대규모 지하공간은 지상공간에 비하여 화재취약요소가 많으며, 재해 발생 시 폐쇄적인 공간 특성으로 인하여 중대재해로 이어져 막대한 인명피해 및 재산손실을 가져올 수 있다. 본 연구는 대규모 지하공간의 방재 특성 분석 및 일본 "샤레오" 방재계획과 국내 C Mall의 방재계획 사례 연구를 통하여 지하공간의 화재 안전상 고려되어야 할 대책들에 대하여 고찰하였다.
최근 국내외에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 과학기술 응용 연구가 점차 이루어지고 있다. 본 연구에서는 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 과학기술 응용을 지원하기 위한 스토리지 구축 및 운영 기술을 다루고자 한다. 본 연구를 위하여 많은 과학기술 분야 중 대규모 데이터의 처리를 필요로 하는 천문우주 분야 응용을 대상으로 선정하였으며, 물리적인 컴퓨팅 자원의 스토리지 구축 및 운영 방안뿐만 아니라, 응용 연구자가 직접 접근 및 사용하는 가상 클러스터 환경의 스토리지를 대규모 데이터 처리에 최적화 시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 정부 R&D 투자의 우선순위 설정에서 작동하는 요소들을 검토하고, 그 과정에서 과학자 공동체는 어떤 역할을 하는지 검토하였다. 최근 선진국들에서 대규모 연구들이 예상한 목표를 달성하지 못한 것으로 평가됨에도 불구하고, 더 많은 대규모 연구들이 계획되고 추진되고 있다. 이러한 현상은 자원의 한정성이라는 근본적 문제를 고려할 때, 역설적인 것이다. 우리나라에서 추진된 대규모 연구들을 살펴본 결과, 국민 및 미디어의 관심 등 정치적 자원의 확보, 국가의 위상 제고, 기술자립을 통한 경제적 효과 제고 등의 요인들이 작동하는 것을 확인하였다. 그리고 그 과정에서 과학자 공동체는 전문성과 합리성에 따라 연구 과제를 선택하는 합리적 전문가로서 행동하는 것 뿐만 아니라 자기 분야의 대규모 연구 과제들이 채택되도록 노력하는 정치적 행위자로서 행동한다는 것을 확인하였다. 본 논문은 정부 R&D 투자의 우선순위 설정에서 대규모 연구에 대한 조급한 투자 결정을 줄이기 위해 공적 담론이나 국회의 심도 있는 심사 등의 새로운 절차가 필요함을 제시하였다.
시스템의 규모가 대형화되어 감에 '시스템의 시스템'의 형태로써 대규모 사이즈의 프로그램 다양한 목적을 가진 사용자들, 대규모 저장 데이터양과 처리, 소프트웨어 컴포넌트간의 복잡한 연결상과 상호 의존성, 하드웨어의 다양성등을 포함하는 초대형 규모로 발전하고 있다. 또한 유, 무선 인터넷의 보편화와 소형기기들의 인터넷화 및 기존 서비스들의 개방화가 진행됨에 따라 새로운 독자적인 서비스를 만들기 보다는 SOA기반의 기존 시스템을 통합하여 새로운 서비스를 만드는 시도가 일어나고 있다. 최근 진행되고 있는 국가 및 산업의 대형 프로젝트들은 이러한 흐름에 따라 IT기술을 융합한 소프트웨어 기반의 초 대형 시스템 (Ultra Large Scale System)을 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 정보와 시스템의 대규모화에 대한 즉각적인 대처를 할 수 있는 Ultra Large Scale 시스템의 자율적응형 (Self-Adaptive) 기술 연구를 위하여 Self-Healing, Self-Integrating, Self-Orchestrating, Self-Managing, Self-Adaptring의 5가지 관점에서의 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 연구의 파급 효과를 극대화 할 수 있는 영역은 e-Biz 시스템 u-city 시스템, USN 기반 물류 시스템 자동차 및 조선 사업의 IT융합 등의 대규모 시스템이 될 것이다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
공개전 대규모 무상증자에 대한 시각은 기업가들이 공개전에 물타기증자를 하여 상장함으로써 과대한 자본이득을 취한다는 것이다. 본 연구는 1988년부터 1990년까지 공개한 282개 기업을 대상으로 공개전 무상증자를 실시한 기업의 특성과 영향을 분석하였다. 공개전 대규모 무상증자를 실시한 기업들의 공개전 주당순이익은 무상증자를 전혀 실시하지 않은 기업의 주당순이익의 3.3배로 높아, 주당순이익을 같은 시기에 공개하는 기업의 수준으로 낮추기 위하여 무상증자를 실시하는 것으로 사료된다. 또한 무상증자비율은 초과수익률과 유의적인 관계를 갖지 않으며, 내부자거래자료를 분석한 결과 특별한 사항을 발견할 수 없었다. 공개후 장기초과수익률 분석에서 발견된 장기 저성과 현상은 금융기관을 제외한 모든 제조업 공개기업에 공통된 현상으로 장기 저성과와 무상증자비율은 유의적인 관계를 갖지 않으며, 장기 저성과 현상은 공개기업들이 영업성과가 최정점에 있을 때 기업을 공개하고 이후 영업실적이 악화됨에 따라 천천히 주가에 반영되는 것으로 이해된다. 본 연구는 대규모 무상증자를 실시한 이유를 제시하고 있으며, 대규모 무상종자가 상장후의 주가에 전혀 영향을 주지 않는다는 것을 발견하였다. 따라서 공개전 무상증자를 결코 나쁜 시각으로만 볼 수 없다고 사료된다.
