기존의 인공위성은 다기능·높은 성능을 가진 대형위성을 국가 단위에서 운용하는 것이 일반적이었으나 최근의 전기·전자 및 광학 기술의 경량 소형화 발전에 따라 점차 소형위성이 주목받고 있다. 크기와 무게가 감소됨에 따라 적은 비용으로 개발 및 발사가 가능하여 위성 개발에 진입장벽이 낮아지고 있으나, 인공위성의 전력공급에 필수적인 태양전지 패널의 경우 태양광에 효율적으로 노출되기 위해 넓은 표면적이 필요하여 소형화 및 경량화가 제한적이다. 우주용 태양전지는 우주선과 태양열, 온도와 같은 다양한 우주환경을 고려하여 제작되어야하고, 부피를 최적화하기 위해 전개 매커니즘을 적용하며 경량화 및 고효율화를 위하여 태양전지 셀의 구조적 재료적인 연구개발이 필요하다. 현재 태양전지 패널로 개발되어 운용되고 있는 제품들은 고효율화를 위하여 주로 InGaP/GaAs/Ge 소재의 3중구조를 적용하고 있다. 최근에는 초고효율 다층구조 태양전지를 위하여 4중접합 이상의 구조가 연구되고 있으며, 나아가 소재적으로 경량화에 유리한 유연박막 태양전지, 유기 및 유무기 하이브리드 태양전지 등이 차세대 소형위성용 태양전지로 주목받고 있다.
본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.
최근 들어 인공지능, 컴퓨터 그래픽기술이 진화하면서 영화,광고, 방송, 게임, SNS 등 여러매체를 통해 다양한 가상휴먼이 등장하고 있다. 특히, 가상인플루언서를 중심으로 한 광고 마케팅 시장에서 가상휴먼은 시간과 비용 측면에서 기업의 중요한 홍보수단으로 이미 중요성이 입증된 상태이다. 국내는 가상 인플루언서 시장의 태동기 단계로 대기업 및 스타트업 경계없이 가상인플루언서 관련 신규 서비스를 출시 준비를 하고자 하나, 그 개발 프로세스가 공개되어 있지 않아 많은 비용을 지불해야 하는 상황이다. 이런 기업의 요구사항과 애로사항을 해결하기 위해 본 논문에서는 실사기반의 가상휴먼을 제작하기 위한 포토그래메트리기반 페이셜 캡춰 시스템을 구현하고, 이를 활용한 가상휴먼 모델링 및 활용사례에 대하여 고찰한다. 페이셜 캡처 후 실제 애니메이션이 가능한 과정까지의 복잡한 CG 작업 단계를 간소화할 수 있는 언리얼엔진기반의 메타휴먼 모델링을 통해 비용과 품질면에서 최적의 워크플로우에 대해서도 고찰하고, 또한 인스타그램 등 SNS마케팅에 활용한 사례에 대해서도 소개한다. 언리얼엔진기반의 워크플로우를 통해 기존의 CG작업과의 비교를 통해 제안한 워크플로우의 성능을 입증한다.
본 연구에서는 국내 산림부문의 공적개발원조(Official Development Assistance; ODA) 사업과 국제연합(United Nations; UN)의 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals; SDGs) 간의 연관성을 분석하고, SDGs 달성 측면에서 ODA사업의 방향성을 제시하였다. 우선 한국수출입은행 대외경제협력기금(Economic Development Cooperation Fund; EDCF) 통계조회시스템에서 국내 임업분야 ODA사업 자료를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 산림부문 ODA사업은 임업 개발 분야와 임업 정책 및 행정관리 분야에서 활발하게 이루어지고 있었으며, 두 분야에서도 산림청과 한국국제협력단(Korea International Cooperation Agency: KOICA)에서 가장 많은 사업을 시행하고 있었다. 이와 같은 결과를 통해 선정된 국내 임업분야 ODA사업의 각 사업별 목표와 내용을 바탕으로 기존 산림부문 ODA사업 항목인 기술개발, 역량강화, 인프라 구축, 조림으로 항목을 분류하였다. 분류된 항목별 ODA 활동내용과 SDGs에서 강조하는 국가별 이행평가를 위해 국내에서 활용 가능한 산림부문 목표 및 성과지표를 포함하고 있는 2016년 산림청 성과관리 기본계획 성과지표와의 연관성을 분석하였다. 분석된 2016년 산림청 성과관리 기본계획 성과지표와 이와 연관되는 SDGs 세부목표 및 지표를 파악하였으며, 최종적으로 SDGs 목표를 파악하였다. 그 결과 국내 임업분야 ODA사업은 SDGs 목표 1(빈곤퇴치), 목표 2(기아해소), 목표 6(물과 위생), 목표 13(기후변화 대응), 목표 15(육상생태계), 목표 17(파트너십)과 연관되었다. 본 연구는 SDGs가 출범함에 따라 국내 임업분야 ODA사업을 검토하고, 이를 2016년 산림청 성과관리 기본계획과 SDGs와의 연관성을 분석하여 국내 산림부분 ODA사업의 한계점 파악과 SDGs 이행을 위한 제언을 했음에 그 의의가 있다.
