시뮬레이션의 사전적 의미는 복잡한 문제나 사회 현상을 해석하고 해결하기 위하여 실제와 비슷한 모형을 만들어 모의적으로 실험하여 그 특성을 파악하는 과정으로 정의할 수 있다(네이버 국어사전). 교통상황에서 발생하는 다양한 이벤트는 무작위(Random)로, 드물게(Rare) 발생하는 이벤트이기 때문에 이러한 이벤트에 대해 예측을 하기에는 어려움이 있다. 특히, 운전자들의 경로 선택, 교통사고와 관련된 돌발 상황 등 다양한 교통 문제를 해결하기 위한 기술 및 대책이 개발되고 있는데 이러한 문제 해결방안을 검증하지 않고 바로 현장에 투입하기에는 위험성이 존재한다. 따라서 도로교통 효율성 및 안전성 증진을 위한 정책 및 기술을 도입할 때, 교통 시뮬레이션을 통해 도로교통안전 및 교통상황에 대한 예측, 관리, 분석 등을 수행함으로써 더욱 효율적인 기술 적용을 위한 환경을 제공할 수 있다. 도로교통 분야에서 활용할 수 있는 교통 시뮬레이션은 분석 범위 및 교통 흐름을 표현하는 정도에 따라 거시적 교통 시뮬레이션(Macroscopic traffic simulation), 중시적 교통 시뮬레이션(Mesoscopic traffic simulation), 미시적 교통 시뮬레이션

인체 감각 생성 기전 및 가능성신경조직은 특정 역할을 하는 신경 세포군과 이의 생체조직들로 이루어져 있고, 이들이 활성화 또는 비활성화되면서 신경다발(말초신경계)이나 백피질(중추신경계)을 통해 신호를 전달하여 인간의 인지와 행동양식으로 표현된다. 이러한 기능을 조절하기 위해서는 우선 약물을 통하여 신경전달물질이 뇌세포에서 활성화되는 정도를 조정하는 방식이 있다. 하지만 약물로는 뇌 특정 부위만을 조절하는 것이 불가능하다. 이에 반해 침습적인 방법을 통한 뇌기능 조절방식인 탐침을 이용한 전기적 자극이 가능하다. 이러한 탐침을 이용한 전기적 자극의 경우, 말초신경자극기나 뇌수술에 사용되는 뇌파도(Electrocorticogram: ECoG)나 뇌 심부 자극술(Deep brain stimulation: DBS)로 뇌의 특정 위치에 탐침을 이식 또는 삽입하여 전기자극을 주어 뇌의 기능을 일시적으로나 영구적으로 변환시키는 것이 가능하다. 유사한 방법으로 외부에서 비침습식인 방식으로 뇌기능을 조절하는 기술인 경두개 자기자극술(Transcranial magnetic stimulation: TMS)을 들 수 있다. 이는 두개골 외부에서 강한 자기장을 발생시켜 뇌피질에 유도

4D 프린팅 기술의 출현요즘 초등학교 어린이들에게 인기를 끌고 있는 터닝메카드는 만화도 재미있지만 캐릭터 상품이 더욱 흥미롭다. 자동차를 카드 위로 굴리면 카드를 물고 로봇으로 변신하는 것이다. 이는 마치 트랜스포머가 여러 가지 자동차 모양이었다가 로봇으로 변신하는 것과 매우 유사하다. 이렇듯 살아 움직이는 듯한 변화 가능한 기술에 우리는 열광하게 된다. 처음 3D 프린팅 기술이 일반 사람들에게 알려지기 시작했을 때 우리는 이런 일이 실제 가능할지도 모른다고 생각했을 것이다. 하지만 3D 프린팅 기술은 프린팅된 피규어가 움직이지는 않는다. 3차원 입체를 그대로 복사해서 프린팅하는 것이 주목적이기 때문이다. 하지만 어느새 프린팅된 피규어가 변화할 수 있는 기술인 4D 프린팅 개념이 나왔다. 조만간 만화나 영화가 현실이 될 날이 머지않은 것 같다. 4D 프린팅이라는 용어는 2013년 미국 MIT 자가조립연구소 스카일러 티비츠 교수의 TED 강연을 통해 알려졌다. 당시 ‘4D 프린팅의 출현(The emergence of 4D printing)’이라는 제목으로 강연을 진행했으며, 이후 4D 프린팅 기술은 3D 프린팅의 진화된 개념으로서 여겨지고 있다.4D 프린팅 기

