• 정보관리연구
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• 제38권3호
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• pp.161-181
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• 2007

1990년대 이후 대기업과 주요 공공기관을 중심으로 지식경영이 추진되어 왔으며, 이를 통해 많은 기업들이 새로운 사업영역 발굴 또는 경영활동의 효율 제고 등 경영성과를 높이고 있다. 그러나 지식경영 활동이 기업의 기록관리와는 별도로 추진하거나 그 연계성이 미흡하여 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문은 기업의 지식경영 추진 현황과 문제점을 분석하고 기업 기록의 지식자원화를 위한 지식관리와 기록관리 연계의 필요성을 제시하였다. 이를 위해 기업의 기록관리 전략과 지식경영 정책과의 조정(alignment)이 요구되며, 또한 공공기록물에 비해 체계적이지 못했던 기업 전자기록물에 대한 관리 및 보존의 문제점과 개선 방안을 검토하였다. 특히 기업 전자기록물의 보존 효율화를 위해 전자기록물 특성을 고려한 생애주기 및 KM 거버넌스(governance) 기반의 기록관리 전략의 필요성과 방법론을 제시하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제8권1호
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• pp.45-63
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• 2008

본고에서는 민주화운동기념사업회 사료관 소장 사료를 토대로, 매뉴스크립트 평가체계 구축 사례를 제시하였다. 민주화운동 사료 평가체계는 가치 선별 논리를 지향하면서도, 가치의 경중에 따른 관리조치 차별화를 통해 사료관리에 소요되는 인적 물적 자원의 활용성을 최적화시킨다는 전략을 구현하였다. 그동안 중복본 위주의 폐기대상을 골라내는 소극적 선별 논리를 넘어 사료의 가치를 기반으로 차별화된 관리 프로세스를 설계하였다는 점에서, 원질서가 부재한 방대한 양의 기록물 처리에 당면하여 한정된 자원 활용상의 효용성을 추구하는 매뉴스크립트 기관들에 좋은 선례를 제공해준다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.261-281
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• 2020

다크 아카이브를 통해 다양한 유형의 전자기록물을 장기적으로 보존하는 활동은 그 중요성이 점차 증대하고 있으나, 현재 다크 아카이브에서는 전자기록물 장기보존을 위한 최적화된 정보패키지 구조가 마련되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 다크 아카이브의 핵심적인 프로세스를 중심으로 OAIS 참조모델 정보패키지를 재구성하여 4개의 카테고리를 제안하였다. 각 카테고리의 세부 기술항목은 OAIS 참조모델, ISO 23081, 기록관리 메타데이터 표준, ISAD(G), ISAAR(CPF), ISDF, ISDIAH를 기반으로 총 4개의 상위요소와 27개의 하위요소로 구성하였다. 이는 다크 아카이빙에 최적화된 정보패키지 구성의 기반으로 활용될 수 있으며, 전자기록물의 장기 보존을 보다 효율적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.72-80
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• 2021

지난해 기준 국내 30년이 넘은 노후화 건축물이 37%를 차지하고 있으며, 건물 노후화 수치가 점차적으로 늘어남에 따라, 건물유지보수의 필요성이 대두되고 있다. 건물의 유지보수를 위해서는 많은 작업 주체가 참여하여 업무를 진행한다. 그 중 '유지보수 관리자'의 업무가 가장 큰 비중을 차지한다. 현재 업무를 살펴보면 유지보수 건축물의 이력관리를 도면 혹은 수기로 기록하여 보관하는 방식으로 진행되고 있으며, 해당 자료를 재 열람하기 위해서는 많은 시간이 소모된다. 이에 본 연구에서는 작업자의 유지관리 업무 편의성 향상과 이력관리를 최적화 하기위해 기존 유지보수 프로세스를 파악하고, 분석하여 문제점을 도출하고 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델을 구축하였다. 본 연구는 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델 구축을 위하여, ① 일반적인 시설물 관리 프로세스 분석 및 관련 문헌 검토, ② 현재 유지보수 프로세스 개선, ③BIM Data, COBie Data, IoT 및 AR 기술을 기반으로 유지보수 관리 자동화 모델 기능 구성도 제작, ④ 스마트 디바이스 기반 유지보수 관리 자동화 모델 구축, ⑤ 사례 현장 적용, 유지보수 관리 진행 및 이력정보 재검토 소요 시간 비교를 통한 시스템 검증을 실시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.