• 생물환경조절학회지
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• 제28권3호
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• pp.273-278
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• 2019

본 연구는 최근 신소재 단열재로 주목받고 있는 실리카 에어로겔을 이용하여 현재 사용되고 있는 다겹보온커튼의 단점을 보완하고 보온성을 유지 및 향상 시킬 수 있는 새로운 조합의 다겹보온커튼을 제작 하고, 보온 특성을 분석하고자 한다. 실험에 사용된 다겹보온커튼은 에어로겔이 함유된 부직포를 사용하여 총 6가지의 조합으로 제작하였으며 중량, 두께 및 온도변화에 따른 열유속을 측정하여 비교분석하였다. 실험결과 조합별 보온커튼의 열유속은 마트지+에어로겔 멜트블로운+발포 에어로겔 부직포+에어로겔 멜트블로운+마트지 조합이 가장 낮게 측정되었다. 열유속은 단위면적당 단위시간에 통과하는 열량을 뜻하며 수치가 높을수록 다겹보온커튼을 통과하는 열량이 많다는 것을 의미하여 보온성이 낮다고 판단할 수 있다. 조합형 보온커튼의 무게와 두께는 보온성과 상관이 높은 것으로 나타났으며, 특히 에어로겔 멜트블로운 부직포가 조합된 보온커튼이 같은 매수의 단열재가 조합된 보온커튼에 비해 보온성이 상대적으로 높게 나타났다. 하지만 에어로겔 멜트블로운 부직포는 내광성과 내구성이 약하고, 까다로운 제작공정과 에어로겔이 비산하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비교적 제작공정이 단순하고 보온성이 우수한 중공사 부직포와 에어로겔 발포 부직포를 조합한 다겹보온커튼이 실제 농가에서 사용하기에 적합하다고 판단된다.

• 과학기술학연구
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• 제19권2호
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• pp.169-206
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• 2019

이 글은 인공지능이 만들어내는 문화적 상상을 분석하면서 기술과 인간 사이의 새로운 윤리를 모색한다. 과학기술을 돌봄물(matter of care)로 이해하는 페미니스트 과학기술학 연구(Puig de la Bellacas, 2011)에 기댄 이 글은 우선 인공지능이 자율성을 문화적 상상으로 강력하게 생산하고 있다는 점에 주목한다. 스스로의 경험과 학습을 통해 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력으로 정의된 이 자율성은 기술적 영역을 넘어 이상적인 인간상을 정의하고 있다. 하지만 데이터에 기반한 딥러닝 기법과 무장한 무인 비행기가 예증하듯, 인공지능 기술은 보이지 않는 인간노동과 복잡한 물질적 장치에 의존하고 있으며, 자율성은 허구에 가깝다. 또한 이른바 '조수 기술 (assistant technology)'이 보여주듯, 가사노동을 부불노동화하는 우리 사회의 오래된 젠더화된 노동인식에 기초해 수많은 인간의 돌봄 노동은 비가시화되는 반면, 기계의 돌봄노동은 적극적으로 가시화되고 있다. 또한 인공지능의 문화적 상상은 자율성과 행위능력을 이상적인 인간의 특질로 정의하면서 장애의 몸과 이 몸이 갖는 가치인 연약함과 의존성의 연대는 가치 없는 것으로 만들고 있다. 인공지능과 그 문화적 상상은 능력이 있는 몸(abled-bodies)을 이상화하고 기술의 자율성을 우선 가치로 삼으면서 서로 의존하는 인간과 기술의 현실적 관계를 삭제하고 있다. 결론에서 저자는 우리에게 필요한 기술은 타자의 비정형적인 몸과 인간의 돌봄노동을 가치 없게 여기도록 하는 것이 아니라 이들을 있는 그대로 드러내면서 그 가치를 인정하는 것이어야 한다고 주장한다. 책임 있게 응답하는 기술은 주변화된 존재들에 공감하고 의존성을 긍정하고 연약성 사이의 연대를 촉진하는 것이어야 한다. 저자는 이런 대안적인 기술을 형상화하기 위해 예술가 수 오스틴의 퍼포먼스에서 영감을 얻어 '휠체어 탄 인공지능'을 제안한다. '휠체어 탄 인공지능'은 자율성을 과시하기보다는 타자의 몸과 노동을 부정하지 않고 이들의 존재론적 가능성을 함께 만들어가려 노력하는 상호의존과 돌봄의 기술이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제58권2호
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• pp.111-120
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• 2019

