식물거점센터는 교과부 지정 식물소재은행들의 생물자원의 체계적 통합 및 관리, 소재은행들과 연구소재 네트워크 형성, 표준화 관리 시스템 구축을 통한 소재의 효율적 관리, 인적 물적 자원 지원, 식물학, 농학, 생명공학, 유전학 등의 연구 기반 활성화 도모, 소재의 공동 영구보관 시스템 구축, 각 생물체별 데이터베이스 공동 구축, 공동 매뉴얼 작성 및 관련 연구, 공동 정보구축 지원, 중단소재은행의 자료 관리 시스템 구축을 목적으로 하여 2007년 4월 교육과학기술부에 의해 지정되어 출범하게 되었다. 식물거점센터는 한국배추게놈소재은행, 한국의 식물 DNA 은행II, 인삼유전자원소재은행, 감귤육종소재은행, 한국감자육종소재은행, 한약자원향장소재은행, 천연물 신약 표준화 소재은행, 대사질환소재은행 등 8개 소재은행으로 구성되어 있으며, 거점센터의 주요 역할은 OECD가 규정하는 resource center의 역할로 연구소재의 확보, 분류와 동정, 보관, 분량, 인력 양성, 컨설팅 등의 기능을 수행하고, 지점 소재은행은 연구소재 확보와 연구, 보관까지 수행하도록 하고, 지점센터의 데이터와 소재를 거점 은행에 제공하여 네트워크를 구축함으로써 전체적인 소재의 수급과 부족 상태를 파악하고 앞으로의 소재확보를 위한 전략 및 대책을 세울 수 있도록 하는 것이다. 이러한 역할을 통하여 가장 효과적으로 식물소재은행을 운영할 수 있는 방법을 함께 논의하여 공동으로 적용함으로써 연구 소재의 질과 식물소재은행의 운영을 표준화 할 수 있을 것이며 모든 소재은행과 함께 소재의 체계적인 기록 관리를 수행함으로서 소재의 이용과 신뢰성을 확보하고 연구자가 마음 놓고 연구를 수행할 수 있도록 자료를 제공할 수 있도록 함으로서 국가 경쟁력을 제고하도록 노력하고 있다.
패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.
유리나 금속판재와 같은 저가의 기판상에 박막재료를 코팅하여 제조하는 박막형 태양전지는 대면적 양산화를 통한저가격화 실현이 가능한 차세대 태양전지로 업계의 많은 관심을 끌고 있다. 본 기고에서는 박막형 태양전지로 분류되는 실리콘 박막태양전지, CIGS 태양전지, CdTe 태양전지, 염료감응형 태양전지 등의 기술 현황과 그 핵심 소재기술을 소개한다. 차세대 성장산업으로 기대되는 박막태양 전지 시장에서 국내 업체의 기술자립과 국제경쟁력 확보를 위해서는 핵심소재에 대한 원천기술 확보와 소재 및 설비의 국산화가 절실히 요구되는 시점이다.
본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.
이 연구의 목적은 S/S 티셔츠 소재의 기본태 및 역학적 특성이 소재에 대한 주관적 감성에 미치는 영향을 밝혀 티셔츠 소재의 감성 이미지를 확립하고 소비자 감성에 적합한 S/S용 티셔츠 소재를 개발하기 위함이다. 이 연구를 위해 2003 봄, 여름에 시판된 5개의 티셔츠 소재가 사용되었고, 티셔츠 소재에 대한 감성 이미지를 도출하기 위해 티셔츠 소재와 관련된 20개의 감성형용어로 설문지를 작성하였다. 설문조사는 총 75명의 성인 남녀를 대상으로 실시하였으며 평가자는 각 문항에 대해서 7점 리커트형 척도를 사용하여 평가하였다. 5개의 시료 각각에 대한 19개의 역학적 특성치를 측정하여 태의 값을 산출하였으며, 각 특성치들과 주관적 감성 이미지와의 관계는 SPSS_Win 10.1을 사용하여 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. S/S 티셔츠 소재의 감성이미지는 ‘유연감’, ‘청결감’, ‘매력성’, ‘건조감’, ‘강성’으로 분류되었으며, 소재의 감성 이미지가 소재의 기본 태에 의해 영향을 받는 정도는 다르게 나타났다. 감성이미지에 가장 많은 영향을 미치는 기본태는 Shari였다. 또한 편성구조 및 섬유조성과 같은 티셔츠 소재의 기본적 특성이 소재에 대한 주관적 감성이미지에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다.
