정보 교과는 정보과학적 사고와 원리를 통해 창의적 문제해결력 함양을 교육목표로 하며, 문제 해결 방법과 절차 단원을 통하여 알고리즘 학습을 강조한다. 알고리즘 학습이 문제해결력 향상에 효과가 있다는 선행연구들을 바탕으로 창의적 문제해결력 향상에도 효과를 입증하는 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구들이 알고리즘 내용보다는 CPS와 같은 교수학습 모형이나 콘텐츠에 의존하고 있기 때문에 알고리즘 학습의 중요성이 상대적으로 약해질 수 있다. 본 연구는 일반적인 문제해결과정과 창의적 문제해결과정이 동일하다는 관점에서 알고리즘 학습이 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있음을 검증한다. 이를 위하여 일반적인 사고 가운데 창의적인 사고로 간주되는 유추 추론(analogical reasoning)에 대하여 살펴보고, 유추 추론에 필요한 바탕 지식으로 분할 정복 알고리즘을 선택하였다. 퀵 정렬 알고리즘 학습 실험 결과, 분할 정복 알고리즘의 원리 학습한 실험집단과 알고리즘의 절차만 학습한 통제집단이 퀵 정렬 문제를 해결하는 비율에는 차이가 없었으나, 탐색 문제에서는 실험집단이 통제집단 보다 이진 탐색을 사용하는 비율이 더 높았다. 이는 분할 정복과 같은 추상적인 원리를 포함하는 알고리즘 학습이 새로운 영역의 문제를 해결하는 유추 추론에 효과가 있으며, 이는 창의적 문제해결력 향상으로 이어질 수 있음을 의미한다.
본 연구는 배추에서의 저온 저항성 유전자를 개발하는데 목적이 있으며 이를 위해 먼저 저온($4^{\circ}C$) 스트레스가 처리된 내혼계배추를 대상으로 한 KBGP-24K oligo chip의 결과 [BrEMD(Brassica rapa EST and Microarray Database)]를 분석하였다. 그 결과 23,929개의 배추 unigene 중 저온 처리시 대조군 대비 5배 이상 발현이 증가하는 417개(1.7%)의 저온 반응 유전자를 1차 선발하고, 이들 중 기능이 정확히 알려지지 않았으나 완전장을 갖추고 있는 BrCSR로 명명한 유전자를 선발하였다. 이 유전자의 저온 저항성을 분석하기 위하여 형질전환용 과발현 vector인 pSL101 binary vector를 제작하여 담배에 형질전환시켰다. BrCSR이 과발현된 $T_1$ 세대 담배 형질전환체들은 PCR과 Southern hybridization 분석에 의해 선발하였고, BrCSR의 기능은 저온 처리 시 유전자의 발현 수준 분석과 표현형 검정을 통해 확인하였다. Quantitative real-time RT-PCR과 Northern blot hybridization 분석 결과, 형질전환 담배에서 BrCSR의 발현이 대조군보다 약 2배 정도 높게 발현되었으며 실제로 $4^{\circ}C$ 처리 후 표현형 분석에서 BrCSR이 과발현된 형질전환체들이 대조군보다 우수한 저온 저항성을 보여 주었다. 위 결과들에 근거하여 BrCSR 유전자가 저온 환경 하에서 식물의 생장과 저항성 향상에 중요한 역할을 담당하고 있음을 확인할 수 있었다.
임베디드 기기는 시퀀스 제어 기능과 수치연산 기능을 활용하여 제어 프로그램에 따라 산업현장의 기기 등 다양한 자동화 시스템에 활용된다. 현재 임베디드 기기는 기업의 산업현장, 원전, 대중교통 같은 국가기반시설에서 제어 시스템으로 활용되고 있다. 따라서 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 큰 경제적 손실과 사회적 손실을 야기할 수 있다. 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 대부분 데이터, 코드 변조로서 제어 프로그램을 대상으로 이루어진다. 산업 자동화 임베디드 기기의 제어 프로그램은 일반적인 프로그래밍 언어와 달리 회로 구조를 표현하기 위하여 설계되었고, 대부분의 산업 자동화 제어 프로그램은 그래픽 기반 언어인 LAD로 설계되어있어 정적분석이 용이하지 않다. 이러한 특징으로 인하여 산업 자동화 제어 프로그램에 대한 취약점 분석 및 보안 관련 연구는 정형 검증, 실시간 모니터링 수준에 그친다. 또한 사전에 취약점을 탐지하고 공격에 대한 대비가 가능한 산업 자동화 제어 프로그램 정적분석 연구는 매우 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 산업 자동화 임베디드 프로그램에 대한 정적분석 효율성 증대를 위하여 회로 구조를 표현하기 위해 설계된 산업 자동화 제어 프로그램을 논리식으로 표현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 다양한 제조사의 산업 자동화 제어 프로그램을 통합적으로 분석하기 위하여 LLVM IR을 활용한 중간어 변환 기술을 제안한다. LLVM IR을 활용함으로서 동적 분석에 대한 통합분석이 가능하다. 본 연구에서는 해당 방법에 대한 검증을 위하여 S 사(社)의 제어 프로그램을 대상으로 하여 논리식 형태의 중간어로 변환하는 프로그램의 시제품을 개발하였다.
