정보기술의 급진적인 발달로 경쟁이 점점 심화되어져 가고 있는 환경 속에서 경쟁적 우위를 갖기 위한 기업들의 끊임없는 노력은 계속 되고 있다 이러한 시점에 ERP(Enterprise Resource Planning: 전사적 자원관리) 시스템은 기업의 경쟁력을 재고하고 변화하는 비즈니스 환경을 예측하여 신속하고 현명하게 대처하기 위한 수단으로서의 역할을 수행하고 있으며 최근 기업뿐만 아니라 대학에서도 이에 대한 관심이 확산되고 있다. 이미 국외의 많은 대학들이 ERP 시스템을 도입한 실정이고, 국내에서는 정보화 사업의 일환으로 연세대학교가 일반 행정 업무의 효율화를 위해 SAP R/3를 도입했고 향후 학사 행정 시스템과의 통합을 모색 중이다. 정부에서도 국·공립 대학들의 행정업무효율성 제고를 위해 차세대 행정업무시스템으로 ERP 시스템 도입을 본격화하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보화를 추진하고자 하는 국내 대학에 ERP 시스템의 도입을 제안하였고, 기존에 선행 연구된 연구자료를 비교·분석하여 기업의 ERP 시스템 구축 성공요인을 정리하였다. 국내 대학은 ERP 시스템 도입 시 제시된 주요성공요인 등을 고려하고 지속적인 관심으로 프로젝트를 수행함으로써 보다 효과적으로 구축을 완료해야 할 것이며, 아직 국내의 사례가 충분하지 않기 때문에 본 논문에서 제시한 국내외의 사례를 살펴봄으로써 대학의 ERP 시스템 도입에 관해 빠른 이해를 할 수 있을 것이다. 끝으로 본 논문은 초기단계에 있는 국내 대학의 ERP 시스템 도입에 대학이 나가야 할 방향을 제시하였고, 앞으로 국내 대학의 ERP 시스템 도입이 증가할수록 이에 대한 연구도 계속 되어야 할 것이다.보다 더 높게 나타난 반면에, 실무계 전문가 집단은 비용이 정보시스템 보다 더 높게 나타났다는 것이다.리적 특성이론과 사용자 수용이론으로 구분하여 이 특성에 따라서 향후 개발될 3D 핸드폰 아바타의 수용도의 관계를 파악하고자 한다. 본 연구에 대한 자료 수집방법은 D대학교의 교양과목인 “사이버문화의 이해와 활용”을 수강하는 학생들을 대상으로 총 170부를 설문 조사하였으며, 수집된 설문지 중에서 불성실하게 응답한 설문지 6부를 제외한 총 164부를 유효한 설문으로 확보하였다. SPSSWIN 10.0 패키지를 이용하였으며, Cronbach's Alpha값을 통한 신뢰도 분석과 요인분석을 통한 타당성 분석을 하고, 연구변수로 선정한 각 요소들의 아바타 수용도에 미치는 영향력 정도를 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 심리적 특성과 사용자 수용 특성은 아바타 수용도에 부분적으로 영향을 미친다는 것 결과가 나타났다.웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%);
센서 기술과 무선 통신 기술의 발달로 무선 센서 네트워크 환경에서 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 처리와 신속한 전송을 위해 사용되는 미들웨어는 순간적인 데이터 밀집현상(burstness)으로 발생하는 중간 노드의 데이터 손실 문제를 해결하여야 하며, 이를 위해 폐기정책을 사용하거나 전송해야 할 데이터양을 최소화하는 압축 기법이 사용되고 있다. 그러나 폐기정책은 수집된 데이터의 정확성을 저하시키는 문제점이 있으며, 압축기법은 알고리즘 복잡도가 커서 추가적으로 프로세싱 오버헤드가 커지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 계산 능력, 소비 전력 등 극히 한정된 자원만을 사용하여 데이터를 전달해야 하는 무선 센서 네트워크 환경에서 수집된 데이터의 효율성 및 정확성을 향상시킬 수 있는 Delta-Average 기법을 제시하였다. 제안된 기법을 통해 평균화 방식을 이용함으로써 순간적인 데이터 밀집현상으로부터 중복된 데이터에 대한 불필요한 전송을 방지하면서 정확성을 높이도록 하였다. 마지막으로 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 TinyDB에서 TOSSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 성능분석 결과를 통해 데이터 정확성이 향상되었음을 입증하였다.
