본 연구는 반도체 제조 공정중 발생하는 센서 데이터를 활용하여 딥러닝기반으로 불량을 예측하는 모델을 제안한다. 반도체 공장에서는 FDC((Fault Detection and Classification)라는 불량을 예측하는 시스템이 있지만, 공정의 복잡도가 높고 센서의 종류가 많아 공정 관리자가 모든 센서의 기준을 설정 및 관리하는데 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 공정 설비의 센서 데이터를 딥러닝을 활용하여 학습시켜 센서 기준정보로 임계치를 제공하고, 가공중 발생하는 센서 데이터가 입력되면 정상 여부를 판정하는 모델을 제안한다.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심(Data-Driven)으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠다로 새롭게 부각되고 있다. 해외에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 과학데이터의 공유 활용을 위한 정책이 적극적으로 시행되고 있어, 국내에서도 '오픈 연구데이터'를 위한 정책과 인프라 구축이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 국내 과학기술 분야 연구기관의 과학데이터 생산, 관리, 활용 현황을 조사했다. 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 과학데이터 생산, 관리, 활용현황, 과학데이터 공유 활용 참여 의지, 과학데이터 공유 활용 요구사항 등 5개 관점의 심층인터뷰를 실시했다. 이를 기반으로 과학데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 도출했다.
현재 NAND 플래시 메모리기반 저장장치는 NAND 플래시 메모리의 단점을 감추고 장점을 극대화해 나가며 그 활용 영역을 지속적으로 넓혀왔다. 특히, 이러한 저장장치는 NAND 플래시 메모리의 고유한 특성인 "쓰기 전 지우기" 특성을 감추기 위하여 내부적으로 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)이라 불리는 소프트웨어 계층을 포함하고 있다. 플래시 변환 계층은 호스트로부터 요청된 데이터를 관리하기 위한 메타데이터를 포함하며, 메타데이터는 호스트의 요청들을 처리하기 위해 자주 접근되는 데이터이므로 내부 메모리에 저장되어 관리된다. 따라서 메모리에 저장된 메타데이터는 전원손실이 발생하게 되는 경우 모두 소멸되므로, 메타데이터를 주기적으로 저장하고 초기화 과정을 통해 메타데이터를 메모리에 적재할 수 있는 메타데이터 관리 정책이 필요하다. 따라서 우리는 메타데이터 관리의 핵심 요구사항을 모두 만족하면서 효율적으로 동작하는 메타데이터 관리 정책을 제안하며, 실험을 통해 제안하는 기법의 효율성을 증명하였다.
하천은 최근 주민에게 휴식과 레저의 기회를 제공하고 지역활기 창출의 자원으로 가치가 부상함에 따라 하천공간의 관리와 운영이 한층 더 중요해 졌다. 즉 하천공간의 개발과 보전은 지역의 문화관광과 복지 등의 지역 정책과 함께 하천이용의 수요를 고려하여 신중하게 운영해야 한다. 이에 본 연구에서는 하천공간의 체계적인 관리를 위해 통신 빅데이터를 활용하여 이용객 수를 추정하고 검증 한 뒤, 이용도 지표를 산정하였으며, 하천공간의 상세 유형화 방안을 마련하고 유형별 특성분석 등을 실시하고자 하였다. 현장표본조사를 통한 검증결과 통신 빅데이터는 하천공간에서의 이용객 수 추정에 활용 가능성을 보였으며, 이용도 지표 산정결과를 통해 친구지구를 이용객들이 어떻게 활용하는지 판단할 수 있었다. 또한 상세 유형화 방안을 마련하고 적용한 결과 이용객들이 하천공간을 근린의 성격과 거점의 성격으로 이용하고 있는지 판단할 수 있었다. 본 연구의 결과를 종합할 때, 친수지구 조성 및 관리를 위한 자료 활용방안을 제시할 수 있었으며, 국가하천 점용허가 시 통신 빅데이터 활용방안을 마련할 수 있었다. 통신 빅데이터는 친수지구 이용도 조사에 크게 유용한 방법을 제공하며, 하천계획, 유지·보수 등 관련 실무활용 및 정책수립에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
과학데이터는 사실, 관찰, 이미지, 컴퓨터프로그램결과, 기록, 측량 또는 경험(논거, 이론, 테스트 또는 가설 또는 기타 연구물에 기초한)의 형태에서 생성되는 데이터를 의미한다. 연구패러다임이 데이터 중심의 연계 융합연구로 전환되면서 이러한 과학데이터에 대한 중요성과 그 가치는 매우 높아지고 있다. 과학데이터가 창의적인 연구개발을 위해 효율적으로 재사용될 수 있기 위해서는 공유와 활용을 위한 관리체계의 구축이 필수적이다. 과학데이터의 공유와 활용을 위한 관리체제의 구축은 국가적 차원에서 이루어져야 하지만, 우리나라의 경우 관리체제의 수준은 호주, 미국, 중국 또는 유럽에 비해서 연계성으로나 효율성으로나 내실을 기하지 못하고 있다. 호주, 미국, 중국 등은 국가차원에서 관련 기관을 통해 과학데이터를 수집, 관리 및 유지하는 등 데이터 활용을 적극적으로 추진하기 위하여 중장기적인 정책수립, 법제도 정비, 기반시설에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구는 효율적이고 공정한 과학데이터의 공유 및 활용을 위한 국가적인 관리체계구축 및 이를 뒷받침할 수 있는 법제도를 정비함에 있어서 해외 관련 입법례 및 정책동향에 관하여 살펴보고, 향후 우리나라의 대응방안을 제시하였다.
