• 한국세라믹학회:학술대회논문집
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• 한국세라믹학회 2005년도 국제 전자세라믹 학술회의
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• pp.1-112
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• 2005

본 연구동향보고서는 2005년 6월 12일부터 16일까지 서울에서 개최된 2005년도 국제 전자세라믹 학술회의(International Conference on Electroceramics 2005: ICE-2005)에서 발표된 논문을 중심으로 국내외 전자세라믹 학계의 최신연구동향을 분석한 것이다. ICE-2005는 한국을 포함하여 전 세계 17개국에서 450여명에 달하는 전자세라믹 연구자들이 모여서 최신연구결과를 발표하고 토의하는 국제학술회의였기 때문에, 이곳에서 발표된 논문의 주제와 내용을 수집$\cdot$분석함으로써 국내는 물론 해외의 최신 전자세라믹 연구동향을 파악하고 새로이 각광받는 연구주제들을 손쉽게 파악할 수 있었다. ICE-2005에 제출된 연구 논문에 대한 분석과 더불어서, 전자세라믹 연구에 대한 이해를 돕기 위하여 본 연구동향 보고서의 집필자들에 의해 국내외 학계 전반에 걸친 자료 수집과 설명 또한 함께 이루어졌다. 연구동향에 대한 분석은 정보/전자세라믹(Informatics), 환경 에너지 세라믹(Energy & Environment), 전자세라믹의 제작 공정 및 특성분석(Processing & Characterization), 새로운 연구주제(Emerging Field) 둥 4개의 커다란 범주로 구분하여 이루어졌으며, 그 각각에 대해서 다시 몇 개의 세부적인 연구주제로 분류되어 논의 되었다. 정보전자세라믹 분야에서는 강유전체 및 고유전체, 산화물 및 질화물 반도체, 광전물질, 다층구조 전자세라믹, 고주파용 전자세라믹, 압전체 및 MEMS 등에 대한 동향분석이 이루어졌으며, 압전응용 및 강유전체에 대한 논문이 다수를 차지하는 것으로부터 정보전자 세라믹분야의 세계적인 연구개발 경향을 읽을 수 있었다. 환경 에너지 세라믹 분야에서는 재충전 배터리, 수소저장장치, 연료전지, 신개념 에너지 변환장치 등에 대한 연구논문이 주류를 이루었으며, 최근의 고유가에 의한 에너지 위기에 의하여 연료전지와 에너지 창출 시스템(energy harvesting system), 그리고 열전체를 이용한 발전이 새로이 주목받는 연구 분야임을 알 수 있었다. 전자세라믹의 제작공정 및 특성분석 분야에서는 분역과 스트레인 조절공정, 신개념 제작합성 공정, 나노전자세라믹, 단결정 성장기술, 전자세라믹의 이론 및 모형 연구 등의 분야에 대하여 동향분석을 행하였으며, 국내외 전자세라믹 분야의 연구개발은 최근의 나노 연구유행에 부응한 나노구조 전자세라믹과 이동통신 산업에 필수적인 LTCC 등의 다층구조 전자세라믹 연구에 집중되고 있다고 파악되었다. 그 외에도 나노결정질 전자세라믹, 스마트 센서용 전자세라믹, 생체세라믹 등이 최근 전자세라믹 학회의 주목을 받는 새로운 연구주제들로 떠오르고 있다. 최근 전세계 전자세라믹 학계의 연구동향을 분석한 본 보고서는, 국내 전자세라믹 연구자들에게 선진 연구진의 연구개발 경향에 대한 정보를 제공함은 물론, 과학기술 정책입안에도 주요한 참고자료로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 에너지공학
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• 제23권2호
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• pp.125-148
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• 2014