본 연구는 소나무림을 안정적이고 지속적인 경영림으로 발달시키기 위해 우리나라 강원북부지역에 분포하는 소나무림을 대상으로 식생유형과 임분구조를 분석하였다. 소나무림의 군락유형은 3개군락 5개군 2개소군으로 총 7개 식생단위로 구분되었다. 상재도가 61%이상인 종으로는 소나무, 신갈나무, 생강나무, 큰기름새, 삽주, 진달래, 가는잎그늘사초로 나타났다. 중요치를 분석한 결과, 상층에는 소나무의 중요치가 높게 나타났으나 아교목층 이하에서는 신갈나무를 비롯한 참나무류의 중요치가 높게 나타났으며, 특히 하층에서 소나무의 치수가 거의 발견되지 않고 교목성 활엽수와 관목성 수종들의 중요치가 높게 나타났다. 또한 직경생장을 분석한 결과, 소나무에 비해 참나무류의 생장이 양호한 것으로 나타나, 강원북부지역에서 지속적인 소나무림 유지를 위해서는 각 임분의 특성을 고려하여 중 하층에서 소나무와 경쟁관계에 있는 활엽수들을 제거하는 등 적절한 시업법이 도입되어야 할 것으로 사료되었다.
IT 기술의 발달과 함께 의료 서비스 환경이 과거에 비해 많은 변화가 일어나고 있다. 그러나, 의료 기술이 IT 기술과 융합하더라도 의료비 문제와 의료 서비스 관리에 대한 문제는 여전히 해결해야할 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 구축한 병원을 대상으로 의료 서비스를 제공받는 사용자의 개인 정보를 의료진이 효율적으로 분석 관리할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 병원내 구축된 IoT 시스템을 통해서 사용자의 의료 정보를 효율적으로 체크하고 관리하는 것이 목적이다. 제안 모델은 다양한 이기종의 클라우드 환경에서 사용될 수 있으며, 사용자의 의료 정보를 추가적인 인적 물적 자원 없이 효율적이면서 빠르게 관리할 수 있다. 특히, 제안모델에서 수집된 사용자의 의료 정보는 IoT 게이트웨이를 통해 서버에 저장되기 때문에 의료진이 시간과 장소에 상관없이 사용자의 의료 정보를 정확하게 분석할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 IoT 시스템을 사용하지 않은 기존 의료 시스템 모델보다 직군별 의료진의 의료 서비스에 대한 효율성이 19.6% 향상되었고, 의료 서비스를 제공받은 사용자의 사후 의료관리 개선율이 22.1% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 의료진의 업무 부담률은 기존 의료 시스템 모델보다 평균 17.6% 낮게 나타났다.
