기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
GM작물의 개발은 병 저항성, 제초제 저항성, 스트레스 저항성, 기능성 물질의 증진 등의 목적으로 기존 작물에 존재하지 않은 새로운 형질을 도입시킬 수 있게 하였다. 이렇게 개발된 GM작물의 상업화를 위해서는 형질전환 식물체에 도입된 T-DNA가 여러 세대에 걸쳐 안정적인 유전과 표현형의 발현이 요구된다. 본 연구는 암 예방 효과가 있는 PEITC 물질이 증가된 형질전환체, IGA 계통의 $T_1$ 및 $T_2$ 세대에서 도입된 T-DNA의 안정성을 확인하였다. 이를 위해 $T_1$ 세대의 IGA 1-3번 계통과 $T_2$ 세대의 IGA 1-3-5번 계통을 PCR로 선발하였으며 선발된 $T_1$ 세대의 IGA 1-3번 계통에서 도입된 T-DNA의 삽입위치를 VA-TAIL PCR로 확인한 결과 배추 게놈 내 intergenic 부위에 삽입되었음을 확인하였다. 또한, 도입 유전자의 세대별 안정성은 IGA 1-3번 계통과 IGA 1-3-5번 계통에서 T-DNA의 내부구조와 flanking 지역을 PCR 분석으로 비교함으로써 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 IGA1번 계통으로 도입된 T-DNA는 구조의 변이 없이 안정적으로 후대로 유전 되었으며, IGA 1번 계통의 $T_1$ 및 $T_2$ 세대의 PEITC 함량의 증가로 표현형적 형질 또한 안정적으로 유전 되는 것으로 확인하였다. 마지막으로 IGA 1번 계통의 $T_1$ 및 $T_2$ 세대에서 QR 활성을 확인하여 암 예방 효과 또한 확인하였다.
세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
세계화와 지방화 추세의 가속화와 21세기 지식기반경제의 발전에 따라 지역의 장기적 발전을 위한 과학기술의 중요성이 강조되면서 과학기술정책의 대상으로 지역이 주목받게 된다. 행정적으로는 지방자치제의 실시가 기점이 된 것으로 평가되며, 1999년 제1차 지방과학기술진흥종합계획의 수립과 관련 내용의 법제화 이후에 비로소 독립적인 정책으로 자리매김하게 된다. 이후 국가과학기술정책과 지역발전정책이 연계되고 정부의 국정방향 구현을 위한 다양한 정책이 구현되면서 변화 발전하게 된다. 시기적으로 구분하면 1994년 지방자치제 실시 이전까지 국가의 경제발전을 위한 부문계획으로서 국가과학기술정책의 정립과 지역과학기술정책의 태동기, 1994년 지방자치제 실시 이후 국가과학기술기본법 제정의 시기 동안 지역의 과학기술정책이 재조명되고 1차 지방과학기술진흥종합계획이 수립된 지역과학기술정책의 형성기, 이후 지역과학기술정책이 별도의 정책적 위상을 가지고 국가 과학기술정책 및 지역발전정책과 상호 작용하면서 현재까지 추진된 발전기로 나눌 수 있다. 지방과학기술진흥종합계획의 수립과 함께 다양한 정책사업이 추진되면서 지역의 자립적 발전기반이 확충되고 지역의 과학기술혁신역량이 발전하게 되었다. 그럼에도 중앙정부의 종속적 정책추진의 틀을 벗어나지 못하고 있고 실질적인 지역과학기술의 자립적 생태계 구축이 미흡한 실정이다. 특히 최근에 직면하고 있는 고령화, 저출산 등으로 인한 인구감소, 지역주력산업 침체로 인한 일자리 감소, 청년인구의 수도권 집중 등 지역간 격차문제가 심화되고 있다. 디지털전환, 탄소중립 등 전환의 위기를 극복하기 위해서 지역과학기술정책은 새롭게 추진될 필요가 있다. 2022년은 신정부 출범으로 지역정책의 패러다임을 근본적을 바꾸고자 노력하고 있으며, 더불어 과학기술기본계획, 지방과학기술진흥종합계획, 국가균형발전 5개년계획 등 새로운 지역과학기술관련 중장기 계획이 수립되는 시점이다. 디지털전환과 탄소중립 등 대외 기술환경 또한 대전환의 시기를 맞이하고 있다. 변화하는 환경에 대응하면서 확대되는 지역 격차를 해소하고 지역의 지속가능한 성장을 위해서는 1990년대 후반에 형성된 중앙정부 중심 지역과학기술정책의 제도적 기반을 지역 자율적인 체계로 근본적으로 전환하고 새로운 정책추진을 위한 새판을 짤 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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