톱다리개미허리노린재는 콩과작물과 과수에 경제적 피해를 주는 주요해충이다. 본 연구는 톱다리개미허리노린재의 온도에 따른 산란특성을 규명하고 수정란을 이용한 산란모형과 생명표 매개변수를 추정하기 위하여 15.8, 19.7, 24.0, 27.8, 32.6, 34.0, $35.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. $15.8^{\circ}C$를 제외하고 조사된 모든 항온온도조건에서 산란이 가능하였다. 암컷 성충 수명은 $15.8^{\circ}C$ (110.5일)에서 가장 길었으며 온도가 올라갈수록 짧아지는 경향을 보였다($19.7^{\circ}C$에서 76.6일, $35.5^{\circ}C$에서 20.6일). 전체 산란수와 수정란수는 $24.0^{\circ}C$ (193.5와 151.2)에서 가장 많았으며 부화율은 $27.8^{\circ}C$ (84.0%)에서 가장 높았다. 전체 산란수와 수정란수를 이용하여 산란모형과 생명표 매개변수를 비교하였다. 수정란수를 이용시 온도별 총산란수 모형의 추정된 총산란수(159개)는 전체 산란수(190개)를 이용했을 때보다 적었다. 생명표분석에서 수정란을 이용하였을 때 개체군순증가율과 평균세대기간은 전체 산란수를 이용한 결과보다 작은 값을 나타내었다. 수정란을 이용한 산란모형 작성과 생명표분석은 실질적인 개체군변이를 이해하는데 도움이 될 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-7
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• 2022

본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.167-176
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• 2022

적응 광학(adaptive optics, AO)은 대기 외란을 실시간으로 보정하는 기술을 말하고, 이러한 적응광학의 효율적 개발을 위하여, 다양한 성능 예측 기법을 도입하여 적응광학이 적용된 시스템 성능 예측을 실시한다. 적응광학의 성능 예측 기법으로 자주 사용되는 기법으로는 통계분석, 전산모사 및 광학 벤치 테스트가 있다. 통계분석에서는 적응광학 시스템을 통계 분석 모델로 가정하여 오차값(분산)의 제곱을 전부 합쳐 스트렐비를 간단하게 추정한다. 다만, 하위 변수 간의 상관 관계는 무시되어 이에 따른 추정의 오류는 존재한다. 다음으로, 전산모사는 대기 난류, 파면센서, 변형거울, 폐쇄 루프 등 모든 구성요소를 가능한 한 실제와 가깝게 모델링하고, 시간 흐름에 따른 적응광학 시스템의 변화를 모두 구현하여 성능 예측을 수행한다. 다만, 전산모사 모델과 현실 사이에는 여전히 일부 차이가 있어, 광학 벤치 테스트를 통하여 시스템 성능을 확인한다. 최근 국내에서 개발된 변형 거울을 적용한 1.6 m 지상 망원경용 적응광학 시스템을 개발 중에 있어, 이에 적용 가능한 적응광학 시스템을 통하여 성능 예측 기법이 요구되며 동시에 성능 예측 기법의 비교를 진행하고자 한다. 앞서 언급된 통계분석 및 전산모사를 이용하여 시스템 성능 예측을 수행하였으며, 성능 예측의 분석을 위해 각각의 성능 예측 기법의 망원경 및 적응광학 시스템 모델링 과정 및 결과를 제시하였다. 이때 성능 예측을 위한 대기 조건으로는 보현산 관측 중앙값(median)을 적용하였다. 그 결과 통계 분석 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.31이 도출됨을 확인하였고, 전산모사 방법의 경우 평균 스트렐 비가 0.32를 가짐을 확인함으로써 두 방법에 의한 예측이 거의 유사함을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 전산모사의 경우 해석 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여, 모사 시간이 대기 임계 시간 상수의 약 240배인 0.9초 이상 수행되어야 함을 알 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.25-33
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• 2021

