우리나라는 과거부터 현재까지 미래 성장동력 육성을 목표로 정부주도하에 국가 R&D 투자를 점진적으로 늘려왔다. 그 결과, 최근에는 GDP 대비 연구개발비 비중이 세계 최고 수준에 이르렀다. 이렇게 연구개발 예산의 양적인 확대와 함께 연구개발 예산의 효율적 활용은 더욱 중요한 과학기술 분야의 정책적 이슈로 부각되고 있다. 연구개발 예산의 효율적인 집행을 위해서는 R&D 사업의 유사 중복성의 검토가 필수적이지만, 대부분의 유사 중복성 검토는 전문가의 직관적인 판단에 근거하여 이루어져왔다. 하지만, 전문가의 직관에만 의지한 판단은 때로는 불명확하거나 잘못된 결과를 가져올 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해 정부 R&D 사업의 유사 중복성을 체계적으로 검토하기 위한 데이터기반의 방법론을 제안하여 전문가의 직관에 의한 유사 중복성 검토를 보완할 수 있는 가능성을 모색하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 정부 R&D사업 유사영역의 전체적인 구조 및 형태와 국가과학기술연구회 소속 25개 정부출연연구기관 R&D사업의 유사영역의 전반적인 형태를 시각화하여 유사영역을 파악하고 직관적인 판단과 선택을 할 수 있는 의사결정 정보를 제공하는데 초점을 두었다. 이를 위해, NTIS의 2015년 데이터를 사용하여 과제 키워드 기반으로 동시단어출현 분석을 수행하였다. 본 분석을 통해 25개 기관의 세부적인 유사연구영역 형태를 제시하였으며, 국내의 과학기술정책적 또는 과학기술학적인 현상들을 시각화하였다. 그 결과, 국내 출연연 R&D사업이 기관별 고유영역이 확고히 보이는 Mode 1적인 형태와 사회경제적인 맥락과 필요 및 유망성을 따르고, 다학제적, 적용중심적이며 과제별로 다양한 과제수행기관들이 과제들을 동시에 수행하는 Mode 2적인 형태가 출연연의 R&D사업 내에 공존하고 있음을 확인하였다.
인구이동통계는 사회현상에 대한 공간적 이해와 공간과정의 사회적 영향 파악에 유용한 정보를 제공해줌에도 불구하고 데이터 구조의 복잡성 때문에 자료 서비스와 분석이 제한되어 왔다. 한편 인구이동통계를 탐색하고 시각화하는 효과적인 방법인 유선도 작성(flow mapping)은 아직 상용 GIS 소프트웨어서 완전히 구현되지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 Web GIS를 통한 유선도 제작과 이를 이용한 인구이동통계에 대한 탐색적 공간 분석이 가능함으로 보여주는 것이다. 데이터베이스, GIS, 지도학적 관점에서 인구이동통계의 특성을 고찰하였고, 이를 바탕으로 O-D 구조의 인구이동통계를 유선도 제작에 적합한 공간데이터로 변환하였다. 인구이동통계에 적합하도록 Web GIS의 사용자 인터페이스를 전문화하였고, 지도화의 시간, 공간 및 속성 범위의 설정을 통한 탐색적 시각화가 가능하도록 구성하였다.
다수의 국가에서 농촌이 쇠퇴하는 현상을 확인할 수 있으며, 특히 경작 포기지의 비율이 빠른 속도로 향상되고 있다. 일본에서 경작 포기지의 증가는 농작물의 국내 자급률 감소, 농지의 중요한 기능 중 하나인 자연재해 방지 기능의 상실, 그리고 농촌 지역사회가 계승해 오던 다양한 형태의 무형적 자산의 소실 등을 야기하였다. 농지와 농촌 지역사회 활동의 보존은 지속가능한 개발을 위해 필수적인 요소이다. 생태계 서비스는 농지가 보유한 기능 중 하나이며, 일본의 중산간 지역 직불제는 농지의 보전과 농촌 지역사회 활동을 지원하여 생태계 서비스 보존 및 유지에 일조하기에 생태계 서비스에 대한 지불(PES)이라 볼 수 있다. 본 연구의 목표는 중산간지역 직접지불제도의 혜택을 받는 지역과 RCP8.5 시나리오 하에서의 자연재해 피해액 간의 관계를 파악하여 직불제의 효율성을 간접적으로 검증하는 것이다. 본 연구의 대상지는 일본 홋카이도의 농지 전체이며, 2005년, 2010년, 2015년의 강우량 예측 패널 데이터와 농업 센서스 패널 데이터를 이용하여 한계효과를 구하여 분석하였다. 분석 결과, 중산간지역 직불제 해당지역이면서 농촌 지역사회 활동이 활발할수록 자연재해 피해액이 적었다. 따라서 특히 중산간지역 직불제 해당지역일수록 재해피해 감소를 위해 농촌 지역사회 활동이 필수적으로 요구된다. 본 연구의 의의는 중산간지역 직불제의 효율성을 자연재해 피해액을 통해 검증한 데 있으며, 향후 직불제의 효율성에 대한 논의에 기초자료로 활용될 수 있다.
