In this paper, we propose measurement based numerical resistivity model for low energy exploding foil initiator (LEEFI) of electronic safety and arming device(ESAD). A resistivity model describes a behavior of variable resistance in LEEFI by firing current. The previous resistivity model was based on high energy detonator applications as explosive bridge wire and exploding foil initiator. Therefore, to estimate the voltage, current, and burst time of LEEFI, a resistivity model suitable for LEEFI is needed. For the modeling of resistivity of LEEFI, we propose a specific action based equation which represents a behavior of LEEFI when firing current is applied. To verify the proposed model, we analyze a firing current transmission path to obtain parasitic impedance. We experimentally verify that the proposed resistivity model offers precise estimation for the behavior of variable resistance in LEEFI.
본 연구는 첨단 기술의 발전을 수반하는 역기능들의 분화 양상과 동태, 이에 따른 미래 불확실성 사회의 주요 전개 방향을 예측하고, 그 현실적 대응 방안을 탐색했다. 먼저, 과학기술과 사회의 관계를 보는 상이한 이론적 시각들을 비교 검토한 다음, 이 논의가 신기술의 발전과 관련해 던지는 함의를 살펴보았다. 두 번째로, 생명기술과 정보기술의 최근 발전 동향, 특히 인간 유전체 연구의 추진 과정에서 나타난 정보기술과 생명기술의 결합 추이를 정리했다. 세 번째로, 첨단 기술의 발전에 따라 다기한 형태로 분화되는 역기능과 그 파급 효과를 분석했으며, 이에 대비할 수 있는 현실적 방안을 점검했다. 이 연구의 결과, 기술의 역기능들을 최소화하고 순기능적 측면을 극대화하기 위해서는 기술의 전개 방향에 대한 주체적 통제와 사회적 격차 해소를 위한 현실적 실천 방안(action plan)이 마련되는 한편으로, 이 과정에서 예상하지 못한 '제3의' 부작용이 초래되거나 이 과정이 비효율적으로 전개되는 것을 막기 위한 모든 이해 당사자들, 특히 과학 연구집단, 정부, 시민(사회) 간의 원활한 의사소통과 상호 이해가 절대적으로 필요하다는 결론이 도출되었다.
본 최근 전쟁양상의 다변화와 안보에 대한 인식이 높아지면서, 국방 무인로봇 분야에 대한 활용성 증대와 함께 기술적 진화가 이루어지고 있다. 인명을 중시하는 군사적 활용 개념의 발전과 경제적 운용으로 국방과학기술이 발전하면서, 효과 중심의 미래전에 무인로봇의 역할은 매우 크다고 할 수 있다. 주요 선진국들은 국방 무인로봇 분야와 관련된 핵심기술 연구 개발, 투자 전략, 우선순위 도출, 데이터 확보, 인프라 조성 등 이미 선도적인 대응전략을 추진하고 있으며, 국내에서도 다양한 연구 활동과 함께 국방 무인로봇에 대한 다양한 기술기획과 정책전략을 내놓고 있다. 또한, 국방 무인로봇 분야는 인공지능, 빅데이터, 가상현실 등 4차 산업혁명을 대표하는 기술들을 내재하고 있어 미래를 이끌어갈 기술에 대한 기대감도 매우 크다고 할 수 있다. 기존 기술이 아닌 새로운 기술에 대한 요구가 커지면서 기술발전의 경로를 예측하기 힘들고, 또한 자원의 제약으로 인해 선택과 집중의 전략적 R&D 가 요구되기 때문에 국방 무인로봇 분야의 미래 신기술들을 발굴하여 기술역량을 확보하는 선제적인 대응이 필요하다고 생각된다. 본 연구는 국방 무인로봇 분야의 미래 신기술 6개를 도출하고, 그에 대한 실증연구를 통하여 유의미한 결과를 도출하고자 하였다.
This study presents projections of future extreme climate over the Korean Peninsula (KP), using bias-corrected data from multiple regional climate model (RCM) simulations in CORDEX-EA Phase 2 project. In order to confirm difference according to degree of greenhouse gas (GHG) emission, high GHG path of SSP5-8.5 and low GHG path of SSP1-2.6 scenario are used. Under SSP5-8.5 scenario, mean temperature and precipitation over KP are projected to increase by 6.38℃ and 20.56%, respectively, in 2081~2100 years compared to 1995~2014 years. Projected changes in extreme climate suggest that intensity indices of extreme temperatures would increase by 6.41℃ to 8.18℃ and precipitation by 24.75% to 33.74%, being bigger increase than their mean values. Both of frequency indices of the extreme climate and consecutive indices of extreme precipitation are also projected to increase. But the projected changes in extreme indices vary regionally. Under SSP1-2.6 scenario, the extreme climate indices would increase less than SSP5-8.5 scenario. In other words, temperature (precipitation) intensity indices would increase 2.63℃ to 3.12℃ (14.09% to 16.07%). And there is expected to be relationship between mean precipitation and warming, which mean precipitation would increase as warming with bigger relationship in northern KP (4.08% ℃-1) than southern KP (3.53% ℃-1) under SSP5-8.5 scenario. The projected relationship, however, is not significant for extreme precipitation. It seems because of complex characteristics of extreme precipitation from summer monsoon and typhoon over KP.
