• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.223-248
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• 2012

본 연구는 대구경북지역 섬유산업의 경쟁력 회복을 위해 1999년부터 소위 '밀라노프로젝트'로 시작된 대구지역 섬유산업진흥사업을 중심으로 지난 10년간의 대구지역 섬유산업의 정책변화와 지역 섬유산업의 구조변화에 대한 현황분석을 토대로 향후 대구경북지역 섬유산업의 혁신과제를 제안하고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1단계 밀라노프로젝트('99-'03)는 기획 수립단계에서부터 섬유산업의 중장기 발전시나리오에 기초한 비전과 전략의 부재로 체계적인 사업기획 및 단위사업 선정이 미흡함으로써 패션어패럴밸리 조성 등 사업의 추진일정이 지연된 문제점이 노출되었지만, 신제품개발지원센터, 염색디자인실용화센터 등 차별화 제품의 개발을 지원할 수 있는 기반을 구축하게 되었다는 점에서 성과의 의의가 있다. 2단계 대구섬유산업진흥사업('04-'08)은 경상북도의 도비 매칭을 통하여 대구경북지역의 광역사업으로 추진되었으며, 기 구축된 인프라를 중심으로 지원된 기술개발지원 사업은 특허출원 등 기술적 성과와 신상품 매출액 비중 증가 등의 경제적 성과가 가시화되고 있는 것으로 나타났다. 아울러 섬유업계는 1990년대 후반부터 한계업체 퇴출, 설비매각 이전 등 고강도의 구조조정이 진행되어 왔으나, 현재 영업중인 섬유업체는 재무구조, 생산성, 수익성 측면에서는 기업의 경영성과가 호전되었다. 산업 구조적인 측면에서는 의류용섬유소재분야에서 산업용섬유소재분야로 구조전환이 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 기업의 혁신역량 분석에서는 타 산업과 비교할 때 큰 차이는 없으나, 최고경영자의 기술혁신의지, 기업가 정신, 연구개발 역량과 인적자원분야에서 혁신역량이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 향후 섬유산업의 지속발전을 위한 경쟁력 제고를 위해서는 하이테크 섬유소재와 생활용 섬유분야에 대한 선택과 집중이 필요하며, 향후 물리적 집적기반보다는 신뢰와 협력에 기반한 네트워크를 통해 '혁신 시너지'를 창출할 수 있도록 소프트웨어적 인프라 구축에 보다 집중하여야 할 것이다. 특히 지역 섬유산업이 지역 전략산업으로 선정되어 10년 이상 지속적인 지원을 받아 온 만큼, 이제 전통 주력산업에서 미래 성장산업으로 변모하기 위해서는 기업의 기술혁신의지와 기업가정신에 기초한 기업주도의 '혁신 클러스터'를 반드시 창출해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.19-41
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• 2019

텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 생명과학회지
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• 제31권6호
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• pp.559-567
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• 2021

태종대 구역별 바람맥이, 굴통머리, 참물개, 조홍택, 고래등 구역에서 채취한 자연산 돌미역의 총 플라보노이드 함량을 비교한 결과 굴통머리 구역에서 채취한 돌미역의A+M 및 MeOH 추출물들의 총 플라보노이드 함량이 각각 1.44±0.04 mg/g 및 0.66±0.13 mg/g으로 5종 돌미역들 중 총 플라보노이드 함량이 가장 높았다. 지방산 조성분석 결과 굴통머리 돌미역은 30.1%의 n-6 지방산 및 10.0%의 총 n-3 지방산을 함유하였고 5종 돌미역 중 가장 높은 다가불포화지방산(polyunsaturated fatty acids, PUFA)을 함유하였다. 5종 돌미역 추출물들의 DPPH 및 ABTS 라디칼 소거능을 비교했을 때 모든 돌미역 A+M 추출물에 의한 소거활성이 MeOH 추출물보다 높았고 그 중 굴통머리A+M 추출물에 의한 소거능 활성이 가장 높았다(p<0.05). 5종 돌미역A+M 및 MeOH 추출물을 0.05 및 0.025 mg/ml의 농도로 인체 섬유육종세포(HT-1080)에 처리하여 세포 내 활성산소종을 측정한 결과 모든 추출물들은 측정시간 120분이 지남에 따라 높은 세포 내 활성산소종 생성 억제효과를 나타내었다. 바람맥이 및 굴통머리 구역에서 채취한 돌미역A+M 추출물에 의한 활성산소종 생성 억제효과가 높았다(p<0.05). 이상의 결과로부터 굴통머리 구역의 돌미역이 높은 함량의 플라보노이드 및 페놀 함량을 나타내었고 이러한 높은 함량은 세포내 활성산소종 생성 억제효과 및 DPPH 소거능과 상관성이 있다고 여겨지며 또한 굴통머리 구역 돌미역은 높은 함량의 EPA와 DHA를 함유하고 있어 향후 해조류유래 n-3 지방산 활용 기능성 식품 혹은 지역 대표 수산식품으로 개발 가능할 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.444-451
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• 2022

