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기술예측을 위한 특허 키워드 네트워크 분석 (Keyword Network Analysis for Technology Forecasting)

  • 최진호;김희수;임남규
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.227-240
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    • 2011
  • 특허의 중요성이 커짐에 따라 특허분석의 중요성 또한 점점 커지고 있다. 특허분석은 네트워크 기반 방법과 키워드 기반 방법으로 나눠지는데 네트워크 기반은 특허 내부에 존재하는 세부 기술정보에 대한 분석이 불가능하다는 단점이 있고 키워드 기반은 기술정보간의 상호관계를 규명하지 못한다는 단점이 있다. 기존에 제시된 네트워크 기반 특허 분석과 키워드 기반 분석의 한계를 극복하기 위해서 두 방법을 혼합한 방법으로서 본 연구에서는 특허 키워드 네트워크 기반 분석 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 LED 분야의 특허들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 중요한 기술정보를 추출한 다음, 키워드 네트워크를 구축하고, 이를 대상으로 커뮤니티 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특허 키워드 네트워크는 매우 낮은 밀도와 매우 높은 클러스터링 지수를 나타내었다. 밀도가 높다는 것은 LED 분야내 특허 키워드 네트워크 내 노드(키워드)들이 산발적으로 연결되어 있다는 것을 의미하며, 클러스터링 지수가 높다는 것은 해당 키워드 네트워크 내 노드, 즉 키워드들이 각각의 커뮤니티로 매우 긴밀하게 연결되어 있음을 나타낸다. 둘째, 특허 키워드 네트워크도 다른 지식네트워크와 마찬가지로 명확한 멱함수 분포를 따른다는 사실을 알 수 있었다. 이는 기존에 활발히 연구, 활용되어 많은 연결고리를 갖고 있는 특허개념(키워드)수록 지속적으로 다른 연구자들에 의해 선택되고 이 키워드를 바탕으로 새로운 키워드들이 연결되어서 이들 키워드간의 조합으로 새로운 기술이 발명된다는 것이다. 셋째, 특허가 개발될 때 특정 분야에 유입된 키워드 중 새로운 링크가 생긴 키워드의 대부분이 기존에 연결되어 있던 커뮤니티 내의 키워드들과 결합되어 새로운 특허 개념을 구성한다는 사실을 발견하였다. 이러한 사실은 단기(4년) 장기(10년) 두 기간 모두 동일하게 나타났다. 나아가 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 도출된 특허 키워드 조합 정보를 활용하면 미래에 어떤 개념들이 합쳐져서 새로운 특허 단위로 만들어 질지 가늠해볼 수 있고, 새로운 특허를 개발할 때 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용할 수 있다.

모집단 분포를 이용한 핵의학 혈액검사의 통계적 품질관리의 유용성 (Availability of Statistical Quality Control of Nuclear Medicine Blood Test Using Population Distribution)

  • 천준홍;조은빛;유선희;김년옥
    • 핵의학기술
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    • 제20권1호
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    • pp.37-41
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    • 2016
  • 정도관리(Quality Control)는 오차를 최소한으로 하여 검사의 신뢰도를 증진 시키는 것을 목적으로 하고 있으며 이러한 정도관리 활동을 통해 환자의 진단과 치료방침에 영향을 주는 핵의학 혈액 검사의 신뢰도가 확보되고 있다. 이에 연구자들은 신뢰도 향상의 추가적인 기법으로 건강검진 수검자를 대상으로 시행한 핵의학 혈액검사의 모집단 분포를 이용한 통계적 품질관리의 유용성을 평가해 보고자 한다. 2014년 1월부터 2014년 12월까지 서울아산병원 건강증진센터를 이용한 건강검진 수검자 41,341명을 대상으로 핵의학 혈액 검사 12종목에 대해 통계 분석을 시행 하였다. 통계분석은 핵의학 혈액 검사 12종목에 대한 결과 보고 치를 참고치 이내, 참고치 이상, 참고치 이하의 세 가지 그룹의 월간 백분율로 구분하여 모집단 분포의 평균값과 표준편차, 그리고 표준편차 지수(Standard Deviation Index: SDI)를 산출 하였고 그 결과 모집단 분포의 표준편차는 모든 그룹에서 대부분 ${\pm}2SD$ 이내의 결과를 보였다. 건강검진 수검자에 대한 핵의학 혈액검사 12종목(AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA, TSH, FT4, Anti-Tg-Ab, Anti-TPO-Ab, Calcitonin, 25-OH-VitD3, Insulin)의 모집단 분포를 분석한 결과 월간 백분율의 표준편차 지수(SDI)가 ${\pm}2.0$ 이상인 경우는, 1월과 3월 Insulin검사에서 각각 2.3, 2.4, 5월 Anti-Tg-Ab검사에서 2.2, 그리고 9월 CA19-9에서 2.2의 결과를 보였다. 이는 검사 Kit 시약의 이상 (동위원소 시약의 최대 결합률 저하), 검사반응 시간의 저하가 원인 이었다. 연구대상이 되는 전체의 속성을 포함하고 모집단 분포의 특성을 이용한 통계적 품질관리는 검사실에서 시행하고 있는 내부정도관리 프로그램을 보완하는 역할을 할 수 있으리라 생각된다.

