정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.
한국정보문화진흥원이 관리하는 국가 지식정보자원은 여러 기관에 분산되어 있으며, 메타데이터 규격은 통합이 아니라 검색을 위한 개념적 수준의 권고 표준이었다. 그래서 데이터를 연계하거나 통합하는데 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 여러 기관에 분산된 지식정보자원에 대한 통합을 위하여 기존에 여러 기관에 분산된 메타데이터를 분석하여 문제점을 도출하고 이를 보완하며, 지속적으로 연계 및 통합할 수 있는 표준 모델을 제시하고자 한다.
IT환경의 급격한 변화와 함께 기업들과 정부기관 그리고 개인이 만들고 수집하는 데이터양이 폭발적으로 증가하는 시기에 IT자원에 대한 유지·보수 및 관리의 부담을 줄일 수 있는 방안으로 클라우드 컴퓨팅 서비스(Cloud Computing Service)가 등장하였으며, 클라우드 컴퓨팅 서비스 환경에서 관리되는 IT 자원은 앞으로 더욱 많이 사용될 것이다. 이러한 대용량 대규모 IT자원을 효율적으로 관리하기 위해서 데이터센터는 더 많이 필요하게 될 것이다. 본 논문에서는 위와 같은 환경에서 냉방 측면에서 효율적인 데이터센터 구축 방안에 대해 알아보고 더불어 해결해야 할 과제를 제시하고자 한다.
본 연구는 국내 대학도서관의 전자자원 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고, 정보조직 패러다임 및 목록 환경의 변화에 대응하기 위한 방향성을 제시하기 위함이다. 국내 대학도서관의 전자자원 도입 및 조직과 최근 정보자원 조직의 동향을 살펴보았고, 디지털콘텐츠 구축 건수 상위 30개 대학도서관의 홈페이지를 방문하여 현황과 문제점을 조사하였다. 앞으로 전자자원을 포함한 다양한 유형의 정보자원을 통합적으로 관리하고, 접근성을 강화하여 이용자들에게 확장된 목록의 기능을 제공하여야 할 것이다.
산업 환경의 변화에 따른 사회적·기술적 변화가 가속화되면서, 미래 산업에 대한 기대와 함께 과거의 산업 환경, 산업유산·유물에 관한 관심이 높아지고 있다. 산업활동으로 인해 생산된 산업유산자원은 과거와 현재, 미래를 연결하는 매개체의 역할을 하기에 역사적·보존적 가치를 지니고 문화재로서의 가치가 존재한다. 즉, 산업유산자원은 장래를 위한 중요한 기록물이자 증거로 이용적·관리적·보존적 관점을 동시에 고려해야 하는 것이다. 메타데이터는 정보자원의 체계적인 이용, 관리, 보존을 도모하기 위해 꼭 필요한 요소이다. 특히 역사적·문화적·보존적 가치가 있고 각양각색의 다양한 유형으로 존재하는 산업유산자원을 기술하기 위해서는 자료의 스토리, 유형, 시대 등과 관계를 맺는 다양한 관점의 메타데이터 요소가 필요하다. 이에 본 연구에서는 상이한 형식의 산업유산자원을 포괄적으로 기술할 수 있는 메타데이터 요소를 설계하고자 하였다. 이를 위해 기존의 산업유산 관련 메타데이터들을 비교 분석하여, 산업유산자원의 이용·관리·보존이라고 하는 목적에 적합한 메타데이터를 설계하였다. 최종적으로 5개의 유형(관리, 기술, 보존, 정보기술, 이용)으로 그룹화하여 총 25개의 상위요소와 86개의 하위요소, 그리고 어플리케이션을 작성하였다.
신 재생에너지자원의 적극적인 활용을 위해서 에너지 절약 및 대체기술, 대기환경 평가 등을 위한 신재생에너지자원의 표준데이터 작업이 요구되며, 장기간에 걸쳐 데이터를 꾸준한 수정과 보완이 이루어져야 할 것이다. 이에 앞서 본 연구에 의해 얻어지는 지역별/자원별 데이터를 토대로 관련 기술 분야에 활용될 수 있도록 관련 자료의 측정 수집 및 전송은 물론 방대한 데이터가 보다 용이하게 활용될 수 있도록 지속적인 IT기술 접목을 통한 다양한 응용시스템 및 에너지원 발굴의 기반환경이 필요하다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 지역 특성을 고려한 최적의 신 재생에너지 이용 발전 시스템 구축 방안을 도출하고, 신 재생에너지 발전 시스템 최적 운용을 위한 데이터베이스를 구축하여 지역별 신 재생에너지 통합관리 운영 시스템 개발을 최종 목표로 한다.
건설 프로젝트가 성공적으로 수행되기 위해서는 각종 제반 관리업무가 상호 밀접한 관계성을 유지하면서 프로젝트를 수행해야한다. 이중 공정관리는 인력, 자재, 장비, 원가 등 여러 가지 건설공사에 필요한 자원에 대한 관리업무를 시간적인 흐름 속에서 모델화 시킨 것으로, 공정관리의 원활한 수행은 프로젝트의 성공에 직접적인 영향을 주게 된다. 현행 공정관리 업무 프로세스에서 공사기간의 산정시 가장 중요하게 고려해야 할 점은 작업의 생산성은 투입되는 자원의 양과 질에 의해서 영향을 받으며, 이러한 자원의 특성은 투입비용으로 나타나게 된다는 것이다. 본 논문의 목적은 현장에서 사용되는 인력과 장비 등 자원투입 비용을 중심으로 생산성을 분석하고, 보다 현실성 있게 생산성 테이터를 공정계획의 수립시 작업기간 산정에 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구에서 작업비용은 투입자원의 가격을 기준으로 산정했으며, 투입자원 비용과 작업량을 비교 ${\cdot}$ 검토하여 소요되는 작업기간을 예측한다. 이와 같은 공정데이터의 활용은 데이터베이스를 기반으로 하는 공정관리의 전 단계로써 자원투입 비용을 고려한 공정관리 방안을 제시하고, 이에 대한 타당성을 검토했다.
우리 사회가 점차 지식기반 정보사회로 변화해 감에 따라 수 많은 지식이 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 많은 교육정보 자원의 효율적인 관리와 활용을 위해 정보시스템들이 구축되어 활용되고 있다. 그러나 체계적인 관리체계의 미흡으로 인하여 각 시스템별로 다양한 코드체계를 사용하고 있다. 이러한 상이한 코드체계는 각 시스템간의 정보공유 및 활용의 효율성을 저해하는 요인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 교육정보 자원의 효율적인 관리를 위한 표준데이터 코드관리시스템을 설계하여 교육정보 자원의 효율적 관리방안을 모색하였다.
현재 인터넷 상에는 많은 정보자원이 존재하고 있다. 이처럼 많은 정보자원 중 학술적인 가치가 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 바탕으로 웹학술정보에 대한 메타데이터 데이터베이스를 구축함으로써 웹정보에 대한 정확한 정보를 알고 웹상의 정보자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문은 현재 진행하고 있는 IFL(Internet faculty Library, http://www.ifl.or.kr)을 사례로 웹학술정보의 메타데이터 데이터베이스 구축을 위한 데이터베이스 및 인터페이스의 설계 및 모델링하는 과정을 제시하도록 하겠다.
글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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