"I am my connectome"(나는 곧 나의 커넥톰이다)나(I)와 당신(You)은 다르다. 겉보기엔 굉장히 비슷해 보이는 일란성 쌍둥이조차도. 지구 위에 살고 있는 70억 명 중 단 한 사람도 똑같은 사람이 없다면, 과연 무엇이 나와 당신을 다르게 만드는 것일까? 미국 프린스턴 대학의 세바스찬 승 교수는 TED 강연1)을 통해, 당신이 당신임을 만드는 것은 다름 아닌 '커넥톰(Connectome)'이라는 인상적인 주장을 펼쳤다. '뇌 속 신경세포인 뉴런들의 연결망'을 뜻하는 커넥톰은 지문처럼 사람마다 다른 형태로 나타난다. 즉, 단순히 유전정보만이 한 사람을 결정짓는 것이 아니라 주변환경, 그리고 새로운 경험을 통해서 얻은 고유한 커넥톰이 우리를 우리답게 만드는 것이다. 인간커넥톰프로젝트(The Human Connectome Project) 지난 2010년 9월, 미국 국립보건원(NIH)은 4천만 달러를 인간커넥톰프로젝트(The Human Connectome Project, HCP)에 투자하며 본격적인 커넥톰 연구의 문을 열었다. 새로운 곳을 여행할 때 어떻게 계획을 세우는가? 올겨울, 아이슬란드에 있는 최대의 온천지인 블루라군(Blue Lagoon)

생물이 지닌 여러 특성은 같은 종 내에서도 연속적인 분포를 나타낸다. 예컨대 키, 몸무게, 걷는 속도 등은 작은 키와 큰 키, 가벼움과 무거움, 느림과 빠름으로 양분되는 것이 아니라 넓은 범위 내에서 다양한 값을 지니게 된다. 이런 연속적인 분포가 나타나게 되는 데에는 매우 다양한 원인이 작용한다. 유전학자들은 이 많은 요인 중에서도 특히 유전자가 어떻게 그 특성 및 차이에 영향을 끼치는지에 대해 연구하고 있다. 유전학 중에서도 이처럼 집단 내에 존재하는 연속된 형질을 다루는 유전학을 양적유전학이라고 부른다. 그리고 이 연속된 형질이 나타나게 하는 유전자가 포함된 꽤 넓은 DNA 부분을 양적형질 유전자위치(Quantitative Trait Loci; QTL)라고 한다. 이 글에서는 QTL 분석법을 통해 어떻게 연속된 형질에 관여하는 유전자를 찾고 있는지에 대해 간략히 소개하고자 한다.QTL 분석의 과정은, 비유하자면 이렇다. 두 개의 책장이 있다. 각각에는 1번부터 22번까지 책이 꽂혀 있고, 이 책들의 내용은 같은 번호끼리는 비슷하지만 완전히 같진 않다. 연구자들은 책장 A와 B의 차이가 무엇인지 알아보고 싶었지만 이 책을 직접 읽을 수가 없어 어쩔 수 없

3D 프린팅 기술3D 프린팅 기술은 2013년 세계 경제 포럼이 선정한 10대 유망 기술 중의 하나로, 전통 방식의 가공 단계를 혁신적으로 단축시켜 생산 비용 절감과 기간 단축 등, 생산성 향상의 효과를 가져 올 수 있을 것으로 기대하고 있다. 1990년대 이후 제조업의 기반이 한국, 중국, 대만 등 아시아 신흥국으로 이동하면서 미국, 유럽, 일본 등의 선진국들이 선진제조업을 모색하였고, 3D 프린팅 기술(또는 AM: Additive Manufacturing 기술)을 그 대안으로 보고 관련 정책·자금을 강력히 지원 중에 있다. 우리 정부도 3D 프린팅 기술이 중국, 동남아의 추격을 뿌리치고, 선진국에게 주도권을 빼앗기지 않기 위한 신성장동력의 한가지로 생각하고 있다.가트너의 2014년 기술 하이프 사이클에 의하면 3D 프린팅 기술은 관련분야에 따라서 2~5년 또는 5~10년 사이에 핵심 기술로 발전될 것으로 예상하고 있고, 2016년에는 메인스트림이 될 것으로 보고 있다. 실제로 미국의 경우, 보잉, 맥도널드 더글러스, GE 등의 항공기 제조 회사와, 포드, 페라리 등의 자동차 회사에서는 부품의 경량화, 고성능화를 위해 이미 3D 프린팅 기술을 이용한 부품

