최근 들어 소프트웨어의 대형화, 통합화가 요구되어지면서 소프트웨어 개발방법의 변화가 대두되고 있으며, 그 해결책의 하나로 컴포넌트 소프트웨어가 제시되고 있다. 경험이 많은 개발자에 의해 개발된 컴포넌트는 소프트웨어 재사용이 뛰어나고, 이미 낳은 곳에서 사용중이므로 안정성 및 신뢰성이 인정된다. 이러한 컴포넌트의 개발자와 소비자를 연결하기 위해 웹 환경에서 컴포넌트의 명세 및 컴포넌트 자체를 쉽게 등록 및 검색이 가능하도록 설계하였다. 하나의 컴포넌트의 명세에 따르는 각기 다른 종류의 멀티미디어 컴포넌트 등 다양한 종류의 컴포넌트를 등록, 검색할 수 있으며 다양한 분류법을 지원하는 컴포넌트 저장소이다.
데이터 웨어하우스는 방대한 이력 데이터들을 저장하는 저장소이며, 이를 다양한 관점에서 분석하기 위해 OLAP (On-Line Analytical Processing) 연산을 이용한다. 일반적으로 이러한 저장소는 데이터를 저장할 때 많은 열(columns) 을 기반으로 저장하는 와이드(wide) 형태의 테이블로 저장하게 된다. 하지만, 관계형 DBMS에서는 열 수의 제약(MS SQLServer, Oracle 등 열의 수는 1024개임)을 받게 되므로, 그 이상의 열들을 저장할 수 없다. 하지만, 열 기반(이하, 수평 테이블)으로 저장하는 것보다는 관계형 DBMS의 특징을 이용하여 행(row) 기반(이하, 수직 테이블)으로 저장하게 되면 많은 데이터를 효율적으로 저장할 수 있다. 이때, 저장 테이블의 스키마 구조가 변경되므로, 수평 테이블에 대한 질의도 저장된 수직 테이블에 적용 가능하도록 변화시켜야 한다. 또한, 사용자에게 빠른 질의 응답을 제공하기 위해 질의 최적화를 고려하여 실행전락을 세워야 한다. 따라서 본 연구에서는 경험(heuristic)을 근거로 각 연산(프로젝션, 실렉션, 조인 연산)을 위한 질의 트리를 생성하여 질의 최적화에 대한 여러 질의 경로를 고려하고, 다양한 실험을 통해 질의 최적화에 대한 접근 경로들을 분석한다. 이로써, 본 연구의 질의 경로 분석을 기반으로 최적화 실행 계획을 기대해 본다.
신기후체제 출범 이후 온실가스 감축목표 달성을 위한 대규모 $CO_2$ 직접 감축의 거의 유일한 방안으로 알려져 있는 대용량 $CO_2$ 지중저장의 중요성이 강조되고 있다. 포항 분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증사업은 대규모 $CO_2$ 저장 사업에 필요한 핵심 기술을 우선적으로 확보하기 위해 추진하고 있는 연구개발 사업이다. 국내 저장 실증을 위한 $CO_2$ 저장소 확보를 위해 2010년부터 3년간 육상-연안 $CO_2$ 저장소 탐사 연구 과제를 수행하여, 한반도 동남부 육상 및 연안에 걸쳐 발달하고 있는 포항분지를 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 후보지역으로 선정한 바 있다. 2013년부터는 포항분지 해상 지층을 대상으로 저장소 탐사, 탐사시추, 저장소 특성화, 저장 설계, 플랫폼 설계 및 설치, 주입공 시추 및 완결, 주입설비 설치, 주입 및 모니터링 등의 개별 기술 개발을 수행하였으며, 2017년 초 국내 기술력을 기반으로 해저 실증 저장소에 국내 최초로 $CO_2$ 시험주입 실증에 성공하였다. 향후에는 $CO_2$ 저장소 연속 운전 실증을 위한 수송체계 구축과 저장소 운영체계 확립 연구를 진행할 계획이다. 안전하고 효율적인 저장소 운영을 위해 상시 주입 모니터링 및 정기적인 거동 누출 환경 모니터링을 수행할 계획이며, 이를 위한 주입 전 모니터링을 완수하고 모니터링 체계를 구축하였다. 포항분지 해상 중소규모 $CO_2$ 지중저장 실증 연구를 통해 국내 대규모 CCS 통합실증 및 상용화 사업에 필요한 핵심적 $CO_2$ 저장 기술을 자립화 하였고, 성공적인 시험 주입으로 대규모 $CO_2$ 지중저장 사업의 기술적 경험적 기초를 확보하였다. 또한 본 연구 사업은 국제적으로 점차 확대되고 있는 $CO_2$ 지중저장 기술 시장에서 우리나라의 기술 경쟁력을 확보하는데 기여할 것으로 기대된다.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
$CO_2$ 지중저장 기술은 가장 유력한 대용량 온실가스 감축기술의 하나이다. 이 기술을 적용하여 국제적으로 노르웨이, 알제리, 캐나다, 미국 등에서 이미 대규모 실증 및 상용화 사업이 수행되고 있으며, 호주, 일본, 네덜란드, 독일 등 그 밖의 여러 나라에서 다양한 내용과 규모를 갖는 중소규모 실증사업이 진행되고 있다. 한국도 소규모 육상 파일럿 저장 프로젝트와 중규모 해상 저장실증 프로젝트가 추진되어 착실하게 기술개발과 경험확보를 위해 노력하고 있다. $CO_2$ 지중저장 사업은 화석연료의 사용이 다른 에너지원으로 대체되기 전까지 지속적으로 확장될 것으로 예측되고 있으나, 온실가스 감축시장의 불안전성, 사업의 수익구조와 관련된 경제성, 누출에 대한 안전성 등의 위협요소를 갖고 있다. 따라서 이러한 위협을 극복하기 위해 많은 국가와 기업들이 저비용-고효율 지중저장 기술과 안전한 지중저장 기술의 확보를 목표로 연구개발 및 실증사업을 추진하고 있다. 한국의 경우에 저장소가 주요 포집원으로부터 상당한 거리를 갖고 있는 해저에 발달하고 있기 때문에 지중저장 사업의 경제성 확보가 매우 불리한 조건이다. 따라서 정부나 기업이 CCS 기술을 주요 온실가스 감축수단으로 채택하여 대규모 지중저장 사업을 본격적으로 착수하는 것을 주저하고 있다. 한국과 같은 불리한 조건을 갖는 국가의 경우에 특히 대규모 저장소의 확보를 포함한 저비용-고효율 지중저장 기술의 실용화가 절실하게 필요하다. 결론적으로 한국의 $CO_2$ 지중저장 사업의 성공적인 추진을 위해서는 대규모 저장소의 확보, 저비용-고효율 지중저장 기술의 개발과 실증을 통한 실용화, 중소규모 지중저장 실증사업으로 축적한 기술과 경험으로 대규모 지중저장 사업의 효율화 달성이 요구된다. 이를 위한 실천적인 로드맵과 프로그램의 작성과 착실한 이행 역시 중요하다. 이러한 기반이 착실하게 다져질 경우에 한국에서 대규모 CCS 통합실증과 $CO_2$ 지중저장 사업이 본격적으로 개시될 수 있을 것이다.