칼코지나이드 소재는 주기율표 6족의 칼코젠 원소로 구성되는 이원계 이상의 화합물 반도체 이자 반금속으로 분류되는 소재이다. 칼코지나이드 소재는 상변화 특성 및 광변전환 특성으로 광 및 전기 메모리, 의료기기 및 광소자 등에 사용되고 있다. 최근 빠른 스위칭 특성 및 용액증착법으로 재료개발이 가능해짐에 따라 차세대 원천소재로 평가되어 전세계적으로 급격한 연구가 이루어지고 있으며 고유가로 인한 신재생에너지 등으로 활용분야가 확대되고 있다. 본 고에서는 칼코지나이드 소재의 핵심기술 및 특성, 주요기관의 최근 칼코지나이드 소재개발 동향, 연구개발 동향 및 발전전망에 대해 살펴보기로 한다.
고분자 소재는 생활용품 등은 물론 자동차, 우주항공, 에너지, IT산업 등 다양한 분야에 광범위하게 이용된다. 이러한 고분자 소재의 지속적 혁신을 위해 고분자 기술의 융합에 대한 관심은 높지만, 융합 동향에 대한 분석은 제한적이었다. 이에 본 논문에서는 특허 정보를 활용하여 주요 국가별 고분자 소재의 기술융합 형태와 기술수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 공개 등록 기준으로 2004년부터 2014년까지의 PCT를 수집하여 동시분류분석을 실시하였다. 연구 결과 일본과 한국은 기술의 분야를 넘어서는 대분류(섹션) 수준의 융합이 더 많은 반면, 미국과 유럽은 화학분야 내에서 중분류(Field) 수준의 융합이 더 많이 나타나고 있다. 그리고 특허활동력, 특허경쟁력, 특허영향력으로 살펴본 질적 측면에서는 한국 융합기술이 다른 나라에 비해 미흡한 것으로 나타났다.
최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.
디자인된 사물은 형태, 색채, 소재를 통해 그 의미나 이미지를 전달한다. 이 세 가지 요소 중에서 소재는 촉각적·시각적 특성을 함께 지님으로써 디자인 작업에 있어서 좀 더 독특한 영향을 준다. 한국에서는 전통적으로 생활용품의 고안에 있어서 색채나 장식보다 소재 자체의 특성이 더 중요하게 사용되어왔으며 이에 대한 현대적 활용이 탐구되어야할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 한국 전통 생활환경에서 사용된 소재를 수집하고, 그 표면에 나타난 질감적 특성에 의해 이를 체계적으로 분류하려는 것이다. 이 연구를 위해 민속촌 둥의 현장조사와 더불어 문헌고찰을 통해 한국 전통소재가 표현된 사진들을 수집하였다. 수집 대상은 전통건축 및 실내, 가구, 의복 및 직물소재, 예술 및 공예품, 생활용품 등 생활의 각 분야가 모두 포함되도록 하였다. 수집된 소재의 총 사례 수는 543개였으며 이는 금속재, 토재, 석재, 지재, 목재, 초재, 섬유재 둥 7가지로 나눌 수 있었다. 각 소재들의 사례 수는 금속재가 59개, 토재 115개, 석재 62개, 지재 73개, 목재 80개, 초재 47개, 섬유재 97개, 기타 10개였다. 각 소재들은 표면의 질감적 특성에 의해 성형방법과 표면장식으로 나누어 정리 되었다. 본 연구를 통해 한국에서 전통적으로 사용되어온 각 소재들은 그 성형방법과 표면장식이 다양하고 독특함을 알 수 있었다. 또한 각 소재별로 개발된 가공방법들에 의한 다양한 질감은 오늘날의 디자이너들에게도 풍부한 정보와 아이디어를 제공할 수 있을 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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