이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
코로나 팬더믹 및 외교적 분쟁 등으로 인해 각국 정부는 제조업 회귀 및 협력 다변화를 위해 노력하고 있으며, 유관 정책개발을 위한 자국·해외 지역간 혁신역량 비교분석을 필요로 하고 있다. 미국·유럽연합은 국가연구개발투자에 의해 유발되는 지역 공간정보를 분석하기 위해 데이터기반 분석 플랫폼을 개발·고도화하여 왔으며, 분석의 영역은 경쟁국들의 지역(대한민국의 도·광역시 등)을 포함한다. 한국은 세계적 수준의 국가연구개발 데이터베이스를 구축하여 왔으나, 미국·유럽연합과 비교할 수 있는 지역 공간정보 분석 플랫폼의 개발·활용 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 국내 정책현장에서 지역 공간정보의 수요가 늘고 있으며, 또한 공공데이터 개방정책으로 인하여 기존에는 불가능했던 현장수요 맞춤형 정보분석이 가능해졌다. 본 연구는 국가과학기술지식정보 원시데이터의 분석 자동화를 통해, 예측하기 어려운 사회현안(코로나 및 무역분쟁 등) 대응에 기여할 수 있는 현장수요 맞춤형 지역분석 구도를 개발하였다. 연구의 결과들은 지역의 공간정보를 활용해 신규 사회이슈에 대응하고자 하는 정책현장을 지원하는데 기여한다.
현재 선도국가연구망 그룹에서 SDN/NFV 기반의 네트워크 자동화·지능화 기술을 사용자에게 서비스 형태로 제공하기 위한 요구가 지속적으로 발생함에 따라 관련 연구개발이 추진되고 있다. 또한, 선도국가연구망에서는 일반 네트워크 환경보다 대용량 데이터 전송을 고성능으로 제공해야 한다는 요구사항이 점차 더 커지고 있는 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 이러한 국가연구망의 네트워킹 요구사항들에 대응하기 위하여 연구 개발한 대용량 데이터 전송을 위한 오픈 API 기반 가상 네트워크 프로비저닝 자동화 플랫폼을 제안하고 이의 구현 결과를 제시한다. 해당 플랫폼에는 SDN 기반의 네트워크 가상화 기술을 제공하는 KREONET-S의 VDN 시스템, 컨테이너 중심의 서버 가상화 기술을 제공하는 Kubernetes 시스템, 그리고 고성능 데이터 전송 시스템인 Globus Online이 포함되어 있다. 본 논문에서는 이러한 상이한 시스템 간의 연계를 위한 환경 설정 및 시스템 연동 결과, 가상 네트워크 프로비저닝 자동화 구현 결과 및 성능에 대하여 보인다.
본 연구는 중국 영상 플랫폼 'bilibili' 이용자의 한류 영상 시청동기가 시청태도, 한국에 대한 국가 이미지, 행동의도에 미치는 영향을 실증적으로 규명하였다. 온라인 설문조사를 통해 총 355부의 유효데이터를 수집하여 구조방정식 모형을 제시하고 분석하였다. 연구 결과에 의하면 먼저 시청동기 중 오락, 정보습득, 사회관계, 대리만족은 시청태도에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 실시간 토론은 시청태도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 시청태도가 한국의 국가 이미지에 긍정적인 영향을 미쳤고, 국가 이미지는 방문의도와 구전의도에 유의한 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 중국의 영상 플랫폼에서 다루어지는 한류 영상 콘텐츠를 중심으로, 중국의 주요 문화산업인 플랫폼산업과 한국문화, 한국관광을 함께 다루었다는 점에서 큰 의미가 있다. 본 연구의 결과를 바탕으로 이론적·실무적 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
지난 수십 년간, 컴퓨터 기술의 발전은 응용연구의 데이터집약형 연구라는 새로운 패러다임으로 변화를 가져왔다. 지리적으로 떨어진 연구자들에게 대용량 실험 데이터를 저장, 공유, 분석하는 환경이 요구되고, 우리나라는 연구 경쟁력 강화를 위해 국가과학기술연구망(KREONET)과 대용량데이터센터 등 국가 차원의 인프라를 서비스하고 있다. 특히, KREONET는 2016년부터 세계 주요 연구지까지 최대 100Gbps의 속도로 연결하는 네트워크를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국제간 협업을 지원하는 초고속 장거리 전송의 연구 환경으로서, 고성능 전송 노드와 계산 자원을 고속의 네트워크에 연동한 대용량 데이터전용의 전송플랫폼 시연 결과를 소개하고자 한다.
공공의 자금을 통해 산출된 연구 성과물을 온라인으로 공개하여 공유, 활용하는 오픈 사이언스 정책이 확산되고 있다. 오픈사이언스를 활성화기 위한 정책으로 공개되는 성과물을 쉽게 검색 및 액세스하고 재사용할 수 있도록 하는 연구 지원 서비스에 관심이 증대되고 있다. 연구자에게 풍부한 정보를 제공하기 위한 서비스 지원을 위하여 흩어진 다양한 성과물 데이터들 사이의 관계를 의미적으로 표현하기 위한 연구리소스 지식그래프 모델을 제안한다. 본 논문에서는 지식 그래프 구축을 통해 국가 R&D 과제정보, 연구자정보, 성과정보, 연구데이터정보 등을 의미적으로 연결해 연구개발에 필요한 전반적인 연구리소스 정보 탐색이 가능하도록 하여 국가연구데이터플랫폼 DataON의 서비스 향상에 기여한다.