최근 토마토 수경재배가 증가하며 장기 재배가 일반화 되고 있다. 수경재배에서는 작물의 양분과 수분 요구도를 고려하여 적정 양액을 공급하는 것이 생산성, 자원의 이용, 환경보전 측면에서도 매우 중요한데 장기재배에서는 계절적인 환경변화가 심하므로 이것을 고려한 급액 관리가 매우 중요하다. 따라서 코이어 배지를 이용한 토마토 장기재배에서 급액량이 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 온실 외부에 설치된 일사 센서로 적산일사를 기준으로 급액 횟수를 조절하였으며, 생육시기별로 급액 기준을 변경하며 4수준(High, Medium high, Meidum low, Low)으로 급액량을 달리 처리하였다. 급액량이 많을수록 배액률이 높았으며 배액의 EC가 지나치게 높아지는 것을 방지 할 수 있었다. 재배기간이 경과하면서 배액 EC가 높아졌는데 급액량이 적은 처리일수록 상승 폭이 컸다. 초장은 급액량이 가장 적은 처리구가 다른 처리구에 비하여 작았고 마디수와 화방의 발생 수는 급액량에 영향을 받지 않았다. 착과수는 전체적으로는 급액량의 영향을 크게 받지 않았으나 저온기에 발생한, 12-15화방에서는 급액량이 가장 많았던 처리구가 착과수가 적었다. 배꼽썩음과는 급액량이 가장 적은 처리구가 많았고 발생 시기도 빨랐다. 과실의 크기는 High 처리구가 컸으나 전체 수량은 Medium high 처리가 가장 많았다. 시험의 결과로 코이어를 이용한 토마토 수경재배에서 급액량이 근권의 양·수분 안정화와 생산성에 미치는 영향과 적정한 급액 관리의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 최근에 보급되고 있는 복합환경제어시스템에 근권의 정보를 기준으로 정밀급액제어 알고리즘을 적용한다면 수경재배 제어기술 발전과 더불어 작물의 생산성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 판단되므로 이에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.285-299
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• 2023

증발산량을 산정하는 것은 수자원 관리에서 매우 중요한 요소이고, 많은 연구자들에 의해서 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 식이 기준증발산량을 산정을 위해 적용되고 있다. 하지만 FAO P-M 식에는 다양한 입력 변수들이 적용되어서, 이들 입력변수들의 영향력을 파악하는 것은 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역을 대상으로 8개의 기상요소들(최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량, 증기압부족, 순복사량, 지중열유동)과 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항, 그리고 고도의 변화에 따른 FAO P-M 기준증발산량 산정에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 다른 변량들은 고정한 상황에서 각 특정 변량을 10% 증가시킴에 따른 기준증발산량의 변화를 평가하기 위해 상대 민감도분석을 실시하였다. 또한 5개 대표 지역을 선정하여 그 지역들에 대해서 월별 민감도분석을 실시하고자 군집분석을 이용하여 56개 연구지역을 5개로 분류하였다. 분석결과에 의하면 56개 연구지역에서 8개의 기상요소 중에서 순복사량이 가장 민감한 것으로 나타났고, 다음으로 상대습도, 일사량, 최고기온, 증기압부족, 풍속, 최저기온 순으로 나타났다. 지중열유동은 가장 덜 민감한 요소인 것으로 나타났다. 지표면 특성의 경우, 고도는 매우 낮은 양의 상대 민감도를 보였다. FAO P-M 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항의 상대적 민감도는 에너지항이 0.707, 공기동력항이 0.293을 보여서 에너지항이 공기동력항보다 기준증발산량 산정에 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 월별 민감도분석에 의하면 기상 요소별 민감도는 계절적인 영향을 보이는 것으로 나타났고, 고도의 상대민감도는 지역 간 서로 다른 양상을 보였다. 따라서 FAO P-M 식 적용을 위해서는 입력변수의 지역적, 계절적 민감도 차이를 고려해야할 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권2호
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• pp.151-162
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• 2023

