스타트업의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 모델을 구성하는 여러 요소를 변형시켜 경쟁우위를 달성하는 비즈니스 모델 혁신은 중요한 과제이다. 본 연구는 전 세계 스마트팜 선도기업들을 대상으로 비즈니스 모델 이론에 입각한 분석 틀을 활용하여 다중사례 분석 연구를 실시함으로써 동일 산업에서 경쟁력 있는 비즈니스 모델 유형과 구성요소의 차별화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 애그테크(AgTech) 전문 글로벌 투자 리서치 기업인 애그펀더(Agfunder)가 발표한 최근 3개년 연도별 Top 10 투자유치 스타트업 목록으로부터 도출된 19개 기업 사례를 분석 대상으로 하여 사례연구 프로토콜에 따른 자료수집과 분석을 실시하였다. 연구 결과, 비즈니스 모델 유형은 대규모 중앙집중식 생산 모델, 중대형 로컬분산방식 생산 모델, 소규모 하이퍼로컬 모듈식 FaaS 모델, 소규모 하이퍼로컬 턴키솔루션 공급모델, 이상 4개로 분석되었고, 각 유형별로 5가지 비즈니스 모델 구성요소에 따른 비교 분석을 실시하여 전략적 시사점을 도출하였다. 본 연구는 스마트팜 분야의 해외 선도기업 비즈니스 모델을 학문적 분석 틀을 이용해 규명함으로써 국내 스타트업의 경쟁력 제고와 전략 다변화에 기여할 것으로 기대한다.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.
현재 정보 제공 기관들은 분산, 독립적으로 대부분 자료 유형별 서지 메타데이터를 개발, 유형별 검색 서비스 또는 통합 검색 서비스를 제공하고 있다. 그러나 MARC나 MODS등의 관련 표준을 적용한 개별DB스키마의 경우 통합적인 관리나 일관성 있는 유지보수가 어렵고, 특히 자료 유형간의 관계 정의가 되어 있지 않아 전체 자원에 대한 체계적인 자료 수집과 공유체제 구축에는 많은 문제점이 있다. 본 연구에서는 기술적 해결방안으로서 국내외 주요 정보 서비스 기관이 현재 제공하는 학술지, 회의자료 등 여러 자원 유형의 메타데이터 모델을 수집 조사 분석하여 자료 유형별 메타데이터의 체계적 통합 관리를 지원하는 데이터 요소 정의와 모델링 프레임워크 그리고 모듈 기반의 XML DTD를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 그룹기반 보안 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 세 가지 형태의 노드(베이스 스테이션 그룹 관리 노드 센서 노드)로 구성된 3계층 센서네트워크에서 안전한 라우팅을 위한 구조를 설계한다. 그룹기반 배치는 가우시안(Gaussian) 분산을 이용하여 수행되며, 제안된 모델을 사용해 85% 이상의 네트워크 연결이 가능하다. 이미 보안 기능을 공유하고 있는 작은 그룹들은 안전한 그룹을 형성하고, 그룹 관리 노드들은 전체 네트워크의 백본을 형성한다. 본 논문의 보안 메커니즘은 배치된 센서 그룹에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 제안되었으며, 관리노드에 의해 수집된 센싱 데이터는 다른 관리노드를 거쳐 베이스 스테이션에 전달된다. 제안된 메커니즘은 경량화 되었고, 노드 캡쳐 공격에 강력하게 대응할 수 있으며 분석 자료와 시뮬레이션을 결과를 통해 이러한 특징을 확인할 수 있다. 또한, 분석 자료를 통해 그룹 관리노드와 센서 노드가 조밀하게 배치되었을 때 안전성이 크게 향상됨을 알 수 있다.
현재 이슈가 되고 있는 4차 산업혁명에서 다양한 빅데이터 기술들을 통하여 기존의 느린 속도 보다 빠른 분석 결과를 즉각적으로 받아 볼 수 있고, 모바일과 웹에서 실시간 모니터링을 하는 연구를 진행하였다. 먼저 IoT 기기인 Raspberry Pi를 이용하여 다양한 비정형 센서 데이터를 생성하고 센서 데이터를 실시간 수집하고, 수집한 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산 저장한 뒤 저장된 센서 데이터를 가공, 정제 처리하여 분석 모델 및 알고리즘을 통해 분석 결과를 시각화하여 출력한다. 이러한 방법들을 이용한 진행은 IoT를 이용한 빅데이터 및 모바일 관련 분야에서 필요한 고급 인력을 양성 및 데이터를 효율적이고 빠르게 처리할 수 있다. 또한, 실시간 모니터링을 통하여 연구결과의 신뢰성을 확인할 수 있는 정보를 제공하고자 한다.
센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.
USN 화재방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2 등의 다양한 센서로부터 얻는 데이터를 이용해 관리자에게 전달하고, 화재를 판별하는 화재 판별 알고리즘을 이용하여 소화설비를 동작시키는 지능적인 시스템이다. USN 화재방재 시스템은 센서의 데이터에 전적으로 의지하여 동작함으로 본 논문에서는 분산된 각각의 센서 데이터들을 임베디드 시스템 환경에서 효율적이고 안전하게 수집, 전달하기 위한 모델을 제안한다. 패킷의 구성과 패키징은 저 전력 소모를 위해 최대한 가볍고 빠른 처리 과정을 거치게 설계하였으며, 현재 나와 있는 암호화 알고리즘 중 DES, 3DES, AES, HIGHT를 각각 적용, 빠른 암복호화에 목표를 두어 최종적으로 국내에서 제안한 표준 암호화 알고리즘인 HIGHT가 잦은 센싱 시간을 요구하는 화재방재 시스템에 적합함을 확인하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 환경 관제 서비스를 제공하는 효과적인 실내 환경 관제를 위한 시스템을 제안한다. 환경 관제 시스템은 사용자 환경에 대한 정보를 수집하여 실내 공기질 유지 관리 규정에 따라 쾌적한 환경을 유지하고 실내 환경을 건강하게 유지하기 위한 시스템이다. 환경 관제 서비스를 제공하기 위해서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스의 개발과 지원을 위한 액티브 모델 기반의 분산 프레임워크와 서비스 지향 아키텍처를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 환경 관제 시스템의 수행성을 검증하기 위해 컴포넌트의 동작을 보이고 환경관제 서비스의 GUI화면을 통해 결과 화면을 보였다.
최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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