원천기술 보유업체의 ESCO 사업 참여 유도방안은 구체적 설정내용에 따라 원천기술 보유업체의 정책적 선호정도가 달라질 수 있는 것으로 보인다. 장비 설비 제조 및 시스템 기술을 보유한 원천기술 보유업체의 ESCO 사업에 대한 참여를 위한 유도방안은 평가점 우대방식, 저리대출의 지원액 할당방식 및 컨소시엄 참여방식으로 설정하였다. 이 중에서 평가점 우대방식으로 우선 유도하는 방식이 ESCO 정책자금 추천심사 평가항목 및 평가배점 제도 상 우위에 있는 것으로 평가된다. 그리고 현재 정부 지원자금의 대폭적 책정을 전제하는 경우, 특정규모의 지원액 할당을 통해 원천기술 보유업체의 ESCO 사업 참여를 유도하는 방안을 차선책으로 고려할 수 있는 것으로 판단된다.
지금까지 개발된 암호원천기술들이 RFID 태그와 같은 매우 제한된 환경에 맞춰 개발된 사례는 찾기 힘들다. 물론 기존 암호원천기술들이 지향해 온 방향이 초고속화 등에 집중되어 있어, 작은 구현 면적이나 낮은 전력 소비에 맞춰 구현된 시도가 있을 수 있으나, 아직까지는 기존의 알려진 암호원천기술을 RFID 태그와 같은 환경에 적용하기는 어렵다고 보여 진다. 그러므로 현재 활용할 수 있는 태그에 탑재 가능한, 기존 암호원천기술들의 안전성을 유지하며, 경량화 되고 저전력을 소비하는 암호원천기술의 개발이 절실히 필요하다. 이를 위한 사전 단계로 본 논문에서는 상업성을 고려한 RFID 태그의 환경에서 보안을 위해 허용되는 구현 면적, 전력 소비량 등과 암호원천기술이 태그에 사용되기 위해 고려되어야 하는 사항들을 도출한다.
참여정부 들어 정보통신부와 정보통신연구진흥원은 우리 경제의 성장잠재력을 회복하고 국민소득 2만불을 달성하기 위한 IT산업 육성정책으로 'IT839전략'을 추진하였고, 그 결과 선진국형 R&D 발전모델 제시, IT R&D사업의 연구생산성 미국 공공연구기관 수준으로 제고, 선진국과의 기술격차 1년 이상 단축('03년 2.6년${\rightarrow}$'06년 1.6년), 총 111건의 국제표준특허 기술 확보, 기술개발 결과로 발생한 특허, 논문, 기술료 성과 큰 폭 증가 등의 성과를 얻을 수 있었다. 세계 IT 시장을 보면 선진국의 견제는 강해지고 후발국의 추격은 가속화되고 있으며, IT기반 융합기술연구 및 지재권 확보의 중요성이 커지고 있다. 이러한 환경변화를 인지하고 이를 발판으로 도약하기 위해서 "기초 원천"연구를 강화하는 동시에 응용기술에 있어서는 quot;상용화quot;의 수준을 높이는 ${\ulcorner}$Smile IT 전략${\lrcorner}$을 추진할 계획이다. 이 전략의 주요내용은 첫째, IT융합연구 강화 둘째, 기술의 창의성 혁신성을 기반으로 한 미래원천기술 투자비중 확대 셋째, 융합연구와 원천기술 연구를 촉진할 수 있는 R&D 프로세스 개선 넷째, 융합 및 원천연구를 수행할 산 학 연의 연구역량을 강화 하겠다는 것이다.
Machine learning has been applied to medical imaging and has shown an excellent recognition rate. Recently, there has been much interest in preventive medicine. If data are accessible, machine learning packages can be used easily in digital healthcare fields. However, it is necessary to prepare the data in advance, and model evaluation and tuning are required to construct a reliable model. On average, these processes take more than 80% of the total effort required. In this study, we describe the basic concepts of machine learning, pre-processing and visualization of datasets, feature engineering for reliable models, model evaluation and tuning, and the latest trends in popular machine learning frameworks. Finally, we survey a explainable machine learning analysis tool and will discuss the future direction of machine learning.
21세기를 우주시대라고도 하며 천문우주에 관한 연구는 한 국가의 과학기술력을 상징하는 첨단과학으로 손꼽히는 가운데 현재 세계 각국은 앞 다투어 우주개발과 연구에 많은 노력을 기울이고 있다. 연세대학교 우주광학연구실(지도교수 김석환 교수)이 주목받는 이유는 이곳이 지상 및 우주 광학시스템에 대한 원천기술 개발을 목표로 광학과 공학사이를 연결짓는 중추적인 역할을 담당하고 있기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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