• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.115-133
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• 2021

본 연구는 그 동안 혼재되어 왔던 4차 산업 혁명의 개념과 관련 기술 들을 살펴보고 이로 인한 사회 경제적 변화와 영향 및 주요 국가의 4차 산업혁명에 대응하는 사례를 검토 하였다. 이를 기반으로 한국벤처기업이 4차 산업혁명에 대비하기 위한 SWOT 요인 도출 및 요인별 중요도 산출을 통해 정부 및 정책 입안자들에게 관련 정책 수립을 위한 방향 제시에 도움을 주고자 한다. 나아가 한국벤처기업 들에게는 글로벌 경쟁력 확보를 위한 추진 방향을 제시하고 이후에 진행할 학문적 심층 연구를 위해서도 기초적이고 체계적인 분석에 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 4차 산업 관련 분야에서 한국 벤처기업의 내부 역량과 외부 환경 변화 요인이 무엇인지를 파악하기 위해 기존 문헌 탐구와 자료 조사를 통해 총 21개의 SWOT 요인을 도출하여 이를 업계, 학계, 정책전문가 그룹으로 구분하여 델파이 조사를 통해 확정하였다. 또한 이를 체계적 의사결정 기법인 AHP 기법으로 항목별 중요도를 분석하였다. 분석 결과에 따르면 강점(48%)→기회(25%)→위협(16%)→약점(11%) 순으로 중요하게 여기고 있음을 보여 주었으며 세부 항목별 중요도 분석 결과에서는 총 21개 세부항목 중 상위 3개 항목으로는 '신속하고 유연한 사업화 능력, '플랫폼·빅데이터·비대면 서비스 활성화, 'ICT 인프라 구축 및 활용' 순으로 중요도가 높게 나타났다. 반면 하위 3개 항목으로는 '안정적인 거시 경제 및 SOC 기반', '세계적 보호무역 기조에 따른 해외시장 진출 어려움, '외국인 투자규모 절대 열세' 항목은 우선순위가 낮게 나타났다. 전문가 그룹별 견해 차이를 보기 위한 중요도 순위 검증 결과, 업계와 학계전문가는 상관관계가 높고 업계와 정책전문가는 중간 정도의 상관관계를 보여 큰 견해 차이가 없었으나 학계전문가와 정책전문가의 상관관계는 통계적으로 유의하지 않아(p<0.01) 중요도에 대한 견해 차이가 있는 것으로 분석 되었다. 이는 정책전문가는 강점 항목인 '신속하고 유연한 사업화'와 기회 항목인 '우수한 교육시스템 및 고급인력 보유', '신시장 창출'을 매우 중요하게 생각한 반면, 학계전문가는 강점 항목인 '정부 정책의 지원 부분'을 훨씬 중요하게 생각하는 차이에서 기인된 것으로 판단된다. 본 연구의 시사점은 한국벤처기업이 4차 산업혁명 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 강점과 기회요인의 해당 항목 들을 우선적으로 지원하는 정책이 필요함을 있음을 시사하고 있으며 또한 학계와 정책전문가 사이에 다른 견해를 보이고 있는 강점 요인과 기회 요인의 세부 항목 차이는 적극적으로 검토하여 정책에 반영할 필요가 있음을 의미한다고 볼 수 있다.

• 한국연초학회:학술대회논문집
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• 한국연초학회 1997년도 담배과학 국제학술대회
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• pp.134-152
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• 1997

