이 글은 기본소득의 재정적 실현가능성과 기존 사회보장제도의 대안으로서의 효용을 부정하는 양재진(2018) 등의 주장을 비판적으로 검토하고, 효과적이고 효율적인 기본소득안 설계를 위한 몇 가지 제안을 하고자 한다. 재정적 실현가능성에 대해서는 역진적인 조세지출의 기본소득으로의 전환을 통해 세율 인상 없이도 상당한 규모의 기본소득 도입이 가능하며, 이는 상위층을 제외한 대다수에게 실질적인 감세 내지 현금지원 효과를 냄을 강조한다. 또한 기본소득의 과세소득화와 기존 현금급여 수급자와 수급액의 축소로 재정절감이 가능함을 주장한다. 소득재분배의 효과 면에서 기존 사회보장제도의 선별 능력이 좋지 않으며, 보편적인 복지가 선별적인 복지보다 재분배 효과에서 우월하다는 "재분배의 역설"이 기본소득에도 적용될 수 있음을 주장한다. 또, 재정중립적인 기본소득안의 재분배효과를 가상의 시나리오를 통해 보여준 후 국내외의 관련 연구들을 검토하여 기본소득이 사회보험이나 공적서비스 확대 이상으로 재분배효과를 나타내며 추가적인 여러 장점이 있음을 주장한다. 끝으로 이러한 연구들을 위한 인프라로서 가구조사 자료와 행정자료를 통합하고 각종 조세와 복지지출 관련 규정들을 수식화하여 결합한 제대로 된 조세-급여 모델 구축의 필요성을 강조한다.
최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 전기자동차 충전시스템에서 전력변환장치의 경량화를 위한 최적화 분석프로세스에 대한 내용을 서술하였다. 최적화 설계는 재료 물성치에 대한 설계민감도와 수학적 최적화를 결합하여 주어진 재료량 제한조건 하에 최적의 재료분포를 찾는 설계기법으로 위상의 고정화, 자유도가 묶이는 문제 등을 해결할 수 있는 위상 최적화방법을 사용하였으며, 위상 최적화 방법 중 비교적 수식화가 간단하고 수렴성이 좋은 SIMP법(solid isotropic material with penalization)에 의해 경량화 설계를 수행하였다. 경량화 설계는 3단계의 절차로 구성하였으며, 첫 번째 단계로 전력변환장치의 기본 설계에 대한 유한요소모델을 구성하고, 하중에 대한 정적해석을 수행하였다. 두 번째 단계로 정적해석 결과에 대해 등방성 재료의 강성계수를 적용한 밀도법을 이용하여 위상 최적화를 수행하여 경량화를 위한 최적 형상을 도출하였다. 세 번째 단계로 최적 형상에 대해 차량 탑재 부품의 충격시험기준에 만족하는 반정현파 펄스형태 충격하중을 인가하여 충격해석을 수행하였다. 위상 최적화단계에서 사용 환경조건으로 설계영역 정의는 마운팅 브래킷 영역으로 제한하였으며, 마운팅 브래킷의 설계 최적화를 통해 최종적으로 기본설계대비 20%이상의 경량화가 가능한 설계기술을 확보하였다.