최근 산업 분야에서 가장 뜨거운 주제는 3D 프린터가 아닐까. 도면만 있으면 간단한 클릭 몇 번만으로 원하는 구조를 쉽게 만들 수 있다니 얼마나 매력적인가. 손에 잡히는 모형부터 거대한 집까지, 3D 프린터만 있다면 자동으로 원하는 것을 뚝딱 만들 수 있다. 심지어 3D 프린터를 이용해 눈에 보이지 않는 나노-마이크로 크기의 구조를 만드는 연구들도 진행되고 있으니 이제 더 이상 3D 프린터로 만들지 못하는 건 없을 것이라 생각될 정도다.그렇다면 인간이 조립 가능한 가장 작은 구조체인 분자의 경우는 어떨까? 1959년 란 제목의 강연에서 파인만은 ‘분자 크기의 기계들을 만들 수 있다면 원자들을 하나씩 들어 올려 원하는 분자를 조립할 수 있게 될 것’이라 말했다. 일종의 분자 프린터인 것이다. 하지만 안타깝게도 나노머신에 관한 연구는 로봇을 만들 수 있을 정도로 활발히 진행되진 않아, 파인만의 바람은 아직 우리에겐 먼 길처럼 보인다. 비록 분자 기계가 원하는 분자를 척척 조립해주지는 못하더라도, 화학 분야에선 지금까지 분자를 자동으로 조립해주는 기계를 개발하기 위해 많은 연구를 진행했다. 그 덕에 DNA나 단백질과 같이 단위 구

현재 휴대용 전자제품과 전기자동차에 이르기까지 널리 사용되는 리튬이온전지의 에너지밀도가 이론적 한계에 도달했다는 인식이 확산되며 차세대 이차전지에 대한 관심이 높아지고 있다. 설퍼(황, S8)와 리튬 금속을 각각 양극소재와 음극소재로 사용하는 리튬-설퍼전지는 친환경, 초저가, 고에너지밀도 특징을 가지고 있어서, 포스트 리튬이온전지(post lithium-ion battery)로서 전 세계적인 주목을 받고 있다. 리튬-설퍼전지는 뛰어난 장점들을 갖고 있음에도 불구하고 고율특성, 수명특성 등과 같은 주요 전기화학적 특성이 해결되지 않아 실용화가 매우 늦어졌다.리튬-설퍼전지 역사1960년대 리튬-설퍼전지가 처음 제안되었으나, 1990년대 중반까지는 상온에서 구현되는 가역용량이 매우 낮았다. 하지만, 고온에서는 이론용량에 근접하는 높은 방전용량을 보이는 것으로 알려졌다. 1990년대 후반에 미국의 벤처기업인 Polyplus 사(미국 캘리포니아 주 소재)가 상온에서 고용량 리튬-설퍼전지를 선보인 것은 리튬-설퍼전지 개발사에서 가장 획기적인 사건이라 할 것이다. Polyplus 사는 글라임(glyme)계 용매에 폴리설파이드가 고농도(S 기준으로 10 M 이상)로 용해되