소염제 piroxicam (PX, 4-hydroxy-2-methyl-N-2-pridyl-2H-1, 2-benzothiazine-3-carboxadiamide-1,1-dioxide)의 착물형성을 전이금속이온, Co(II), Ni(II), Cu(II), Zn(II)과 함께 메탄올(MeOH)/물 이성분 혼합물에서 25$^{\circ}C$, 일정한 pH=5.0와 I=0.1 M에서 분광광도법으로 연구하였다. 컴퓨터 프로그램 SQUAD를 스팩트라 데이터로부터 원하는 정보를 얻는데 사용하였다. Fitting 과정의 output은 안정도 상수, 평가한 안정도 상수의 표준편차, 농도분포 다아그램, 모든 종의 스팩트럼 프로파일이다. Co(II), Ni(II), Cu(II), Zn(II)의 PX 착체의 안정도 순서는 Cu(II) > Co(II) > Ni(II) ${\approx}$ Zn(II) 순서이다. 이것은 이들 금속이 온들이 기하학적 경향이 다른 이유일 것이다. PX의 산성도 상수는 다른 pH 값에서 흡수 스펙트럼으로 부터 위의 조건에서 역시 결정하였다. 컴퓨터 프로그램 DATAN을 PX의 산성도 상수의 결정하는 데 사용하였다. 산성도 상수의 validity는 잘 알려진 컴퓨터 프로그램 SPECFIT/32을 사용하였다. 안정 및 산성도 상수의 용매성질, 음이온과 같은 다른 인자의 효과에 관하여 자세하게 논의하였다.
기-액 계면에서 Palmitic acid(PA) 단분자막의 ${\pi}$-A(surface pressure-area) 등온선 변화는 pH가 높을수록 가용화로 인하여 단위분자면적(${\AA}^2$/molecule)이 낮은 쪽으로 이동되었다. 바탕용액속에 Mg$^{2+}$, Ca$^{2+}$ 및 Ba$^{2+}$ 이온들을 각각 첨가했을 때 PA 분자는 압축되는 현상을 보였으며 이 효과는 이온의 농도 증가와 더불어 증가하였다. Langmuir-blodgett(LB) 다층막으로 IR 분광분석을 한 결과, PA는 이들이온과 각각 Mg, Ca, Ba-Palmitate 착물을 형성한다는 것을 알 수 있었다. 알칼리토금속 이온들에 의한 PA의 압축효과는 pH 8에서 Ca$^{2+}$ > Ba$^{2+}$ > Mg$^{2+}$ 순으로 나타났으며 Mg$^{2+}$ 을 제외하고는 원자번호 증가에 따라 감소되었다. 반면, 중성인 초순수 물에서는 Ba$^{2+}$ > Ca$^{2+}$ > Mg$^{2+}$ 순으로 나타났으며 이 현상은 원자번호가 낮아짐에 따라 감소하였다. 단분자막 상에서 PA와 HD(hexadecanol), 2성분계의 섞임성은 초순수 물인 계인 경우는 섞임성이 좋았으며 pH 8인 계의 경우는 섞임성이 나쁨을 알 수 있었다.
영상에서 피부영역을 탐지하는 방법은 색상 정보를 이용하여 탐지하는 방법이 일반적이다. 하지만 영상의 채도가 낮아지는 경우 색상정보가 손실되어 올바른 피부영역 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 촬영 시 밝은 조명에 의해 채도 정보가 낮아진 피부 영상의 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 색상 보정 절차는 채도 영상 획득 및 저채도 영역 분류, 영역 분할, 분할한 저채도 영역에서의 채도 및 색상값 추출, 색상 보정 순이다. 이 방법은 영상에서 채도가 낮은 부분을 추출한 후 해당 영역 및 주변영역의 색상과 채도를 추출하는 방법을 통해 원 색상과 유사한 색상을 예측하여 적용한다. 따라서 저채도 영역을 올바르게 산출하는 방법이 선행되어야 한다. 저채도 영역을 구하는 과정에서 보다 정확한 영역 분할을 위하여 HSV 색상공간의 Hue 값에 오츠가 제안한 다중문턱치를 이용하여 이진 영상을 만든 후 사용하였다. 170장의 인물 사진들을 사용하여 실험을 수행한 결과, 제안한 방법을 사용하지 않은 피부 결과에 비해 약 5.8% 이상 검출율이 높게 나타났으며, 제안하는 방법이 피부색 탐지를 위한 전처리에 적합함을 확인하였다.
Naphtha Cracker Gas Splitter Unit 공정은 증류공정에서 얻어지는 경질납사(Light Naphtha)를 Furnace에서 열분해하여 나오는 유분을 각각 끓는점 차이에 따라 메탄, 에틸렌, 프로필렌 반제품등으로 순차적으로 분리한다. 이런 전통적인 분리방법은 2성분을 분리하는 증류탑을 연속으로 설치하여 생산한다. 이러한 분리방법은 Reboiler에서 발생하는 에너지가 증류탑 내부의 성분들을 분리하는 데 사용된 후 증류탑 상부 Condenser에서 응축열로 버려지기 때문에 에너지 낭비가 큰 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 납사 열분해공정내의 가스분리공정의 2개의 증류탑을 Petlyuk Column으로 설계하였다. 증류탑내 조성분포가 평형관계만으로 계산되는 이상단수 효율하에서 stage to stage 계산방법으로 구조적 설계를 하였고 일반 증류탑과 비교한 결과 제시된 Petlyuk Column의 설계방법이 기존의 설계 방법인 3-Column 모델법보다 설계 시간이 단축될 뿐만 아니라 증류탑내의 Liquid의 조성분포를 평형증류 조성곡선과 유사하도록 설계함으로써 에너지 효율측면에서도 효율적임을 증명하였다. 또한 같은 tray 단수하에서 Petlyuk Column은 일반 증류탑 대비 12.1% 에너지가 절약되어 국내 총생산량 기준할 때 하루 4,400만원 비용 절감을 가져오고 추가로 Condenser 및 Reboiler 사용량 감소에 따른 초기 투자비도 절감됨을 알 수 있었다. 12.1% 에너지가 절약될 뿐만 아니라 Condenser 및 Reboiler 사용량 감소에 따른 초기 투자비도 절감됨을 알 수 있었다.
본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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