오늘날 고성능의 소형 센서 및 무선통신 기술의 발달로 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현이 가능하게 되었다. 미래의 스마트한 디바이스뿐만 아니라 무선통신이 가능한 USN(Ubiquito us Sensor network) 기술은 주변 현황을 인식하고 필요한 정보를 처리하여 현장건설 등에 피이드백 시킴으로써 보다 나은 건설 진행과정에 관한 파악과 설계변경 및 계획 등에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 TinyOS 기반에서 운용되는 무선 통신에 의한 USN 기술과 그래픽 기반의 LabView 프로그래밍 기술을 융합하여 정보를 처리할 수 있는 일련의 인터페이스 방법을 구현하였다. 송수신된 데이터 처리 결과는 TinyOS 기반으로 동작하는 PC에 그래프 등으로 나타나도록 하였으며, 무선통신용 USN 기술과 융합된 그래픽 처리 기반의 마이크로프로세서 시스템의 장점과 편리성으로 건설현장의 진행과정파악 및 변경 등에 필요한 정보를 제공하며 건설현장 정보의 피이드백을 가능하도록 하였다. 그 결과, 철도건설 현장관리에서의 USN과 구조물의 정밀진단 및 관리에 매우 유용함을 입증하였다.
과거부터 기업의 정보보호 위험 관리에 대한 중요성은 계속해서 강조되었고 많은 투자도 이루어졌지만 RRO(투자 대비 위험 감소)에 대한 효과가 미흡한 주된 이유는 기술적, 물리적, 관리적 정보보호가 융합되지 못하는 것이다. 정보보호 프레임워크는 개별 정보보호 활동에 대한 공유로서 세 가지 정보보호 요소를 융합할 수 있는 환경을 제공하고 기업 환경에서 발생하는 위험 요소를 시각적으로 표현함으로써 체계적인 정보보호 위험 관리 활동을 장려한다. 본 논문에서는 이러한 환경을 구현하기 위한 필수 요소인 프레임워크 내 데이터 구조에 관한 연구를 통해 효율적인 정보보호 프레임워크를 구성하려는 기업들에 방향성을 제시한다.
스크래치패드 메모리는 소프트웨어 제어 온칩 메모리로서 기존의 캐시 메모리의 단점을 완화할 수 있게 설계되어 이용되고 있다. 기존의 캐시 메모리는 태그 관련 하드웨어 제어 로직이 있어 캐시 미스를 사용자가 직접 제어할 수 없으며, 사이즈가 크고 에너지 소모량이 상대적으로 많다. 스크래치패드 메모리는 이러한 하드웨어 오버헤드를 제거하였기 때문에 사이즈, 에너지 소모량에서 장점이 있으나 데이터 관리를 소프트웨어가 해야하는 부담이 존재한다. 본 연구에서는 스크래치패드 메모리의 데이터 관리 기법들을 분류하여 살펴보고 그 장점을 극대화할 수 있는 방안에 대하여 논의하였다.
연구자의 R&D활동은 연구기획에서부터 과제제안, 과제수행 및 실험, 연구자간 공유와 협업, 결과해석, 성과확산 및 성과관리 등에 이르기까지 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 그러나 이러한 활동을 지원하는 통합서비스가 존재하지 않아 각각의 서비스를 찾아서 융·복합적으로 활용하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 R&D활동에 필요한 정보와 데이터, 서비스, 고성능 컴퓨팅 인프라를 연계·융합 활용할 수 있는 통합서비스 개발을 위한 방법을 제시한다. 그리고 통합서비스 개발 사례로 ScienceON을 소개한다.
소형 컴퓨팅 기기의 최근 발달과 더불어, 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 광범위로 확산되고 있으며, 이제는 저렴한 비용으로 센서 연산 기능과 통신 기능을 사용가능하게 되었다. 센서 데이터 관리는 사물 인터넷 환경에서 주요한 요소이다. 센싱 장비로부터 발생되고 전파되는 엄청난 분량의 자료는 많은 유효 정보를 제공하고 사업추진을 위한 다음세대의 빅데이터로 생각되고 있다. 최신 컬럼 기반 압축 기법이 높은 공간 효율 때문에 대용량 서버에 장착되고 있다. 센서는 좁은 대역폭과 오류가 많은 무선 채널을 사용하므로, 센서 기반 저장 시스템은 불안정한 데이터 서비스에 노출되어 있다. 본 연구에서는 사물 인터넷 센서망에 대한 분석을 간략하게 서술하며, 사물 인터넷을 위한 신규 스토리지 관리 방법을 제안한다. 제안한 관리 방법은 레이드 스토리지 모형을 근거로 하고, I/O 성능의 감쇄 없이 공간 효율성을 높이기 위하여 컬럼 기반 분리 및 압축법을 활용한다. 컴퓨터 모의 성능 실험을 통하여 본 제안 저장 기법이 기존 Raid 제어 기법보다 우수하다는 결론을 얻었다.