지속가능발전 교육은 현재와 미래 세대의 지속가능한 발달을 위해 중요하다. 본 연구에서는 초등학교 1학년부터 6학년의 수학 교과서에 제시된 지속가능발전 교육의 내용을 혼합연구의 방법을 사용하여 분석하였다. 지속가능발전에 관한 내용의 관련 차원 및 수학 내용 영역, 수학과의 연결성 등을 양적 연구의 방법으로 분석하였고, 관련된 하위 내용 및 교과서에 구체적으로 어떻게 제시되는지를 질적 연구의 방법을 통해 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 수학 교과서에는 지속가능발전의 세 가지 큰 축인 환경, 사회, 경제 차원에 관한 내용이 여러 학년에 걸쳐 다양하게 다루어지고 있었다. 환경 차원과 관련하여 자연 자원, 에너지, 기후 변화 등의 하위 내용이, 사회 차원과 관련하여 평화와 안전, 문화 다양성, 건강 관리 및 증진의 하위 내용이, 경제 차원과 관련하여 지속가능한 생산, 빈부 격차 완화의 하위 내용에 관한 활동이 제시되고 있었다. 이러한 활동에서 지속가능발전은 문제 해결의 맥락으로 대부분 제시되고 있으며 일부 활동에서는 문제 해결뿐만 아니라 지속가능성을 고려해보게 하는 하위 활동을 추가로 포함하고 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 초등학교 수학에서의 지속가능발전 교육의 지도 방향에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
자그로스 습곡대는 신생대 시기에 아라비아 판과 유라시아 판이 충돌하며 형성되었다. 이 습곡대는 터키에서 호르므즈 지역까지 북서-남동 방향으로 2,000 km 이어진 산맥을 이룬다. 전세계 석유의 약 8%가 자그로스 산맥(충상단층)의 전면부에 발달한 습곡으로 이루어진 배사구조에 집적되어 있다. 지금까지 알려진 자그로스 지역의 5개 석유시스템 가운데 백악기 중기-마이오세 초기 석유 시스템의 원시 자원량이 가장 많다. 백악기 중기-마이오세 초기 석유 시스템의 근원암은 Kazhdumi층과 Pabdeh층으로 석유 생성 이상으로 숙성되었으며, 저류암은 Bangestan층군(Sarvak, Ilam층)과 Asmari층이며, 덮개암은 증발잔류암층인 Gachsaran층과 셰일 층인 Gurpi층이다. Bangestan층군과 Asmari층에 트랩되어 있는 원유는 90%이상이 Kazhdumi층에서 기원하였고 그 외 나머지 원유는 Pabdeh층에서 기원하였다. 데즈풀만 지역에서 고각의 배사구조를 이루고 있는 Asmari, Sarvak, Khami층은 이미 많은 부분이 탐사된 반면 좀더 깊은 곳에 위치한 퇴적층과 저각의 소규모 배사구조는 아직 탐사되지 않았다. 그러므로 이 지역의 개발 잠재력은 자그로스 습곡대 석유시스템의 이해를 필요로 한다.
최근 컴퓨팅 및 통신 기술의 발달로 인해 IoT 디바이스가 급격히 확산·보급되고 있다. 특히 IoT 디바이스는 가정에서부터 공장에 이르기까지 그 목적에 따라 연산을 수행하거나 주변 환경을 센싱하는 등의 기능을 보유하고 있어 실생활에서의 활용이 폭넓게 증가하고 있다. 하지만, 제한된 수준의 하드웨어 자원을 보유한 IoT 디바이스는 사이버공격에 노출되는 위험도가 높으며, 이로 인해 IoT 봇넷은 악성행위의 경유지로 악용되거나 연결된 네트워크로 감염을 빠르게 확산함으로써 단순한 정보 유출뿐만 아니라 범국가적 위기를 초래할 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 폭넓게 활용되고 있는 IoT 네트워크에서 알려지지 않은 보안위협에 선제적으로 대응하기 위해 IoT 봇넷의 네트워크 행위특징을 활용한 선제탐지 방법을 제안한다. IoT 봇넷이 접근하는 다크넷 트래픽을 분석하여 4가지 행위특징을 정의하고 이를 통해 감염의심 IP를 빠르게 선별한다. 분류된 IP는 사이버 위협 인텔리전스(CTI)를 활용하여 알려지지 않은 의심 호스트 여부를 확인한 후, 디바이스 핑거프린팅을 통해 IoT 봇넷에의 소속 여부를 최종 결정한다. 제안된 선제탐지 방법의 유효성 검증을 위해 실제 운용 중인 보안관제 환경의 다크넷 대역에 방법론 적용 및 확인 결과, 선제탐지 한 약 1,000개의 호스트가 실제 악성 IoT 봇넷임을 10개월간 추적관찰로 검증하여 그 유효성을 확인하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
