하천복원(河川復元, stream restoration)이란 이·치수 위주의 하천 정비나 불량한 유역 관리에 의해 훼손된 하천의 생태 서식처를 되살리기 위해 하천 변을 원래의 자연 상태에 가깝게 되돌리는 것이다. 본 하천복원 특집은 사적인 연구 동호회인 '하천복원 연구회'의 회원 중 하천 기술자와 생물 전문가들에 의해 꾸며졌다. 이 특집에서는 하천 복원의 개론 성격으로 하천 복원의 이해와 국내외 사례 등을 먼저 소개하고, 다음 하천 복원의 주요 대상인 하천 식생과 물고기의 서식처 특성에 대해 소개한다. 마지막으로 하천 복원의 주요 도구인 자연형 하천공법에 대해 호안 재료와 환경변화를 중심으로 소개한다. 하천 복원은 선진 외국의 경우 하천 수리학과 생태학 등에서 이미 보편화되고 있는 분야이다. 우리도 자연 생태 복원에 대한 사회의 욕구가 점차 높아지고 있으므로 이에 관련된 지식과 기술의 이해와 관심이 요구된다.
17대 국회 과학기술정보통신위원회 위원장에 이해봉 한나라당 의원이 선출돼 본격 상임위 활동에 들어갔다. 이 위원장은 6회 행정고시에 합격한 뒤 경상북도, 내무부, 대통령비서실, 총리실, 대구직할시장, 체육청소년부 차관을 거친 관료 출신으로 이번이 3선이다. 또한 내무부에서 잔뼈가 굵은 행정관료 출신으로 97년 한나라당 창당 때 입당해 깨끗하고 대쪽같은 이미지로‘이회창맨’으로 통한다. 15대 국회에서는 행자위, 16대 국회에서는 건교위에서 전문성을 발휘한 바 있는 이 위원장은 과묵하고 잘 나서지 않는 성품이지만 풍부한 행정 경험으로 업무추진력이 뛰어나 IT산업 발전과 정부정책 조정자로 제 역할을 다할 적임자로 평가받고 있다. 이해봉 과기정위 위원장을 만나봤다.
블록체인은 다양한 기술 응용성을 가지고 있으며 일반 대중은 암호화폐를 통하여 그 기술을 접하고 있다. 그러나 일부 전문가와 일반인들이 블록체인과 암호화폐의 개념을 이해하는데 있어 혼돈이 있어 왔다. 본 논문은 인지 부조화 개념 속에서 혼선의 요소를 파악하고 암호화폐와 블록체인 대해서 보다 명확한 이해를 돕고자 한다.
본 고에서는 초전도에 관한 학문적 연구내용의 추이와 그 응용기술의 개발내용을 간략히 살펴보았다. 고온 초전도의 형성원리에 대한 학문적 관심과 응용기술 개발사이의 괴리를 이해하려는 노력의 일환으로 고온 초전도체를 주대상으로 한 각종 연구결과들을 소개하면서 순수학문과 공학기술과의 긴밀한 연관성을 찾았다. 전자와 정공의 도핑 대칭성을 확립한 Nd-Ce-Cu-O의 발견은 물성의 정확한 이해에 기초한 성공이었고, 산화물 고온 초전도체들의 전자쌍 파동함수의 대칭성에 관한 논의들에서 최근 연구의 주종을 이루고 있는 Josephson-coupling과 Photoemission등의 직관적인 결과를 주는 측정 실험들은 고도의 첨단기술과 죠셉슨 접합 등의 새로운 초전도 물성개념의 정확한 이해를 요하는 연구들이었다. 이러한 새로운 초전도 개념들의 토대위에 현 응용분야들의 추세를 대략 살핌으로써 부실하나마 미래의 차원 높은 수요에 대비한 학문적, 기술적 준비를 시도해 보았다.
시스템의 기술 중심적 개발은 사용자 및 이해관계자들이 개발공정을 파악하거나 개입하기 어려워, 불필요한 기능과 품질 낮은 서비스로 구현될 수 있다. 자율운항선박 항해정보플랫폼의 초기설계에 S/W 아키텍처 설계과정을 적용하면 이해관계자들의 요구기능과 서비스 품질이 반영된 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 본 연구는 S/W 아키텍처 설계 절차를 적용하여, 요구기능 정의와 품질속성을 분석하고 속성별 전략을 제시하고자 한다. 이해관계자들의 참여를 유도하여 플랫폼의 중요 요구기능과 제약사항을 도출하고, 분석결과를 목록화 하였다. 연구 결과를 통해 아키텍트는 항해정보플랫폼 아키텍처 개발에 있어 기술적 해결방안을 수립할 수 있을 것이며, 이해관계자들의 요구가 반영된 시스템 설계가 가능할 것이다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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