본 논문은 기술-제도 복합시스템을 활용하여 우리나라의 전력 산업이 현재의 탄소의존 경로에 이르게 된 다양한 원인들을 역사적으로 분석하고, 우리나라 전력산업이 탄소고착에서 벗어나 지속가능한 체제로 전환할 수 있는 가능성에 대해 평가하였다. 분석의 결과 우리나라 전력산업의 탄소고착을 강화시키는 요인들은 시장, 기업, 소비자, 정부측면에 고르게 분포되어 있는 것으로 드러났다. 경제성에 근거한 대규모 발전설비를 선호하는 정부정책과 저렴한 전기요금제도, 요금 인상을 엄격히 억제하는 물가관리 시스템, 여름철과 겨울철 전력수요 급증, 탄력적인 요금제도의 부재, 유연탄과 천연가스 설비의 확대 등이 그것이다. 반면 원자력발전과 스마트 그리드를 제외하면, 탄소고착을 완화시키는 요인들은 주로 환경관련 법률이나 신재생관련 법률이다. 전력산업의 탄소배출이 전원구성에 의해 가장 큰 영향을 받고, 우리 경제가 제조업 기반의 수출 위주이며, 산업과 상업부문의 전력소비가 총 85% 이상이라는 점 등을 고려할 때, 우리나라 전력산업이 이른 시일 내에 탄소고착에서 벗어날 수 있을 가능성은 그리 높아 보이지 않는다. 따라서 우리나라 전력산업이 탄소고착을 탈피하기 위해서는 시장, 기업, 소비자, 정부 차원에서 복합적인 개선 노력이 필요하다. 우선, 시장측면에서는 주요국처럼 독점을 완화하여 적극적인 신재생에너지 확대와 소비자 선택권을 보장하는 조치가 필요하다. 기업측면에서는 적극적인 수요관리와 신재생을 포함하는 분산전원의 확대가 시급한 과제이다. 소비자측면에서는 탄소고착 완화를 위한 다양한 요금제 도입과 소비자의 의식전환 노력 등이 필요하다. 마지막으로, 정부에서는 수급계획 수립 시 중요하게 고려되지 못했던 다양한 외부 비용들, 예를 들어 환경비용, 사회적 갈등비용 등을 포함하는 제도 개선이 시급히 필요하다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제29권3호
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• pp.265-271
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• 2014

본 연구에서 한우를 공란우로 사용하여 OPU 방법으로 가장 더운 계절의 hot season과 선선한 cool season의 두 계절의 차이에 따른 생성된 난포의 수, 난자 회수율, 난자 등급율, 수정율 및 배반포 발달 능력을 분석하여, 두 계절이 공란우의 번식 능력에 미치는 영향에 관하여 조사하였다. 1. 계절의 영향이 OPU 공란우의 난포 생성 수에 미치는 결과는 난포 생성 개수는 1154개($18.32{\pm}2.26$), 971개($15.41{\pm}3.34$)로 hot season 그룹이 유의적으로 높은 것을 알 수 있었다(p<0.05). 2. 계절에 따른 난자 수 및 난자 회수율은 hot season 그룹의 475개($7.54{\pm}3.14$), 41.16%로 cool season 그룹 448개($7.11{\pm}3.42$), 46.14%와 비교하여 유의적인 차이가 없었다(p<0.05). 3. OPU를 통하여 회수된 두 계절별 난자 등급은 Grade A는 Hot season 그룹 110개($1.75{\pm}1.86$), Cool season 그룹 63개($1.00{\pm}1.46$)로 hot season 그룹이 cool season 그룹과 비교하여 유의적으로 높았다(p<0.05). 하지만 다른 등급인 Grade B는 87개($1.38{\pm}1.60$) vs. 97개($1.54{\pm}1.39$), Grade C는 166개($2.63{\pm}2.43$) vs. 170개($2.70{\pm}2.04$), Grade D는 112개($1.78{\pm}2.65$) vs. 118개($1.87{\pm}1.86$)로 hot season과 cool season 간의 유의적인 차이를 보이지 않았다(p<0.05). 4. 계절에 따른 체외 수정 후의 수정률은 hot season과 cool season 각각 242(66.67%)와 209(63.3%), 배반포 발달율 214(58.95%) vs. 188(56.97%)로 수정률과 배반포 발달율은 유의적인 차이가 없었다(p<0.05). 본 연구의 결과로 계절에 따른 영향에 의해 공란우의 난포생성수와 A등급의 난자 출현율에서 유의적인 차이를 보였다. 하지만 나머지 등급의 난자 출현율, 수정률 및 배반포 발달율은 차이가 없는 것으로 보아, 계절의 차이로 인한 한우 공란우의 번식 능력에 미치는 영향은 미비하다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.249-267
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• 2021

