세계 경제의 불황으로 인해 경쟁력이 취약한 중소기업은 인력, 자본, 기술 확보 등의 여러 어려움에 직면해 있다. 중소기업이 처한 문제점들을 해결하기 위한 대안으로 자원을 공유하는 공유경제를 도입하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 중소기업이 공유경제를 실제로 도입하고 이를 활용하기 위해 필요한 비즈니스 모델이 존재하지 않아 기업 간 공유경제를 도입하기에 어려움을 겪고 있는 상황이다. 본 연구에서는 중소기업 간 공유경제를 도입하여 운영하기 위해 필요한 공유경제를 위한 비즈니스 모델을 제시하였다. 기업 간 공유경제를 위한 비즈니스 모델을 설계하기 위해 기존의 비즈니스 모델에 대한 선행연구를 통해 비즈니스 모델을 설계하기 위해 필요한 구성요소를 도출하였다. 이와 기업 간 공유경제의 선행연구를 바탕으로 중소기업 간 공유경제에 도입 가능한 비즈니스 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 비즈니스 모델은 중소기업들이 각 기업의 상황에 맞게 공유경제를 도입하기 위한 가이드라인이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 서비스시대 공유경제모델을 교육서비스에서 구현하는 방안을 제시하였다. 대다수의 공유경제 모델이 기존 경제의 고비용 저품질 구조를 저비용 고품질 구조로 혁신하고 있듯이 교육서비스에서도 고비용 저품질 구조를 저비용 고품질 구조로 개선하는 혁신 모델이 필요하다. 특히 고등교육과 평생교육은 혁신이 시급한 상황이므로 본 연구는 고등교육과 평생교육에 초점을 맞춘 공유대학 모델을 연구하였다. 저비용 고품질로 교육서비스를 제공하기 위해서 는 유휴자원의 활용이 필수적이므로 공유경제 모델 도입이 필요하다. 공유대학은 기존의 제한된 교육 공급자 집단이 대폭 확대되는 모델이므로 효율적이고 효과적인 공급자 품질관리가 필요하다. 교육수요자들을 역량 있는 인재로 양성하기 위해서는 규범적인 품질관리도 필요하다. 또한 저비용으로 고품질의 고등교육 서비스를 제공하기 위해서는 고도의 과학기술이 적용된 프로세스 품질관리가 바탕이 되어야 한다. 따라서 교육서비스 품질관리는 공급자, 수요자, 프로세스 측면에서의 품질관리가 모두 균형있게 잘 이루어지는 품질관리를 의미한다. 본 연구는 이러한 품질관리 모델에 대해 연구하고, 서비스시대의 첨단 교육모델로서 공유대학의 목표 모델을 정립하였다. 본 제안 모델을 구체화하고 구현하기 위한 추가 연구가 필요하다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
분산 공유메모리 시스템(DSM)의 성능 향상을 위해 일관성 모델의 측면에서 많은여구가 진행되었다. 분산 공유메모리 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 요인은 거짓 공유 문제와 별도의 통신비용 문제를 들 수 있는데 , 동기화 연산에 의한 일관성 유지 방법, 흠-기반 접근방법 등의 보다 완화된 메모리 모델로서, 이러한 문제점을 해결하려는 연구가 진행되어 왔고, 어느 정도 타당한 결과를 보았다. 본 논문에서는 동기화 연산에 의한 일관성 모델을 기초로 동적 흠-기반 접근 방법을 제안하며, 이것은 흠에서의 이점 및 부하를 여러 프로세서에게 분산시켜 시스템 전반의 성능 향상을 가져온다.
통신 오버헤드 및 거짓 공유(false sharing)등의 문제를 해결하기 위하여 소프트웨어 분산공유메모리 시스템을 위한 다양한 메모리 모델등이 제안되었다. HLRC(Home based Lazy Release)[1]는 Keleher에 의해 제안된 LRC[2] 모델에 home 개념을 도입한 모델로서 최근의 소프트웨어 분산공유 메모리 시스템에서 널리 채용되고 있다. 본 논문에서는 HLRC 모델을 기반으로 한 메모리 일관성 프로토콜의 설계, 구현, 그리고 성능 측정 결과에 관하여 기술한다.
