본고에서는 Q-mark 모델의 R&D(Research & Development) 품질 영향 분석을 기술한다. 이를 위해 Q-mark 모델 특징과 종류 그리고 절차를 간략히 기술하고, R&D 품질에 대한 Q-mark 인증 모델 영향에 대해 연구현장 설문조사 내용을 바탕으로 연구결과 완성도 측면, 대외 신뢰도 개선을 통한 과제 수주 측면, 기술 이전과 사업화 측면, 그리고 과제관리 효율화 측면 등에서 분석하여 제시한다. 또 앞으로 Q-mark 모델이 보다 객관적이고 효과적인 R&D 품질관리를 위한 인증 모델로 개선되고 지속적으로 운영되기 위해 보완되어야 할 사항에 대해 설문조사 결과를 바탕으로 인증 측면, 프로세스 범주 측면, 제공 템플릿 측면, 그리고 품질 지원 서비스 및 전문성 측면에서 기술한다.
본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 정보 분석을 통해 기술 트렌드를 파악하여 새로운 기술을 예측하는 기술예측에 관한 기초연구이다. 특허 분석 대상은 2011년 이후 국내에 특허 등록된 IPC 코드 분류 기준에서 전자상거래(G06Q)가 주분류인 특허이다. 2011년 이후 전자상거래 분야 중 가장 많이 특허 등록된 분야는 G06Q 50/10 (1,652건), G06Q 30/02 (816건), G06Q 50/30 (735건), G06Q 40/02 (713건), G06Q 50/22 (530건), G06Q 30/06 (489건) 순이다.
본 논문에서는 능동형 Q-스위칭 광섬유 레이저에서 Q-스위치 상승 시간이 출력 펄스에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. Finite Difference Time Domain (FDTD) 방법을 이용해서 비율 방정식과 전파 방정식에 대한 모델링을 수행하였다. Q-스위칭 광섬유 레이저에서 발생하는 Q-스위칭 펄스의 생성에 있어서 Q-스위치의 상승 시간이 출력 펄스 특성에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 또한, Q-스위치의 반복률에 따른 출력 펄스의 에너지 변화와 파형 변화를 확인하였다. Q-스위치 반복률이 높아지고, Q-스위치의 상승 시간이 길어질수록 출력 펄스의 멀티 피크 현상이 줄어들고 안정된 가우시안 형태의 펄스 파형이 발생함을 확인 할 수 있었다.
코엔자임 Q10은 우리나라뿐 아니라 여러나라에서 각광받고 있는 건강기능식품 중 하나로 이에 대한 분석법을 마련하고 이에 대한 분석법 검증을 하고자하였다. 분석기기로는 HPLC를 사용하였으며 분석법 검증을 위하여 직선성, 선택성, LOD, LOQ, 정밀성, 정확성을 확인하였다. 또한 현재 유통 중인 개별인정형 건강기능식품의 코엔자임 Q10 함량을 모니터링 한 결과 모든 제품이 적합함을 알 수 있었다. 따라서 확립된 분석 방법은 신속하고 효과적으로 분석하는데 이용될 수 있을 것이며, 개별인정형제품의 코엔자임 Q10이 공전에 등재시 본 연구결과가 시험법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 국제특허분류(IPC) 코드를 활용하여 사물인터넷 특허 163건의 기술 융복합을 분석하였다. 분석 결과, IPC 코드의 대표적인 주분류-부분류 조합은 G06Q 50/24-G06Q 50/22(6건), H04L 29/02-H04L 12/28(4건), G06F 15/16-G06F 3/048(3건), G06F 15/16-G06F 9/44(3건), G06Q 50/22-G06Q 50/24(3건)이다. 또한 사물인터넷 특허 중 '건강관리(G06Q 50/22)'와 '환자기록 관리(G06Q 50/24)'의 기술 융복합에 의해 '헬스 케어' 사업 분야의 특허 출원이 9건으로 가장 많았다. 사물인터넷 특허의 상호 연결망 분석에 의해 사물인터넷 특허의 핵심 IPC 코드는 G06F 15/16, G06Q 50/22, G06Q 50/24, H04L 12/28임을 확인하였다.
유엔이 발표한 세계 물개발 보고서는 2030년까지 식수가 현재보다 40% 감소할 것으로 전망하고 있다. 이는 물의 양이 감소하는 것이 아니라, 환경오염으로 인해 상수원이 오염되는 것을 말한다. 미생물이 수질에 깊은 연관이 있기 때문에 미생물의 분석은 수질관리에 매우 중요하다. 현재 미생물 분석에 사용되는 방법은 배양 후 현미경을 통한 모양과 형태를 분석하는 것이 가장 일반적이나, 유전자분석 기술이 발달함에 따라 현미경을 통한 미생물 분석 방식에 qPCR(quantitative polymerase chain reaction) 적용이 가능해졌고 활용방법 등이 연구되었다. 그 중에는 역전사 단계를 추가하여 RNA 분석에 용이성을 부여한 RT-qPCR법과 미생물 배양분석에 접목시켜 검사시간을 단축시키는 ICC-qPCR, 자연에서 채취한 샘플의 위양성율을 감소시키는 데 용이한 viability qPCR, 다중분석에 용이한 multiplex qPCR, 소량의 샘플만으로 분석이 가능한 microfluidic qPCR법 등이 있다. 본 논문에서는 이처럼 qPCR 방법이 미생물 분석에 적용되는 사례와 방식의 원리, 그리고 발전 방향에 대해 소개하고자 한다.
