 사업이 추진되고 있다. 이에, 기상청은 이 위성의 기상분야 임무와 이를 완수하기 위한 요구사항을 작성하고 있다. 좀더 현실적이고 실현 가능한 요구사항을 작성하기 위해 1차적으로 가장 이상적인 위성산출자료에 대한 요구(안)을 작성하여, 실제 센서를 제작할 수 있는 기관에 1차 요구사항에 대한 의견을 요청하였다. 이들 기관에서의 답변과 다른 고려 사항들을 종합하여 2008년 발사에 필요한 수정된 요구사항을 작성하였으며, 본 논문에서는 이 수정(안)에 대해서 간단히 소개한다. 수정된 안은 정지궤도위성의 가장 중요한 임무를 한반도 주변의 악기상 탐지 및 예측성 제고에 두고 있으며, 이를 위해 기존의 정지궤도위성에서 사용하고 있는 탐측기(Sounder)의 핵심 관측파장대를 성능이 향상된 영상기(Imager)에 수용하는 원칠을 두고 작성되었다. 이 경우, 원하는 대부분의 기상요소를 산출하기 위해서는 모두 16 개 정도의 파장대에서 관측이 필요하며, 최소 12개의 파장대 관측이 필요할 것으로 조사되었다. 12개의 최소 파장대는 기존 정지궤도 영상기에서 활용되고 있는 6개의 채널에 2개의 가시채널, 1개의 근적외 채널, 2개의 수증기 채널, 그리고 오존흡수밴드가 포함되어 있다. 이들 관측자료로부터 기존의 정지궤도위성의 산출물과 수증기, 안정도지수, 바람장, 특이기상분석자료(황사, 해무 등) 등의 2차 산출물을 생산하여 활용하고자 한다. 또한, 시간적으로 고해상도의 자료를 얻기 위해서 영상기는 기본적으로 15분 이내에 전구관측이 이루어져야 하며, 필요할 경우에는 제한된 지역을 집중 관측할 수 있는 능력이 확보되도록 요구하고 있다. 요구되는 수평해상도는 가시영역의 경우 1km, 적외영역의 경우에는 2km를 경계값으로 하고, 목표값은 각각 0.5km와 1km로 하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권3호
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• pp.162-167
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• 2015

후쿠시마 원전 사고로 인한 우리나라 장기 전력수급정책에 대한 대중의 저항 및 불안감이 존재하고 있다. 고리 원전 1호기에 대한 정부의 영구정지 결정과 설계수명이 끝난 월성 원전 1호기의 계속운전 시행 반대, 고리 원전 인근 주민의 갑상선암 논란 등 원전 운영으로 인한 국내외 여건이 위기를 맞이하고 있다. 이러한 상황에서 원전운영능력과 안전은 여러 가지 지표들이 있지만, 원전의 방사선안전관리 능력, 특히 방사선피폭량을 중심으로 상세 분석과 논의가 필요하다. 분석대상과 방법으로는 최근 5년간 원전의 피폭 방사선량을 분석하고, 유관한 방사선 작업종사자군과 방사선 피폭량 추이를 비교 평가하였고, 세계 주요 원전 국의 개인당 연간 평균방사선량도 비교 분석하였다. 분석결과 방사선차폐와 방호조치등 총체적인 방사선량 저감화 계획과 연구를 통해 방사선피폭량을 저감하고 있음을 확인하였다. 연간선량한도한도인 50 mSv, 5년간 100 mSv를 초과한 방사선작업 종사자는 없었으며, 이는 방사선구역 출입시 자동화에 따른 출입제한과 관리선량 제한치를 연간선량한도의 60%미만으로 설정하는 등 다양한 방사선안전관리 체계를 확보하고 있음이 확인되었다. 원자로형별 운영형태에 따른 방사선피폭 유형은, 중수로 원전의 총 피폭대비 정상 운전시 방사선피폭비율이 경수로 원전보다 6.2 % 높게 나타났다. 이는 중수로 원전이 정상운전시 방사선피폭 작업이 많음을 확인하였다. 또한 세계원자력발전사업자협의회 성능평가지표(World Association of Nuclear Operators performance indicators, WANO PI)에 의하면, 2013년도 주요 원전보유국의 연간 호기당 집단선량은 우리나라가 527 man-mSv로 가장 우수한 실적을 보였으며, 세계평균치인 725 man-mSv의 73% 수준을 보이는 것으로 나타났다. 개인당 연간 방사선피폭량은 종사자의 약 80%가 일반인의 선량한도인 1 mSv 미만이며, 개인당 평균선량 역시 0.82 mSv로 매우 낮은 수준을 보였다. 유관 기관의 방사선작업 종사자와 비교해보면, 2013년 기준으로 방사선안전재단에 등록된 관련 업종 방사선작업 종사자의 개인당 평균선량은 1.07 mSv에 비해 77% 수준이며, 비파괴 검사기관 종사자의 개인 평균선량 3.87 mSv의 21% 수준을 보였다. 결론적으로 원전의 피폭 방사선량은 이상적으로 저감하는 추이를 보이고 있으나, 더 이상 낮추는 것은 한계가 있을 것으로 판단된다. 그러나 원전 주변 주민이 심리적인 불안감, 전원개발계획에서 원전의 비중을 감안할 때, 최적의 원전 상황을 평가하는 지표인 방사선안전관리 능력은 각종 통계를 기반으로 하는 정보 제시 및 총체적인 방사선량 저감화 추진이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2019