목 적 : 본 연구를 통해 호흡동조방사선치료(Respiratory Gated Radiation Therapy, RGRT)시 환자 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성과 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 호흡 속도에 따른 Trigger mode의 정확성을 평가하기 위해 QUASAR^TM 호흡 움직임 팬텀에 3 mm의 기준 표지자(Fiducial marker, gold marker)를 삽입하여 본원 한달 동안 환자의 평균 호흡인 20 bpm(Breath per minute)을 기준으로 4DCT 촬영 후 정중앙(Median)에 위치한 표지자에 윤곽 묘사(Contouring)를 하였다. OBI(On Board Imager)가 장착된 Truebeam STx^TM를 이용해 방사선조사 구간인 Gating window를 Lower threshold는 2.0 mm로 모든 측정 조건에서 고정시키고, Upper threshold를 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm로 바꿔가며 측정하였다. 위와 같은 조건에서 평균 호흡 속도인 20 bpm을 기준으로 10 bpm, 30 bpm, 40 bpm, 50 bpm, 60 bpm 호흡속도를 바꿔가며 방사선이 끊기는 순간인 'Once at beam off'로 5회 촬영하였다. 같은 방법으로 3일간 반복 촬영 후 각 속도 별 오차율을 비교하였다. 결 과 : 기준 호흡 속도 20 bpm에서 최고 위상으로부터 각각 1.0 mm, 1.5 mm, 2.0 mm, 2.5 mm, 3.0 mm Upper threshold에서 Trigger mode의 beam off시 차이는 3일간의 평균값으로 0.68±0.05 mm, 0.91±0.03 mm, 1.23±0.03 mm, 1.42±0.04 mm, 1.66±0.06 mm이다. 기준 호흡 속도(20 bpm)대비 호흡 속도 변화에 따른 측정 결과는 최대 절대차이(Absolute Difference)의 경우 1일차, 2일차, 3일차 모두 3 mm Upper threshold에서 평균 0.81±0.08 mm로 차이가 확인되었다. 호흡 속도와 절대차이의 편차(Variation)에 대한 상관관계를 평가하기 위한 결정계수 R2는 3일 평균 수치로 각각 0.838, 0.887, 0.770, 0.850, 0.906로 확인되었다. 3일간의 Threshold 모든 변수에서 p-value는 설정 유의수준 0.05 이하로 차이유의를 확인하였다. 결 론 : 호흡동조방사선치료 시 Trigger mode를 이용하여 영상유도를 할 경우 기준 호흡 속도(20 bpm)에서의 Trigger mode의 오차율이 평균 ±0.04 mm 값으로 정확성과 유용성을 확인 할 수 있었다. 그러나 호흡 속도에 따른 부정확성(Uncertainty) 또한 발생할 수 있다는 것을 알 수 있었으며, 특히, 기준 호흡 속도 대비 느려지는 경우(< 20 bpm)보다 빨라지는 경우(> 20 bpm) 영상획득에 대한 부정확성은 커졌다. 따라서 사전 모의치료시의 호흡을 선별하고 호흡을 유지하기 위한 호흡교육과 치료 중 적극적인 실시간 모니터링(Monitoring)이 필요하다고 사료된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.19-30
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• 2020