소프트웨어 기술 발달에 따라 점점 더 많은 과학자와 공학자들이 연구를 위해 컴퓨터 소프트웨어와 프로그래밍 도구들을 사용하고 있다. 소프트웨어를 이용한 연구에서는 환경 설정, 재현성 및 소스 코드 손실과 같은 문제들이 발생할 수 있다. 이 해설에서는 리눅스 컨테이너와 버전 관리 시스템을 사용하여 이러한 문제를 방지하는 방법에 대해 조사하였다. 연구 프로젝트 단위로 클라우드 저장소를 통해 코드를 관리하고 리눅스 컨테이너에 연구 환경을 구축하면 위의 문제들을 방지하고 협동 연구를 더 쉽게 만들 수 있다. 리눅스 컨테이너 사용 경험이 없는 연구자들을 위해 컨테이너 생성과 실행에 필요한 스크립트를 포함한 연구 프로젝트 템플릿 저장소를 공개하였다.
전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.
어떠한 조직 내의 피고용인의 지식을 도출해내고 이를 체계적으로 데이터화시키고 상용화시킨다는 것은 그 기업의 경쟁력을 향상시키는데 있어서 절대적인 요인으로 받아들여지고 있다. 특히, 건설업에 있어서 건설 프로젝트의 대규모적이고 간헐적인 건설 산업 특성상 이러한 활동은 더욱 중요한 요인으로 받아들여지고 있다. 지난 십년동안 눈부신 네트워크 기술의 발달로 건설 회사는 온라인 저장소를 활성하기 위해 지식 경영(Knowledge Management)으로 그 초점을 맞추고 있다. 하지만 회사들은 만약 온라인상의 노력이 회사의 일반적으로 컴퓨터의 사용 없이 습득된 오프라인 지식과 교감되지 않으면 실제적인 투자에 대한 회수가 초기에 기대했던 것 보다 훨씬 더 적다는 것을 깨닫기 시작했다. 따라서 이번 연구의 가장 큰 목적은 한국의 건설 산업에 기반을 두고 있는 대기업을 위한 경험지식 시스템(Lessons-Learned System)의 개념적인 모델의 발전을 위한 토대를 마련하기 위하여 이를 성공적으로 발전시키고 운영하기 위해 먼저 국내건설 대기업의 경험지식 시스템 사용실태 및 현황을 파악하는데 있다.
기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R2 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.
암반으로 이루어진 지반에 지하철, 철도, 도로터널 및 지하 저장소 등 지하공간을 적극 활용하기 위해서는 암반의 특성을 고려한 물성치를 확보하는 것이 중요하다. 모든 현장에서는 직접적으로 암반의 변형계수를 측정하여 설계에 반영하는 것이 바람직하나, 방대한 암반지반에 대한 변형계수 물성치를 확보하기 위해 계측을 실시하는 것은 난해한 실정이다. 따라서, 일반적으로 터널설계 시 RQD, RMR 등을 이용하여 선행연구자들이 제안한 식을 많이 이용하고 있다. 그러나 이들 제안식들의 경우 대부분이 해외사례연구를 통한 경험식이므로 국내 암반의 강도 및 변형특성에 맞는 변형계수를 추정해 내는 데에는 제한이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존에 쓰여지고 있는 경험식의 적용성을 고찰하기 위하여 RMR법에 의해 암반을 분류한 국내현장 7개소를 선정하여 공내재하시험에 의한 실측값과 경험식에 의한 산정된 변형계수를 비교하여 그 상관관계를 규명하고자 하였다. 공내재하시험에 의한 실측값과 선행연구자들에 의해 제안된 식으로 산정된 변형계수의 비교 결과, RMR지수가 50 이상인 경우에는 실측값과 제안식에 의해 산정된 암반의 변형계수가 상관성이 없는 분포를 보였다. 반면 RMR 지수가 50 이하인 경우에는 편마암, 화강암, 화강편마암은 기존의 제안식과 유사한 경향을 나타내었고, 셰일 및 사암 등 일반퇴적암의 경우는 상관성이 없는 것으로 나타나 적용이 난해할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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