열경화가 가능한 PPV유도체인 poly[(2,5-dimethoxy-1,4-phenylenevinylene)-alt-(1,4-phenylenevinylene)] (Cross-PPV)를 Heck coupling 반응을 이용하여 합성하였다. Cross-PPV 박막은 $200^{\circ}C$에서 경화 시키면 일반적인 유기용매에 용해되지 않는 불용성의 고분자 박막이 된다. 열경화 전 후의 Cross-PPV의 구조는 FT-IR로 확인하였으며 구조의 차이는 크지 않았다. 경화된 Cross-PPV는 일반적인 유기용매에 대하여 내용매성이 강하다. 순환전압전류법과 흡수분광법으로 측정한 경화된 Cross-PPV의 호모 및 루모 에너지 준위는 각각 -5.11 eV와 -2.56 eV으로 ITO로 부터의 정공주입장벽(hole injection barrier)이 작아(약 0.1 eV) 정공주입층으로 효과적으로 사용 할 수 있다. 호모 및 루모 에너지 준위가 각각 -5.44 eV, -3.48 eV인 poly(1,4-phenylenevinylene-(4-dicyanomethylene-4H-pyran)-2,6-vinylene-1,4-phenylene-vinylene-2,5-bis(dodecyloxy)-1,4-phenylenevinylene) (PM-PPV)을 발광층으로 사용하여 두층의 구조(bilayer structure)를 갖는 소자(ITO/crosslinked Cross-PPV/PM-PPV/Al)를 제작, 특성을 평가한 결과 최대 효율은 0.024 cd/A, 최대 발광세기는 $45cd/m^2$으로 단층형 소자(ITO/PM-PPV/Al)(최대 효율 = 0.003 cd/A, 최대 발광세기 = $3cd/m^2$)에 비하여 매우 월등한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한 두층의 구조를 가지는 다층형 소자의 발광스펙트럼은 단층형 소자의 발광 스펙트럼과 동일하다. 이러한 사실들로 보아 ITO 및 Al에서 주입된 전자는 모두 발광층인 PM-PPV층에서 재결합(recombination)되어 여기자(exciton)가 형성되는 것으로 사료된다.
비점오염원 관리를 위해 정책의 변환이 필요한 부분으로는 비점오염원관리는 국토의 이용 및 개발이 시작되는 시점부터 체계적으로 이루어지도록 제도의 패러다임이 전환되어야 한다. 비점관리지역의 국고지원 방식 및 운영방안을 전환하여 최저지원율은 보장해 주고 그 이상은 지자체의 비점오염저감사업의 추진현황과 성과등을 평가하여 추가로 지원해 줄 수 있는 방식으로의 전환을 통해 사업효과를 극대화할 필요가 있다. 신규 제도가 마련되어야 할 부분으로는 비점오염저감사업의 추진성과를 평가하고 운영효과를 모니터링 할 수 있도록 평가체계가 마련되어야 한다. 지자체가 비점오염원저감사업을 충실히 수행하여 계획된 성과를 달성하고 지속적인 유지관리가 될 수 있도록 지자체의 책임행정을 유도할 수 있는 관련 근거 규정이 필요시 된다. 대안마련이 필요한 요소로는 자동채수 분석에서 $100{\mu}m$ 필터의 사용에 따른 문제점, 강우시 채수 및 분석의 적시성 확보, 효율적인 비점측정망 운영관리 방안을 들 수 있다. 대안으로는 채수 분석장비의 성능개선, 권역별 비점오염물질측정망 모니터링통합센터 운영 등을 검토해볼 필요가 있다. 또한 국고보조사업으로 추진된 비점오염저감시설로 인한 오염물질의 삭감량을 수질오염총량제의 개발부하량으로 사용할 수 있도록 요구할 경우 삭감량에 따라 비점오염저감시설의 유지관리 비용 일부를 인센티브형식으로 지원하는 방안을 고려해 볼 수 있다.
우리나라는 식량부족문제를 해결하고, 농업용수의 공급을 목적으로 많은 저수지의 건설이 이루어졌으나, 현재 75.6%에 달하는 저수지가 준공년도로부터 50년 이상 경과되어 노후화가 심각한 상태이다. 이러한 노후 저수지의 경우, 제체 내부에서의 세굴과 침식으로 인한 안정성이 매우 감소한 상태이며, 최근 이상기후로 인한 집중강우가 발생할 경우 노후 저수지가 붕괴되어 많은 재산 및 인명피해로 이어질 수 있다. 이에 따라 노후 저수지를 관리하는 각 기관에서는 보통 포틀랜드 시멘트를 주입재로 사용하여 그라우팅 공법을 적용하고 있다. 그러나 보통 포틀랜드 시멘트의 경우, 시간이 경과함에 따라 열화가 발생하여 누수가 다시 발생할 수 있고, 환경적으로도 천연자원의 소비 및 온실가스의 발생과 같은 문제가 있어 보통 포틀랜드 시멘트를 대체할 수 있는 새로운 재료 및 공법의 개발이 요구되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 산업기준을 만족하지 못해 재활용에 어려움을 겪고 있는 발전부산물을 활용하여 보통 포틀랜드 시멘트와 유사한 경화반응을 유도할 수 있도록 개발된 고화재를 노후 저수지의 그라우트재로 사용하였다. 이를 위해 실내시험을 통한 기본적인 성능 분석과 현장에서의 시험시공 후, 전기비저항탐사, 표준관입시험, 현장투수시험을 실시하고, 보강효과를 분석하였다. 연구결과, 발전부산물을 재활용한 그라우트재의 경우 압축강도는 2.9~3.2배, 변형계수는 2.3~3.3배 큰 값을 나타내어 강도적으로 우수하여 보통 포틀랜드 시멘트를 대체하여 사용이 가능한 것으로 분석되었다. 또한 현장에서의 표준관입시험 및 투수시험 결과, 제체의 N값은 1~2 상승하고, 투수계수는 8.9~42.5% 수준으로 감소하여 차수 측면에서도 충분한 보강효과를 나타내어 보통 포틀랜드 시멘트의 대체가 가능할 것으로 분석되었다.
