기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
법랑아세포종은 1868년에 처음 보고된 이래 명칭, 발생기전, 분류 그리고 치료 방법 등에 관하여 수 많은 논란이 있어 왔는데 이는 법랑세포종이 양성종양임에도 불구하고 종양자체의 진행이 파괴적이고, 외과적 처치를 한 후에도 재발이 잘되며, 흔하지는 않지만 악성종양과 유사하게 전이를 보이는 등 독특한 특성을 지니고 있기 때문이다. 정상세포와 암 세포 간에 차이를 보이는 유전자 혹은 정상세포에서 변형이 일어날 때 특이적으로 발현하는 유전의 분리 및 분석하는 것은 암세포의 생성과정을 이해하는데 있어서 중요한 열쇠를 제공할 수 있다. 이에 본 연구는 RNA differential display 방법 중 재연성과 반복성이 개선된 Ordered differential display(ODD)RT-PCR과 보다 개선된 $GeneFishing^{TM}$기술을 이용하여 악성과 양성종양 사이의 유전자 발현의 차이를 조사하고, 특이 유전자의 profile을 확보하고자 하였다. $GeneFishing^{TM}$기술과 RT-PCR을 수행한 결과 nasopharyngeal carcinoma gene을 제외한 9개의 유전자는 악성에서 특이적으로 발현되는 것을 확인하였다. 따라서 $GeneFishing^{TM}$을 이용하면 각 시료간의 mRNA 상에서 발현차이를 보이는 DEG를 비교 분석하면 암관련 유전자, 항생제 태성 유전자, 그리고 분화 관련 유전자들에 대한 연구가 용이하게 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
이산화탄소를 포함하는 온실가스의 증가로 인한 기후변화 영향을 저감하기 위해 최근 이산화탄소의 포집 및 저장(CCS)과 관련된 많은 연구들이 이루어지고 있다. 포집된 이산화탄소의 저장은 저장용량이 큰 육상/해상의 유 가스전, 대수층, 석탄층과 같은 지질구조를 이용한다. 이산화탄소의 포집 및 저장과정에서 예상되는 가장 중요한 문제는 이산화탄소의 환경 중 유출에 의해 발생할 수 있다. 사업과정 또는 이후의 이산화탄소의 유출은 잠재적으로 환경 변화 및 서식 생물에 심각한 위해를 미칠 수 있는 것으로 우려된다. 저장된 이산화탄소의 유출에 의한 환경 위해를 최소화하고 과학적으로 관리하기 위해서는 환경위해성평가 결과를 바탕으로 위해도 저감 및 관리가 이루어져야 할 것이다. 위해성평가는 기본적으로 효율적인 위해도 관리를 위한 정책 결정 도구로 활용되며, 예상되는 위해요인과 인간 및 생태계에 미치는 영향과의 관계에 대한 신뢰성 있는 자료를 바탕으로 노출평가와 영향평가를 수행한 후 위해도를 산정하는 과정이다. 최근 국제해사기구(IMO)는 해저 지중저장 사업을 위한 위해성평가 체계에 대한 일반 지침서를 제시하였고, 모든 해저 지중저장 사업의 수행 주체는 이 지침서를 기본으로 사업 수행 전 과정에 대한 위해성평가관리 체계를 마련하도록 요구하고 있다. 이 지침서는 이산화탄소의 해저 지중저장에 대한 환경위해성평가는 저장 지역에 대한 특성파악, 유출시나리오에 기반한 노출평가, 누출된 이산화탄소에 의한 생물에 대한 직접적인 영향 및 환경 변화에 의한 간접적인 영향이 고려된 영향평가 등을 포함한다. 국내에서 시도되는 이산화탄소의 포집 및 해저 지중저장사업 또한 IMO의 지침서를 기반으로 하되 사업과 환경 특성에 적합한 위해성평가관리 시스템을 구축할 필요가 있다. 국내의 이산화탄소 해양 지중저장사업에 대한 위해성평가관리 체계 마련을 위해서는, 후보지역의 환경 특성에 대한 연구를 바탕으로 해양환경에서 이산화탄소의 물리화학적 거동에 대한 이해, 육상 및 해양환경의 배경 조건 및 특성 파악, 포집 후 수송, 지중저장 지질구조에 적합한 개연성 있는 유출시나리오에 기반을 둔 노출평가와 국내 생물종을 이용한 생태영향평가 자료의 생산과 DB화, 그리고 유출 감시 및 환경 모니터링 기법 개발 등이 반드시 이루어져야 한다.
본 연구에서는 2030년 국가 온실가스 감축 목표 달성을 위한 실질적인 수단인 이산화탄소 포집 및 저장 상용화를 위한 구체적인 전략과 실행 계획을 검토하였다. 우리나라의 포집 및 저장 사업의 경제성 확보를 위한 추진 전략으로 1) 대용량 저장소 확보와 실질적 저장용량 평가의 시급성, 2) 포집원-저장소 수송거리 최소화, 3) 기술 혁신을 통한 비용 효율화, 4) 공공성 확보와 민간 참여를 유도하는 정부 정책 도입을 제안한다. 이러한 전략들을 바탕으로 2030년까지 이산화탄소 포집 및 저장 상용화를 위한 실행 계획이 수립되어야 한다. 실행 계획은 대규모 포집 및 저장 통합 실증과 이어지는 상용화 사업이 동일한 지역(저장소)에서 수행되도록 구성하는 것이 바람직하다. 또한 단계별로 구체적인 목표를 세우고 목표 달성 여부를 면밀히 판단하여 계속 수행 여부를 단계마다 결정하는 시스템이 필요하다. 1단계(2019년~2021년)는 대규모 저장소 선정과 포집 기술 상용화 단계이다. 최종 부지 선정을 위한 시추와 조사가 이루어져야 하고, 연소 후 습식 포집 기술의 격상과 적용성이 확보되어야 한다. 저장소 및 포집원이 선정되면, 2단계(2022년~2025년)에 정부 주도의 100만톤급 이산화탄소 포집 및 저장 대규모 통합실증을 수행할 수 있다. 저장, 수송, 포집 설비 및 시설의 설계와 구축, 기술의 통합과 실증이 요구된다. 2단계 종료 시점에서 통합실증 성과와 탄소 시장의 성숙도 등을 바탕으로 상용화 사업 진입 여부를 결정해야 한다. 상용화 사업 추진이 결정되면, 포집 설비의 증설과 수송 및 저장 설비의 격상, 보완을 통해 3단계(2026년~2030년) 민간 주도의 400만톤급 이산화탄소 포집 및 저장 상용화 사업이 가능할 것이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.