차량화재가 대부분인 터널 화재 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 초기에 화재를 진압하는 것이 가장 효율적이다. 그러나 도심지 터널의 경우 화재 사고시 차량 정체로 인해 소방대 투입이 어려워 신속한 소화 활동에 제약을 받으며, 이러한 문제는 최근 장대화 및 대심도화 되고 있는 지하도로(복층터널)의 경우 더욱더 심하게 나타날 것으로 판단된다. 국내의 경우 터널에서 발생되는 재난 재해에 대비하여 터널연장과 터널 조건별로 정해지는 위험도 지수를 토대로 연장등급과 방재등급을 산정하여 방재시설 설치 범위를 규정하고 있으며, 특히 터널 화재에 직접적으로 대응하기 위한 설비로 소화기구, 옥내소화전설비, 물분무설비 등을 등급에 따라 기본시설로 지정하고 있다. 그러나 이런 소화설비는 현실적으로 기능적이고 기술적인 측면에서 많은 약점이 발생되어 개선방안이 필요한 실정이다. 특히, 하나의 단면을 중간 슬래브로 나눠 상하행선으로 사용하는 형태인 복층터널의 경우 일반 소화설비보다 더 신속하고 효과적으로 화재 진압이 가능한 설비가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기존 터널 방재시설(소화설비)이 가지는 문제점을 보완하고, 복층터널의 구조적 특수성에 최적화된 원격 자동소화 시스템을 개발하였다. 그 결과로 낮은 층고를 고려한 장거리용 설비와 보급성을 확대한 옥내소화전용 설비 등 두 가지 형태의 시스템 개발을 완료하여 성능을 검증하였으며, 실제 터널에 보급되어 널리 활용될 수 있도록 현재 실용화를 추진 중에 있다.

• 자원환경지질
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• 제54권6호
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• pp.689-698
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• 2021

2007년부터 국내 광해방지기본계획이 추진되어 광해발생 광산에 대한 광해방지사업이 진행되어 왔으며 2011년부터 2015년까지 254개 광산에서 발생된 광해를 처리 및 복구하였다. 그러나 추가적인 광해 발생 발견으로 오염갱내수 유출량이 지속적으로 증가함에 따라 보다 효율적이고 경제적인 처리기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정수처리장의 슬러지 폐기물을 활용해 제조한 알럼 슬러지 흡착제(Alum based adsorbent, ABA-500)와 과립상 철수산화물 흡착제(Granular ferric hydroxide, GFH)를 광산배수 내 오염물질인 비소를 대상으로 각각의 흡착특성을 비교 및 분석했다. 이들 흡착제의 주요 구성 성분은 각각 알루미늄/규소 계열의 광물과 비정질 철수산화물이었다. 고형첨가방법으로 흡착제의 영전하점을 분석한 결과 ABA-500, GFH 각각 pH 5.27, 6.72에서 표면전하량이 0이 되었다. BET 분석을 통한 질소 등온 흡탈착 결과 세 흡착제 모두 메조기공이 발달해 있었고, GFH의 비표면적은 257 m²·g^-1으로 126~136 m²·g^-1인 ABA-500 보다 매우 높은 값을 보였다. 세 종류의 흡착제로 비소 흡착 회분식 실험을 진행했으며, 반응시간과 초기 비소농도, pH 및 온도에 따라 흡착효율을 비교했다. 동적흡착실험 결과 GFH, ABA-500(granule), ABA-500(3mm) 순으로 빠르게 비소를 흡착했고 세 흡착제 모두 유사 2차 반응속도 모델을 따르는 것으로 나타났다. 또한 세 흡착제 모두 낮은 pH와 높은 온도에서 비소 제거율이 증가했으며, GFH가 가장 뛰어난 비소 흡착능을 보였다. 흡착제 ABA-500(granule)과 GFH를 초기 농도에 따라 1시간 반응시킨 경우 0.2와 1 mg·g^-1 이하 조건에서 비소를 국내 음용수 기준치 이하로 제거할 수 있었다. 따라서 정화대상지의 비소 오염 정도가 낮은 경우 경제성을 고려해 ABA-500(granule)을 흡착매질로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.215-235
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• 2024

인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.