벼멸구 저항성 유전자의 mapping, 벼멸구 저항성 관련 QTL 분석, 주요 농업형질과 벼멸구 저항성과의 관계 분석 등에 관한 연구를 수행 하여 얻은 결과는 다음과 같다. 벼멸구 저항성을 가진 통일형 벼인 '삼강'과 자포니카형 벼인 '낙동'을 교배하여 양성된 $F_1$의 약을 배양하여 육성된 120 DH 계통을 유전자 지도 작성을 위한 mapping 재료로 이용 하였다. Maker 검정에서 양친에 다양성을 나타낸 SSR 73, STS 89개 등 총 162개의 marker를 이용하여 전체 길이가 1,884 cM이고 평균 marker간 거리가 11.6 cM인 연관지도를 작성하였다. 유전자지도 작성에 이용된 120 DH 계통에 대한 벼멸구 저항성 정도를 조사하여 저항성 관련 QTL을 분석한 바, 3번, 6번, 7번, 8번 그리고 12번 염색체에서 1개씩 총 5개의 QTL을 확인하고 이들을 qBPR3, qBPR6, qBPR7, qBPR8, qBPR12로 명명하였다. 간장, 수장, 수수 및 출수일수에 대한 QTL을 분석하여, 총8개의 QTL이 7개의 염색체에 위치하는 것으로 확인되었다. 벼멸구 저항성과 주요 농업형질관련 QTL과의 연관관계를 분석한 바, 3번 염색체 상의 벼멸구 저항성 QTL(qBPR3)이 간장 및 수수 관련 QTL(qCL3, qNP6)과 연관되어 있었으며, 7번 염색체 상의 qBPR7은 분상질립 관련 QTL qPGC7.1과 qPWBP7.2과 그리고 8번 염색체상의 벼멸구 저항성 QTL 역시 간장관련 QTL(qCL8)과 연관되어 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라에 출원된 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 분석하고 시각화하였다. 사회 연결망 분석을 실시한 결과 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허에서 상호 기술 네트워크를 구성하는 핵심 IPC 코드는 G06Q, G06F, G06N, G16H, G10L, H04N, G06T, A61B 등으로 조사되었다. 특히 [G06Q-G06F], [G06Q-G06N] 등 데이터 처리 관련 기술 융복합과 [G06Q-G10L], [G06Q-H04N], [G06Q-G06T] 등 음성과 이미지 신호가 중요하게 융합되어 있음을 확인할 수 있다. 본 연구 방법을 활용하면 전자상거래 관련 특허의 미래 기술 트렌드를 확인하고 새로운 비즈니스 모델을 창안할 수 있다.
본 논문에서는 GIS내 파티클에 의해 발생할 수 있는 절연사고를 미연에 방지하고 또한 파티클의 상태를 파 악하기 위하여 GIS 41 파티클 상태에 따른 부분방전 신호를 측정하고 분석하였다. 본 논문에서는 GIS내 파티콜 의 상태를 4가지(전극부착시, 외함부착시, 스페이서 부착시, 자유운동시)로 모의하였으며, 이때 발생하는 부분방전 신호의 $\Phi$-Q-N 분포를 형태적으로 분석하였다 또한, $\Phi$-Q 분포에 대하여 통계적 연산자를 도입하여 파티 클 상태에 따른 부분방전 신호를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 파티클 상태에 따른 $\Phi$-Q-N 분포의 형태적인 분석과 $\Phi$-Q 분포의 정량적인 분석으로 파티콜의 상태 구별이 가능하였다.
본 연구에서는 디지털 미디어 과사용 여부를 측정하는 인터넷(IOS-Q), 게임(GOS-Q), 스마트폰(SOS-Q) 과사용 선별 질문지를 대규모 일반 청소년 집단을 대상으로 타당화하여, 선별검사 장면에서 활용할 수 있는 유용한 검사 도구를 제시하고자 하였다. 이를 위해 총 9,336명의 중학생(남 4,796명, 여 4,540명)을 두 개 집단으로 구분하고 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 각각 실시하였으며, 타 지역에서 모집된 초등학생 4,536명(남 2,260명, 여 2,276명) 및 중학생 6,551명(남 3,013명, 여 3,538명)을 대상으로 한 번 더 확인적 요인분석을 실시하였다. 세척도 모두 네 개 하위요인으로 구분되었으며 IOS-Q는 17문항, GOS-Q는 19문항, SOS-Q는 18문항을 포함하였다. IOS-Q와 GOS-Q의 하위요인은 심리적 의존, 문제를 인식함에도 조절실패, 위험한 사용, 다른 영역에의 흥미 감소로 명명되었고, SOS-Q의 경우 위험하고 강박적인 사용, 문제를 인식함에도 조절실패, 다른 영역에의 흥미 감소, 금단/내성으로 명명되었다. 이들은 모두 행동중독이나 충동조절장애의 주요 특징들을 잘 반영하는 것으로 보이며, 내적 합치도 역시 .880-.915로 우수한 편이었다. 이어서 고위험군을 선별하기 위한 절단점을 탐색하고자 잠재프로파일분석과 ROC 분석을 실시하였고, IOS-Q 30.5점, GOS-Q 31.5점, SOS-Q는 36.5점이 최적 절단점으로 제안되었다. 끝으로 연구 의의와 한계점을 논하고 후속연구를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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