본 연구는 2009년부터 2021년까지 IMF의 CDIS(Coordinated Direct Investment Survey) 자료를 이용하고 사회 네트워크 분석 방법을 활용하여 글로벌 해외직접투자 네트워크의 변화를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나19 팬데믹 이후 국가 간 FDI 관계의 긴밀성이 약화되고, 상호 관계 활동성이 축소되었다. 둘째, 글로벌 해외직접투자 네트워크에서 가장 영향력이 있는 국가는 미국, 네덜란드, 영국 등인 것으로 나타났다. 셋째, 불안정한 글로벌 경제 환경 속에서 중국의 연결 중심성이 크게 변화하였다. 넷째, 해외직접투자 네트워크의 클러스터와 지역 간에는 유의미하게 연관성이 있는 것으로 나타났으며, 긴밀하게 연결되어 있는 개별 국가들의 투자 파트너들은 시간의 흐름에 따라 차별적인 특징을 보인다.
본 연구는 소셜네트워크와 활발하게 연계되고 있는 스마트폰 플랫폼을 기반으로 한 농장경영 게임의 특성을 파악하기 위하여, 게임 내의 소셜 네트워크 플레이 경험이 스마트폰 플랫폼에서 보여지는 농장경영게임의 공간과 어떻게 연관되는가를 분석하고자 하였다. 스마트폰 플랫폼을 기반으로 한 SNS 농장경영게임의 플레이 경험은 주로 세 개의 모듈, 정작 모듈, 환경 배치 모듈, 공간 확장 모듈을 중심으로 이루어진다. 본 연구에서는 농장경영게임의 특성을 분석하기 위하여 공간경험이론을 바탕으로 외적 투시공간, 내부조망 공간, 상징적 기획 공간으로 나누어 각 공간에서 일어나는 플레이 경험을 중심으로 살펴보았다. 농장경영게임에서 플레이어는 고정된 시정을 통해 공간을 인식하고, 모듈을 재해석하여 재배치하는 데 있어 자신의 공간을 소셜 네트워크의 기본단위로 삼게 된다. 이러한 과정에서 공간은 단순한 배정이 아닌, 소셜 네트워크 게임에서 필수적인 협력 플레이를 일으키도록 하는 주체적 역할을 수행한다.
네트워크 카메라 영상을 저장하는 DVR(Digital Video Recorder) 디자인 개발 연구 사례이다. 지금까지의 영상저장장치(DVR)는 아날로그 영상을 디지털 방식으로 변환 압축하여 저장하는 방식이었지만 앞으로는 네트워크 카메라를 통해 디지털 영상을 그대로 저장하는 방식으로 발전해 가고 있다. 또한 영상압축방식도 기존방식에서 고화질영상압축효율, 데이터크기 최소화, 네트워크와의 호환성, 제품의 처리속도 등을 고려한 제품들이 개발추세에 있다. 이에 따라 2012년에는 전 세계 네트워크 카메라와 영상처리장치의 판매 비율이 기존의 아날로그 방식의 제품군들을 크게 추월할 것으로 예상되며 이러한 기술 환경과 시장의 요구 변화에 있어서 기능구현, 신뢰성확보 등과 같이 품질 중심의 제품개발과 DVR의 개발 컨셉은 대형화되고 선명한 화질과 압축 기술의 향상으로 인하여 현재와는 다른 새로운 디자인을 요구하고 있으며, 제조사들은 사용자 중심의 제품디자인에 새로운 컨셉 방향으로 연구 개발하는 추세에 있다.
지식관리 프로세스에서 지식공유는 지식의 생성 및 분배에 많은 영향을 주고 있다. 특히, 지식기반 정보기술 환경이 트위터와 같은 소셜미디어 정보서비스 등의 라이브러리 2.0 서비스를 중심으로 지식유통이 활성화되고 있다. 지식공유의 영향 요소에 사회연결망 구조 및 특징에 대한 네트워크의 관계 요소가 조직의 지식공유 활성화를 위한 중요한 요인으로 인식되고 있다. 본 연구는 자기조직화를 통해 유기체와 같이 성장하고 있는 조직 내부의 사회연결망의 구조 및 특성을 사회연결망 분석도구와 다중회귀분석을 통해 1) 사회연결망의 연결구조와 지식공유와의 관계, 2) 구조적 공백과 중심성의 지식공유 영향도, 3) 개인적인 능력, 정보기술 및 업무 인식과 지식공유 관계를 분석하였다.
