본 연구는 강박스교의 기본계획 단계부터 실시설계 단계까지를 범위로 하여, Building Information Modeling (BIM)을 위한 데이터 모델인 Industry Foundation Classes (IFC)를 통해 구성요소의 의미정보를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다. IFC기반의 의미정보 생성에 필요한 항목을 정의하기 위해 강박스교 구성요소의 설계 단계별 분류를 수행하였고, 이를 구성요소의 기능에 따른 물리적 표현요소와 위상에 따른 공간적 표현요소로 구분하여 IFC 프레임워크 내의 사용자 정의 속성집합을 활용하여 IFC에서 지원하지 않는 추가적인 항목을 생성하였다. 추가적으로 생성한 사용자 정의 속성의 유효성을 검토하기 위해 BIM 소프트웨어와 본 연구에서 개발한 강박스교 구성요소 의미정보 입력 인터페이스를 통해 IFC기반의 강박스교의 정보모델을 생성하였고, 이를 기반으로 하여 의미정보 질의를 통한 구성요소의 식별이 가능함을 확인하였다. 또한 IFC기반 강박스교 정보모델을 통해 구성부재의 수량 및 물량 산출을 수행하고, 설계도서를 통해 산출한 수량 및 물량 산출 결과 값과의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 방법이 실제 업무에서도 활용할 수 있음을 확인하였다.
최근 항만시설물의 효율적인 관리·운영을 위하여 전 생애주기에 걸친 통합관리 플랫폼 및 성능기반의 유지관리 의사결정체계 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 시설물을 성능의 관점에서 관리·운영하여 시설물의 장수명화와 효율적인 예산집행을 추구하는데 있다. 이를 위해서는 통합 플랫폼과 의사결정체계에서 분석할 충분한 양의 기초 데이터의 확보가 필수적이다. 이에 본 연구는 통합플랫폼 및 의사결정체계 개발의 기초데이터로 필요한 항만시설물 설계 및 유지관리 정보를 확보하기 위하여 현재 해양수산부에서 운영 중인 항만시설물 유지관리시스템(POMS; Port Facility Management System)과의 데이터 연계방안을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위하여 POMS의 데이터베이스를 분석하였으며 이 중 통합플랫폼과 의사결정체계를 운영하는데 필요한 데이터 항목을 선정하고 이를 관계 전문가의 요구사항과 함께 종합적으로 검토하여 3개 분야의 연계대상을 선정하였다. 연계대상 데이터는 크게 항만과 항만시설물 데이터, 유지관리 데이터, 사용자 데이터로 분류할 수 있다. 각 세부 연계 데이터별로 API 인터페이스 설계서를 작성하였고, POMS의 연계 데이터와 통합플랫폼의 데이터 연계 프레임워크를 정의하였다. POMS와 통합 플랫폼의 데이터 연계는 플랫폼 개발 이후, 운영단계에서 실효성 있는 데이터를 실시간으로 수시 제공받아 통합 플랫폼 운영의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
차세대 웹 애플리케이션은 거대하고 복잡하고 유연성을 요구한다. 에이전트 지향 시스템은 이러한 애플리케이션에 큰 가능성을 가지고 있으며, 에이전트는 동적으로 발견할 수 있고, e-서비스를 합성할 수 있고 상호작용을 중재할 수 있다. CBD(Component Based Development)를 통한 소프트웨어 에이전트의 개발은 프로젝트의 개발 속도를 증가시키며, 좀 더 나은 품질을 제공하며 낮은 개발비용으로 성공을 증명할 수 있다. 본 논문에서는 컴포넌트와 UML(Unified Modeling Language)을 사용한 소프트웨어 에이전트를 위한 체계적인 개발 프로세스를 제안한다. 일반 에이전트와 e-비즈니스 에이전트의 분류를 통해 식별된 관련 컴포넌트 계층에 대한 ebA-CBD 참조 아키텍처를 제시한다. 또한, UML로 사용한 의미적인 프레임워크에서 에이전트 지향 개념을 기반 함으로써 기존의 에이전트 지향 소프트웨어 광학 방법론의 특징을 고려한 가이드라인으로 ebA-CBD 프로세스를 제안한다. 첫 번째로 에이전트 컴포넌트 명세를 개발하고, 목표, 역할, 상호작용과 아키텍처 모델을 작성한다. 제안된 프로세스에 따라 사례 연구로서 상품정보의 메일링 서비스인 e-CPIMAS(e-Commerce Product Information Mailing Agent System)를 개발한다. 끝으로 비즈니스 애플리케이션과 e-비즈니스 에이전트를 개발하기 위해 그 효율성, 재사용성, 생산성과 품질성 증가를 기대한다.