우유 단백질과 같은 식이 단백질은 분해되기 전에는 대사 조절을 위한 생물학적인 활성을 나타내지 않으나 장에서의 소화과정이나 단백질 분해 효소, 또는 미생물 발효 과정을 통하여 저분자의 펩타이드로 분해되어 수용체 결합을 통하여 생체조절기능을 발휘하거나, 체내 대사의 조절에 관여하는 다양한 효소의 활성을 억제함으로써 기능을 발휘하기도 한다. 우유단백질의 섭취에 의한 혈당 감소 효과는 여러 연구자에 의하여 확인되었으며, 그 작용 기전은 주로 분지사슬 아미노산에 의한 인슐린 분비촉진 기전과 음식물의 소화 과정 중 위장관에서 췌장에서 인슐린 분비 촉진, glucagon의 분비를 감소시켜 혈당을 감소시키는 역할을 담당하는 내분비 호르몬의 일종인 GLP-1의 작용에 영향을 미치는 기전을 생각할 수 있다. 생리적 환경에서 GLP-1은 GLP-1을 가수분해하여 불활성화시키는 DPP-4에 의하여 빠르게 분해되어 생물학적 활성을 소실하기 때문에 DPP-4 억제제는 제 2형 당뇨의 새로운 치료 방법으로써 주목을 받고 있다. DPP-4의 억제 효능을 가진 다수의 기능성 펩타이드가 우유단백질의 분해에 의하여 생성됨이 보고되었으며 그 효능이 in vitro 연구는 물론 동물 모델을 이용한 연구에서도 증명되었다. 이상의 연구 결과를 근거로 할 때 우유 단백질 유래 DPP-4 억제 펩타이드는 인체 적용 연구를 통하여 혈당 조절에 도움을 주는 기능성 소재로 개발될 수 있는 충분한 가능성을 가지고 있다고 판단된다.
본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수(raster risk index)는 $1km^2$ 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수(regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.
33-모드 링은 31-모드 링에 비하여 결합상수와 압전상수 d가 높기 때문에 광대역 수중 음향 트랜스듀서로 활용성이 높다. 반면 31-모드 링은 축대칭 구조이므로 수치해석 수행시 2차원 축대칭 모델로 간략히 해석이 가능하지만, 33-모드 링은 3차원 수치해석을 수행해야 한다. 즉, 특성 예측을 위해 많은 전산자원과 계산시간이 소요된다. 따라서 33-모드 링의 전기-기계-음향 응답을 모사할 수 있는 등가의 31-모드 링의 유효 물성을 도출할 수 있다면 소나 트랜스듀서 설계 등에 실용적일 것이다. 본 연구에서는 응답 특성을 모사하기 위해 각 링의 전기, 기계 임피던스 및 변환계수(${\phi}$)가 동일하다고 가정하여 등가 31-모드 링의 유효 밀도(${\rho}_{31_{-}eff}$), 컴플라이언스($s^E_{11_{-}eff}$), 압전 상수($d_{31_{-}eff}$), 유전 상수(${\varepsilon}^T_{33_{-}eff}$)를 유도했다. 도출한 유효 물성을 이용하여 진공상태의 링, 수중에서 공기 배킹의 링, 그리고 수중에서 링 내부에 자유롭게 유체가 드나드는 링에 대하여 수치해석을 하였고 이를 33-모드 링의 응답특성과 비교하였다.
최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.
최근 들어 비행 시뮬레이션 기술의 정확도 향상과 기술의 발전으로 실제 비행시험 횟수를 줄이고 시뮬레이션으로 비행 안전과 인증을 확인하는 가상 인증이 확대되는 추세에 있다. 고신뢰도의 비행 시뮬레이션을 위해서는 고정밀도의 공력 데이터를 다양한 받음각과 마하수, 옆 미끄럼각 범위에서 구성해야 한다. 본 연구에서는 정밀한 공력 데이터베이스의 구축을 위해 최적 설계에 주로 사용되는 다양한 데이터 융합 기법의 하나인 Gaussian Process(GP) 기반의 변형 정밀도 모델링(VFM, Variable Fidelity Modeling) 기법과 Adaptive Sampling 기법을 결합하여 개선 변형 정밀도(Improved VFM) 기법을 제안하였다. Case study로 F-16 전투기를 선정하고 고정밀도 데이터의 종류에 따라 4개의 Case를 분류하여 각각의 오차와 정확도를 확인하였다. 여기에 본 연구에서 제안하는 개선 VFM 데이터 융합 기법을 적용하여 고정밀 공력 데이터 사용 횟수를 최소화함으로써 그 유용함을 확인할 수 있었다. 또한, Gliding, Short Term Pitch Response, Roll Mode 기동에 대한 실제 실험 데이터 대비 항공안전 인증 요구 만족 여부를 확인하였다. 이를 통해 개선 변형 정밀도 모델링을 사용한 고정밀도 시뮬레이션의 가상 인증 적용 가능성을 확인하였다.
최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.
최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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