금당천의 어류군집 특징과 멸종위기종 한강납줄개(Rhodeus pseudosericeus)의 서식양상을 파악하기 위해 2021년 3월부터 10월까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 7개 지점에서 5과 25종 1,698개체의 어류가 채집되었다. 우점종은 피라미(Zacco platypus, 상대풍부도 46.5%), 아우점종은 긴몰개(Squalidus gracilis majimae, 16.7%) 였으며, 그 외 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 12.0%), 참갈겨니(Z. koreanus, 5.7%), 돌고기(Pungtungia herzi, 3.2%), 한강납줄개(2.0%), 떡납줄갱이(R. notatus, 1.9%), 납지리(Acheilognathus rhombeus, 1.8%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종중 한국고유종은 돌마자(Microphysogobio yaluensis), 한강납줄개, 각시붕어(R. uyekii), 참중고기(Sarcocheilichthys variegatus wakiyae), 긴몰개, 참갈겨니, 점줄종개(Cobitis nalbanti), 참종개(Iksookimia koreensis), 얼록동사리(Odontobutis interrupta) 9종(고유화율 36.0%)이었고, 외래종은 생태계교란 생물로 지정된 배스(Micropterus salmoides) 1종이 하류부에서 채집되었다. 법정보호종으로 환경부지정 멸종위기 야생생물 II급인 한강납줄개의 서식양상을 조사한 결과, 서식범위는 금당천 중류부(RP-1~RP-4) 약 6~7km 구간이며, 주로 수심 0.3~1.0m의 유속이 느리고 수생식물이 많은 소의 수변부에 서식하고 있었다. 어류군집 분석 결과, 전체적으로 우점도와 균등도가 낮고 다양도와 풍부도는 높게 나타났으며, 군집구조는 크게 상류와 중하류로 구분되었다. 하천 건강성은 좋음(3지점)과 보통(3지점), 나쁨(1지점)으로 평가되었고, 수질은 상류와 하류 모두 좋음으로 평가되었다. 선행연구와 비교한 결과, 종수는 큰 차이를 보이지 않았으며, 과거에는 출현하였으나 본 조사에서 출현하지 않은 종은 13종이었고, 반면 본 조사에서 처음으로 출현한 종은 6종이었다. 교란요인은 하천공사와 많은 보, 외래어종 배스의 서식 등이 확인되었다. 금당천은 멸종위기종 한강납줄개를 비롯한 납자루아과(Acheilognathinae) 어류가 많이 서식하여 보존가치가 높은 지역이기 때문에, 지속적인 관심과 체계적인 보존방안이 요구된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제37권4호
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• pp.411-422
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• 2024

쌀귀리는 영양학적 가치 입증에 따른 소비 증가로 국내에서도 재배면적이 꾸준히 확대되고 있다. 하지만 주 재배 품종 중 하나인 '조양'은 추위에 약해 적응지역이 남부지역으로 국한되어 있어 보급 확대가 어려운 실정이다. 또다른 품종인 '대양'의 경우에는 늦은 숙기로 인해 이모작 재배가 어렵고, 수확기 장마로 인해 안정적 수량 확보에 문제가 된다. 또한, 이상의 두 품종은 모두 큰키로 인해 농가 현장에서 잦은 도복 문제가 발생하고 있다. 한편, 국내 기능성 잡곡의 수요 증가로 쌀귀리 재배농가 및 소비자 수요가 높아지고 있으나, 생산량 부족으로 인해 상대적으로 가공이 까다로운 겉귀리 품종이 주로 사용되고 있다. 이처럼, 국내 쌀귀리 수요 증가에 따른 안정적 재배 및 생산을 위해서 기존 품종의 단점 형질을 개선한 품종 육성이 시급하며, 신품종 육성을 위한 신규 육종 소재로의 활용을 위해 다양한 쌀귀리 유전자원의 특성 평가를 수행하였다. 표준품종을 '조양', 대비품종을 '대양'으로 설정하여 농업형질 및 품질을 비교 분석하였으며, 기존 품종 대비 내한성이 좋거나 단간으로 쓰러짐에 강하면서 숙기도 빠른 자원 위주로 우선 선발하였다. 성숙기는 '대양'보다 빠른 자원이 IT302003 (5월 26일) 등 5 자원이 분포하였고, '조양'을 포함한 3 자원이 5월 26일, K155682 (X345-1-B4-15-1) 등 2 자원이 5월 28일로 빨랐다. 간장은 62~124 cm까지 다양하게 측정되었으며, '조양' 84 cm, '대양' 83 cm보다 단간인 자원은 IT209241 (77 cm) 등 13 자원이 있었다. 또한, 한해는 '조양' 5, '대양' 5로 나타났는데 기존 품종보다 더 내한성이 강한 자원은 IT166621 (RHIANON) 등 9 자원으로 확인되었다. 이상의 농업형질 특성 결과를 종합하여 선발된 우수자원은 6 자원으로 IT302002 (X345-1-B4-20-1), IT302003 (X305-1-B5-1), K000010 (AC Belmond), K253298 (X216-1-B2-11-B3-1), K253299 (X345-1-B4-15-1), K253301 (X305-1-B5-2-1)이었다. 선발된 6 자원의 원맥 품질 및 기능성분 함량을 분석한 결과 조단백질은 12.0~14.1%, 회분은 1.8~2.0%, 조지방 7.4~10.6%, 전분 58.0~61.2% 범위였다. 기능성분 중 베타글루칸 함량은 3.9~4.8% 범위로 '대양'이 가장 높았으며, 선발 자원 중 가장 함량이 높은 자원은 K253301 (X305-1-B5-2-1)이었다. 아베난쓰라마이드 함량은 기존 '대양'(301.97 ㎍/g)보다 높은 자원이 4 자원이었고, 함량은 각각 IT302002 (325.18 ㎍/g), K000010 (557.3 ㎍/g), K253299 (447.33 ㎍/g), K253301 (440.49 ㎍/g)로 나타났다. 선발된 우수자원은 추후 신품종 육성을 위한 교배모본으로 활용될 예정이다.