최근 우리나라는 고밀화, 대형화, (초)고층 도시공간에 살고 있으며, 방재도시가 확보되지 않은 곳에서 위험을 느끼며 살고 있다. 이에 따라 대규모 도시공간에서 화재리스크는 점차 높아지고 있으며, 화재 발생시 도시공간내 사람은 생명의 위협감과 더불어 치명적 피해를 입게 된다. 또한 화재발생시 도시화재의 매커니즘으로 인한 대형화재가 발생할 수 있다. 하지만 우리나라는 방재도시 구축에 대한 연구와 도시화재 매커니즘을 고려한 평가시스템이 미흡한 실정이다. 반면 가까운 나라 일본의 경우 이미 대규모 도시화재를 겪어본 바, 이에 대한 실험 및 연구를 토대로 이미 시뮬레이션과 방재도시 구축에 진행중이다. 이에 대해 본 연구는 일본의 대규모 도시화재에 대한 사례 분석을 하고, 우리나라 방재도시 구축을 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
본 논문은 다양한 침입행위를 탐지하고 보안시스템의 효율적 관리를 보장하는 국방전산망과 같은 대규모 네트워크 환경에 적합한 계층적 구조의 통합보안관리시스템 모델에 대한 연구이다. 전산망 위협요소 및 공격유형에 따른 취약점을 분석하여 필요한 전산망 보호기술을 판단하고 침입차단/탐지시스템, 안티바이러스 시스템, 취약점분석 시스템 등의 보안시스템과 상호연동 모델을 분석하여, 도출된 요구사항을 기반으로 대규모 조직에 적합한 계층구조의 통합보안관리시스템의 구축 방안을 제시하였다.
소프트웨어 정의 네트워크 (Software Defined Network: SDN)은 기존 네트워크의 구축/운용/관리에서의 높은 비용 및 복잡성을 근본적으로 해결하기 위해 등장하였다. 현재 SDN은 연구/개발의 초기 단계로 데이터 센터 네트워크, 캠퍼스 네트워크, 그리고 엔터프라이즈 네트워크와 같은 중소규모의 네트워크를 중심으로 연구가 진행되고 있다. 하지만, 향후에는 인터넷 서비스 제공업체 (Internet Service Provider: ISP)의 망과 같은 대규모 네트워크에서도 SDN을 적용하여 네트워크 운용 및 관리의 효율성을 도모할 것이고, 이를 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본고에서는 대규모 SDN 구축을 하는데 있어서 고려되어야 할 이슈를 정리하고, 이를 해결하기 위한 구조적인 방안과 프로토콜적인 방안에 대해서 자세히 알아본다. 또한, 이를 바탕으로 향후의 연구 이슈에 대해서 살펴보도록 한다.
본고에서는 제어이론적 입장에서 대규모 시스템을 다루기로 하며, 모델 축소화, 정성적 성질의 연구, 비집중 제어 및 계측 제어로서 분류하여, 각분야의 연구 결과 및 최근(1978년-1983년)의 연구 동향을 중심으로 기술하였다. 그리고 위의 분류에서 제외되는 특수한 연구분야는 간단히 기술하였다. 편의상 각 수식에 나오는 벡터 및 행렬의 차수는 생략하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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