최근 경제재로서 수자원(Water Resources)의 속성이 공공재 성격을 동시에 띠면서 수자원기술의 측정과 성과 관리 체계를 확보하고 활용해야 할 필요성이 제기되고 있다. 그 동안 수자원기술의 평가는 대부분 순현재가치(NPV)나 비용편익효과(B/C)를 바탕으로 경제성 평가(Feasibility Study) 혹은 기술(환경)영향평가(Technology Assessment)로 수행되어 왔으며, 연구성과의 확산과 피드백을 받을 수 있는 기술 기반 사업의 경제적 가치를 객관적으로 평가하는 모델은 체계화되지 않았다. 그리하여, 본 연구에서는 K-water(한국수자원공사)가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 구축할 필요성을 느끼고, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하고자 한다. 본 연구에 적용된 K-water 평가대상기술은 공공재로서, 사회전반에 기여한 가치 및 성과를 측정하고 관리할 수 있는 도구로 활용 가능하다. 예를 들면, 사회전반에 기여한 가치를 산출하여, 편익의 파급효과에 대한 성과 홍보자료, 혹은 비용 투입 당위성에 대한 근거자료로 활용할 수 있고, 공공기술의 특성상 대규모 연구개발 투입 비용에 대한 정당성을 확보할 수 있다. 따라서, 공공재를 다루는 한국의 대표적 공기업인 K-water가 사업 운영상의 전략을 수립하고 투입개발 비용에 대한 성과산출 근거 기반을 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 본 고에서는 K-water가 담당하고 있는 수자원분야의 기술적 특성에 적합한 기술평가 체계를 기반으로, 공익형 수자원기술에 대한 기술가치평가 모델을 개발하여 사례를 실증하였다. 특히, 일본 산업기술종합연구소(AIST)의 평가방법론을 활용하여 연관 편익항목을 기준으로 비용계정에 매칭시킨 후, 기존의 비용-편익 접근법과 FCF(Free Cash Flow)법의 평가체계를 활용하는 'K-water 고유모델'을 제시하였으며 이를 통해 K-water 연구성과 관리체계 상의 파이프라인을 구축하는 동시에 "해수담수화" 관련 기술에 대한 검증을 수행하였다. 수자원 분야 기술의 특성을 반영한 웹기반 가치평가시스템의 설계 구성로직과 평가프로세스를 분석하며, 기술통합관리시스템 상의 공익형 및 수익형 기술가치를 산출하기 위한 각 모델별 참조정보 및 DB 연계로직도 살펴본다. 종래의 타 분야 기술가치평가 시스템이 지닌 재무적 데이터 기반의 사업가치 산출로직에 수자원 특성이 반영된 정성평가지표의 정량화 지수를 함께 반영한 하이브리드형 평가모듈과 실제 웹기반 평가의 UI 구성화면을 검토한다. K-water의 가치평가 모형은 공익형과 수익형 수자원 기술을 구분하여 평가하게 되는데, 먼저 수익형 기술가치평가는 "기술의 경제성"이라고 하는 특성상 외부 산업유형의 수익(Profit)특성을 반영하여 화면을 설계 가능하다. 예를 들어 K-water 기술인벤토리 수도부문 기술은 수처리 멤브레인과 같이 수익 지향 기술이 다수 분포된다. 반면에, 공익형 기술가치평가는 공공의 편익(Benefit)과 비용(Cost)특성을 반영하여 화면을 설계하게 되는데, 댐과 같이 편익을 지향하는 기술을 평가하는데 활용된다. 또한 본 고에서 제시된 비용-편익 기반의 공익형 기술가치평가 모형(K-water 고유 평가모델)에 대한 적정성 검토를 위해 사회적 수명(20년)을 지닌 수자원 기술의 편익흐름 추정으로부터 실제 사례에 적용해 보았으며, 향후에는 다양한 사업환경 특성을 반영한 비즈니스 모델별 평가모형 검증을 추가적으로 수행하고자 한다.
