본 연구는 의료분야 사용자 혁신을 아이디어 도출-연구개발-상용화 및 창업의세 단계로 분류하고, 각 단계별로 혁신의 성공에 미치는 핵심요인의 조합을 30개 국내 사례에 대한 퍼지집합 질적 비교분석을 통해 파악했다. 아이디어 단계에서는 사용자 인적 네트워크상에서 그 가치를 평가하고, 연구개발 단계로의 이행을 위한 자원을 제공해 주는 것이 중요했다. 연구개발 단계에서는 급진적 혁신은 기술역량, 자원 접근성, 정부지원이 모두 갖추어져 있거나 우수한 혁신 네트워크에 아이디어가 도입된 경우 발생했다. 상용화/창업의 경우급진적 혁신은 연구개발과 같이 세 조건이 모두 갖춰진 경우 발생했으며, 점진적 혁신은 기술역량이 탁월한 개인이 소규모 정부지원 또는 주변 자원을 활용해 이루어졌다. 민간기업의사용자 혁신 전략과, 정부 지원 정책의 효과, 효율성을 모두 제고할 수 있는 사용자 혁신의틀을 제공했다는 점에 현실적 의미가 있다. 학술적으로는 사용자 혁신 단계별 핵심요인 조합을 규명하고, 퍼지집합 질적 비교분석방법을 적용한 첫 연구라는 의의가 있다.

PURPOSES: Nighttime driving is very different from daytime driving because drivers must obtain nighttime sight-distances based on road lights and headlights. Unfortunately, nighttime driving conditions in Korea are far from ideal due to poor lighting and an insufficient number of road lights and inadequate operation and maintenance of delineators. This study is conducted to develop new standards for nighttime road visibility based on experiments of driver perception for nighttime visibility conditions. METHODS : In the study, perception level and satisfaction of nighttime visibility were investigated. A total of 60 drivers participated, including 34 older drivers and 31 young drivers. To evaluate driver perceptions of nighttime road visibility, fuzzy set theory was used because the conventional analysis methods for driver perception are limited in effectiveness for considering the characteristics of perception which are subjective and vague, and are generally expressed in terms of linguistic terminologies rather than numerical parameters. RESULTS : This study found that levels of nighttime visibility, as perceived by drivers, are remarkably similar to their satisfactions in different nighttime driving conditions with a log-function relationship. Older drivers evaluated unambiguously degree of nighttime visibility but evaluations by young drivers regarding it were unclear. CONCLUSIONS : A minimum value of brightness on roads was established as YUX 30, based on final analyzed results. In other words, road lights should be installed and operated to obtain more than YUX 30 brightness for the safety and comfort of nighttime driving.

산업의 발달로 인하여 플라스틱의 수요가 증가되고 있다. 산업현장과 가정에서 사용 후 배출되는 폐플라스틱은 많은 환경 문제를 야기 시키고 있으며, 이를 해결하기 위하여 적극적인 폐플라스틱 재활용 방안이 제안되고 있다. 폐플라스틱의 효율적으로 재활용하기 위해서는 재질별 선별이 이루어져야 하며, 재질별 선별을 위한 기술 개발은 지속적으로 이루어져 왔다. 최근에는 폐플라스틱의 재질별 선별에 근적외선분광법(NIR 선별기)가 가장 널리 사용되고 있으며, 우수한 재질 분류 성능을 보인다. 그러나 검정색 폐플라스틱의 경우 근적외선의 빛을 흡수하여 재질인식을 하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 근적외선분광법의 단점을 보완하기 위하여 분광기의 일종인 레이저유도플라즈마 분광기를 이용하여 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여, 플라스틱 고유의 스펙트럼을 획득한다. 분광기를 통해 얻어진 스펙트럼은 주성분분석법(Principal Component Analysis; PCA)을 이용하여 데이터 전처리(Preprocessing) 과정을 거친 후 입력 데이터를 얻는다. 데이터 전처리 과정을 통해 획득된 입력 데이터를 이용하여 플라스틱의 재질 인식을 위한 패턴 분류기로 퍼지집합 기반 신경회로망(Fuzzy-set based neural networks)을 이용한다. 퍼지 집합 기반 신경회로망은 퍼지 집합과 신경회로망의 장점을 결합한 퍼지 신경회로망의 일종으로 입력변수의 차원이 높은 경우에 좋은 성능을 보이는 신경회로망이다.