현재 IT 분야는 응용을 수행하는 처리 장치가 소형화, 고성능화되고, 센서 기술의 비약적 발달로 인해 다양한 스마트 기능 실현이 가능해지고 있다. 특히, 측정된 사용자 정보를 기반으로 다양한 분석 및 예측을 시도하는 UX(User Experience) 분야는 UI(User Interface)를 중심으로 최근 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 실세계에서 행동하는 사용자 경험 정보를 효과적으로 분류하고 저장하는 표준화된 형식의 공통 프레임워크에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 논문에서는 실세계에서 센싱되어 해석되는 다양한 사용자의 행동정보를 체계적으로 저장 및 참조하기 위한 정보 표현 모델로 AUX(Associative User Experience) 모델과 처리구조를 제안하였다. 이러한 표현모델과 처리체계 분리는 인문적인 사용자 정보의 특성과 기술적인 처리체계의 독립을 통해 AUX 모델 적용 및 처리체계에 전문성과 생산성 및 유연성을 보장한다. AUX 모델은 관심 있는 사용자의 다양한 동작 정보를 확장된 E-TCPN 모델을 이용하여 표현하였다. 그리고 AUX 모델을 응용에서 참조할 수 있도록 XML을 이용한 자료구조로 표현하였다. XML로 표현된 AUX 모델은 응용에서 처리할 수 있는 AUX 정보처리 아키텍처를 설계하고, 이를 적용하여 성능 분석을 수행하기 위해 VOD 서버의 스트리밍 트래픽을 할당하는 MPP 알고리즘을 개선하여, AUX가 처리되는 과정을 나타내었다. 그리고 성능을 분석하기 위해 VOD의 MPP 트래픽 할당 기법에 적용하고, 동작을 시뮬레이션 하였다. AUX 모델을 적용한 MPP 트래픽 할당 알고리즘은 적용하지 않은 알고리즘에 비해 재생 편차가 10.41% 향상되었음을 알 수 있었다. 성능분석 결과는 사용자의 접근 매체 유형과 접근 콘텐츠 정보를 AUX로 변환하여, 동적 트래픽 할당을 위한 MPI, CPI 계산 결과가 스케듈링에 반영되어 재생 성능이 향상 되었음을 알 수 있었다.
이 논문은 정보커뮤니케이션 기술을 통하여 정보교류가 활발히 이루어지는 조직내의 지식창출에 있어서 웹블로그 장르분석의 유용성을 밝히는데 그 목적이 있다. 오늘날 지식창출은 지식 중심 업무환경에서 경쟁력 우위를 확보하는데 필수적인 요소이다. 이를 위해 기업들은 지식관리시스템에 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 분산지식관리시스템의 하위 정보시스템이 배치된 부서들의 서로 다른 사회문화적 환경으로 인하여 전체 지식관리시스템은 기대했던 성과를 거두지 못하는 경우가 많다. 보다 나은 경쟁력 확보를 위해서는 하위부서간의 사회문화적 차이를 조절하는 것이 중요하다. 웹블로그 사용자들이 사회적 규범을 공유하는 점을 고려한다면 웹블로그가 이러한 사회문화적 차이를 줄이는데 긍정적인 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 웹블로그의 장르분석이 조직내의 하위부서들 간의 사회문화적 차이를 줄일 수 있는 중요한 단서를 제공한다고 주장한다. 따라서 이러한 분류 행위가 지식관리시스템의 높은 실패율 문제를 해결하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 이 논문은 조직 지식창출이론과 기술의 사회구성론적 관점을 복합적으로 이용하여 사회화가 적용된 분산정보시스템과 그렇지 못한 시스템을 비교하여 보다 나은 지식관리를 구현하는데 유용한 프레임워크를 제공하는데 그 의의가 있다.
