산업 환경에서 친환경 및 에너지효율성을 중요한 조건이 되면서 고효율성 및 다기능을 가진 재료에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 Al-Ti-N 코팅은 이미 경도 측면에서 우수 하여 고속 공구 부품에 널리 사용되고 있고 최근에 Al-TiN에서 Si 첨가는 40GPa이상의 고경도와 1000도 이상의 산화온도를 지닌 나노 혼합물 코팅을 형성 시키는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서 Al-Ti에 Si, Cu, Cr 을 첨가하였을 때 코팅을 형성하였을 때 바뀌는 물성 변화을 확인하였다. 이러한 연구를 위해 Al-Ti 합금 조성 중 가장 우수한 것으로 알려진 60:40으로 타겟을 만들어 스퍼터 장비를 이용해 코팅을 형성하여 기초 실험을 진행하였다. 그 근거로 하여 3원계인 Si, Cu, Cr 을 첨가하여 각각의 단일 타겟으로 만들고 코팅을 형성하였다. 타겟과 코팅의 성분이 동일한지 확인하기 위해 EPMA분석을 하였고 그 결과 오차 범위 내에 동일한 것으로 확인하였다. 또 내산화성 테스트를 위해 400도에서 1000도로 가열된 대기 중에 코팅 층을 1시간씩 노출시키는 공정을 통해 확인하였고 내식성 테스트는 SUS 304계열 위에 코팅을 하여 Potentiodynamic polarization scan 장비로 비교해 보았다. 표면경도는 3원계 코팅인 경우 질소비율이 증가할수록 30GPa ~ 35GPa까지 증가하였고 XRD 분석 결과와 비교 시 (111), (200) peak가 명확할수록 경도 값이 높은 것으로 확인하였다. 마모테스트 결과 3원계인 코팅 층이 dry상태에서 감소하는 경향을 보였다. 특히 0,26까지 감소한 Si 을 첨가한 코팅 층은 H/E지수도 좋아 마모트랙의 길이도 짧아 우수한 것으로 알 수 있었다. 이런 결과에서 보듯 3원소 이상 첨가 시 특성변화가 차이가 있다는 것을 알 수 있었다.
최근 산업기밀보호센터의 기밀 유출 통계에 따르면 기술유출 주체는 전 현직원이 80.4%이고, 협력업체 직원에 의한 유출은 9.6%로 내부자에의한 고의 또는 실수로 발생하는 경우가 90%이다. 최근 발생한 카드사 개인정보유출 또한 내부시스템 컨설팅 프로젝트에 참여한 협력업체 직원이 정보유출을 감행한 것으로 밝혀져 사회적으로 큰 충격을 주었다. 이러한 내부정보유출 사고는 기관 및 기업의 이미지 손실뿐만 아니라 금전적인 손실을 발생시킬 수 있어, 다양한 보안솔루션을 도입하여 운영하고 있다. 하지만 보안솔루션들이 독립적으로 운영 및 관리되고, 보안솔루션에서 발생되는 대용량 로그와 다양한 형식의 이벤트를 보안 담당자가 식별하고 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 내부정보유출 방지를 위한 모니터링을 하기 위해 보안솔루션별로 정보유출 단일 시나리오를 도출하고, 솔루션별로 발생하는 로그 분석에 따라 이를 적용하기 위한 방안을 연구하고자 한다.
본 논문은 생활계 복합재질 폐플라스틱을 재활용한 물질재활용 제품의 물성을 향상시키기 위한 방안으로서 단일 재질 폐플라스틱인 r-LDPE(Recycled Low Density Polyethylene, r-LDPE) 사용량을 변화시켜 물질재활용 제품의 물성을 평가·분석하였다. 그 결과 r-LDPE 사용량이 증가할수록 생활계 복합재질 폐플라스틱 물질재활용 제품의 인장강도, 연신율은 증가하는 경향을 나타내었지만 회분은 감소하는 경향을 나타내었다. 생활계 복합재질 폐플라스틱 재생원료에 r-LDPE 사용량을 5% 이상 혼입 사용할 경우 생활계 복합재질 폐플라스틱의 물질재활용 제품인 인삼재배시설용 지주대의 품질기준인 GR M 3093-2021을 안정적으로 만족시키는 것으로 나타났다.