Linked Data는 서로 분리돼 있는 데이터를 HTTP와 SPARQL을 이용하여 한 번에 질의하는 것이 가능하다. 많은 공공정보들이 여러가지 형식으로 공개되고 있지만 데이터의 재사용성을 높이고 공개된 다른 데이터들과의 활용도를 높이기 위해 Linked Open Data (LOD)로 발행되고 있다. 국내 LOD 중 국가서지 Linked Data와 RISS Linked Data를 중심으로 발행현황을 살펴보고 LOD 발행 후 외부자원과의 연결을 시도한 활용서비스에 대하여 점검하고 활용방안에 대해 고찰하였다. LOD 발행에 있어 SKOS, FOAF, DC 등과 같은 국제 표준용어집을 사용하여 연계 용이성을 확보하고 LOD 연계에 대한 실질적 활용과 운용경험을 공유할 수 있는 플랫폼의 중요성을 제안하였다. 또한 국내외 LOD 플랫폼을 통해 홍보 및 네트워크를 구성하는 노력과 기술적인 운용에 대한 가이드의 필요성을 제안하였다.
본 논문은 전파 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축 방안을 제시하는 것으로 전파 분야의 빅데이터를 수집 및 분석하고 연계방안을 수립하고, 전파 및 공공분야 빅데이터를 연계 및 활용하는 지원체계 방안을 제시하여, 전파 공공분야 연계 빅데이터 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 전파 분야 빅데이터의 체계적 분석과 활용을 위한 지원체계가 부족한 상황에서 전파 관련 산업체의 빅데이터 활용을 위한 플랫폼 구축방안을 마련함으로써 4차 산업혁명 구현을 위한 선제적 대응과 국내 전파 분야의 위상과 국가의 혁신성장 동력을 확보하고 전파산업의 공정경쟁과 서비스 품질 증진에 기여하여 전파 및 공공분야 빅데이터 플랫폼 이용자의 편의 증진에 기여하고자 한다. 또한, 전파관리 데이터 활용가치에 대한 사회적 인식 제고 및 플랫폼 공동 활용을 통한 전파 빅데이터 활용 협업 체계 마련에 기여하고자 한다.
과학기술 연구자들의 협업을 지원하기 위해서 정보 자원 공유에 기반한 정보 유통 체제가 필요하나 현재 정보 유통 체제에서는 서로 이질적인 형태로 정보가 표현되어 있기 때문에 정보 공유의 기술적 한계를 갖고 있다. 그리고 대량의 정보 속에서 사용자가 원하는 정보를 선별하여 제공하기 위해서는 새로운 정보 유통 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 지식 기반 정보 유통 플랫폼 상에서 이용되는 국가과학기술 R&D 기반정보를 지식화하기 위해 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하여 이용함으로써 각 기관별로 관리하고 있는 인력, 성과물 등의 과학기술 R&D 기반 정보의 표준화된 지식관리 체계로 이용할 수 있다. 우리는 국가과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 구축하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KSITI) 내부 성과물 정보의 실제 데이터들을 이용하여 온톨로지의 Individuals를 생성하였다. 정보 유통 플랫폼에서 온톨로지 형태로 구축된 지식을 이용하면 과학기술 R&D 기반정보에 대한 효율적인 관리가 가능하고, 정형화된 형태의 지식으로 개념화했기 때문에 지식 데이터의 공유와 재사용이 가능하다. 또한 단순 질의 검색이 아닌 의미 기반 추론을 이용한 지식 검색이 가능해지는 장점을 가진다. 우리가 구축한 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지를 이용하여 정보유통플랫폼(OntoFrame-K)에서 연구자 네트워크, 연구자 추적, 연구맵의 추론 서비스를 제공한다.
온라인에서 생성되는 비정형 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 이중에서도 텍스트 데이터에 대한 분석이 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구는 국내 지능정보사회 대비를 위한 플랫폼 정부의 연구 동향을 규명하기 위하여 국내 논문DB인 디비피아(www.dbpia.co.kr)에서 플랫폼 정부를 주제로 한 학술논문들의 제목과 연도, 학회, 초록 정보를 수집하였다. 본 연구에서 국내의 연구현황, 연구주제, 연구 분야 추이 등을 텍스트마이닝의 토픽 모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 지능정보사회 대비를 위한 플랫폼 정부 전반적인 분야에 대해 기존 연구결과를 바탕으로 국내 국가정보화 추진 단계별 플랫폼 정부 관련 논문에서 기술, 서비스, 거버넌스로 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 본 연구는 지능정보시대를 맞아 민간이 혁신을 주도하고 정부는 조력자 또는 촉진자 역할을 통해 국가사회 혁신이 이뤄질 수 있는 장을 조성해야 한다는 플랫폼 정부라는 정부의 새로운 역할에 대한 근거를 제시하였다는 데 의의를 지닌다. 플랫폼 정부의 국내연구 현황에 대한 객관적인 분석을 통해 플랫폼 정부 연구의 현주소를 이해하고 향후 발전방향을 모색함으로써, 향후 연구에 기여하는 참고자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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