이 연구의 목적은 KISTI의 과학기술정보 이용자들의 원문에 대한 요구와 충족에 관련된 정보환경을 분석하는 것이다. KIST떠 과학기술 문헌제공 서비스 통계, 일본의 NACSIS-ILL의 통계 및 2001년 9월에 수행된 KISTI 정보이용자 설문조사의 데이터에 근거하여, 원문 입수의 성공률, 국내 자급율, 소요기간과 비용 등의 요소를 비교 분석하였다. 주요한 발견은 일본과 비교할 때, 낮은 원문 수요, 비교적 낮은 원문의 입수 성공률과 국내 자급율, 해외 기관에 대한 높은 의존도, 신속, 적시적 및 비용 효과적인 원문 입수의 어려움 등을 포함하였다. 보다 효율적, 성공적인 고품질 정보자원의 확충과 공유, 문헌제공 서비스의 활성화로 국내 과학기술 정보이용자들의 정보환경을 개선할 정책마련이 시급한 것으로 나타났다.
4차 산업혁명과 함께 HPC(High Performance Compuiting) 환경이 보편화되면서 다양한 연구분야와 서비스에서 고성능컴퓨팅 수요가 증가하고 있다. 고성능 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 컴퓨팅 구성에 대한 복잡도 또한 증가하고 있다. 최근 클라우드 환경이 여러 분야에 적용되면서 R&D 연구자들을 위해 시뮬레이션 및 모델링, 가상 실험 등의 환경을 쉽게 제공하는 HPC 클라우드에 대한 새로운 수요와 서비스 요구사항들이 생겨나고 있으며 여러 과학 분야에 HPC 환경을 보다 쉽게 제공하기 위해 중개자가 필요해졌다. 따라서 본 논문에서는 HPC 클라우드 서비스를 설명하고 계산과학 연구자들이 필요한 HPC 클라우드 서비스 요구사항들을 분석하였으며, 이를 기반으로 HPC 클라우드 기반의 연구환경을 쉽게 개발할 수 있는 HPC 클라우드 브로커 고려사항 및 구조도를 제안한다.
과학기술분야 연구자들의 정보환경과 각종 정보의 이용실태를 분석하였다. 자연과학 분야의 4개 연구소와 대학을 표본집단으로 선정하여 연구업무에 종사하고 있는 연구원과 교수, 연구자이면서 대학원생인 정보이용자들 113명에 대해 25개 항목으로 구성된 조사표를 작성하여 이중에서 일정한 유의 수준을 갖는 항목 14개를 분석하여 정보이용자들의 일반정보환경과 정보이용 형태를 분석하고 제시된 가설을 검증하였다.
본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 필요한 서비스 및 자원 정보를 OGSA(Open Grid Services Architecture) 기반하에 P2P(Peer-to-Peer) 메커니즘을 이용하여 제공하는 방법에 관한 것이다. 기존의 집중화된 그리드 정보 서비스의 구조와는 달리 자원 및 서비스에 대한 정보를 VO(Virtual Organization) 단위의 분산된 형태로 유지하고, VO 정보를 공유함으로써 그리드 정보 서비스들 간의 전역적인 정보 공유가 가능해진다. 본 논문에서는 VO 정보 공유를 가능하게 하는 VO Finder 서비스를 설계하고 구현한다. 그리드 환경을 이용하는 사용자는 VO 정보 공유를 통해 전역적인 서비스 및 자원 정보를 모두 제공받음으로써 OGSA 환경하에서 필요한 서비스 및 자원을 선택하여 이용할 수 있다.
과학과 기술로 우리 인류는 오늘날의 발달된 문명과 문화의 모습을 이루었고 삶의 질을 높여 왔지만, 환경 위기의 주요 원인으로 과학과 기술이 지목되고, 인간 중심주의 또는 기술 중심주의에 대한 비판도 많이 제기되어 왔다. 그럼에도 우리가 더 높은 질의 삶을 영위하려 한다면, 우리는 생명 유지에 유익한 환경 기술, 특히 정보 기술을 더욱 발전시켜야 하며, 정보 기술을 환경 문제를 해결하는 의사 결정에서 종합적으로 활용해야 한다. 환경 의사 결정 이론을 정초하기 위한 논의에서, 논자는 우선 과학 기술과 사회의 관계에 관해 Barbour의 맥락적 상호 작용론의 관점을 고찰한다. 그 관점에 따르면, 사회의 시대적 필요성의 맥락에 따라 과학 기술은 개발되고 사회 내에서 자율성을 갖게 되기 때문에, 지식 정보 기반 사회에서 다양하게 나타나는 정보 기술의 지위를 우호적으로 확립시킬 수 있다. 다음으로 다양한 정보 기술-지리 정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템, 지식 기반전문가 시스템, 그리고 인공 신경 망-의 출현이 환경 정보를 처리하는 데 도움이 되고 궁극적으로 과학 기술자가 환경 의사 결정에서 정보 기술의 활용 가능성이 예시적으로 논증된다. 따라서 이러한 제안이 성공적으로 활용된다면, 환경의 여러 구성요소들 간의 가장 적합한 상태가 발현되는 방향으로 환경 시스템을 설계하고 구현하여 가장 적합한 삶의 환경 시스템을 만들 수 있을 것이다.
