블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
버섯의 오랜 역사에도 불구하고 버섯의 유전적 기능과 분자유전학을 응용한 신품종 개발에 대한 연구는 크게 부족한 상황이다. 그러나 최근 유전자 가위인 CRISPR/Cas를 이용한 새로운 유전자 교정 기술이 개발됨에 따라 버섯 연구에서 이 기술을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 특히 선택의 용이성을 위해 외래 유전자 삽입 없이도 고효율로 유전자 편집이 가능한 RNPs를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 RNPs는 원형질체의 세포막을 통과하기에 Cas9이 너무 거대하고 guide RNA가 쉽게 파괴된다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 세포막 통과에 용이한 미네랄 성분인 CaP와 PAA를 조합하여 Nanoparticle을 형성함으로써 극복하고자 했다. 표고버섯 단핵 균주인 산조705-13을 이용하여 원형질체 분리에 적합한 Osmotic buffer를 찾기 위하여 0.6M과 1.2M의 Sucrose, Sorbitol, Mannitol, KCl을 처리하였고 그 결과 0.6M Sucrose가 가장 적합한 osmotic buffer임을 확인하였다. 또한 CaP으로 RNPs와 Nanoparticle 복합체를 형성하고 이 복합체가 RNase A로부터 RNPs의 기능을 온전히 보호하는 것을 확인할 수 있었다.
철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m2)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
Commercial boiled frozen ark shell Scapharca subcrenata (BFAS) is generally used as a seasoned seafood products. One problem facing the industry is that quality decreases during thawing. This study investigated ways to improve quality and shelf-stability of BFAS for use as a non-thermally prepared seasoned seafood products. The Viable bacteria were detected in BFAS after thawing under running water, but were not detected after blanching for over 2 min at 95±5℃. Blanching and dewatering times were optimized by response surface methodology (RSM) to reduce the initial number of bacteria and improve BFAS texture. Experimental design was deemed appropriate because no significant difference (P>0.05) was observed between predicted and actual moisture content, hardness, and overall acceptance values. Optimal blanching and dewatering times were 210 s and 80 s, respectively. Optimized blanching and dewatering processes can significantly improve safety and BAFS qualities including texture. These results indicate that BFAS demand as a staple for home meal replacements can be increased by application of optimized blanching and dewatering processes, especially in Korean seafood processing companies where running water thawing is common.
In this study, the plasma corrosion resistance and the change in the number of contamination particles generated using the plasma etching process and cleaning process of coating parts for semiconductor plasma etching equipment were investigated. As the coating method, atmospheric plasma spray (APS) was used, and the powder materials were Y2O3 and Y3Al5O12 (YAG). There was a clear difference in the densities of the coatings due to the difference in solubility due to the melting point of the powdered material. As a plasma environment, a mixed gas of CF4, O2, and Ar was used, and the etching process was performed at 200 W for 60 min. After the plasma etching process, a fluorinated film was formed on the surface, and it was confirmed that the plasma resistance was lowered and contaminant particles were generated. We performed a surface cleaning process using piranha solution(H2SO4(3):H2O2(1)) to remove the defect-causing surface fluorinated film. APS-Y2O3 and APS-YAG coatings commonly increased the number of defects (pores, cracks) on the coating surface by plasma etching and cleaning processes. As a result, it was confirmed that the generation of contamination particles increased and the breakdown voltage decreased. In particular, in the case of APS-YAG under the same cleaning process conditions, some of the fluorinated film remained and surface defects increased, which accelerated the increase in the number of contamination particles after cleaning. These results suggest that contaminating particles and the breakdown voltage that causes defects in semiconductor devices can be controlled through the optimization of the APS coating process and cleaning process.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
현대인에게 가장 보편적이고 융합적인 미디어인 스마트 폰은 애플리케이션이라는 비히클을 갖는 뉴미디어이다. 이 연구는 미디어 사용자들은 어떻게 레퍼토리를 구성하여 미디어를 이용하고 있는지를 파악하고자 2019년 11월, 4주 동안의 개인별 모바일 이용행동 로그 데이터를 이용하여 모바일 애플리케이션 카테고리별 미디어 이용량을 중심으로 군집 분석을 실시하고, 최종적으로 8개의 모바일 미디어 레퍼토리 유형별 집단을 분류하였다. 8개의 각 미디어 레퍼토리 그룹은 애플리케이션 카테고리별 절대적 이용량과 타 그룹 대비 상대적 이용량에서 차이를 보였으며, 데모그라픽적 분포에서도 집단간 차이를 보였다. 이 연구는 모바일 미디어 레퍼토리를 규명해 냈다는 학문적 기여뿐만 아니라 기존의 k-means clustering에 의존적이었던 군집 분석을 SOM(Sefl-Organized Map)을 이용하여 프로토벡터를 추출하고 이 프로토벡터를 이용하여 k-means clustering을 실시하는 이단계 접근법(two-step approach)을 시도함으로써, 기존 k-means clustering이 갖고 있는 '이상치(outlier)'나 '결측치'에 민감했던 한계점을 극복하고 더 나은 성능의 분석 결과를 도출하고 있음을 보여준다는 점에서 방법론적으로도 의미를 갖는다. 또한 모바일 미디어 이용 행동의 유형 분류 연구는 전자거래 서비스를 이용하는 고객을 유형분류하고, 각 고객 유형에 맞는 고객 관리 서비스를 집행해야 하는 실무진이 고객 행동 로그 데이터를 기반으로 고객의 구조를 파악하고 각 고객 집단에 적합한 서비스 또는 마케팅 의사결정을 차별적으로 집행해야 하는 전자거래 커뮤니티에 실무적 가이드를 제공한다는 점에서도 의미를 갖고 있다.
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛2, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.
본 연구는 수소 경제 사회에서 누출·농축 수소에 대한 안전성 확보를 위해 Pd/TiO2 촉매를 허니컴 형태로 코팅하여 그 성능을 평가하였다. 열원에 노출되지 않는 액상환원법을 기반으로 촉매를 제조하였으며, 2~4 nm의 매우 작은 활성입자로 존재함을 H2-chemisorption 분석을 통해 확인하였다. 또한 환원반응온도가 증가할수록 metal dispersion 감소 및 활성입자 크기가 증가함을 확인하였으며, 활성금속 입자 크기와 수소 산화 성능은 비례관계에 있음에 따라 수소 산화 성능 감소결과와 일치함을 확인하였다. 제조된 촉매를 실 공정에 적용할 수 있도록 허니컴 형태의 지지체에 코팅하였을 때, AS-40 바인더를 20 wt%이상 코팅하였을 때 저농도 수소 조건에서 90% 이상의 산화 성능을 관찰하였다. 이는 촉매의 부착강도를 증진시키고 촉매 탈리를 방지하여 장기적인 촉매 활성을 기대할 수 있음을 SEM 분석을 통해 확인하였다. 본 연구를 통해 가스화 등과 같은 유기물 자원화를 통해 수소 생산 및 수소 인프라 구축 사회에서 안전성을 확보할 수 있는 기초연구로, 추후 예측하지 못한 안전사고를 대응할 수 있는 시스템으로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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