영화 토탈 리콜에서는 사람의 기억을 조작하는 장면이 나와 화제가 됐다. 맨 인 블랙이라는 영화에서도 사람의 기억을 빛으로 지우는 장치가 등장해 관심을 끌었다. 영화 속에서나 나오는 이런 일이 현실에서도 곧 가능해질 것이라는 전망이 나오고 있다. ‘광(光)유전학’의 발전 덕분이다. 광유전학(optogenetics)이란 광학(optics)과 유전학(genetics)을 결합해 만든 용어로 빛과 유전공학을 이용해 동물의 뇌 신경세포를 조절하는 기술이다. 이 기술은 ‘채널로돕신’이라는 녹조류의 청색광단백질을 쥐의 신경세포에 발현한 후 빛만으로 신경세포를 활성화하고 이를 이용해 마우스의 행동을 컨트롤했던 스탠퍼드대 칼 다이서로스 교수의 연구에서 시작됐다. 이러한 광유전학의 시초가 2005년 ‘네이처 뉴로사이언스’에 발표된 직후 큰 화제를 모았다. 비로소 ‘리모컨 구실을 하는 빛과 수신기 구실을 하는 채널로돕신’ 시스템을 통해 신경회로를 조절할 수 있는 시대가 열린 것이다. 이 논문은 지금까지 1,500번 정도 인용됐다. 이러한 연구이전에는 특정 신경세포를 활성화시키고 조작하는 방법은 그동안 전기자극이나 약물을 이용해 다양하게 시도돼 왔다. 하지만, 이 방법들은 원하는

클라우드 컴퓨팅의 개념과 서비스클라우드 컴퓨팅이란 말 그대로 컴퓨터 및 서버 등의 자원들이 하나의 커다란 구름 모양 집합으로 구성되어 사용자들이 언제 어디서나 다양한 기기를 이용하여 자원을 할당받아 작업을 처리해줄 수 있는 환경을 말한다. 기술적으로는 인터넷을 포함한 유·무선 네트워크를 기반으로 가상화 기술을 활용하고, 유틸리티(Utility) 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 네트워크 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등의 개념을 묶어서 형성된 것이라고 볼 수 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 기술은 IaaS, PaaS, SaaS 등과 같이 다양한 as a services 시리즈를 양산해내면서 가상 서버, 데스크톱, 데이터베이스, 개발 플랫폼, 스토리지 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 핵심 기술의 발전 동향클라우드 컴퓨팅의 가장 핵심적인 기술은 가상화 기술을 손꼽을 수 있다. 현재 가상화 기술은 서버, 데스크톱, 네트워크, 스토리지 등 다양한 영역에서 사용되지만, 가상화 기술의 시작은 1960년 후반 메인프레임의 가상 메모리 기술에서 출발하였다. 하나의 물리적 서버에 다수의 사용자가 접속하던 시절에 IBM은 CPU, 메모리, 디스크 자원을 분할하여 여러 사

누구나 미래를 점쳐 보지만 그 누구도 예측이 쉽지는 않다. 하물며 과학계는 하루가 다르게 발전하고 있어 바로 내년에도 어떤 발전이 있을지 예측하기 힘들다. KISTI(한국과학기술정보연구원)는 자체적으로 미래유망기술 탐색 방법을 가지고 있는 것으로 유명하다. 이를 통해 2006년부터 미래유망기술세미나를 개최하고 유망 기술 10선을 선정해 발표해왔다. 올해는 2012년부터 구축한 ‘미래기술 지식베이스’를 기반으로 8,000여 개의 후보군 중 사회, 경제적 파급력, 트렌드 부합성, 트렌드 변화와 연동된 급부상성 등을 기준으로 선정했다.올해 미래유망기술 10선은 △자가면역질환 치료기술 △광유전학 기술 △생체모방로봇 △학습 분석 기술 △클라우드 환경 보안 기술 △4D 프린팅 △지능형 교통시스템 V2X 기술 △무인수송기술 △리튬-황 전지 △메타물질 응용 기술이다.먼저 ‘자가면역질환 치료기술’은 인체의 면역체계가 이상을 일으켜 자신의 세포나 조직을 적으로 인식해 공격하는 자가항체를 만들고, 그로 인해 염증이 일어나는 질병인 자가면역질환을 치료하는 기술이다. 지금까지는 면역체계 자체를 억제했지만 부작용이 많았다. 현재는 면역 메커니즘을 면밀히 연구하여 새로운 기술이 발전하