벤처기업 CEO의 본질적 역량과 역할은 조직의 자원을 얼마나 효율적으로 운영하는가에 따라 관리자로서 조직성과에 큰 영향을 미친다. 이러한 중요성에도 불구하고 CEO 역량 수준이 조직이 내재하는 자원에 미치는 영향에 대한 이론적 고찰과 CEO의 역량 수준과 조직성과 간의 관계가 조직 구성원의 역량에 따라서 어떻게 달라지는가에 관한 실증연구는 매우 부족한 실정이다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하기 위해 본 연구에서는 자원기반이론(resource-based view of the firm)을 바탕으로 프로스포츠 산업에서의 조직 구성원의 역량에 따른 관리자의 감독역할에 대해 실증적으로 분석하였다. 구체적으로, 본 연구에서는 기존의 스포츠 기업가정신(sport entrepreneurship) 연구 분야의 이론을 경영전략의 자원기반관점과 융합하여 벤처기업 CEO와 프로스포츠 감독의 역할이 조직구조와 성과 메커니즘의 측면에서 매우 흡사하며 조직의 자원을 효율적으로 운영하고 성과를 도출하는 측면에서 모두 기업가(entrepreneur)적 특성을 반드시 내재해야 한다고 본다. 이러한 맥락에서 프로스포츠팀에서의 관리자로서의 감독 역량과 조직성과 간의 관계에서 조직의 자원 효율성의 매개효과와 조직 구성원 역량에 대한 조절효과를 설명하고자 한다. 미국프로농구(NBA) 30개 구단과 한국프로농구(KBL) 10개 구단의 9개 시즌(2013~2014시즌 - 2021~2022시즌)의 감독과 팀 데이터를 실증분석에 있어 프로세스 매크로 58 모형을 적용하여 본 연구의 가설을 검증하였다. 실증분석 결과, 미국프로농구과 한국프로농구 데이터 모두에서 (1) 프로농구팀의 자원 효율성은 감독의 역량과 승률 간의 정(+)의 관계를 매개하고, (2) 조직 구성원의 역량은 농구팀의 자원 효율성을 통한 감독 역량이 승률에 미치는 간접효과를 조절(p<.05) 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 비교적 객관적으로 조직의 성과측정이 가능한 프로스포츠 데이터를 활용하여 프로스포츠 산업에서 벤처기업의 CEO와 유사한 기업가적 역할을 수반해야 하는 감독 및 조직 구성원의 역량이 조직의 성과에 미치는 영향을 실증분석하는 한편 스포츠 애널리틱스(sport analytics) 분야와 경영학 연구를 융합하였다는 의의가 있다.
IT 기술 중 빅 데이터와 인터넷 기술이 급속하게 발달함에 따라 중요 데이터를 USB와 같은 외부 저장장치에 저장하지 않고도 인터넷이 연결되어 있는 곳이면 어디든지 클라우드 환경에 저장된 데이터를 사용할 수 있는 환경으로 바뀌어 가고 있다. 그러나, 클라우드 환경에서 처리되는 데이터가 손쉽게 일반 사용자들이 처리할 수 있는 환경으로 바꿔가면서 사용자의 프라이버시 정보에 대한 보호의 중요성이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용되는 정보를 제3자에게 노출시키지 않으면서 사용자의 서비스 질을 향상시킬 수 있는 관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 다양한 클라우드 환경에서 처리되고 있는 데이터들 중에서 사용자의 프라이버시 정보를 제3자가 악의적으로 처리하지 못하도록 사용자 그룹을 가상의 환경으로 그룹핑한 후 identity 속성과 접근제어 정책을 블록 체인으로 처리한다. 특히, 클라우드 환경에서 처리되는 데이터의 처리 효율성에 대한 성능을 향상시키기 위해서 개인 정보와 계산 집약적인 암호 정책은 오프 체인에서 실행하도록 하였다.
미래 국방은 세계 안보정세의 불확실성 가속화, 국내 사회·경제적 여건 제한 등 다양하고 도전적인 환경에 직면하고 있다. 이에 우리 국방부는 인공지능, 드론, 로봇 등 과학기술 기반의 국방혁신으로 당면한 문제점과 위협요인에 대응하려 하고 있다. 인공지능 기반의 첨단과학기술 도입을 위해서는 클라우드, 5G와 같은 IT기반 환경 위에 데이터를 융합하고 활용하는 것이 필수적이다. 하지만 기존의 전통적인 보안 정책은 주로 시스템 중심의 보안으로 일률적인 보안 통제수단을 적용하는 등 데이터공유 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 데이터 가치 평가 및 데이터 수명주기 관리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 데이터가치 기반의 국방 보안정책으로 패러다임 전환을 제안한다. 이를 통해 데이터 기반의 업무 활성화 및 AI기반 과학기술중심의 국방혁신 구현에 도움이 될 것으로 기대한다.
우리나라의 광산은 지질학적인 구조와 형상이 복잡하며, 규모가 작기 때문에 광산의 개발 및 관리와 채굴계획 수립에 정교한 측량성과와 3D 모델링이 필요하다. 하지만 데이터 취득 및 처리 기술과 경제성으로 인해 현재 기존의 방법을 이용하고 있다. 광산의 구조, 갱도, 채굴면적 등을 2D 도면을 기반으로 기록 및 관리하고 있으며, 이로 인해 인력과 시간의 낭비는 물론 정확도 문제로 인한 사고의 위험도 가지고 있는 실정이다. 최근 외국에서는 지질에 대한 조사 자료와 광산에 대한 공간정보를 통합하여 데이터베이스화 하고, 이를 광산관리 및 채굴계획 수립에 활용하고 있다. 본 연구에서는 레이저스캐너를 활용하여 광산관리와 채굴계획 수립을 위한 공간정보를 구축하고자 하였다. 연구를 통해 광산에 대한 공간정보를 효과적으로 취득하고, 자료처리를 통해 모델링 된 데이터를 생성할 수 있었다. 광산관리를 위한 3D 모델은 광산의 안전한 채굴계획 수립과 운영에 중요한 도구로써 활용이 기대된다.
이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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