디지털화의 진전과 함께 축적된 빅데이터의 활용은 글로벌 농산업계에 파괴적 혁신을 가져오고 있다. 최근 정부는 농업 빅데이터 플랫폼 구축 및 지원조직 신설 등의 조치를 취하고 있으나 국내 농산업계는 재배생육 분야의 일부기업 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 빅데이터를 선도적으로 활용하여 혁신을 창출하는 주체가 되어야 할 농업벤처를 중심으로 기술, 조직, 환경의 맥락에서 빅데이터 활용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고 기술분야에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 이에 농업기술실용화재단 A+센터의 지원을 받는 농업벤처 309개로부터 연구 데이터를 확보하여 SPSS 22.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 기술적 요인 중에서는 상대적 이점과 호환성이 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 요인 중에서는 경영층 지원이 정(+)의 영향을, 비용이 부(-)의 영향을 미치며, 환경적 요인 중에서는 정책적 지원이 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술분야의 조절효과 검증 결과, 재배생육 외 기업일수록 상대적 이점, 호환성, 경쟁자 압력 외의 모든 변수와 빅데이터 활용의도와의 관계를 완화하는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 시사점을 제시하였다. 첫째, 빅데이터 활용을 통해 농업벤처에 새로운 수익창출 및 운영효율성 제고 기회를 제공할 핵심사업을 선정하여 정책적으로 협업기회를 늘릴 필요가 있다. 둘째, 농산업 특성으로 인한 분석의 어려움을 극복할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션 제공이 필요하다. 셋째, 농업벤처와 같은 소규모 조직에서는 최고경영층의 빅데이터 활용에 대한 높은 이해수준으로부터 출발한 조직문화 재편 의지가 선행되어야 한다. 넷째, 중소·벤처기업 수준에서 벤치마킹할 수 있는 성공사례를 발굴하고 홍보하는 것이 중요하다. 다섯째, 농업벤처 기술분야별로 핵심사업 추진과 지원사업의 우선순위를 나누어 추진하는 것이 보다 효과적일 것으로 판단된다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속 연구과제를 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.202-217
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• 2022

연구목적: 최근 개인형 이동장치(PM : Personal Mobility) 이용이 지속적으로 증가하면서 사고 또한 매년 폭발적으로 급증하고 있다. 이에 따라 PM 이용에 대한 안전 요구가 강화되고 있으나 여전히 안전한 환경을 위한 법/제도, 인프라, 관리체계 등은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 PM 관련 선행연구 검토를 토대로 주요 문제점과 개선방안을 종합적으로 모색하고, 델파이조사를 통해 개선방안의 중요성에 따른 우선순위를 제시한다. 연구방법: 연구방법은 크게 문헌연구와 전문가 설문조사(델파이조사)로 구성된다. 기존의 선행연구와 개선사례(지방자치단체, 정부부처, 업체 등)를 검토하여 문제점, 개선사항을 도출하고 키워드를 기반으로 문제점/개선사항 분류표를 작성한다. 분류 내용을 토대로 전문가 설문조사를 실시하여 우선순위 개선방안을 도출한다. 연구결과: PM 관련 문제점은 인적요인과 관련하여 '교통법규 미준수, 지식 부족, 조작 미숙, 안전의식 부재'가, 물리적요인과 관련하여 '기기 특성, 도로-주행 가능 공간, 도로시설물, 주차시설'이, 관리적요인으로 '관리/감독, 제품관리, 이용자관리, 교육/훈련'이, 그 외 이 모든 요인들과 관련한 법률적요인을 '법률 부재/미흡, 혼선/중복, 실효성 저하' 측면으로 나눠볼 수 있었다. 이와 관련한 개선과제로 'PM 교육·홍보, 주차·반납, 도로개선, PM 등록·관리, 보험, 안전기준, 통행기준, PM 기기안전, PM 부대시설, 단속/관리, 전담조직, 서비스제공업체, 관리체계, 이와 관련한 법/제도 개선'의 14개 핵심 부문에 대해 42개 세부과제를 도출하였다. 세부 과제에 대한 중요도 평가결과 비용, 시간, 효과, 시급성, 실현가능성 평가항목에 대해 평균이 종합적으로 높은 과제는 '단속/계도활동 강화, 교육홍보/캠페인, 무단방치 PM관리, 통행규정 명확화'로 나타났다. 결론: PM 시장은 공유 서비스를 기반으로 점차 시장 규모가 커지고 있으며, 산업 활성화와 더불어 PM 이용의 안전환경이 보장되어야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 PM 관련 주요 문제점, 개선방안을 종합적인 관점에서 모색하고 우선적으로 필요한 개선대책의 순위를 알아본데 있어 그 의미가 있으며 향후 정책수립 자료의 기초가 될 수 있다는 점에서 그 가치가 있다. 향후에는 실질적인 정책 적용을 위해 개선 핵심 분야별로 심층적인 자료 보완이 필요할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제67권1호
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• pp.41-52
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• 2022

