주지하는 바와 같이 일본의 경제는 최근 수년간 타의 추종을 불허할 만큼 급속도로 발전을 거듭해 오고 있다. 그러나 일본의 과학기술계는 좀 다른 양상을 보이고 있는데 대학은 변화가 대단히 느린 반면 산업계는 최첨단의 기초연구소까지도 거느릴 만큼 급속한 변화를 보이고 있다고 하는 양면성이 바로 그것이다. 미국의 종합과학전문지「Science」는 최근호(1992년 10월23일자 발행)에서 이러한 일본과학기술계의 현황과 전망을 특집으로 다루었다. 다음은 그 내용을 간추린 것으로 대학에서의 기초연구와 산업계에서의 기초연구를 2회로 나누어 연재한다.
박사과정의 활성화를 위해서 기초과학 연구의 지원이 대폭증가되어야 하겠고, 기초과학 발전의 원동력이 되는 박사과정및 박사후 과정 훈련의 내실을 다지는 여러제도가 시급히 정착되어야 하겠다고 본다. 우리나라의 기초과학 진흥은 이제 이를 역설하는 단계를 훨씬 지났고 빨리 선진국 수준의 시설, 제도및 재정적 뒷바침이 없이는 생물공학을 위시한 첨단산업 분야에서 크게 낙후하게 될 뿐 아니라 국가 민족의 장애에 큰 어려움을 주게 될 것으로 본다.
한국과학재단(이사장: 최형섭 과학기술장관)은 5월20일 9개분야의 기초연구 활동지원 대상과제 81건을 선정하고 모두 2억 9천2백40만원을 지급하기로 확정했다. 지식과 혁신의 원천인 대학의 기초연구를 적극적으로 지원하여 대학에서의 연구분위기를 쇄신하고 나아가 산업기술혁신은 물론, 우리나라 과학기술진흥에 이바지할 목적으로 77년 5월18일 특별법으로 설립을 보게된 한국과학재단은 그동안 체제의 정비를 하고 1주년을 맞아 이번에 제 1차로 78년도 연구사업 지원대상을 결정하게 된 것이다.선정된 과제에 대한 연구비는 6월중에 지급된다.
한국의 기초연구는 1977년 한국과학재단(현(現) 한국연구재단) 설립을 시작으로 1989년 기초과학진흥 원년 선포, 기초과학진흥법 제정을 통해 정부의 과감한 연구비 투자와 과학기술 인력양성 등에 힘입어 놀라운 속도로 성장하였다. 그러나 정부 R&D 투자가 증가하였음에도 불구하고 대학 연구자의 낮은 정부 기초연구비 수혜 체감율 이슈가 지속적으로 제기되었다. 본 연구는 기초연구의 정의와 역할에 관한 근본적인 질문에 대한 답을 찾고 그간의 투자와 성과 등에 대한 분석을 기반으로 한 합리적 진단을 통해 미래를 위한 발전과제를 제안하고자 하였다. 이를 위해 한국의 기초연구투자 현황과 수준 등을 분석하여 우리의 기초연구가 다음 단계로 도약하기 위해 필요한 여섯 가지 핵심이슈별 진단을 내리고자 하였다. 핵심이슈는 대학에 대한 기초연구 투자 규모, 교수 1인당 적정 지원 규모, 기초연구비 지원 방식, 연구과제 선정률의 적정선 유지, 우수 연구자의 체계적 지원, 연구몰입환경 조성이다. 다각적 분석과 진단을 기반으로 기초연구의 지속적 혁신을 위한 다섯 가지 발전과제를 제안하였다. 발전과제는 대학연구비 증액, 기초연구 펀딩방식 다양화, 연구분야별 연구지원체계 구축 및 예측 가능한 원칙 수립, 우수연구자에 대한 안정적이고 충분한 지원, 연구행정 부담 완화이다. 정책적 제도적 발전과제 외에 기초연구를 통한 직접적인 경제 사회 문화적 효과를 강조하기 보다는 창의적 도전적인 연구 수행 과정을 통해 축적되는 고유의 경험과 지식을 기반으로 세계를 선도하는 연구가 창출될 수 있음을 우리 모두가 받아들일 수 있는 문화조성이 더불어 필요할 것이다.
Electron tomography를 이용한 3차원적 영상 시각화는 electron microscopy를 통해 하나의 실험 대상으로부터 연속된 이미지를 생산함으로써 이루어진다. 이미지 데이터 내부에는 대용량의 정보값을 포함하고 있어 3차원 구조물로의 변환이 가능하다. electron tomography 작업 과정 중 고해상도 원본 이미지에 pattern recognition 알고리즘이 적용된 필터링을 적용하면 실험에 필요한 데이터의 정보 손실을 최소화한 상태에서 electron tomography 시스템의 효율성을 높일 수 있다. 또한 tomographic econstruction이 진행되는 각 단계에 hanning windowing을 적용하면 불필요한 정보 값이나 노이즈 등을 효과적으로 제거할 수 있다. 윤곽선 데이터의 효과적 활용을 위하여 sobel 필터 처리를 할 경우 관찰하고자 하는 대상의 윤곽선 특징을 뚜렷하게 시각화 할 수 있었다. 본 연구를 통하여 데이터의 시각화 과정에서 실험의 신뢰성 확보를 위해 원본 이미지를 기반으로 하는 tomogram과 필터링을 적용한 tomogram을 비교하여 최종 결과물의 정확도를 높이고, electron tomography를 통한 결과물의 질적 향상을 유도할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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