최근 선거캠페인에서 수집되는 유권자 모델링 및 맞춤형 커뮤니케이션에 관한 데이터는 양적 확장성과 질적 유용성 측면에서 새롭다. 본 연구는 지능정보기술을 활용한 고도의 데이터 분석 능력이 정치에 어떻게 활용되고 있는지에 주목한다. 그 중에서도 선거캠페인에서의 유권자 행동 타게팅이 다양한 측면에서 민주주의 과정과 충돌할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이를 위해 마이크로 타게팅과 정치 봇을 살펴본다. 본 연구는 이러한 기술 기반의 캠페인 기법들이 민주주의의 핵심인 자유로운 의견 표출과 논쟁을 방해하는 요인으로 작동하는 양상을 보여준다. 동시에 이에 영향을 미치는 알고리즘의 속성을 파악한다. 본 연구는 지능정보기술 기반의 정치와 민주주의에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있음을 제시한다. 첫째, 정치참여의 불평등이 심화된다. 둘째, 유권자 간 공적 논쟁이 어려워진다. 셋째, 피상적인 정치가 만연한다. 넷째, 단일 이슈 정치와 배제의 정치 현상이 증가한다. 마지막으로 정치적 프라이버시가 침해될 수 있다. 요컨대, 지능정보시대 우리의 역할은 점점 고도화되고 있는 지능정보기술과 민주주의가 공존할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.
최근, 양자컴퓨터를 활용하기 위한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 양자컴퓨터는 양자 얽힘, 양자중첩과 같은 다양한 양자역학의 현상과 특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 기존 컴퓨팅 환경에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 이러한 양자컴퓨터를 구동하기 위해서는 연산에 활용되는 양자게이트의 구성뿐만 아니라 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 물리적인 양자컴퓨터의 요소를 반영한 알고리즘이 구성되어야 한다. 따라서 양자컴퓨터 구성요소들의 상호간 영향을 포함한 구성 정보를 직관적으로 파악할 수 있는 회로 시각화가 필요하다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 양자칩 정보와 양자컴퓨팅 회로 데이터를 3D로 시각화하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 시각화 하여 직관적인 정보를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 지수 형태의 분포(Exponential Basic, Inverse Exponential, Lindley, Rayleigh) 특성을 갖는 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형의 성능을 비교 분석하였고, 이를 근거로 최적의 신뢰성 모형도 함께 제시하였다. 소프트웨어 고장 현상을 분석하기 위하여 시스템 운영 중 수집된 고장 시간 데이터를 사용하였고, 모수 추정은 최우 추정 법을 적용하여 해결하였다. 다양한 비교 분석(평균제곱오차(MSE) 분석, 평균값 함수의 참값 예측력 분석, 강도 함수의 평가, 임무 시간을 적용한 신뢰도를 평가)을 통하여 Lindley 모형이 가장 우수한 성능을 가진 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 기존 연구사례가 없는 지수 형태의 특성을 갖는 분포의 신뢰도 성능을 새롭게 파악하였고, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 초기 단계에서 활용할 수 있는 기본적인 설계 데이터를 제시할 수 있었다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
소프트웨어 개발시행 과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 기본적이고 필수적인 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 파악하기 위하여 비동질적인 포아송 과정에서 순간 고장률인 강도함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 증가형 혹은, 감소형 추세를 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 설계 과정에서 강도형태가 감소패턴을 따르는 랜들리 수명분포와 증가하다가 감소하는 어랑수명 분포를 활용한 소프트웨어 신뢰속성 모형에 대하여 신뢰도 장단점에 관한 연구를 하였다. 소프트웨어 고장현상을 파악하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였다. 따라서, 본 논문에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 소프트웨어 신뢰도를 비교하고, 평가하였다. 그 결과, 랜들리 모형이 어랑분포 모형보다 신뢰도가 상승하는 것으로 나타났으나, 어랑분포 모형에서는 형상모수가 높을수록 높은 신뢰도를 나타내는 추세를 보였다. 본 논문를 통하여 소프트웨어 기획 부서에서는 특정한 수명분포와 형상모수를 활용함으로서 소프트웨어 고장분석을 활용한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰성 속성을 적용한 데이터 및 기본 지식을 제공함으로서 소프트웨어 설계에 실질적인 도움을 줄 수 있다.