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집단급식소의 가공식품 이용 실태 및 급식관리에 대한 영양사의 인식에 대한 조사 (Survey on the Using Frequency of Processed Foods and Dietician' Perception against Management of Food Service at Food Service Institutions)

  • 소관순;김용석;신동화
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.29-36
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    • 2007
  • 전라북도내 사업체, 병원, 학교, 사회복지시설 등 집단급식소 설치 신고를 한 집단급식소를 대상으로 설문조사를 실시하여 집단급식소의 가공식품 이용 및 영양사의 급식관리 실태에 대하여 조사하였다. 식단은 단일식단이 74%로 가장 많았고, 반찬가지 수는 밥, 국, 김치를 제외하고 2가지인 경우가 33.7%, 3가지인 경우가 57.1% 이었으며, 매끼 김치가 포함되는 경우는 97%를 나타냈다. 먹는 물 제공형태는 끓인 물이 37.8%, 생수 32.7%, 기타 29.5%이었다. 가공식품의 이용도(5전 만점이며, 점수가 낮을수록 이용 빈도가 높음)가 높은 것은 고추장 1.19, 참기름 1.22, 된장 1.30 등 이었으며, 이용도가 낮은 것은 파 4.95, 양파, 4.62, 배추 4.60, 무 4.25의 순으로 주로 원재료 상태로 구입하였다. 영양사가 급식소에서 관리하고 있는 부분은 생산관리(64.3%), 구매관리(48.0%), 인사관리(39.8%) 순이었다. 영양사의 급식관리시 애로사항은 재고관리(98.0%), 생산관리(95.9%), 구매관리(90.8%) 순 이었으며, 위생관리(44.9%) 부분에서 가장 애로사항이 적은 것으로 조사되었다. 영양사가 대학 교과과정에서 부족하다고 생각하는 부분은 재고관리(92.9%), 영양관리(86.7%), 위생관리(80.6%) 순으로 나타났다. 향후 집단급식소 관리에서 중요하게 관리해 나가야 할 부분으로는 시설 설비관리(78.6%), 재고관리(78.6%), 생산관리(77.6%), 구매관리(76.5%) 순이었으며, 영양사들은 위생관리(19.4%)와 영양관리(35.0%)에 대해서는 중요하게 생각하지 않는 것으로 조사되었다. 따라서 계속 증가하고 있는 집단급식소의 식중독 사고를 예방하기 위해서는 영양사들의 위생과 영양관리에 대한 교육과 인식의 전환이 필요한 것으로 생각되었다.지수는 $25.3{\pm}4.2$로 측정되었다. 총 55명중에서 혈당조절 양호군은 10명(평균나이 $47.2{\pm}12.3$세, 남자 60%, 여자 40%)이었고, 혈당조절 불량군은 45명 (평균나이 $50.5{\pm}9.4$세, 남자 46.7%, 여자 53.3%)이었다. 2) 두 군간에서 나이, 성별, 신체질량지수 등의 인구학적 변인에서 유의한 차이는 없었으나, 당뇨병 유병기간에서 혈당조절 양호군이 $12.2{\pm}55.4$개월, 혈당조절 불량군이 $55.4{\pm}66.6$개월로 혈당조절 양호군이 유의하게 짧은 유병기간을 보이고 있었다(p=0.000). 3) 혈당조절 양호군과 불량군의 상태불안의 평균점수는 각각, $38.7{\pm}3.8$점, $43.7{\pm}6.7$점이었고, 특성불안의 평균점수는 각각, $36.9{\pm}5.7$점, $41.5{\pm}6.4$점으로 두군 모두에서 상태불안(p=0.029)과 특성불안(p=0.043)에 있어서 유의한 차이를 보이고 있었다. 4) 우울증상척도, 감정표현불능척도, 스트레스반응척도에서는 혈당조절 양호군과 불량군 모두에서 유의한 차이가 없었다. 결론: 이상의 결과에서 당뇨조절에 문제가 있는 군은 그렇지 않은 군보다 높은 상태불안 및 특성불안을 겪고 있는 것으로 확인되었다. 당뇨환자의 치료에 있어서 환자들이 느끼는 불안에 대한 통합적인 접근이 필요할 것으로 사료된다.병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04).