본 논문에서는 디지털 재정 예산 혁신을 위한 'IT정책자금 재정 집행 실시간 통합 관리 시스템'의 설계와 구축 관련하여 정보통신부의 전체 예산을 대상으로 연구를 수행하였다. 구현된 시스템에서는 본부 와 산하기관간의 예산 시스템 연계 방법 과 데이터 처리 방법 그리고 수집된 데이터를 최고 관리자, 예산 관리자, 기관별 예산 담당자 등 분야별 당사자들이 권한에 따라 제한된 범위의 관리 대상 항목들을 처리할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 집행된 예산에 대하여 표준화된 비목 별로 구분하여 관리 하고 이를 정성적으로 분석하여 집행 상태를 개선시킬 수 있는 방법을 구현하였다. 이를 통하여 정부 공공 예산의 계획 및 집행에 대하여 본부 및 산하 기관 전체를 연계하여 예산 집행 상황을 실시간으로 모니터링 하고 관리하는 방법을 구현하였으며, 정부 IT 예산에 대한 적기 집행과 집행 예산의 배정부터 집행까지의 흐름 상황을 실시간으로 관리할 수 있는 시스템의 구현에 대하여 최적화된 방법을 제시하였다.
국내의 공공기관들은 정부 3.0 정책에 의해 다양한 분야의 데이터를 민간에 개방하고 있다. 본 연구는 국내외의 주요 데이터 개방 사이트를 중심으로 도서관 분야 데이터 개방현황을 살펴보았다. 조사대상 사이트는 서울 열린데이터 광장, 공공데이터 포털, Data.gov 이다. 이 사이트들에서 나타난 문제점을 중심으로 오픈 데이터의 활용성 제고를 위한 개선방안을 제안하였다.
본 연구는 대학구성원의 연구데이터 관리 및 공유에 대한 인식과 경험을 파악하고, 대학구성원을 위한 효과적인 연구데이터 관리 방안을 마련하기 위해서 고려해야 할 주요 사항들을 탐색하는데 목적이 있다. 문헌조사를 바탕으로 연구데이터 관리 및 공유의 주요 쟁점을 정리하였고, 이를 바탕으로 대학구성원을 대상으로 연구데이터 관리·공유에 대한 인식 및 경험을 묻는 설문조사를 실시하였다. 조사로부터 얻어낸 결과를 종합하여 연구데이터에 대한 인식, 연구데이터 관리에 대한 인식 및 경험, 연구데이터 공유·공개에 대한 인식 및 경험 측면의 시사점을 정리하였다. 본 연구는 장기적으로 수행되어야 할 연구데이터 관리 정책 및 서비스 개발 연구의 초석을 다졌다는 점에서 의의가 있다.
디지털전환과 AI·데이터시대가 심화되면서 데이터의 원활한 흐름과 활용을 위한 데이터 정책, 그리고 그 의사결정 구조로서의 데이터 거버넌스에 대한 관심이 증대되고 있다. 기존의 데이터 거버넌스 연구들을 살펴보면, 데이터 거버넌스 자체의 측정이나 사례 분석은 많이 이루어지고 있으나 실증연구가 부족한 것으로 보인다. 이 논문에서는 데이터 거버넌스의 구성요소 간 구조적 관계와 그것이 목표로 하는 데이터 융합이나 데이터기반행정 등에 미치는 영향을 실증하고자 하였다. 첫째, 데이터 거버넌스에 대한 다양한 정의와 구성요소 및 유형화의 방식, 이를 적용한 선행연구들을 살펴보고, 공공 부문에 특화된 데이터 정책 관점의 정의를 개발하여 적용하였다. 둘째, 분석틀과 가설을 설정하고, 검증을 위해 한국행정연구원의 '공공데이터 정책 활용 실태조사' 자료를 분석하였다. 분석 결과, 데이터 거버넌스 구성요소 중 조직 요소가 제도 요소와 기술 요소 사이에서 매개적 효과를 나타내었고, 제도 요소와 기술 요소가 데이터 융합이나 데이터기반행정에 통계적으로 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 데이터 거버넌스에서 법제도의 개선과 개발에 대한 관심과 투자, 데이터 기술의 수단과 목적에 대한 명확화, 데이터 조직과 인력에 대한 관심과 실제적으로 작동할 수 있는 메커니즘의 개발 등, 몇 가지 중요한 정책적 시사점을 제시하였다.
최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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