최근의 공유경제(Sharing Economy) 비즈니스 모델의 중요성이 부각되면서 경제활동은 단순한 상품 매매에서 벗어나 복잡한 경험체험으로 바뀌고 있고 공유숙박(Sharing Accommodation)의 모델 또한 새로운 숙박 선택모델로 자리 잡았다. 본 논문은 고객이 공유숙박서비스를 체험하는 과정에 느낀 문제점을 고찰하여 공유숙박서비스의 최적화 전략을 제시함으로써 기존의 단점을 개선하고 고객만족도를 제고하기 위한 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구는 Airbnb와 Tujia 두 개의 공유숙박모델을 대상으로 비교 연구를 진행하고 참고 문헌 수집과 정리를 통해 숙박 공유연구 배경을 심층 분석하였다. 고객여정도(Customer Journey Map), 페르소나(Persona), 서비스 블루프린트(Service Blueprint) 등 서비스디자인 연구방법을 활용하여 고객 수요를 파악하고 서비스의 문제점을 발견함으로써 서비스를 최적화하는 방안을 제시하고자 하였다. Kano 모델(Kano Model)과 잠재적 고객만족 개선지수(Potential Customer Satisfaction) 등의 연구방법으로 검증한 후 세 가지 서비스 최적화 방안을 확정하여 서비스 시나리오(Service Scenario) 모형을 통해 최적화한 성과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 공유숙박의 사업자 식별, 서비스 요소 개선과 보다 높은 수준의 고객 체험 제공에 도움이 되며, 더 나아가 공유숙박 시장의 건전한 발전을 촉진할 것이라 확신한다.
21세기 지식정보화 사회에서 수많은 정보가 다양한 곳에서 빠르게 생산되어 다양한 분야에서 공유가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 국내외 교육정보공유모델을 분석하여 교육콘텐츠의 다각화, 맞춤형 정보서비스, 지능형 학습 에이젼트 등의 차세대 정보기술변화를 고려한 차세대 교육정보공유모델을 세 가지 측면에서 설계하였다. 설계된 모델은 능동적이고 사용자 중심의 교육정보공유모델을 구축을 위한 참조 모델로서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 공유 객체 모델 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 애플리케이션을 개발하기 위한 프레임워크인 ObjectPeerWork를 설계 및 구현한다. 공유 객체 모델은 자원 관리 기능들을 자원에 포함시킴으로써 관리를 위한 컴퓨팅 파워의 저하를 막고, 보안 문제를 개선함으로써 공유 자원에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 공유 객체 모델은 분산 컴포넌트 기반의 요청 중계 관리자 및 모듈 컨테이너를 통하여 확장이 가능한 모델이다. 이러한 공유 객체 모델에 기만한 ObjectPeerWork는 일반적인 P2P 모델의 문제점들을 개선하여 기업 내 정보시스템 구축과 컴퓨팅 파워의 분산 및 자원의 효율적인 관리를 가능하게 하는 프레임워크이다.
딥러닝에 대한 관심이 증가함에 따라 다양한 분야의 연구자 사이에 딥러닝 모델의 적용 및 재현이 중요한 작업으로 자리잡았다. 하지만 모델을 재현하고 활용하는데 있어 다양한 환경과 자원의 한계가 발생하여 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈체계인 KRDC 프레임워크를 활용하여 딥러닝 학습 모델의 재현 방안을 제안하였다. 이를 통해 딥러닝 연구에 익숙하지 않은 사용자도 학습 모델의 적용 및 활용을 용이하게 할 수 있음을 확인하였다. KRDC 프레임워크는 사용자가 원하는 데이터와 태스크를 정의하고, 워크플로우로 구성, 학습 모델의 재현 및 활용을 지원한다.
본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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