미세균열의 간격 분포를 이용한 결의 평가(V) (Evaluation for Rock Cleavage Using Distribution of Microcrack Spacings (V))

  • 박덕원
    • 암석학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.297-309
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    • 2017
  • 거창지역의 쥬라기 화강암에 대하여 결의 특성에 대한 분석을 실시하였다. 박편의 확대사진 및 간격-누적빈도 도표에서 도출한 16개 파라미터의 결합을 통하여 결에 대한 종합적인 평가를 실시하였다. 결에 대한 이들 간격의 파라미터의 대표값에 대한 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 상기 파라미터는 그룹 I(간격의 빈도수(N), 총 간격($1mm{\geq}$), 상수(a), 지수(${\lambda}$), 지수 직선의 기울기(${\theta}$), 선의 길이(oa') 및 삼각비($sin{\theta}$, $tan{\theta}$) 그리고 그룹 II(평균 간격(Sm), 평균 간격과 중앙 간격 사이의 차이값(Sm-Sme), 밀도(${\rho}$), 선의 길이(oa 및 aa'), 직각삼각형(${\Delta}oaa^{\prime}$)의 면적 및 삼각비($cos{\theta}$)로 분류할 수 있다. 그룹 I에 속하는 8개 파라미터의 값은 H(3번 결, H1+H2)

인공신경망을 이용한 경제 위기 예측 (The Prediction of Currency Crises through Artificial Neural Network)

  • 이형용;박정민
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.19-43
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    • 2016
  • 이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

MEGAN을 이용한 국내 BVOCs 배출량 산정: 2012년 6월 사례 연구 (BVOCs Estimates Using MEGAN in South Korea: A Case Study of June in 2012)

  • 김경수;이승재
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.48-61
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    • 2022
  • 한국은 국토의 약 63%가 산림으로 구성되어 있고, 16%가 농경지로 구성되어 있어 도심에서 발생하는 NOx가 산림지역과 농경지에서 발생하는 BVOCs와 결합하여 오존을 생성할 가능성이 높다. 그래서 본 연구에서는 한국의 자연 식생 BVOCs 배출을 추정하기 위해 MODIS의 토지피복 자료와 엽면적지수 자료를 이용하여 입력자료를 생성한 후 MEGAN 모델로 BVOCs의 주요 배출 물질인 이소프렌과 모노테르펜을 대상으로 2012년 6월 한 달 간 모델링을 실시하였다. 그 결과, 해당기간 동안 이소프렌은 10,495 ton, 모노테르펜은 2,709 ton이 배출되었다. 기존 국내에서 BEIS와 CORINAR를 이용하여 연구된 이소프렌의 배출량은 약 24,000 ton, 모노테르펜은 25,000 ton으로 나타났는데, 본 연구와 배출량 차이가 나타난 주된 이유는 모델 알고리즘 차이와 모델 구동 시점에서의 일사량과 기온 등 기상 조건의 차이에 의한 것으로 추정된다. 그리고 모델링 결과와 측정 값의 비교를 위하여, 6월 11일부터 12일까지 이틀 간에 걸쳐, 한국 태화산에서 활엽수의 이소프렌과 침엽수의 모노테르펜 챔버 측정 값을 항공라이다와 방형구 식생자료를 기반으로 산정된 엽생체량 값을 이용하여 산림 단위의 BVOCs 배출량으로 환산하였다. 태화산 지역에서의 MEGAN 모델과 측정 간 BVOCs 배출량을 비교한 결과, 시간적인 배출 경향은 유사했으나 이소프렌은 MEGAN 모델에서 최대 6.4배 정도 배출량이 높게 나타났고, 모노테르펜은 최대 5.6배 정도 배출량이 높게 나타났다. MODIS에서 제공되는 토지피복 자료가 한국의 토지피복 특성을 잘 반영하지 못함에도 불구하고 MEGAN 모델링 결과가 측정 값과 다른 모델에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않은 것은 MEGAN 내에 기온, 일사량 등에 의해 식생의 BVOCs 배출량을 변환시키는 파라미터들이 현실을 비교적 적절하게 반영하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 국내의 BVOCs 배출량을 MEGAN 모델을 활용하여 산정하였고, 산림지에서의 실측 자료와 비교를 통해 배출량을 평가하였다는데 의의가 있으며, 산림과 대기 간의 BVOCs 상호작용 연구에 작은 도움이 될 것으로 기대된다. 국내 BVOCs 배출량을 더 정확하게 추정하기 위해서는 지형과 식생의 특성을 더욱 최신으로 반영한 토지피복 및 엽면적지수 자료의 이용, 그리고 수목 및 농작물 등과 같이 개별 식생에 따른 배출계수 등의 대한 연구가 향후에 심도 있게 이루어져야 할 것이다.