1. 본 연구에서는 우리밀 품종인 금강밀과 염 저항성을 가지는 돌연변이 라인 2020-s1340을 재료로 200 mM 염 스트레스 처리에 따른 전사체 발현을 확인하였다. QuantSeq을 통해 23,634,438개의 reads가 생산되었고 7,331,269개의 reads가 mapping됐다. 2. 염 스트레스 상황에서 총 282개의 DEG가 확인이 되었고 이러한 DEGs는 UDP-glucosyltransferase, receptor kinase-like protein, Lectin receptor-like kinases, cytochrome P450등의 단백질들을 코딩하는 유전자들이다. 이러한 DEGs는 염 저항성과 관련된 후보 유전자들이 될 수 있다. 염 저항성과 관련하여 역할이 밝혀지지 않은 유전자들은 추후 연구를 통해 확인이 필요하다. 3. GO연구에서는 DEGs를 세가지 범주로 분류하였으며 대부분 식물체 내 세포 기초 경로와 관련된 GO term들이 주로 되었으며 각각 범주에 있어서 biological process, molecular process에서는 single-organism process (GO: 0044699), single-organism metabolic process (GO:0044710), oxidation-reduction process (GO:0055114), copper ion transport (GO:0006825), copper ion transmembrane transport (GO:0035434), alternative oxidase activity (GO:0009916) GO term들이 유의성이 높게 나타났다. 4. 이러한 QuantSeq의 분석결과는 밀에 관한 염에 의해 발현되는 전사 발현에 대한 이해를 향상시킬 수 있다. 또한 염 스트레스 반응의 복잡한 분자 메커니즘에 대한 좋은 통찰력을 제공하고 염분 스트레스에 대한 작물 내성의 유전적 개선을 위한 실질적인 토대를 마련할 수 있을 것이다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권3호
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• pp.534-546
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• 2023

본 연구에서는 시엽의 기능성 화장품 소재로서의 활용 가능성을 평가하기 위해 항산화와 인간섬유아세포인 CCD-986sk 세포에서의 항주름 효과를 알아보았다. 전자공여능 측정, ABTS⁺ radical 소거능 측정을 통해 항산화 활성을 확인한 결과, 시엽은 1,000 ㎍/ml 농도에서 대조군인 ascorbic acid와 농도 의존적으로 유사한 항산화 활성을 보였다. Elastase 저해 활성 측정, Collagenase 저해 활성 측정을 통해 항주름 효과를 확인한 결과, 시엽은 1,000 ㎍/ml 농도에서 대조군인 epigallocatechin gallate와 농도 의존적으로 유사한 항주름 효과를 나타내었다. UVB로 유도된 CCD-986sk 세포 내 pro-collagen type I의 합성률과 MMP-1의 저해률을 측정한 결과 대조군인 EGCG는 20 ㎍/ml에서 90.2%, 시엽은 30 ㎍/ml에서 88.5%의 pro-collagen 합성률을 보였다. 또한 EGCG 20 ㎍/ml와 시엽 30 ㎍/ml에서 각각 33.0%, 40.8%의 MMP-1 저해율을 확인하였다. Western blot을 통하여 시엽의 pro-collagen type I과 MMP-1의 단백질 발현량을 측정한 결과 UVB 단독군 대비 시엽을 함께 처리했을 때 pro-collagen type I의 단백질 발현량이 증가하고 MMP-1의 단백질 발현량이 감소하는 것을 확인하였다. 위 실험결과에 따라 시엽이 UVB 자극에 의한 광노화를 예방하고 항산화, 항주름 효과가 있음을 확인하여 화장품의 천연물 소재로서의 이용이 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.