본 연구의 목적은 현재 많은 전문대학들에서 진행 중이거나 준비 중인 전산정보 시스템 고도화 작업에 관한 내용을 살펴봄으로써 이를 준비 중인 대학들에 적정한 개발준비 기초자료를 제시하려는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전산정보시스템 고도화 작업의 필요성, 추진방향, 기반지침, 개발관련 요구사항, 구축환경 등에 대하여 알아보았으며 관련된 내용을 본문을 통해 제시하였다. 결론적으로, 전산정보 고도화사업을 통하여 행정업무의 효율성 증대, 대학경쟁력 강화, 효율적인 인력배치, 통합 중앙관제 솔루션 제공, 스마트 캠퍼스 구축이 가능하며 이 외에도 업무 간 연계성 확보, 학생관리의 효율성 증대, 업무 및 전산서비스 접근성의 향상, 학생 직무능력과 연계한 효과적인 서비스 제공체계 확립, 학생 관리 및 학생 교육성과지표관리, 편리한 교육 및 연구환경 조성의 기대효과를 얻을 수 있음을 연구적으로 제시한다.
최근 대용량 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하고 다양한 5세대 지식 서비스를 제공할 수 있는 차세대 이동통신 기술개발을 목표로 중추 네트워크라는 개념이 고려되고 있다. 중추 네트워크에서는 시스템 용량을 기존 이동통신 시스템 대비 크게 증대시키기 위하여 밀리미터파 대역에서 넓은 대역폭을 사용하고 빔형성 기술을 통하여 무선자원을 재사용한다. 그러나 밀리미터파 대역은 직진성이 매우 강하기 때문에 비가시거리 통신영역에서 통신 품질이 급격히 저하되는 문제점이 발생하며, 이를 해결하기 위해 중추 네트워크에서는 적절한 위치에 중계기를 설치하여 비가시거리 통신영역을 최소화하는 것을 고려한다. 본 연구에서는 기지국 및 중계기 위치에 따른 중추 네트워크의 성능을 분석하기 위해 개발된 시스템 레벨 시뮬레이터를 소개한다. 본 시뮬레이터는 중추 네트워크의 통신영역과 채널용량을 분석 및 연구하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 고는 조기취업형 계약학과의 협약 산업체와 학생들 간의 정보 소통 및 포트폴리오 운영을 위한 자체 정보를 제공하는 웹 애플리케이션을 개발한 프로젝트를 소개한다. 해당 웹 애플리케이션은 대학과 기업이 협약을 통해 현장 실무 역량을 갖춘 인재를 양성하는 조기취업형 계약학과 관계자를 위해 제작하였으며 운영학과 및 교수 소개, 산업체 정보 및 산업체별 학생 정보와 웹 사용자의 의견 및 공지 사항을 제시할 수 있는 자유게시판, 다양한 형식의 자료를 업로드 가능한 자료실 콘텐츠로 구성되어 있다. 개발된 웹 애플리케이션은 학생과 협약기업과 같은 관계자들의 소통 장이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 COVID-19 질의 응답 태스크를 위한 Poly-encoder 기반의 태스크를 제안하였다. COVID-19 질의 응답 시스템은 사람들에게 최신 정보에 대해 빠르고 신뢰성이 높은 정보를 전달하는 특성을 가져야한다. 검색 기반 질의 응답 시스템은 pairwise 연산을 기반으로 수행되는데, Poly-encoder는 사전 학습된 트랜스포머(transformer)기반의 pairwise 연산 방법론 중 기존 Cross-encoder와 Bi-encoder보다 실사용 및 성능이 뛰어남을 보였다 [1]. 특히, Poly-encoder는 정확도가 높으면서도 빠른 응답속도를 가지며 검색기반의 각종 태스크에서 좋은 성능을 보였다. 따라서 본 연구는 COVID-19를 위한 Poly-encoder기반의 질의 응답 태스크를 위하여 기존 질의 응답 태스크와 페르소나 기반의 질의 응답 태스크로 두 가지 유형의 태스크를 생성하여 모델을 학습하였다. 또한 신뢰성 있는 리소스정보로부터 모델에 최신 정보 반영을 위하여 자동 크롤러를 구축하여 데이터를 수집하였다. 마지막으로 전문가를 통한 데이터셋을 구축하여 질문-응답과 질의어-질문에 대한 모델 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 PHR 서비스를 제공하는데 각각의 병원에서 서로 다른 문서구조로 인하여 연동이 용이하지 않은 문제점에 대한 방안으로 XML 스키마 구조를 설계하였다. 이를 위하여 PHR과 표준문서 구조를 분석하고 의료기관의 각각의 시스템을 연동하기 위해 XML 스키마를 이용하여 의료정보 연동시스템과 PHR 서비스를 위한 XML 스키마 구조를 설계하였다.
본 논문에서는 스마트폰의 급격한 확산과 함께 보급되는 다양한 SWD(Smart Wellness Device)로부터 파생된 데이터를 센싱하여 습득할 때 생기는 문제점을 개선하고 신뢰성을 향상시키기 위하여 관련 정보를 조사 및 분석하였다. 이를 통해 스마트 웰니스 시스템에서 SWD를 통해 수집된 데이터의 신뢰성을 잃는 문제점을 해결하고 신뢰성 향상을 위한 데이터 추출 및 전송 알고리즘을 설계하였다.
본 연구에서는 인터넷을 활용하여 도서관의 이용자가 편리한 웹 환경에서 스스로 이용자교육을 실행할 수 있는 개별학습 시스템을 개발한 후, 이용자 만족도 조사를 통하여 그 효율성을 평가하였다. 이 시스템은 도서관 자료검색시스템의 이용절차 뿐 아니라 정보검색이나 자료조직에 대해 이용자가 더욱 폭 넓게 이해할 수 있도록 구성하였다.
가상화 기술은 하드웨어 위에서 여러 운영체제를 동작시키면서, 시스템의 활용률을 극대화 시키는 기술이므로 여러 분야에서 각광받고 있다. 가상화는 시스템 위험성 전파 등을 줄임으로써, 보안 노출을 막는 등 여러 장점들이 있다. 하지만, 게스트머신에서 하이퍼바이저로의 잦은 스위치는 가상화 성능을 떨어트린다. 또한, 다수의 가상머신에서 공유될 수 있는 페이지들에 대한 메모리 중복 문제도 존재한다. 우리는 가상화 환경에서 VMEXIT를 줄이고, 메모리를 절약할 수 있는 메모리 중복제거 기술을 제안하고, 이를 정성적으로 성능 평가를 진행하였다.
빅데이터 시대가 도래하고 네트워크가 발달함에 따라 다수의 클라이언트와 서버가 통신하며 사용하는 데이터량이 급증하고 있다. 과도한 데이터 부하를 해결하는 방법 중 여러 서버로 부하를 분산하는 기법을 로드밸런싱이라고 하며 이 기법에 따라 데이터가 서버에 분산되는 방식이 달라진다. 본 논문에서는 현재 사용중인 다양한 로드밸런싱 기법에 대해 분석하고 보다 효율적인 기법을 제안한다. 그리고 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템 중 하나인 Moose File System에 제안한 기법을 적용한 경우의 효과에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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