This study identifies the commercialization success factors that can be an important indicator for the transfer and commercialization of national R&D results in the agricultural sector. Unlike other industries, the agricultural sector has a non-systematically scaled and processed industrial structure, and R&D is led by government rather than the private sector. Although the quantitative performance of national agricultural R&D, especially the number of patents and publications, has increased rapidly with the quantitative expansion of the government R&D budget, the technology commercialization of the results of agricultural R&D has been accompanied by difficulties for SMEs. Therefore, this study summarized the success factors for commercialization of state-owned technologies presented in previous studies, and based on them, analysed the success factors for commercialization specific to the agricultural sector. It also conducted a questionnaire survey using Delphi and focus group interviews (FGI) with experts from academia, research and industry, and a survey of agricultural companies to derive success factors for commercialization in the agricultural sector using logistic regression analysis. As a result, five indicators with positive correlation and three indicators with negative correlation within technology characteristics, suppliers, adopters, policy and market factors were finally derived as key factors for agricultural commercialization. In the future, it is expected that independent factor analysis of the food and seed sectors, which have independent industry characteristics from the agricultural sector, will be needed.

본 실험에서는 무전해 도금을 통하여 Pd 및 Pd-Cu 분리막을 제조하여 수소 투과 성능을 분석하였다. 분리막의 지 지체는 α-Al2O3 세라믹 중공사를 사용하였다. Pd-Cu 분리막은 무전해 도금을 실시하였고 Pd-Cu 합금을 만들기 위하여 수소 분위기에서 500°C, 18 h 동안의 열처리 과정을 거쳤다. 그 후, Pd-Cu 분리막은 EDS (Energy Dispersive X-ray Spectroscopy), XRD (X-ray Diffraction) 분석을 통해 합금이 형성된 것을 확인하였다. Pd 및 Pd-Cu 도금층의 두께는 SEM (Scanning Electron Microscope) 분석을 통해 각각 약 3.21, 3.72 μm으로 측정되었다. 수소 투과 성능은 수소 단일 가스, 혼합가스(H2, N2)에서 350~450°C, 1~4 bar의 범위에서 수소 투과 실험을 진행하였다. 수소 단일 가스에서 Pd 및 Pd-Cu 분리막은 450°C, 4 bar에서 최대 54.42, 67.17 ml/cm2⋅min의 flux를 가지며, 혼합가스에서는 450°C, 4 bar의 조건일 때, 각각 1308, 453의 separation factor가 나오는 것을 확인하였다.

본 실험에서는 α-Al2O3 세라믹 중공사를 지지체로 사용하였고, 무전해 도금을 통해 Pd 및 Pd-Ag가 도금된 수소 분리막을 제조하였다. Pd-Ag 분리막은 Pd와 Ag 합금 형태로 만들기 위하여 500°C, 10 h 동안의 annealing 과정을 거쳤으며, EDS (Energy Dispersive X-ray Spectroscopy) 분석을 통해 Pd-Ag 합금이 되었다는 것을 확인하였다. 또한, SEM (Scanning Electron Microscope) 분석을 통해 제조된 Pd 및 Pd-Ag 도금층의 두께는 약 8.98, 9.29 μm으로 측정되었다. 제조된 수소 분 리막은 350~450°C, 1-4 bar의 범위에서 수소 단일 가스, 혼합가스(H2, N2)를 이용하여 수소 투과 실험을 진행하였다. 수소 단 일 가스에서 Pd와 Pd-Ag 분리막은 최대 각각 21.85, 13.76 mL/cm2⋅min의 flux를 가지며, 혼합가스에서는 450°C, 4 bar의 조건일 때, 1216, 361의 separation factor가 각각 나오는 것을 확인하였다.

In the case of columns in buildings with soft story, the concentration of stress due to the difference in stiffness can damage the columns. The irregularity of buildings including soft story requires retrofit because combined load of compression, bending, shear, and torsion acts on the structure. Concrete jacketing is advantageous in securing the strength and stiffness of existing members. However, the brittleness of concrete make it difficult to secure ductility to resist the large deformation, and the complicated construction process for integrity between the existing member and extended section reduces the constructability. In this study, two types of Steel Grid Reinforcement (SGR), which are Steel Wire Mesh (SWM) for integrity and Steel Fiber Non-Shrinkage Mortar (SFNM) for crack resistance are proposed. One reinforced concrete (RC) column with non-seismic details and two columns retrofitted with each different types of proposed method were manufactured. Seismic performance was analyzed for cyclic loading test in which a combined load of compression, bending, shear, and torsion was applied. As a result of the experiment, specimens retrofitted with proposed concrete jacketing method showed 862% of maximum load, 188% of maximum displacement and 1,324% of stiffness compared to non-retrofitted specimen.

본 논문에서는 생성 모델로 색칠하기 게임에서 사용 가능하도록 임의의 선화와 원하는 컬러링 스타일을 입력하면 자동으로 컬러링 영상을 생성하는 신경망 모델인 FillingGAN을 제안한다. 제안된 모델은 스타일 영상의 특징을 추출하는 오토 인코더 구조의 모듈과 추출된 스타일 영상의 특징을 선화에 적용해서 이미지를 생성하는 GAN 모델로 구성된다. GAN 모델은 선화에서 추출된 구조와 스타일 영상에서 추출된 색 정보를 이용해서 채색 영상을 생성하는 과정을 수행하며, 이를 위해서 선화의 구조와 스타일 영상의 색 정보를 유지하는 손실 함수를 설계한다. 우리의 모델은 선화의 고유한 특징을 보존하며 스타일이 적용된 이미지를 생성한다.