서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture, SOA)에서의 서비스는 서비스 소비자에게 대부분 블랙 박스 형태로 인식되고, 동적으로 실시간에 진화될 수 있으며, 다수의 인지되지 않은 이질적인 환경에서 실행된다. 이러한 SOA의 특성으로 인해 동적으로 서비스의 다양한 측면을 효과적, 효율적으로 모니터링하는 것은 필수 핵심 기능이다. 하지만, 이와 관련된 현재까지의 연구나 솔루션들은 실질적으로 서비스 자체에 초점을 맞추어 비즈니스 프로세스상의 영향 요인은 간과되는 측면이 있으며, BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 외부 모니터링 데이터만의 획득으로 비즈니스 수준의 유용한 정보를 제공하는 데 부족한 면이 있다. 또한, 서비스 품질을 저하시킬 수 있는 모니터링으로 인한 과부하를 줄일 수 있는 효율적인 방법에 대한 연구 역시 부족하다. 이벤트 주도 아키텍처(Event Driven Architecture, EDA)는 발생하는 이벤트들을 효율적으로 수집하고 분석하기 위해 SOA를 보완하는 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 모니터링 측면에서의 EDA 장점들을 도출하고, 모니터링 대상을 분류하여 각 대상에 적합한 효율적인 모니터링 기법을 제시한다. 또한, 그것을 더 적용성 있도록 하기 위하여 이벤트 메타 모델을 정의하고, 이를 기반한 이벤트 처리 모델과 아키텍처를 제안한다. 제안하는 아키텍처와 기법을 사용하여 실행 시간에 외부 모니터링 데이터뿐만 아니라 내부 모니터링 데이터를 효율적으로 수집 및 처리할 수 있는 이벤트 주도 동적 모니터링 프레임워크의 프로토타입을 구현하고, 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
본 연구는 기술혁신 역량을 강화하기 위한 중요한 프레임워크로 논의되고 있는 개방형 혁신에 초점을 맞춰 개방형 혁신활동을 내향형 혁신활동과 외향형 혁신활동을 구분하고, 영향요인을 환경특성, 기업특성, 재도특성으로 분류하여 국내 149개 제조기업의 설문응답 내용을 토대로 실증분석을 실시하였다. 그 결과, 환경특성 요인의 경우 시장경쟁정도와 기술변화정도가 내향형 혁신활동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 시장경쟁정도가 심해지거나 기술변화정도가 높아질 경우, 자사의 기술 개발 촉진 및 시장에서의 우위를 유지하거나 선점하기 위하여 공동연구, 사용자 혁신 등 외부로부터의 기술도입 및 외부의 정보활용에 노력을 기울인다는 의미로 해석될 수 있다. 기업특성 요인의 경우, 내향형 혁신활동은 연구개발인력, 연구개발투자, 국제화사업건수, 해외수출, 조직문화 개방성에 의해 영향을 받는 것으로 나타났으며, 외향형 혁신활동은 국제화조직특성, 기업가정신(역량특성)에 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 내향형 혁신활동을 강화하기 위해서는 우선적으로 연구인력, 연구비 등의 R&D 투입요소의 증대에 관심을 갖아야 됨을 의미하며, 반면 외향형 혁신활동을 높이기 위해서는 국제화 전담조직을 육성하며, CEO도 독자적인 내부 기술혁신활동에 기업가정신을 발휘하기 보다는 개방적이고 협력적인 기술혁신활동에 기업가정신을 집중해야 됨을 의미한다. 제도특성 요인의 경우 내향형 혁신활동에서는 기술네트워킹에 의해, 외향형 혁신활동의 경우 산업클러스터 입주여부 및 기술네트 워킹에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 정부에서 제도적으로 개방형 혁신활동을 촉진시키기 위해서는 산업클러스터 조성과 기업들의 기술네트워킹 확대에 노력을 기울여야 함을 의미한다.
대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.
본 연구는 수중활동에서 나타나는 인체의 생리적 변화와 알코올 섭취로 인한 생리적 변화를 살펴보고 알코올 섭취가 스쿠버다이버에게 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 미국 내부통제연구소위원회의 내부통제 프레임워크를 기초로 본 연구에 적합하도록 새롭게 정립한 '리스크 평가 및 분석(RAA, risk assessment and analysis)' 기법을 활용하여 알코올 섭취 전과 후의 리스크 분석을 실시하였다. RAA기법은 리스크 간 상관관계를 분석하는 1단계, 리스크를 정량화하고 리스크 데이터베이스를 구축하는 2단계, 그리고 이를 도식화하여 리스크맵을 분석하는 3단계로 이루어져 있다. RAA기법을 통해 알코올 섭취로 인한 수중활동의 리스크수준이 전반적으로 증가하여 고위험군의 비율이 높아진 것을 확인하였고 리스크수준의 정량화와 고위험군 분류를 통해 리스크관리 측면에서 우선통제대상을 지정할 수 있었다. 본 연구 결과는 알코올 섭취 후 행해지는 스쿠버다이빙의 위험성을 명확하게 알리고 이에 대한 스쿠버다이버들의 의식 개선을 도모하여 보다 안전한 스쿠버다이빙 환경을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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