인성광상은 옥천누층군의 황강리층 내에 발달한 열극 충진 함 금-은 및 베이스 메탈 석영맥 광상이다. 광상 생성에 기여한 맥들은 녹니석화, 규화작용, 견운모화 그리고 탄산염화 작용 등 다양한 변질양상 및 광석 광물에 따라 네 시기로 구분된다. 첫 번째 시기(stage 1)에는 자형의 황철석 및 유비철석과 함께 투명하고 경제적 광석이 나타나지 않는(barren) 석영맥이 나타난다. 두 번째 시기(stage 2)에는 자형 석영 결정의 석영맥이 형성되며, 유비철석, 섬아연석, 황동석, 황철석 및 방연석이 나타난다. 세 번째 시기(stage 3)에는 유백색 석영맥과 소량의 섬아연석이 나타난다. 네 번째 시기(stage 4)에는 자형의 석영 결정을 포획한 방해석맥이 나타나며, 모암 내 탄산염 변질과 함께 소량의 유비철석, 황철석, 방연석, 섬아연석 및 황동석이 산출된다. 각 시기별 유체 포유물은 주로 염 결정이 포함되지 않은 다양한 밀도의 수용액 유체 포유물이 대부분이다. 각 시기의 균질화 온도(Th: $^{\circ}C$)와 염 농도(NaCl equivalent wt%)는 다음과 같다; 시기 1 ($270{\sim}342^{\circ}C$ 그리고 1.7~6.4 wt%), 시기 2 ($108{\sim}351^{\circ}C$ 그리고 0.5~7.5 wt%), 시기 3 ($174{\sim}380^{\circ}C$ 그리고 0.8~7.5 wt%) 그리고 시기 4 ($103{\sim}265^{\circ}C$ 그리고 0.7~6.4 wt%). 넓은 범위의 균질화 온도와 염농도는 광화 유체가 천수의 혼입에 의한 냉각과 희석이 있었을 가능성을 지시한다. 0.5~1.5 km의 인성광상의 계산된 고심도는 천열수 환경을 지시한다.
광신 연-아연 광산은 단층 열극을 충진한 열극 충진 광상으로서 조선계의 삼태산층과 시대미상의 서창리층에 발달된 석영과 탄산엽맥으로 이루어져 있다. 광화작용은 3회에 걸쳐 진행되었으며, 각 광화시기의 특징은 다음과 같다. 광화 I기=barren한 석영의 침전기, 광화 II기=석영과 능망간석에 수반된 연-아연 광물의 주 침전기, 광화 III기=barren한 방해석의 침전기. 특히, 연-아연 광물은 주로 광화 IIb기에 침전하였다. 유체포유물 연구에 의하면, 광화 IIb기 광화유체의 온도와 염농도는 $182^{\circ}{\sim}276^{\circ}C$와 2.7~5.4 wt. % NaCl 상당 염농도였으며, 연-아연 광물의 침전은 주로 비등작용과 더불어 후기의 천수 혼입작용에 기인하였음을 지시한다. 광화작용은 약 600~700 m의 심도에서 이루어진 것으로 판단된다. 섬아연석과 유비철석의 성분 함량을 이용하여 추정한 광화 IIb기의 황분압($log\;fs_2$)은 -15.5~11.8 atm이다. 황화물의 황동위원소 조성 (${\delta}^{34}S_{CDT}=9.0{\sim}14.5$ ‰)에 근거한 열수유체의 전(全) 황동위원소값 (${\delta}^{34}S_{{\Sigma}S}$)은 약 14 ‰로서 매우 높은데, 이는 심부 화성기원의 황이 퇴적암류내의 황산염과 다소 혼합 된 결과로 사료된다. 산소-수소 동위원소 분석 연구에 의하면, 광화유체는 낮은 수-암비 환경 하에서 주로 주변 모암인 삼태산층 (${\delta}^{18}O=20.1{\sim}24.9$ ‰)과 상당히 반응한 심부 순환 천수로부터 형성되었다. 한편, 광화유체의 산소동위원소값 (${\delta}^{18}O_{H2O}$)은 광화작용의 진행과 더불어 체계적으로 감소 (광화 I기, 14.6~10.1 ‰; 광화 IIa기, 5.8~2.2 ‰; 광화 IIb기, 0.8~-2.0 ‰; 광화 IIc기, -6.1~-6.8 ‰)하였다. 이는 열수계 내로의 천수 혼입이 시간 경과와 더불어 점진적으로 증가하였음을 지시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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