네트워크 및 인터넷 서비스의 발달로 초고속 컴퓨팅 자원을 쉽게 활용하여 실세계의 여러 물리적 현상을 분석할 수 있는 웹기반 시뮬레이션 서비스가 활발히 사용되고 있다. 보다 편리한 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위하여 수행 데이터 분석을 통해 서비스를 개선할 수 있다. 특히 분석하는 전문가에 따라 필요한 정보가 다르기 때문에 편리한 데이터 검색을 위해 API를 설계한다. 이 논문에서는 열유체 및 화학분야에 사용된 웹 기반 시뮬레이션 수행 데이터를 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 검색 API를 설계한다. 설계된 검색 API는 사용자, 시뮬레이션 프로그램, 사이버랩(cyberlab) 정보를 중심으로 사용자, 사용기간, 소속에 따른 시뮬레이션 수행 내역을 손쉽게 검색하는 기능을 제공한다. 그리고 이 API를 활용하여 웹 시뮬레이션 통계 서비스, 시뮬레이션 수행 경향 분석, 자주 발생하는 오류 파악, 등 사용자가 시뮬레이션을 수행하기에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
단백질이나 유전자들 간의 상호작용 인식은 생물학적 현상의 기술에 있어서 필수적이고, 이러한 상호작용의 네트웍 파악은 생물학 접근의 시작이라고 할 수 있다. 최근에, 대량의 생물학 관련 문서로부터 자연언어처리 기술을 사용하여 이러한 정보를 추출하려는 연구들이 많이 등장했다. 또한 이전 연구들은 언어학적 정보가 문서로부터 유전자 상호작용을 자동으로 추출하는 데 있어서 유용하다고 주장하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 정확률에 비해 재현율이 많이 낮아서 성능이 그다지 좋지 못했다. 정확률의 감소 없이 재현율의 성능향상을 위해, 이 논문은 생물학관련 문서에서 구문관계에 기반하여 유전자 상호작용을 인식하는 방법을 제안한다. 생물학 도메인에 관련된 전문지식 없이, 우리의 방법은 단지 적은 양의 학습데이터를 사용하여 효과적인 성능을 보인다. LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic)에서 제공한 데이터 포맷을 그대로 사용하여, 상호작용하는 두 유전자 중 작용의 주체가 되는 유전자를 에이전트라 하고 상호 작용의 대상이 되는 유전자를 타겟이라 한다. 본 논문에서 제안하는 첫 단계에서, 에이전트와 타겟 유전자에 대한 유전자-전이 구문관계를 인식한다. 두 번째 단계에서, 유전자 간의 상호작용이 있음을 암시하는 용언리스트를 구축한다. 마지막 단계에서, 상호작용하는 것으로 인식된 두 유전자 중 어느 것이 에이전트이고 타겟인지를 판단하기 위해 구문관계의 방향 정보를 학습한다. LLL05 데이터를 사용한 실험결과에서, 본 논문에서 제안한 방법이 학습 데이터에 대해서는 88%의 F-measure 성능을 보였고, 테스트 데이터에 대해서는 70.4%의 F-measure 성능을 보였다. 이 결과는 기존의 방법들보다 훨씬 더 좋은 성능이다. 우리는 성능에 대한 각 단계의 공헌도를 실험하여, 첫 단계는 재현율 향상에 기여를 하고 두 번째와 세 번째 단계는 정확률 향상에 기여했음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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