탈미네랄화된 골분(DBP)은 사이토카인과 같은 다양한 생리활성분자를 가지기 때문에 조직공학분야에서 널리 사용되는 생체재료이다. 본 연구에서는 DBP를 함유한 2차원적 DBP/PLGA 필름이 추간판디스크 세포의 부착, 증식 및 표현형유지에 미치는 영향에 대해 연구하였다. DBP 함량에 따른 DBP/PLGA 필름은 용매증발법으로 제조하였으며 제조된 PLGA 및 DBF/PLGA 필름은 시차주사현미경을 통해 표면을 분석하였다. PLCA 필름은 매끄러운 표면을 가지며, DBF의 함량이 증가할수록 DBP/PLGA 필름의 표면은 거침도가 증가하는 것을 확인하였다. 섬유륜(AF) 및 수핵(NP)세포를 PLGA 및 DBP/PLCA 필름 표면에 파종하여 배양한 후, 세포의 계수 및 SEM 관찰을 통하여 이들의 부착과 증식을 평가하였다. 세포 계수와 SEM 관찰 결과, DBP의 함량이 10 및 20%인 DBP/PLGA 필름에서 높은 초기부착도 및 증식률을 보였다. 세포 계수 결과를 바탕으로 RT-PCR을 통하여 DBF 10%와 20%의 DBP/PLGA 필름에서의 디스크 세포의 특이적 유전자 발현확인 결과, DBF의 함량이 20%인 DBP/PLCA 필름에서 세포의 표현형이 유지되며 지속적인 세포외기질이 발현될 것으로 예상되었다. 따라서 적절한 천연재료의 함량이 세포의 부착과 증식에 더욱 적합하며 이는 조직공학적 디스크 재생의 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.
만곡수로에서의 흐름은 나선형 운동 형태의 이차류가 지배적이며, 이로 인해 일반적으로 만곡 외측을 따라 침식 현상이 발생하게 된다. 이러한 이차류를 약화시키기 위해서 보통 만곡수로 외측을 따라서 수제와 같은 수공구조물을 설치한다. 이 연구에서는 OpenFOAM 오프소스 소프트웨어를 토대로 난류 해석을 위한 하이브리드 RANS/LES 기법과 자유수면 해석을 위한 VoF기법을 이용한 3차원 수치모의를 통해서 $90^{\circ}$ 만곡수로에 설치된 잠긴수제가 후루드수가 0.43인 조건에서 이차류의 발달에 미치는 영향을 분석하였다. 시간과 공간에 대해서 2차 정확도의 유한체적법을 이용하여 수치모의를 수행하였으며, 수치해석 결과는 실험결과와 비교하여 수치모의의 정확도를 평가하였다. 잠긴수제가 설치된 경우의 수치모의 결과를 흐름방향 유속 분포와 횡방향 순환 유속벡터장을 중심으로 수리실험 관측값들과 비교할 때 수치모의 결과는 수리실험에서 관측된 주요 이차류 흐름 거동과 현상들을 대부분 양호한 정확도로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 수치모의 결과를 비교해보면, 잠긴수제 설치로 인해서 만곡이 끝나는 단면 외측 하상부근에서의 유속은 약 평균유속의 1/3 정도 감소하는 반면에 수제 상단부에서의 전단층 발달에 따른 흐름 가속으로 자유수면 부근까지 유속이 증가하고 만곡 수충부에서는 수면 부근 유속이 약 20% 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 잠긴수제는 만곡부에서 발생하는 이차류의 강도를 약화시켜 만곡부 외측 하상의 안정에 도움이 될 것으로 판단된다. 한편, 각 잠긴수제 전면부에서 말발굽와가 그리고 후면부에서는 후류가 형성되면서 수제 구조물 주변에서 강한 국부세굴이 발생하는 것으로 나타남으로, 국부세굴을 최소화할 수 있는 수제의 형상 및 배열에 대한 추가 연구가 요구된다.
개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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