Dimethylnitrosamine 유발 급성 간 손상 흰쥐에서 $^{99m}-Lactosylated$ Serum Albumin을 이용한 간 기능의 평가 (Evaluation of Liver Function Using $^{99m}-Lactosylated$ Serum Albumin Liver Scintigraphy in Rat with Acute Hepatic Injury Induced by Dimethylnitrosamine)

  • 정신영;서명랑;유정아;배진호;안병철;황재석;정재민;하정희;이규보;이재태
    • 대한핵의학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.418-427
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    • 2003
  • 목적: $^{99m}-lactosylated$ serum albumin ($^{99m}Tc-LSA$)은 간세포에 특이적으로 결합하는 간수용체 영상용 방사성의약품으로 새로이 합성되었다. 간섬유화를 유발하는 dimethylnitrosamine (DMN)을 투여한 간 손상 흰쥐 모델에서 $^{99m}Tc-LSA$의 역동학적인 간섭취를 조사하고 간효소치의 변화와 조직학적 소견을 비교하여, LSA의 간섭취가 간기능의 변화를 반영하는지를 연구하였다. 대상 및 방법: SD계 흰쥐에 DMN를 27 mg/kg으로 복강 내 주사하여 급성 간손상을 유도하고 대조군과 비교하였다. DMN을 주사한 흰쥐를 3일(DMN-3), 8일(DMN-8), 21일(DMN-21)에 $^{99m}Tc-LSA$ (1,665 mg/kg) 29 MBq를 정맥 주사하여, 30분 동안 동적 영상을 획득하고 간과 심장부위에 관심영역을 설정하여 간과 심장부위의 시간방사능 곡선을 얻었다. 간기능 평가를 위해 시간방사능 곡선을 이용하여 간섭취지수와 혈중제거지수를 구하였고 곡선 최적화를 시행하였다. DMN 투여군과 대조군의 간효소치의 변화와 간조직의 광학현미경 소견을 비교하였다. 결과: 대조군에서는 $^{99m}Tc-LSA$가 빠르게 간에 섭취되고 혈중에서 제거되었으나 DMN을 처리한 군에서는 간섭취가 낮았다. 간섭취지수의 비교에서 대조군에 비해 DMN 처리군에서 유의하게 간섭취지수가 낮았다(DMN-3: 0.842, BMN-8: 0.898, DMN-21: 0.91, 대조군: 0.96, p<0.05). 혈중제거지수의 비교에서도 대조군에 비해 DMN 처리군에서 혈중제거지수가 유의하게 높았다(DMN-3: 0.731, DMN-8: 0.654, DMN-21: 0.604, 대조군: 0.473, p<0.05). 비선형 회귀분석에서 $R_2$값은 0.9이상으로 좋은 일치를 보였고, 대조군에서 K값이 DMN처리군에 비해 크고 (DMN-3: 0.28, DMN-8: 0.41, DMN-21: 0.46, 대조군: 0.97, p<0.05), $T_{1/2}$값은 작았다(DMN-3: 2.5, DMN-8: 1.7, DMN-21: 1.5, 대조군: 0.7, p<0.05). 간효소치의 변화는 DMN-3군에서는 대조군에 비해 상승하였으나 DMN-8, DMN-21군에서는 간효소치의 상승이 관찰되지 않았다. 간조직 소견의 경우 DMN-3군에서 중심정맥 주위에 괴사가 관찰되었으나 DMN-8군, DMN-21군에서는 미약한 정도의 염증세포 침윤만이 관찰되었다. 결론: $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피의 간섭취 정도는 간손상과 반비례하였으며 간섭취의 변화는 조직학적 손상이 심한 정도와 간손상후 회복되는 과정을 반영하여 주었다. $^{99m}Tc-LSA$ 간신티그래피가 간손상을 평가하고 간손상후 회복되는 과정을 추적하는 간수용체 영상용 방사성 의약품으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

인공지능 기술에 관한 가트너 하이프사이클의 네트워크 집단구조 특성 및 확산패턴에 관한 연구 (Structural features and Diffusion Patterns of Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence using Social Network analysis)

  • 신선아;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.107-129
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    • 2022
  • 기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.

WRF-Chem 모델과 결합된 CFD 모델을 활용한 도시 지역의 일산화탄소 확산 연구 (Carbon Monoxide Dispersion in an Urban Area Simulated by a CFD Model Coupled to the WRF-Chem Model)

  • 권아름;박수진;강건;김재진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.679-692
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    • 2020
  • 본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.

토지피복 지도와 식생 배출계수가 오존농도 모의에 미치는 영향 (Influence of Land Cover Map and Its Vegetation Emission Factor on Ozone Concentration Simulation)

  • 김경수;이승재
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.48-59
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    • 2023
  • 본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.