새로운 단백질 분해신호 규명 황철상(생명) 교수 연구팀은 단백질 합성 개시 신호로 알려진 N-말단 메티오닌이 단백질의 분해 신호로도 작용한다는 사실을 최초로 발견하고 그 분해 경로를 규명했다. 황 교수팀은 N-말단 메티오닌의 다음 위치에 소수성 아미노산 잔기(Met-Φ)를 가진 단백질들은, 바로 분해되거나 N-말단 메티오닌이 아세틸화하더라도 또 다른 아세틸화/N-말단 규칙에 의해 상보적으로 분해된다는 사실도 밝혀냈다. 차세대 반도체소자 성장법 개발 최희철(화학) 교수팀이 2차원 이황화몰리브덴(MoS2)을 원하는 크기와 기하학적 형태로 균일하게 합성하는 데 성공하고, 이를 반도체 소자로 제작할 수 있음을 규명했다. 기존의 단순 증착 대신 몰리브덴이 포함된 화합물을 금 표면에 주입해 균일한 표면합금을 형성하고, 황화수소를 차례로 주입해 원자 수준으로 얇은 2차원 이황화몰리브덴을 합성ㆍ분리해낸 것이다. 신개념 이식세포 보호대 개발조동우(기계) 교수와 백선하 서울대병원 신경외과 교수 연구팀이 세포기반 약물전달 시스템 ‘hybrid scaffold’를 개발했다. 1500 ㎛의 입방체 형틀을 3D 프린팅 기술로 제작하고 그 안에 하이드로겔을 넣은 것이다. 내부 뼈대가

지난 10월 27일부터 11월 1일까지 미국 산호세시 메리어트 호텔에서 W3C (World Wide Web Consoitium)에서 매년 개최하는 TPAC (Technical Plenary / Advisory Committee) Meeting이 있었다. W3C는 전세계 웹표준을 재정하고 보급하는 국제기관이고 웹의 창시자 팀 버너스 리가 단체를 이끌고 있다.그동안 W3C의 웹표준 방향은 다분히 Raw Level의 기초 API를 제공하는데 집중해왔지만 최근 HTML5로 대표되는 다기능 API 표준을 확대하고 있으며 특히 Web & TV, Web & Automotive등 다양한 응용분야에 대해서도 표준재정을 시도하는 등 범위를 넓혀오고 있다. Web Payment Interest Group은 가장 최근에 결성된 응용분야의 표준화 관심그룹이다.W3C에서는 다양한 그룹의 형태가 있으며 통상 비공식적인 Community Group에서부터 표준화 가능성을 모색하는 단계를 거치고 이후 Interest Group이라는 W3C 산하 공식 그룹이 생성되며 더 나아가서 기술문서를 생성해내는 단계까지 진행되면 Working Group이 결성된다. Web Payment IG (Int

인간은 자연을 이해하고, 이를 모방해 왔다. 오스트레일리아 원주민들은 새의 날개를 모방해 부메랑을 만들었고, 고대 이집트와 중국에서는 물고기 비늘을 모방하여 비늘 갑옷을 만들었다. 야생 들장미로 엮은 울타리를 모방한 가시 철조망은 거친 동물들을 막아내거나 가두는데 매우 효과적인 역할을 했다. 또한 인류는 나는 새를 관찰해 비행기를 만들었고, 사람의 눈을 관찰해 카메라를 만들었다. 새삼 놀라울 것이 없는 생체모방이 최근에 들어서 다시 주목을 받고 있다. 그 이유는 여러 가지 있을 수 있겠지만, 무엇보다도 과학 기술의 발달을 통해 매우 작고 복잡한 구조의 구현이 가능하게 된 것이 아마 한 몫 하는 듯 하다. 여기에서는 최근 개발되어 Nature 지에 소개된 곤충 눈을 모방한 카메라를 소개하면서 생체모방에 대한 몇 가지 이야기들을 풀어가고자 한다. 왜 하필 곤충의 눈을 모방하면서까지 카메라를 만들려고 하는 것일까? 자연계에 존재하는 눈의 종류는 생물학적으로 대략 10가지 정도로 구분이 되고, 이들은 크게 두 가지로 구분이 된다. 하나는 사람, 새, 물고기 등이 갖고 있는 ‘단일렌즈 눈(single lens eye)‘ 이고, 다른 하나는 벌, 개미 등의 곤충과 새우