사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.
국내 대학에서 영화 및 영상 관련학과가 개설된 지는 50년이 되었지만 초창기의 10여개의 대학을 제외하고는 대부분 90년대 이후에 대거 신설되었다. 이들은 그동안 영화가 발전하는 것을 좇아서 학과내의 커리큘럼을 수정해왔지만 영화라는 매체의 특성상 발 빠른 산업계를 학교가 따라가기에는 여러 가지 어려운 점이 있었다. 특히 90년대 이후에는 영화계에 디지털이 도입되면서 하루가 다르게 제작 양상이 변했고 때맞추어 대기업의 자본과 통신과의 결합, 멀티플렉스를 이용한 와이드 릴리즈 개봉 방식 등의 영화 산업계 전반에 닥친 혁명적 변화로 학교에서 양산한 영화 전문 인력은 현장에 그대로 투입되기에는 맞지 않는 부분이 많아지게 되었다. 영화 제작 현장과 대학 간의 괴리감은 시간이 흐를수록 심해지고 있고 현장은 별다른 검증 없이 투입된 신규 인력을 재교육 시켜야만 했다. 대학의 교과과정을 조정하여 현장 적응력을 높이는 방안을 강구해야 한다. 국내 대학 영화 및 영상 관련학과 선도 격인 학교들의 교과과정을 살펴보고 90년대 이후에 신설된 전국의 영화 및 영상 관련학과들이 경쟁력과 차별성을 갖기 위해서는 어떤 노력이 필요한지 알아본다. 전국에 산재한 영상 관련학과는 교과과정에서 만큼은 차별성이 없다. 해외 대학의 경우 영화 연출가나 촬영 감독 등 특정 직업군의 인력을 양산하기보다 다양한 영화 직종의 구체적인 소개와 실습을 통하여 필름메이커로 성장하도록 교과과정의 편성이 이루어져있다. 학생들이 곧바로 영화 전공과목에 접하기 보다는 먼저 인문학과 교양 과목 이수하도록 하여 창작에 필요한 기본기를 다지는 시간을 강조하는 학교들도 있다. 영화이론, 영화 및 영상 제작, 영화 (매체) 연기 등 크게 세부분으로 나누어져 있는 대부분의 국내 대학 영화 및 영상전공 세부 과정은 각급 대학의 특성을 고려하여 확장 가능한 범위내에서 독창적이고 경쟁력 있는 세부 전공 과정을 개발하여야 영상 관련 대학경쟁에서 우위에 설 수 있고 이는 곧바로 대한민국 영화의 경쟁력으로 이어질 것이다. 영화 전공 교과목을 나열하여 특정 분야에 치중해 있는 과정은 통합하여 수를 줄이고 구색 맞추기 정도의 프로덕션 디자인, 사운드, 편집, 특수 영상, 마케팅과 홍보, 컴퓨터 그래픽등의 분야는 입문 과정과 심화 과정을 별도로 운영하여 균형을 이루게 해야 할 것이다. 모든 영화 학교에서 제안한 모든 과정을 개설하기 보다는 특정 분야를 정하여 교육과정을 개발하고 현장 경력 유경험자의 교수진을 운영한다면 지금보다 나아진 다채롭고 창의적인 영화 인력을 길러낼 수 있을 것이다.
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(Rrs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.
이 글은 2016년 한 해 동안 동남아 각국들과 아세안이 정치, 경제, 국제관계의 영역에서 보여 준 변화를 살펴보고, 그 변화가 민주화, 경제발전, 지역통합에 미치는 영향을 분석해 보고자 했다. 나아가 2016년에 대한 분석을 바탕으로 2017년 이후의 변화 가능성과 방향도 나름대로 가늠해 보았다. 아울러 2016년에 전개된 한-아세안관계를 전반적으로 살펴보고, 한국의 대아세안외교가 드러내는 문제점을 지적하였다. 2016년의 동남아 정치는 연초의 기대와 달리 대다수 나라에서 민주화 전망은 더 나빠지고 권위주의화는 더 강화되는 양상을 보였다. 태국, 말레이시아, 캄보디아는 권위주의적 집권세력이 야당을 더욱 약화시켰고, 필리핀, 베트남, 라오스에 들어선 새 지도부는 인권 상황을 되레 악화시켰다. 미얀마도 소수민족에 대한 군부의 탄압이 지속되고, 선거에 의해 들어선 민간정부는 첫해부터 내분, 부패, 무능을 드러내며 삐걱거리고 있다. 출범 이틀 째 새해를 맞은 아세안경제공동체(AEC)는 각 국의 내정에 밀려 관심과 주목을 받지 못했다. 경제는 2015년에 이어 뚜렷한 회복세를 보였으나, 중국과 미국 등 경제대국들에서 기인하는 세계경제의 불확실성이 커지고 있어, 앞날을 점치기 힘들게 되었다. 마지막으로 이 글은 한국의 대아세안외교가 경제중심, 국가주도, 비밀주의, 냉전적 경쟁외교의 덫에 빠져 있다고 비판하고, 지금이 바로 사고의 전환과 과감한 개혁이 필요한 때라고 주장한다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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