과학 데이터는 대부분 과학 시뮬레이션의 결과로 얻게 되며, 사람이 직관적으로 이해하기 어려운 숫자의 나열인 경우가 많다. 이런 수치 데이터를 가시화하면 보다 쉽게 이해해서 분석할 수 있는 형태가 갖춰지게 되며, 가시화 환경을 VR 환경으로 옮기면 사용자와 상호작용하면서 사용자가 원하는 형태로 데이터를 가시화하는 것이 가능할 뿐만 아니라 몰입형 환경 덕분에 데이터에 대한 이해도도 높일 수 있다. 그러나 VR 환경의 시스템적 한계와 다양한 가시화 알고리즘에 대한 필요성 때문에 VR 환경에서 과학 데이터를 가시화하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 VR 환경에서 과학데이터를 가시화하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 VTK에 기반을 둔 애플리케이션인 ParaView를 활용함으로써 과학데이터를 가시화하는 알고리즘을 제공하며, VTK와 CAVELib을 기반으로 하는 VtkCave를 활용해서 시스템에 맞는 VR 인터페이스를 제공한다. 향후에는 이 프레임워크에 보다 다양한 인터페이스와 가시화 기법을 더해서 풍부한 서비스를 제공할 수 있도록 할 예정이다.
시스템의 한정된 자원을 다수의 사용자들이 프로그램을 실행 시 자원을 효율적으로 배분하기 위하여 작업관리 시스템을 사용한다. 이러한 작업관리 시스템은 여러가지 종류가 있으며 사용하는 시스템의 환경과 작업의 특성에 따라 적당한 작업관리 시스템을 선택하여 사용한다. IBM 시스템은 자체로 제공하는 작업관리 시스템으로서 LoadLeveler를 사용하고 있는데, 이러한 LoadLeveler에서의 클래스를 설계하여 작업의 처리 효율을 높혔으며 계정별 작업 우선순위를 부여하여 사용자게 선택의 폭을 넓히고 최적 환경을 구성하였다. 작업관리 시스템의 주요한 시스템 환경변수는 CPU와 메모리이고, 작업환경 변수는 작업 실행시간이다. 따라서 KISTI IBM 시스템에서는 이러한 환경을 사용자의 배분정책에 맞게 설계하여 시스템의 안정성을 유지하고 사용자의 선택에 따라 전체 작업처리 효율을 증가하였다.
e-Science는 차세대 가상 협업 연구 패러다임으로, 필요한 연구 자원들을 융합하여 연구자들에게 제공함으로써 언제 어디서든지 자유롭게 협동 연구를 할 수 있도록 하는 환경 또는 연구 활동 그 자체를 의미한다. 이러한 e-Science의 필수 요소들 중 하나로 문제 해결 환경을 들 수 있는데, 문제 해결 환경이란 어떤 특정 영역의 문제를 풀기위해 필요한 모든 계산 자원을 제공하는 하나의 컴퓨터 시스템을 말한다. 본 논문에서는 e-Science 환경을 위한 웹 기반의 병렬 문제 해결 환경을 제안한다. 이 시스템은 전자기파 관련 분야의 전산모사를 병렬로 수행하며, 웹 기반의 인터페이스를 제공한다.
다수의 사용자가 사용하는 시스템의 자원을 프로그램을 실행 시 한정된 자원을 효율적으로 배분하기 위하여 작업관리 시스템을 사용한다. 이러한 작업관리 시스템은 여러가지 종류가 있으며 사용하는 시스템의 환경과 작업의 특성에 따라 적당한 작업관리 시스템을 선택하여 사용한다. IBM 시스템은 자체로 제공하는 작업관리 시스템으로서 LoadLeveler를 사용하고 있는데, 멀티 노드 시스템에서 이러한 LoadLeveler에서의 클래스를 구분하여 시스템의 이용 효율을 높이고 사용자게 다양한 선택의 폭을 가질 수 있게 최적 환경을 구성하였다. 작업관리 시스템의 주요한 환경변수는 CPU와 메모리 그리고 작업 실행시간이다, 이러한 작업환경 변수에 따라 클래스의 종류를 구분하여 KISTI IBM의 1, 2차 시스템에서 이러한 환경을 사용자의 이용률과 배분정책에 따라 알맞게 설계하여 시스템의 전체 작업처리 효율을 증가하였다.
고성능 네트워크를 기반으로 하는 과학응용 협업연구 환경에서 대용량 데이터의 고속 전송을 위해 활용되고 있는 전용의 데이터 전송 노드는 이용률을 감안하여 연산을 위한 부수적인 목적을 위해 활용이 가능하다 본. 논문에서는 이러한 분산된 데이터 전송 노드들을 활용한 컨테이너 기반 협업연구 플랫폼의 구성 사례를 소개하고 해당 플랫폼 상에서 분산 학습을 실험하고 소요시간 측면에서 성능을 측정하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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