빅데이터 그리고 데이터마이닝최근 데이터마이닝에 관련된 사회적 관심도가 증가하고 있다. 거대한 데이터로부터 추출되어 나오는 지식의 유용성에 사람들이 열광하기 시작했다. 사람들은 한 발 더 나아가, 더 큰 사이즈의 데이터를 분석하고 더 다양한 데이터의 융합을 논의하기 시작했다. 이것이 바로 최근 불어닥치는 빅데이터 열풍이다. 빅 데이터라 불리는 조류의 핵심 목적은 초고용량의 데이터를 기반으로 초고단위의 데이터마이닝을 위한 프레임워크를 마련하고, 이를 활용하여 최종적으로 얻어내는 데이터마이닝 결과물의 유용성을 극대화하는 것이다.그렇다면 데이터마이닝은 무엇일까? 어떻게 데이터로부터 유용한 정보들을 발견(mining) 하는 것일까? 위키피디아를 참조하면 데이터마이닝은 ‘대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것’으로 정의된다. 이러한 목적을 달성하기 위해서, 데이터 마이닝은 대규모의 데이터를 다루기 위해 데이터베이스와 밀접한 연관관계를 맺을 수밖에 없다. 또한, 통계적 추론을 바탕으로 데이터로부터 규칙이나 패턴을 찾아내기 위하여 기계학습과도 긴밀한 관계를 가지고 있는 융합적 성격을 가지는 학문이다. 데이터마이닝은 데이터베이

에볼라”, 아프리카 콩고민주공화국의 북부에 있는 강이름이다. 처음 환자가 발생했던 지역의 이름을 따서 에볼라바이러스로 명명하게 되었다. 에볼라바이러스에 감염되어 나타나는 주요 증상은 발열과 출혈로써, 과거에는 에볼라출혈열로 불리었으나 현재 공식 병명은 에볼라바이러스병이다. 2014년 4월 WHO에서 공식 발표한 사실에 입각한 2014년 집단발생한 에볼라바이러스병의 주요 내용은 다음과 같다. “사람에게 증상이 심하게 나타나고 치명적인 병이다. 치명률이 90%에 이를 수 있다. 열대우림지역과 가까운 중앙아프리카와 서아프리카의 외따로 떨어진 마을에서 일차적으로 발생하였다. 바이러스는 야생 동물에서부터 전파되었고, 사람에서 사람으로 전염되어 퍼져나간다. 중증의 증상을 보이는 환자는 집중적인 보조요법으로 치료하여야하나, 현재 사용이 승인된 특별한 치료법이나 백신은 없다.”한국에는 에볼라바이러스가 없다. 그러므로 국내에서 발생되는 경우는 에볼라바이러스에 감염된 야생동물이나 사람이 국내에 들어오는 것이다. 외국에서 들어오는 야생동물의 검역과 외국으로 왕래하는 사람들을 대상으로 하는 방역이 중요한 이유다.에볼라바이러스를 전자현미경으로 관찰하면 실모양의 비리온 형태이다. 지

2000년대 이후 전 세계는 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’ 기술에 열광했다. 모든 정보통신 기술의 집약체였던 유비쿼터스 컴퓨팅은 스마트폰의 폭발적인 성장에 따라 현실화되기 시작했으며, 최근에는 구글이 인수해 화제가 된 ‘NEST’사의 스마트 홈 제품이나 ‘구글 글래스(Google Glass)’, ‘갤럭시 기어’, 나이키 사의 ‘퓨얼 밴드(FuelBand)로 대표되는 웨어러블 컴퓨팅(Wearable Computing) 제품이 이미 시장에 출시되고 있다. 이러한 스마트 기기들의 출시와 더불어 WiFi, LTE, 블루투스와 같은 무선 통신 기술에 대한 연구 및 서비스 역시 기대 이상으로 빠르게 진행됨에 따라 스마트 기기들이 가져올 새로운 서비스들을 위한 네트워크, 기반 기술(Infrastructure) 및 서비스에 대한 연구의 필요성이 대두되었으니, 바로 사물 인터넷이다. 사물 인터넷은 1999년 MIT AUTO-ID 연구실의 캐빈 애쉬턴(Kavin Ashton)에 의해 처음 소개되었다. 초기 사물 인터넷은 날로 늘어나는 네트워크 연결 기기들의 고유 식별자(ID)에 대한 고민에서 시작되었다. 당시 차세대 네트워크를 위해 준비 중이던 IPv6 주소를 고유 식별자로 차용하여,