해상 및 산업 현장의 다양한 IoT 서비스를 위한 시스템에 필수불가결한 장치인 안테나 개발에 있어 초소형, 경량 및 다중 대역 동작이 요구된다. 이러한 요구를 반영할 수 있는 대표적인 안테나의 한 종류가 PCB 패턴 안테나이다. 본 연구에서는 920 MHz 단일 대역 PCB 패턴 안테나의 설계 및 제작에 대하여 살펴보았다. 제안된 920 MHz 단일 대역 안테나의 PCB 패턴을 260 MHz 대역에서도 동작하도록 수정 보완하여 이중 대역 PCB 패턴 안테나를 제작하는 것이 최종 목표이다. 본 연구를 통해 920 MHz의 ISM 대역 중 902 MHz, 915 MHz와 928 MHz에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다. 또한 전압 정재파비, 반사 손실, 이득과 효율 등의 주파수별 차이가 5% 미만이었다. 이러한 결과를 -30 dB의 수신 감도를 갖는 LPWA (low power wide area) 네트워크에 적용하면 최소 5-10 km의 통신 링크 구축이 가능할 것으로 예측할 수 있다.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
본 연구에서는 지진하중을 받는 Single Column/Shaft의 내진해석으로 의사정적해석법을 적용하였으며 해석상에서 지반의 비선형 거동특성을 나타내는 다양한 수평방향 하중전이특성(p-y 곡선, Bi-linear 곡선)를 이용하여 지반-말뚝의 상호작용을 고려하였다. 비선형 지반모델을 적용한 해석은 지반-말뚝 시스템의 지진거동을 간편히 예측할 수 있었으며 동일한 해석조건에서 응답변위법에 의한 Single Column/Shaft의 수평거동이 진도법에 근거하여 산정한 해석결과보다 크게 예측되었다. 두부경계조건과 상대강성이 Single Column/Shaft의 단면력에 미치는 영향을 분석하기 위해 다양한 지반모델에 대한 변수연구를 수행한 결과, 두부경계가 고정이고 말뚝강성이 감소할수록 수평변위가 작은 것으로 나타났으며, JRA의 Bi-linear 지반모델을 적용한 해석은 Single Column/Shaft의 수평거동을 비교적 정확히 예측하였다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
영화 장르에 대한 기존 연구는 특정 장르와 영화 성과간의 유의성 검증에 집중하였다. 그러나 기존 연구는 대상 국가 및 시기에 따라 서로 다른 결과를 보여주고 있어 이론적, 실무적 시사점을 얻는 데 어려움이 있으며 주로 단일 장르와 성과 간의 관계에 집중했기 때문에, 최근 중요하게 부각되고 있는 복합 장르 문제를 이해하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 사회연결망 분석 방법과 복합 장르 자료를 활용하여 장르 간 네트워크를 구성하고 장르 중심성과 영화 성과와의 관계를 분석하였다. 연구 결과 장르 중심성과 영화 성과 간에는 역 U 형태의 관계가 있는 것으로 확인되었다. 이는 지나친 '탐색'과 지나친 '활용'보다는 이 둘 간의 직절한 균형이 필요하다는 이론적 주장을 지지하는 결과이다. 본 연구는 실무적 차원에서 영화 장르의 범위와 조합을 선택하는 데에도 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 향후 연구에서 연구 대상을 확대하고 장르 간 연결에 대한 질적 분석을 수행한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대하며 영화산업의 성장과정과 연계한 장르 네트워크의 동적 연구로도 확장 가능할 것이다.
우리나라의 테크노파크 조성사업은 지역의 기술혁신촉진, 산업구조 고도화 등을 위한 기업지원 플랫폼으로서 시작되었다. 1997년 6개를 시범사업으로 시작된 테크노파크는 현재 전국 15개 시도에 17개가 지정되어 창업보육, 시험생산, 교육 훈련 등의 다양한 기업지원서비스를 제공하고 있다. 지역혁신사업 추진체계의 개편과 "산업기술단지지원에 관한 특례법" 개정, 2단계 테크노파크 조성사업 추진은 테크노파크가 지역의 기술혁신거점기능을 수행하고, 기술기업을 육성하는데 있어 핵심적인 정책 제도 사업적 기반으로 작용하고 있다. 앞으로 테크노파크가 지역에서 기술혁신거점기능을 강화하고 기술 기업육성의 중심기관으로 자리 잡기 위해서는 산 학 연 관과의 네트워크 활성화, 지역산업육성의 기획기능 강화, 지역 중소기업 지원의 단일창구 역할정립 등의 과제해결이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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