인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.
본 논문은 북한의 SLBM 탑재 신형 잠수함과 핵 무인 수중 공격정 '해일'에 효과적으로 대응하기 위해 자항 기뢰와 초공동 어뢰를 결합한 융복합 무기체계를 제안하고, 그 효과성을 분석하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계는 자항 기뢰의 은밀 매복 및 탐지 능력과 초공동 어뢰의 초고속 주행 능력을 결합하여, 각 무기체계의 장점을 극대화하고 단점을 상호 보완한다. 이 무기체계의 효과성을 분석하기 위해 국방전력발전업무훈령의 소요제기서 작성 기준을 참고하여 수중 유도무기의 작전 운용에 요구되는 성능에 적합하게 분석 기준을 선정하고, 기존 무기체계 대비 효과성을 수중 방어 지속성, 전투력 운용 융통성, 생존성, 지휘/통제, 운영 비용 효율성, 기상 영향 요인 등 6가지 측면에서 분석하였다. 또한, 시나리오 구상을 통해 이 무기체계의 실용성을 입증하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계가 현실화 된다면 미래의 수중환경에서 한국의 안보에 매우 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 종양 내 양전자방출단층촬영으로 세포증식을 영상화하기 위해 $[^{11}C]$thymidine과 같은 다양한 방사성의약품이 개발되었다. 그러나 $[^{11}C]$thymidine은 C-11의 짧은 반감기와 대사과정의 추적에 문제점을 가지고 있어 문제점을 해결하기 위해 $[^{11}C]$thymidine을 대신하여 3'-$[^{18}F]$fluoro-3'-deoxythymidine ($[^{18}F]$FLT)이 개발이 보고되었다. 본 연구에서는 thymidine을 출발물질로 하여 총 6 단계에 걸쳐 3'-$[^{18}F]$fluoro-3'-deoxythymidine ($[^{18}F]$FLT)의 합성 하였다. 또한 합성된 $[^{18}F]$FLT를 이용하여 FET, FDG의 9L 세포에서 세포섭취율을 비교하였으며 생체 분포 및 양전자방출단층촬영 영상을 얻어 유용성을 검증하고자 하였다. 대상 및 방법: $[^{18}F]$FLT 전구체 3-N-tert-butoxycarbonyl-(5'-O-(4,4'-dimet hoxytriphenylmethyl)-2'-deoxy-3'-O-(4-nitrobenzenesulfonyl)-${\beta}$-D-threopentofuranosyl)thymine는 N3-위치에 tert-butoxycarbony (t-Boc)기를 도입하고, 3'-위치에 친핵성 치환반응을 유도하기 위한 이탈기로 nitrobenzenesulfonyl기를 도입하였다. 방사성동위원소 $^{18}F$의 표지는 전구체를 $120^{\circ}C$, acetonitrile 용매하에서 수행하였고 0.5 N HCl로 보호기를 제거하였다. 표지된 $[^{18}F]$FLT를 alumina N step-pak과 고성능액체크로마토그래피를 이용하여 정제하였다. $[^{18}F]$FLT의 세포섭취율은 $[^{18}F]FET,\;[^{18}F]FDG$와 9L 세포에서 비교하였고, 체내동태는 종양세포를 이식한 쥐를 이용하여 10분, 30분, 60분, 120분에 측정하였으며, 양전자방출단층촬영 영상을 얻었다. 결과: HPLC 분리 후 $[^{18}F]$FLT의 방사화학적 수율은 약 20-30% 정도였고 방사화학적 순도는 95% 이상이었다. 시험관 섭취율에서 $[^{18}F]$FLT는 시간이 지남에 따라 증가하는 양상을 보였고 생체분포 실험에서 주사 후 120분에서 tumor/blood, tumor/muscle, tumor/brain의 비율은 $1.61{\pm}0.34,\;1.70{pm}0.30,\;9.33{\pm}2.22$를 나타내었다. 또한, 양전자방출단층촬영 결과 종양에 국소화된 영상을 얻었다. 결론: $[^{18}F]$FLT의 종양세포 섭취는 정상 뇌에 비해 월등히 높게 나타났으며, 양전자방출단층 촬영 결과는 뇌종양 진단을 위한 방사성의약품으로 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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