• 정보화정책
• /
• 제30권4호
• /
• pp.40-61
• /
• 2023

제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.

• 터널과지하공간
• /
• 제33권5호
• /
• pp.312-338
• /
• 2023

고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.325-345
• /
• 2023

본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 자원환경지질
• /
• 제57권2호
• /
• pp.271-280
• /
• 2024

본 연구는 지하수 내 질산염 오염관리를 위한 유럽연합(EU)의 정책 동향을 분석하고, 한국에서의 지속가능한 지하수 관리정책에의 시사점을 도출하고자 수행되었다. EU의 지하수 질산염 관리 정책은 1991년 질산염 지침 도입으로 구체화되었다. 이 지침에서는 농업활동에서 발생하는 질산염 오염 감소를 목표로 하여 회원국들에게 지속가능한 농법 적용, 질산염 농도 모니터링, 그리고 기준치 초과 지역에 대한 질산염 취약 지역 지정을 요구하였다. 2000년 수질 프레임워크 지침(WFD)은 이를 확장, 모든 수역의 좋은 상태 달성 목표를 설정했으며, 2006년 지하수 지침(GWD)은 질산염 지침을 보완하여 지하수 보호를 위한 포괄적 접근 제공과 함께 오염물질 문턱값(threshold) 설정 등을 명시하였다. 2019년에는 그린딜(Green Deal) 발표와 함께 환경 및 기후변화 대응 목표에 부합하기 위해 질산염과 관련한 조치는 더욱 강화되었다. 본 논문에서는 이러한 변천사를 살펴봄으로써 질산염 오염 감소를 위한 주요 전략과 동향을 확인하고 현재 당면한 문제를 해결하기 위해 EU는 어떠한 노력을 기울이고 있는지 파악하고자 하였다. 연구는 EU의 동향을 기반으로 국내의 질산염 오염 문제의 현황과 이를 해결하기 위한 통합 관리 방식, 규제 체계, 농업 교육 프로그램 등 주요 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구 결과는 예방적 조치의 강화와 이해관계자 간 협력 증진이 한국 지하수의 질산염 오염문제를 해결하고 지하수 품질을 향상시키는 단서가 될 수 있음을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.57-67
• /
• 2024

본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권3호
• /
• pp.19-24
• /
• 2024

미래의 군사 전투 환경은 현재의 군(軍) 인구 감소 및 변화하는 양상에 맞춰 국방 분야에서 인공지능(AI)의 역할과 중요성이 급격히 확대되고 있다. 특히, 민간에서의 AI(Artificial Intelligence) 개발은 OpenAI의 Chat-GPT 등장 이후 초거대 AI(Super-Giant AI, also known as Hyperscale AI), 즉 파운데이션 모델을 기반으로 새로운 영역에서 부상하고 있다. 미국 국방부는 CDAO(Chief Digital and AI Office) 산하의 Task Force Lima를 조직하여 LLM(Large Language Model)과 생성형 AI의 활용 방안에 대한 연구를 진행 중이며, 중국, 이스라엘 등 군사 선진국에서도 초거대 AI를 군에 적용하기 위한 연구를 수행 중이다. 따라서, 우리 군도 무기체계에 초거대 AI 모델의 활용 가능성과 적용분야에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 특화 AI와 초거대 AI(파운데이션 모델, Foundation Model)의 특징 및 장·단점을 비교하고, 무기체계에 적용될 수 있는 초거대 AI의 새로운 적용분야를 발굴하였다. 본 연구는 미래의 적용 분야와 잠재적인 도전과제에 대한 예측과 함께 초거대 인공지능을 국방작전에 효과적으로 통합하기 위한 통찰력을 제공하고, 선진화된 인공지능 시대에서의 국방 정책 개발, 국제 안보 전략을 형성하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.326-334
• /
• 2024

파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.107-125
• /
• 2023

기후변화에 따라 지속가능전환을 위한 범세계적인 노력이 촉구되고 있는 가운데 서울선언, IMO의 탈탄소 지침으로 해양산업의 탈탄소 전환도 가속화되고 있다. 지속가능전환은 기술개발, 고가의 대체연료 및 친환경연료 사용, 인프라 확충 필요성 등으로 인해 주로 '비용'으로 여겨졌다. 해운산업의 경쟁우위 확보는 최근까지 선복량에 중점을 두어 더 큰 재원적 우위를 지닌 글로벌 선사들에게 유리했다. 다가오는 지속가능전환은 친환경 연료비 부담 등 해양기업들의 비용적 부담으로 기존 재원적 우위를 지녔던 기업들의 경쟁우위 확보 구도가 공고해지며 레드퀸 효과(Red Queen Effect)의 발현이 예상된다. 이에 따라 본 연구는 신(新)해양생태계 발현과 가치창출-획득에 대한 다원화를 통해 다가오는 지속가능전환을 맞아 국내 해양기업들의 경쟁우위 확보 방안에 대해 탐구했다. 이를 위해 신(新)해양생태계와 모델 구상을 위해 인지관점의 유추적 추론기법(analogical reasoning)에 근거해 해운산업과 인접한 산업분야의 유사사례들을 참고하고, 모델링 기법을 적용해 지속가능전환시대의 경쟁우위 확보에 기여할 수 있는 해양 탄소금융 모델을 우선 제시했다. 이와 함께 제시한 해양 탄소금융 모델의 활성화를 위해 탄소금융과 디지털금융을 연계한 CCM-VCM-디지털 자산거래소 연계생태계 조성방안을 기술했다. 특히 한국거래소의 탄소배출권거래소와 블록체인규제자유특구가 위치한 부산국제금융중심지에서 해당 모델들의 구현을 통해 지속가능해양금융중심지로서의 발전을 기대해 본다. 이와 같은 구상은 기존 선복량과 재원중심의 경쟁구도에서 열세에 있던 국내 해양산업에 있어 혁신생태계 발현과 선점을 통해 경쟁우위 확보에 기여할 수 있으며, 해양 지속가능금융 플랫폼 생태계 조성을 위한 선제적 연구로서 의의가 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제49권5호
• /
• pp.549-558
• /
• 2007