ENACT 프로젝트는 과학기술과 관련한 사회쟁점(SSI)에 관심을 갖고 쟁점해결에 참여해보는 경험을 통해 사회적 책임감을 함양하는 교육프로그램으로, 본 연구에서는 ENACT 프로젝트 수행을 통해 예비 과학교사들의 과학기술자의 사회적 책임에 대한 인식이 어떻게 변화하는지 탐색해보았다. 32명의 예비 과학교사가 비교과활동으로 약 3개월에 걸쳐 자발적으로 참여하였으며, ENACT 모형 즉, 쟁점발견, 쟁점탐색, 미래상황 예측, 과학·기술·공학적 쟁점해결, 사회적 실천의 5단계에 따라 진행하였다. 예비 과학교사들의 과학기술자의 사회적 책임에 대한 인식 변화를 탐색하기 위해 혼합연구방법을 이용하였으며, 이를 위해 과학기술자의 사회적 책임인식을 측정하는 검사도구(VSRoSE)와 조별 면담 자료를 수집하였다. 연구결과, 예비 과학교사들은 VSRoSE 전체 및 8개 하위요인 중 5개 요인에서 통계적으로 유의미한 향상을 나타내었다. 각 하위 요인별 예비 교사들의 면담을 분석한 결과, 이들은 과학기술에 대한 인식론적 탐색을 강조하는 Cycle I과 쟁점해결과 실천을 강조하는 Cycle II를 수행하는 과정에서 과학기술자의 사회적 역할에 대해 고민할 수 있는 기회를 충분히 갖게 되었음을 확인하였다. 특히 프로젝트 참여 전 과학기술이 인간과 환경, 사회에 미치는 영향을 고려해야 한다는 것에 초점을 두었던 예비 교사들의 인식은, 프로젝트 참여 후 사회적 필요와 요구를 반영하고 지역사회 문제 해결을 위해 대중과 협력·소통하며 정책에 참여해야 하는 것까지 확장해서 이해하는 모습을 보였다. 위 결과를 기반으로 과학기술관련 사회쟁점 교육과 교사교육에 있어 본 연구의 시사점을 제시하였다.
전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
무인기에 적용되는 다양한 추진기관 기술은 항공의 중요한 개발 방향 중의 하나인 무인기의 비행 성능에 크게 관련이 있다. 본 논문에서는 무인기의 내연기관(왕복엔진, 로타리엔진, 가스터빈엔진), 하이브리드 및 순수한 전기 추진시스템에 대하여 조사를 수행하였다. 특히 이러한 추진기관들의 분류, 작동사이클, 특성 및 주요 기술들에 대하여 제시하였다. 그러므로 미래의 무인기 추진시스템의 개발 틀, 종합적인 예측 및 다양한 비교를 정립하는데 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 논문에서는 우선 기술혁신에 있어서 과학기술 지식의 연계관계에 관한 연구동향을 몇 가지 과정에서 정리하고, 기술혁신 과정에 있어서 과학과 기술 간의 상호작용 또는 지식흐름이 어떠한 역할을 하는지를 검토한다. 이어서 과학과 기술의 지식흐름 측정을 위한 통계적 방법과 양적 지표를 검토하고 지식흐름에 있어서 인적요인의 역할을 고찰하고자 한다. 다음으로, 한국의 기술혁신이 기반하고 있는 과학기술 지식의 특성을 분야별로 분석한다. 이를 위해 미국특허청에 등록된 한국인 특허를 대상으로 이들 특허 표제면에 수록되어 있는 비특허문헌 중 과학논문에 대한 정보를 추출한 후 기술혁신 분야와 주체별로 과학지식 연계정도와 인용된 과학지식의 최신성을 규명한다. 끝으로, 예측가능한 미래에 이루어질 새로운 발전을 향한 관점에서 결론과 시사점을 도출하고자 한다. 이는 지역혁신 시스템 혹은 국가혁신 시스템이라는 맥락에서 과학연구와 기술개발 사이의 관계에 대한 복잡하고 역동적인 네트워크를 설명하고 평가하기 위해 특허에 기반을 둔, 그리고 발명자에 기반한 통계의 디자인과 활용을 위한 새로운 방향을 제안한다.
해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
미래 값을 예측할 때, 학습 오차(training error)를 최소화하여 추정된 모형은 보통 많은 테스트 오차(test error)를 야기할 수 있다. 이것은 추정 모델이 주어진 데이터 집합에만 집중하여 발생하는 모델 복잡성에 따른 과적합(overfitting) 문제이다. 일부 정규화 및 리샘플링 방법은 이 문제를 완화하여 테스트 오차를 줄이기 위해 도입되었지만, 이 방법들 또한 주어진 데이터 집합에서만 국한 되도록 설계되었다. 본 논문에서는 테스트 오차 최소화 문제를 학습 오차 최소화 문제로 변환하여 테스트 오차를 줄이기 위한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 이 변환을 수행하기 위해 주어진 데이터 집합에 대해 의사(pseudo) 데이터라고 하는 새로운 데이터를 추가하였다. 그리고 적절한 의사 데이터를 만들기 위해 결측 데이터 보정법의 세 가지 유형을 사용하였다. 예측 모델로서 선형회귀모형, 자기회귀모형, ridge 회귀모형을 사용하고 이 모형들에 의사 데이터 방법을 적용하였다. 또한, 의사 데이터로 조정된 최적화 방법을 활용하여 환경 데이터 및 금융 데이터에 적용한 사례를 제시하였다. 결과적으로 이 논문에서 제시된 방법은 원래의 예측 모형보다 테스트 오차를 감소시키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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