21세기 정보혁명을 바탕으로 전쟁의 양상은 정보전, 네트워크 및 컴퓨터 중심의 사이버전과 같은 새로운 전쟁 패러다임으로 변화하고 있다. 이러한 정보전에 대비하여 국방정보체계에 다양한 정보보호시스템을 설치하여 사용하고 있다. 그러나 국방정보체계 환경에 현재까지 배치된 정보보호시스템들은 침해 사고에 대한 탐지 및 보고 등의 수동적인 대응만을 지원한다. 그러므로 발생한 공격에 대한 대응을 마련하더라도 동일한 공격자가 동일한 목표 시스템에 대하여 또 다른 공격 기술을 이용하여 재침입이 가능하다. 이를 방어하기 위하여 공격에 대한 능동적인 대응이 필요하다. 대표적인 능동 대응 기술인 침입자 역추적은 시스템 및 네트워크에 대하여 공격을 시도하는 침입자의 네트워크 상의 실제 위치를 추적하는 기술이다. 침해 사고를 근본적으로 차단하기 위하여 침입자의 실제 신분 확인이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 침입자 역추적 기술을 분석하고 국방정보체계 환경을 위한 세션분석기반의 침입자 역추적 기술을 제안한다. 또한 이 기술을 기반으로 구현한 침입자 역추적 시스템을 소개한다.
오늘날의 정보시스템 구축 방향은 대형 컴퓨터를 중심으로 수많은 단말기를 연결한 수직형네트워크 시스템에서 다운사이징과 네트워크 기술이 결합하여 분산적으로 자료를 처리하는 클라이언트/서버 시스템 구축으로 변화하고 있다. 본 연구는 모든 단말기를 통제하는 대형 컴퓨터를 운영하는 전산망에서 클라이언트/서버 전산망으로 전환하는 하나의 사례연구를 통하여 구축환경변화, 시스템구성, 경영환경변화를 분석함으로써 클라이언트/서버 시스템의 성공적인 사례를 제시하는 것이다. 클라이언트/서버 시스템으로 변환하기전에 재개발할 시스템의 목표와 방향을 설정하기 위해서 벤치마킹을 실시하였고, 이의 결과를 바탕으로 경영업무의 프로세스를 재설계 하였다. 그리고 기업의 내부와 외부자료에 관한 표준화를 실시하였다. 정보기술 투자의 경제성과 경쟁우위 확보를 위하여 클라이언트/서버 시스템을 구현하게 되었으며 판매물류, 생산물류, 그리고 재무회계에 관한 경영지원시스템으로 구성되는 종합물류시스템 이외에 영업소에 관련된 영업정보시스템과 자동창고시스템이 컴퓨터 네트워크와 관련해서 시스템을 구성하였다. 구성 전략 촛점은 리엔지니어링, 다운사이징, 그리고 벤치마킹이었다. 시스템을 재개발한 후 업무의 계획, 진행, 분석, 감리등에 관한 체계적 업무흐름이 정착될 정도로 변화하였으며, 통신방식의 확대 및 다양화로 의사소통의 원활화와 타 관련업무와 연계처리, 그리고 부서들 상호간에 정보를 공유할 수 있었다. 또한 정보기술에 의한 업무처리를 기본으로 하는 기능적 태도로 인하여 관리자와 실무자의 업무운영에 관한 사고와 의식이 변화하였다. 따라서 매출액의 증가와 종업원수가 감소되었다.
최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.
본 논문은 최근 데이터 집약형과학분야 연구개발의 비약적인 발전과 관측, 실험, 분석 장비들의 고도화에 따라 생산되는 과학데이터의 빅데이터화, 고부가가치화 등으로 연구 패러다임의 변화가 빅데이터 중심으로 가속되고 있다. 이러한 과학 빅데이터는 ExaByte 급의 대용량으로서 한 곳에서 관리되기보다는 전 세계적으로 분산되어 관리 운영되고 있다. 응용연구자들은 이러한 과학 빅데이터에 대한 초고속 전송/저장/공유에 대한 요구가 높아지고 있으며, 이러한 문제의 해결을 위해 ScienceDMZ 기반의 다양한 고속전송환경이 구축 개발되고 있다. 따라서 본 논문에서는 장러기 빅데이터 전송을 위한 ScienceDMZ의 핵심 기술인 DTN(Data Transfer Node)을 통한 빅데이터의 장거리 전송 시 고대역 네트워크 환경과 시스템 성능에 대한 통합 모니터링 환경을 구축 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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