경쟁우위 확보를 위해 인적자원을 효율적이고 효과적으로 활용하는 인사관리가 필요하다는 인식이 빠르게 확산하고 있다. 팬데믹으로 인해 노동시장과 근로환경이 빠르게 변화하는 상황에서 기업현장에서는 데이터와 같은 근거에 기반한 인사관리에 대한 관심이 확산하고 있다. 이에 본 연구에서는 기업현장에서 인사관리 직무를 수행하고 있는 전문가의 인식에 초점을 두고 데이터 기반 인사관리 실행과 활용 전도에 관해 확인하고자 한다. 연구대상은 경기도 판교에 소재한 IT 서비스 개발/제공 전문기업 3개사 인사기획/관리 직무전문가 3명으로 선정하였으며, 데이터 기반 인사관리 실행현황, 측정/분석 도구와 활용도 수준 파악 등에 집중하였다. 연구방법으로는 근거이론 기반의 개방코딩, 축코딩, 선택코딩 절차를 활용하였다. 심층면담을 통한 연구결과, 기업의 인사관리 측정지표는 사람, 생산성, 문화의 세 영역으로 나누어지며, 활용도가 높은 지표를 영역별로 구분할 수 있었다. 본 연구를 통해 연구대상 기업이 어떠한 측정도구와 메커니즘을 통해 인사관리 기능을 실행하고 있으며, 인사관리 실행 효과성과 효율성을 측정, 분석, 활용에 관한 기업현장의 인식을 확인할 수 있었다.
이 논문은 시스템 성능을 최적화하기 위해 정적 및 동적 튜닝 방법을 이용한 웹 융합검색 연구의 내용을 보고합니다. 기존의 융합 방식을 넘어선 "다이나믹 튜닝"이라는 과정을 도입하여 웹의 다양한 정보소스의 기여를 최적화 시킬 수 있는 융합 공식을 생성하는 방법을 조사한 이 연구의 결과는 웹 검색 환경의 풍요로운 여러 데이터 소스를 활용하는 것이 효과적인 전략이라는 것을 보여주었습니다. 본 연구에서는 즉각적인 시스템 피드백 인지분석을 기반으로 융합 매개 변수를 미세 조정하는 반복적 인 다이나믹 튜닝 과정을 통해 크게 검색 성능을 향상시킬 수 있었습니다.
본 연구는 2010년 이후로 다시 활성화가 된 NFC 기술을 이용하여 출석 체크 APP을 개발하고, 아두이노와 MySQL을 통해 데이터베이스를 생성, Node.js를 이용하여 서버를 구축함으로써 출석 체크 과정에서 발생하는 불필요한 시간 사용을 최소화하고 근거리 통신을 통해 확실한 출석 체크를 실현하기 위한 연구이다. 출석 체크시스템에서의 효율성과 정확성은 중요한 요소로서, 이를 위해 NFC 기술을 활용하여 신속하고 정확한 출석 체크를 수행하며, 데이터의 신뢰성과 보안성을 강화한다. 연구를 통해 출석 체크 시스템이 발생하는 인력과 시간의 절약 효과를 확인하고, 효율적인 출석 체크 관리를 위한 혁신적인 해결책을 제시한다. 이러한 연구는 출석 체크 시스템의 개선과 혁신을 이끌며, 다양한 조직이나 교육기관에서 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 기존의 수질측정 방법인 검사자가 수질 오염 측정기를 가지고 오염된 곳이나 오염이 예상되는 곳의 수질을 현장에서 측정 및 조사하거나, 오염된 물을 채취하여 수질 검사소에서 검사를 하여 측정하였다. 즉 이러한 수질 측정 방법은 실시간 측정이 어려우며, 수질의 상태를 정확히 측정하는데 한계가 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 본 논문에서는 수질오염 측정 장치와 RFID(Radio Frequency Identification)기술을 이용하여 기존의 수질 오염 측정 방법을 제안하였다. 즉 전체 시스템이 자동적으로 처리되고, 수질 측정이나 실시간 모니터링을 통해서 관리가 되므로, 관리자는 수집 데이터의 분석이나 관리, 감시를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
오픈 소스 기반 ESB 모니터링 시스템 설계에 EIP(Enterprise Integration Pattern)을 적용하여 비즈니스 요구사항을 처리하는 통합 로직과 메시지 추적 관리를 위한 관리 로직을 분리하여, 메시지 관리 로직 처리에 따른 성능 저하 및 오류에 의한 영향도를 최소화하며 메시지 데이터를 중앙 저장 장치에 저장하여 메시지 추적 관리를 용이한 모니터링 시스템 구축 사례.
최근 기후변화로 인해 국내 기상특성이 변화하고 그에 따라 홍수, 가뭄(건천화) 및 폭염 등 물 관련 재해 발생 빈도가 증가하고 규모 또한 점점 커지고 있다. 또한, 세계적으로 태풍 및 가뭄발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 방안이 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화로 인한 빈번한 내수범람 및 유역차원의 홍수범람 등으로 인해 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 재난 시 발생할 수 있는 피해 현황을 정확하게 예 경보하기 위한 실시간 수재해 정보 서비스 및 모니터링이 가능한 통합 관리 기술이 필요하다. 이를 위해 현실에서 실시간으로 수재해 관련 부가정보를 영상으로 표출하고, 이를 종합적으로 분석하여 서비스할 수 있는 증강현실 모니터링 시스템을 개발 하고자 한다. 이를 통해 홍수, 가뭄(건천화) 및 태풍 등 물 관련 재해 현황을 실시간으로 감시하고 예측하여 대처 할 수 있는 정보 생산과 서비스 및 모니터링 등의 통합 관리가 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 사용자가 손쉽게 소통할 수 있는 수재해 정보 서비스 구현을 위한 맞춤형 기술을 개발하고자 빅데이터 기반의 수재해 정보 증강현실(AR) 적용성 연구를 수행하였다. 이를 위해 재해 발생 시 빠르게 대처하기 위한 시스템을 구축하고자 관리자 및 사용자를 고려한 GUI 설계 및 수재해 정보의 Global 위성지도 기반 3D 시각화 적용을 위한 방안을 제시하고자 한다. 향후 스마트폰 기능을 적극적으로 활용하여 재해 대처 방안 및 행동 요령을 효과적으로 전달함으로써 재난 피해를 줄일 수 있는 애플리케이션(App) 개발을 진행할 예정이다. 개발된 증강현실 모니터링 시스템은 수재해 정보 서비스를 향상시키고 효율적인 예방 및 대처를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.
조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
바이오인포매틱스 기술이란 정보통신 인프라와 IT기술을 기반으로 분산되어 있는 대용량의 바이오 데이터 및 문헌 정보를 통합적으로 관리, 분석 및 처리하여 각종 바이오 정보 활용 분야(신약개발, 의료진단, 농산물 개량 등)에 효율적으로 응용 서비스하기 위한 IT-BT융합 핵심 기반 요소 기술을 의미한다. 2000. 6. 인간 유전체 초안 완성 후 대량 획득되는 바이오 데이터의 최대 부가가치 창출을 위해 대용량 바이오 데이터로부터 유용한 지식정보를 자동적으로 추출해내기 위한 효율적인 통합분석 기술이 필요하고 이는 바이오인포매틱스 기본 개념이 된다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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