메이커 교육은 메이커스페이스에서 모인 메이커들이 서로의 활동과 경험을 공유한 메이커 운동에 기초하여 시작되었으며, 메이커 교육에서 추구되는 교육적 가치는 구성주의 패러다임을 기반으로 한다. 본 연구의 목적은 학교 교육에 사용할 메이커 교육의 구성 요소를 도출하여 메이커 교육의 특성과 교육적 가치에 초점을 맞추고 이를 활용하는 방법을 모색하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 메이커 교육을 재개념화하기 위해 이론적 근거를 탐색하였고, 메이커 교육 수업을 진행하는 교사들의 심층면담 자료를 중심으로 진술문을 도출하고 이에 대한 타당성을 전문가들을 통해 검토 받았다. 이러한 진술문을 토대로 메이커 교육 활용을 위한 구성 요소를 도출함으로써 학교 교육에서의 메이커 교육의 방향을 설정하고 교과 수업 및 창의적 체험학습에서 활용할 수 있는 예시 틀을 제안하였다. 연구 결과, 메이커 교육에서 메이커들은 활동을 수행하기 위해 협력하고, 다른 사람들과 아이디어를 공유하고 향상시키려고 노력하며, 학습, 땜질, 디자인 사고, 메이커 활동, 공유 및 협력, 성찰 등의 자기 방향을 포함한다고 볼 수 있다. 또한 메이커 교육은 특정 활동을 필요에 따라 학생의 선택에 국한시키는 것이 아니라 학생들이 실제 겪는 문제를 해결할 수 있는 경험 학습을 강조한다. 활동의 결과물보다는 학습자의 행동 과정을 중시하고, 학습자의 실패를 용인하며 재도전을 촉진하는 촉진자로서 교사의 역할을 강조한다. 향후 각 교과(커리큘럼 전문가, 교직 / 학습 전문가, 초 중학교 교사, 부모, 지역 교육자 등) 및 학교 활동에 있어서 다양하게 활용될 수 있으며 학교 메이커 교육의 기초 연구로서 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.73-94
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• 2022

피렌체는 이탈리아 르네상스의 요람이다. 그것은 중세 인문주의자들의 고대 그리스·로마의 지식문화 탐구, 위대한 군주와 성직자의 문예적 소양과 리더십, 메디치 가문 등의 문화예술 후원, 예술가의 자유분방한 사유와 창의성, 시민의 비판적 의식과 문화적 욕구 등이 조합된 결과다. 그러나 메디치 가문이 고대 필사본과 중세 번역본을 수집하지 않았다면, 도서관을 건립하여 고전을 보존하고 제공하지 않았으면, 피렌체 르네상스는 개화할 수 없었다. 이러한 논거를 기반으로 본 연구는 피렌체 르네상스와 역사도서관을 개관한 다음에 메디치가의 고전자료 수집·구성을 분석하고, 메디치 도서관의 건축적 특징과 메타포를 추적하였다. 산 마르코 도서관(미켈로초 도서관), 바디아 피에졸라 도서관, 산 로렌츠 도서관(라우렌치아나 도서관)은 지진, 화재, 복원, 이관, 압수, 폐쇄 등 무수한 난관에도 불구하고 피렌체 르네상스의 마중물이자 산실이었다. 특히 코시모·로렌초의 재정 지원, 미켈로초 설계, 니콜리 개인장서를 기반으로 1444년 개관한 산 마르코 도서관은 르네상스 시대의 최초 공용도서관이었다. 그리고 줄리오 주도 하에 1571년 개관한 라우렌치아나 도서관의 건축적 백미는 '무지에서 지혜로'를 상징하는 미켈란젤로 계단이고, 내용적 진가는 인문주의자 니콜리와 메디치가가 수집한 고대 필사본과 초기 인쇄본이다. 요컨대 피렌체 르네상스를 논할 때 메디치가 장서와 역사도서관은 매우 중시해야 할 포인트다. 고전은 구시대 박제품이 아니라 통시적 기호학이며, 도서관은 인류 지식문화사를 조감하는 망원경이자 지식과 지혜를 창출하는 현미경이기 때문이다. 기록이 기억을 지배한다면 도서관은 기록을 집적한다. 따라서 비교적 역사가 오래된 국내 도서관의 소급장서 개발과 보존에도 긴 호흡과 타임캡슐 전략이 필요하다.