최근 애플이나 페이스북 등 플랫폼을 경쟁력의 핵심 무기로 삼아 업계 선두로 부상하는 기업이 늘고 있다. 비즈니스 플랫폼이란 “여러 참여자가 공통된 사양이나 규칙에 따라 경제적 가치를 창출하는 토대”를 말한다. 쉽게 풀어 얘기하면 다양한 상품을 생산하거나 판매하기 위해 공통적으로 사용하는 기본 구조 (자동차 플랫폼, 전자제품 플랫폼, 방문서비스 네트워크 등), 혹은 상품 거래나 응용 프로그램을 개발할 수 있는 인프라(온라인 쇼핑몰, 운영체제(OS), 앱스토어 등)도 모두 플랫폼에 해당된다. 과거 플랫폼은 비용절감과 제품 다양화를 위해 주로 제조업에서 활용되었다. 역사상 최초로 플랫폼을 도입한 사람은 미국 GM의 알프래드 슬론 회장이다. 1923년 CEO에 취임한 슬론은 포드를 추월할 비책으로 업계 최초로 플랫폼을 도입한다. 저가형부터 고가형까지 5개 모델(시보레, 폰티악, 올즈모빌, 뷰익, 캐딜락)에 트랜스미션 등 플랫폼을 통일하여 원가를 절감한 것이다. 이후 모델이 수십 종으로 늘어났지만 3개의 플랫폼만으로 생산을 지속했으며 여기에 힘입어 GM은 포드를 제치고 1920년대 말 세계 최대 자동차회사로 부상할 수 있었다. 우리나라의 현대기아차도 2000년 합병

기계학습(machine learning)이란 무엇인가? 기계라는 말이 붙었으니 기계공학의 한 분야인가, 아니면 학습이란 말로 끝나니 인문학의 한 분야인가? 누군가가 기계학습이 무엇인지 궁금하다면 바로 검색을 해볼 것이다. 예를 들어, 구글에서 기계학습이라고 치고 검색을 하면 위키피디아의 설명이 가장 먼저 나올 테고, 그 내용은 다음과 같이 간단히 요약할 수 있다. 기계학습이란 ‘인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야’를 말한다. 이 내용을 보면 기계학습이 컴퓨터공학의 한 분야라는 것을 알 수 있다.그렇다면 컴퓨터가 학습을 한다는 것이 어떤 의미이고, 왜 이것이 세상을 바꾸는 하나의 기술로까지 성장할 수 있는지에 대한 궁금증을 조금이나마 풀어주고자 한다. [그림 1]은 오레곤주립대의 토마스 디트리히(Thomas Dietterich) 교수가 만든, 기계학습을 간단히 설명하는 만화다. 교실에서 컴퓨터들이 책상에 앉아서 선생님의 수업을 듣고 있는 모습으로, 외부로부터 데이터를 얻는 것을 경험(Experience), 컴퓨터가 학습해나가는 과정을 학습 알고리즘(Learning Algorithm)으로 설명하고

양자점(quantum dot)이란양자점은 10 nm 내외의 금속 또는 반도체 결정을 일컫는 말로 보통 수백에서 수천 개 가량의 원자로 구성되어 있다. 1980년대 초 컬럼비아대 루이스 브루스(Louis Brus) 교수팀이 콜로이드 상태의 양자점을 발견하고 1993년 MIT 모운지 바웬디(Moungi Bawendi) 교수팀이 효율적인 습식 합성법을 개발한 이래로 카드뮴(Cd), 인듐(In), 납(Pb) 등 다양한 재료를 이용한 양자점에 대한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 양자점은 단일 원자와 벌크 재료 사이의 중간적 물성을 보이며 특히 작은 공간에 구속된 전자의 양자 제한 효과(quantum confinement effect)에 의해 밴드갭(band-gap)이 크기에 반비례하는 특징을 나타낸다. 이러한 특징을 이용하면 화학적 조성의 변화 없이 에너지 구조를 조절할 수 있기 때문에 태양전지, 발광소자, 광촉매, 트랜지스터, 센서, 바이오이미징 등 다양한 분야에 응용 가능하다. 그러나 대부분의 양자점이 유독한 중금속 재료를 이용할 뿐만 아니라 공기 중의 산소와 수분에 취약하여 이용에 많은 제약이 따른다. 따라서 안전하고 안정한 양자점에 대한 관심이 최근 급증