담배 모자이크 바이러스(TMV)와 감자 바이러스 Y(PVY) 등 식물바이러스병은 잎담배 생산에 심한 경제적 손실을 초래하고 있다. 바이러스병 방제를 위한 여러 가지 경종적 방법은 충분한-방제 효과를 얻지 못하는 경우가 많아 바이러스의 방제에는 우수한 저항성 품종의 사용이 가장 바람직한 것으로 알려져 있다. 그러나 기존의 육종 방법이 저항성 품종 개발에 항상 바람직한 것은 아닌데 그 이유는 저항성 유전자원이 없는 경우가 많고 또한 육종을 통해 유전자원의 열등한 특성이 도입될 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구실에서는 TMV와 PVY의 여러 가지 형태의 외피단백질(CP) (비전사부분 포함 또는 제거, 비 전사부분 등) 및 복제유전자(Nlb) (3' 및 5' 결손 유무, 돌연변이)를 상용 담배 품종인 NC 82와 Burley 21에 형질전환시켜 바이러스 저항성 개발을 시도하였다. 각각의 유전자 cDNA를 1-2개의 35S promotor를 가진 식물발현벡타에 클로닝한 후 Agrobacteriupn (upnefaciens LBA 4404를 이용하여 식물의 잎조직에 도입시킨 후 kanamycin 함유 MS 배지에서 식물체를 재닥화하였다. 재분화 식물체는 TMV와 PVY에 대한 저항성 검정을 하였다. 그 결과 TMV에 저항성인 TMV CP 형질전환 식물체와 8 가지 Nlb 형질전환 식물체 계통 중에 6 계통의 저항성 형질전환 식물체를 획득하였다. 여기에서는 TMV와 PVY의 접종시험을 통하여 각각의 바이러스에 대한 형질전환 담배의 계통별 저항성 정도를 조사하고, 저항성 형질전환 식물체에서의 도입 유전자 확인하며, 세대별 저항성의 유전 및 안정성을 살펴보고자 한다. 또한 유망 저항성 형질전환 계통의 식물체 내에서의 바이러스 증식 및 이동과 관련된 저항성 기작, 여러 가지 PVY 계통에 대한 저항성 유무, 수량, 생육 특성 및 주요 화학 성분 함량 등을 발표하고자 한다.-glucose로 구성된 다당류 이었다. 아미노산은 Asp 및 Glu의 산성 아미노산과 Ala, Leu 등의 함량이 높게 나타났으며, 비알칼리 추출물에서 Ser과 Thr의 함량이 높게 나타났다. 다당류 T-AS는 평균 분자량이 2,000 kD와 12kD에서 주 peak를 나타냈으며, 수용성 분획의 평균 분자량은 12kD이고 비수용성 분획은 36~2,000 kD의 평균 분자량 분포를 갖는 것으로 나타났다. IR과 NMR 분석 결과 890 cm-1에서 흡수 peak를 나타내어 $\beta$-(1,3)0glucan과 $\beta$-(1,6)-glucan의 구조를 갖는 다당류로 확인 되었다. T-AS 분획은 C:H:O:N의 함량비가 38.9:5.7:49.6:1.84%이며, 이 물질의 융점은 163 $^{\circ}C$로 연한 갈색을 나타낸다. 분리된 GLG의 항암활성 기전 규명을 위해, in vivo 항암실험, 항보체 활성능, 항체 생성능, serum protein 분비능, 대식세포의 탐식능과 활성능 및 세포간 물질 분비 등의 상관관계를 조사하였다. 다당류 GLG 분획물들 가운데 항보체의 활성이 높았던 분획은 sarcome 180에 대한 항암 활성이 높게 나타났다. 다당류 T-AS의 보체 활성화 기작은 classical과 alternative complement pathway의 양 경로를 통해 활성화 되었다. T-AS 분획은 mouse내의 특정 혈청단백을 증가시켰으며, 항체 생성능의 증가가 관찰되어 effect T 세포의 활성화가 나타나고 있음을 알 수 있었다. T-AS는 생체내 투여시에 대식세포의 탐식능이 증진되었으며, 대식세포 기능 저해제에 의한 대식세포의 기능 저해 현상이 회복되었다. 이와 같은 결과들로부터, T-AS의 항암 활성은 활성화된 보체 성분 및 당 수용체들이 존재하는 대식세포의 개입을 시사한다.가능성과

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.