본 논문은 UWB (Ultra Wide Band) 시스템의 성능 개선을 위해서 Superframe 주기를 이용한 MAC(Medium Access Control) 계층 time slot 동기 알고리즘을 제안한다. Multi-band ORM Alliance (MBOA) 에서 제안한 UWB시스템에서는 Time Slot의 동기를 위해서 Medium Access Slot (MAS) 와 MAS사이의 guard time에 단말기들 간의 MAC 계층 주파수 오프셋으로 야기될 수 있는 시간 오차의 최대값인 MaxDrift를 더해주게 된다. MaxDrift를 더한 만큼 MAS에서 데이터를 전송할 수 있는 시간이 줄어들게 되므로 각각의 MAS에 MaxDrift를 더해주는 방식은 전체 시스템 성능의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 시스템의 성능을 높이고자 time slot동기를 guard time을 증가시키는 방식이 아닌, Superframe주기로 전송되는 연속된 Beacon Frame을 수신하여 주파수 오프셋 값을 estimation하여 보정해주는 방법을 제안한다. Piconet을 초기화시킨 Device는 내부 clock을 이용해서 Superframe주기로 Beacon을 전송을 하므로, Piconet에 접속하려는 단말기들은 연속된 Beacon을 수신하여 Piconet을 생성한 단말기의 MAC계층과 수신한 단말기와의 MAC계층 주파수 오프셋을 구할 수 있다. 각각의 수신 단말기에서 측정한 상대적 주파수 오프셋 값을 내부적으로 estimation한 각각의 MAS의 position에 가감시켜 Piconet을 생성한 단말기에서 estimation한 MAS position에 동기를 맞출 수 있다. 제안된 알고리즘을 통해서 단말기들 간의 최대 주파수 오프셋 값과 관계없이 MaxDrift로 인해서 낭비되는 시간을 각 MAS당 1clock 이내로 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 합성한 결과 390개의 Logic Cell이 소모되었으며, 시뮬레이션 결과 최대주파수 오프셋이 20ppm, 40ppm, 80ppm일 때 MAS당 오차범위가 main clock의 1clock이내였으며 기존의 방법에 비해서 각각 1%, 2%, 4%의 throughput이 향상되었다.
본 연구는 남북 경제 협력 및 상호 발전의 근간이 되는 인프라 건설 수요의 확대에 따른 북한 건설기능인력양성을 위한 교육 훈련 프로그램 개발 및 운영 방안 마련을 위해 수행되었다. 이를 위해 건설분야별 교육 훈련을 위한 직종의 분류와 각 교육 훈련 과정의 개요와 편성 시간 등을 분석하여 건설현장 기능인력 양성의 관점에서 교육 훈련 대상 및 범위를 확정하였다. 그리고 접경지역 남북한 경제협력 관련 이슈를 분석하여 지역적 특성을 도출하고, 이러한 특성을 고려한 북한 건설기능인력의 양성을 위한 교육 훈련 프로그램을 사회-산업-생활 인프라의 3가지 유닛으로 구분하였다. 사회인프라 유닛은 접경지역 전체의 공통 수요로 도로, 철도, 항만 등의 건설과 함께 점검 및 유지보수가 포함된다. 산업인프라 유닛은 접경지 서쪽의 경제특구(혹은 추가로 지정되는 경제특구)를 중심으로 산업설비 수요 대비를 위한 프로그램이다. 생활인프라 유닛은 경제 특구 등의 배후 주거단지와 접경지 내륙, 동쪽 관광 벨트 구측을 위한 대형복합시설, 주거시설, 라이프라인 등 기반 시설에 대응하는 프로그램이다.
이 글은 필자의 선거과정에 대한 면밀한 관찰을 토대로 6 13지방선거의 구조와 쟁점을 발굴해 분석한 내용을 담고 있다. 비록 선거연구의 일반적인 통계적 방법론은 아니지만 전문가의 시각에서 선거과정 전반을 통시적으로 관찰하고 큰 틀에서의 구조와 쟁점을 발굴해 영향력을 평가한 것은 6 3지방선거를 분석하는 여타 연구의 분석에 질적으로 기여할 것으로 생각된다. 여당의 압승으로 끝난 이번 선거는 높은 지지율을 유지한 문재인 정부의 1년 차에 치러진 선거로 정권심판론이 작용하지 못했고 대통령 탄핵과 촛불민심에서 나타난 과거 정부의 적폐청산에 대한 심판이 지방권력을 장악한 보수정당의 현직단체장 및 현직의원에 대한 심판으로 연결된 결과라고 해석할 수 있다. 선거구조의 측면에서는 대통령 지지율과 정당경쟁체제, 그리고 유권자의 이념지형의 변동이 여당에게 유리하였고, 선거쟁점의 측면에서는 남북 북미정상회담과 인천비하발언이 영향력을 발휘했고 네거티브 공세와 드루킹 파문, 부동층의 표심은 예상보다 표심에 영향을 미치지 못했다. 이론적 측면에서 지방선거는 중앙정치의 대리전 혹은 지방정부 구성의 과정이라는 이중적 속성이 있는데 이번 선거는 탄핵과 조기대선을 자초한 과거의 보수정권에 대한 심판으로 다른 차원에서 중앙정치의 대리전 성격을 가지면서 지방의 보수권력을 심판해 지방정부를 교체하는 의미를 동시에 가진다.
최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.
본 연구는 Bacillus velezensis K10의 유전체 분석결과에 따른 유전자의 고유한 특성을 이용하여 유전자마커를 탐색하고 확립하여 산업현장에서 활용하기 위해서 수행하였다. B. velezensis K10은 총 4,159,835 bps를 유지하였으며, 5,136개의 단백질을 발현하는 것으로 조사되었다. B. velezensis K10은 표준균주에 비교하여 전반적으로 외부요인에 기인되는 유전자의 이동이 훨씬 많은 것으로 나타났다. 이와 같은 양상에 기인하여 B. velezensis K10은 특유의 유전적 서열을 유지할 수 있는 것으로 추정되었다. 선발마커 발굴을 위해 recombinase, integrase, transposase, phage-related genes, 등 유전자 변이 유발이 쉬운 게놈상의 영역에 대해 탐색을 실시하였다. 그 결과, 선발마커로써 가능성이 높은 9개 부위를 확보하였다. 후보마커는 일부 다른 영역에서 특이성을 보이는 영역들이 존재했지만, phage 연관 유전자들에서 매우 특이성이 높았기 때문에, 모두 phage 관련 부위에서 모두 탐색되었다. 종간 후보 선발마커로써 B. licheniformis K12, B. velezensis K10, B. subtilis, B. cereus 등에 대해 PCR 분석을 실시하였다. 그 결과 BV3, BV5~9까지 총 6 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 확인하였다. 다른 한편으로, subspecies 수준에서 분석 결과, BV3, 5, 8, 9 등 4 프라이머 세트에서 B. velezensis K10 특이적인 PCR 산물이 형성되는 것을 관찰했다. 분석된 마커 중에서 BV5와 8가 가장 특이성이 높았기 때문에 종(species) 및 아종(sub-species) 수준에서 B. velezensis K10 유전자 선발마커로써 BV5와 8을 활용 가능할 것으로 제의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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