C4B 및 BAT2는 SLA class III 영역에 존재하며, 최근 들어 사람의 질병과의 연관성이 보고되고 있다. GenBank database로부터 수집된 사람과 마우스의 C4B 및 BAT2의 CDS를 염기정렬하여 상동성이 높은 부분에서 primer를 제작한 후 RT-PCR 및 RACE-PCR을 수행하여 돼지 C4B 및 BAT2 유전자의 CDS 서열을 결정하였다. 염기서열이 결정된 돼지 C4B와 BAT2의 CDS 길이가 각각 5226 bp와 6501 bp로 나타났다. 이들 각각의 CDS 및 아미노산 서열을 사람 및 마우스와 비교한 결과 CDS는 76~87%, 아미노산 서열은 72~90%의 상동성을 보였으며, C4B가 BAT2에 비해 다소 낮게 나타났다. 두 유전자에서 나타나는 cSNP를 분석하기 위해서 exon 영역을 증폭하기 위한 primer를 제작하였으며, 돼지 6품종을 대상으로 direct sequencing을 실시하였다. 그 결과 C4B로부터 4개, BAT2로부터 3개의 cSNP가 확인되었다. 또한 7개의 cSNP 중 C4B의 C4248T를 제외한 6개의 cSNP에 의해서 아미노산 치환이 발생하였다. 동일한 DNA를 사용하여 7개의 cSNP를 대상으로 Multiplex-ARMS 방법을 사용하여 유전자형 분석을 실시한 결과 direct sequencing 결과와 일치하였다. Multiplex-ARMS 방법의 재현성을 재확인하기 위해 무작위로 2개의 DNA 시료를 선택하여 direct sequencing과 Multiplex-ARMS 분석을 실시하여 유전자형이 일치함을 다시 확인하였다. 따라서 본 연구에서 확인된 7개의 cSNP는 SLA class III 지역의 haplotype 분석을 위한 기초 자료로 사용될 수 있으며, Multiplex- ARMS 기법은 이종장기 개발에 필수적인 SLA 전체 영역 내 유전자들의 유전자형 분석을 위한 효율적인 분석방법이라고 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제50권6호
• /
• pp.753-762
• /
• 2008

GenBank database로부터 돼지 genomic 서열과 사람의 CFB 유전자의 CDS를 정렬하여 돼지 CFB 유전자의 CDS를 추정하였다. 이를 바탕으로 제작된 primer를 이용하여 RT-PCR을 실시하여 CDS 내부서열을 결정하였으며, 결정된 서열을 바탕으로 primer 제작 및 RACE-PCR을 실시하였다. 돼지 CFB 유전자의 전체 CDS 길이는 2298 bp였으며, 사람 및 마우스와의 비교결과 염기삽입/결실이 확인되었다. CDS 및 아미노산 서열을 사람 및 마우스와 비교한 결과 CDS는 84% 및 80%, 아미노산 서열은 79%, 77%의 상동성을 보였다. 포유류의 CFB에서 일반적으로 나타나는 보체조절단백질(complement control protein, CCP) 영역, Von willebrand factor A(VWFA) 영역, 그리고 serine protease 영역이 확인되었으며, 단백질 기능에 중요하게 작용하는 아미노산 잔기들은 돼지를 포함한 사람, 마우스, 소, 말에서 동일하게 나타났다. 사람, 마우스, 소, 말, 돼지 CFB 유전자의 아미노산 서열에 의한 유전적 거리지수 및 neighbor-joining tree 작성 결과 돼지는 같은 우제목에 속하는 소와 가장 가까운 계통유전학적 유연관계를 나타내었다. 결정된 CDS를 바탕으로 exon 영역을 증폭하기 위한 primer를 제작하였고, cSNP 분석을 위해서 돼지 6품종을 대상으로 direct sequencing을 실시하였다. 그 결과 아미노산 치환을 일으키는 3개(C13T, A1696G, A2015C)의 cSNP가 동정되었다. 동일한 DNA를 사용하여 동정된 3개의 cSNP를 대상으로 Multiplex- ARMS 방법으로 유전자형 분석 결과 direct sequencing 결과와 일치하였다. Multiplex-ARMS 방법의 재현성 확인을 위해 무작위로 2개의 DNA 시료를 선발한 후 direct sequencing과 Multiplex-ARMS 분석을 각각 실시하였으며, 3개의 cSNP에 대한 유전자형이 일치함을 재확인하였다. 따라서 본 연구에서 확인된 3개의 cSNP는 SLA class III 영역의 haplotype 분석을 위한 기초 자료로 사용될 수 있으며, Multiplex- ARMS 기법은 이종장기 개발에 필수적인 SLA 전체 영역 내 유전자들의 유전자형 분석을 위한 효율적인 분석방법이라고 사료된다.