해외에서는 1990년대부터 데이터의 보존과 큐레이션을 위하여 데이터 라이프 사이클을 개발하였지만, 국내에서는 연구가 상당히 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 연구 데이터 관리를 위한 데이터 라이프 사이클을 제안하기 위하여 DCC, ICPSR, IWGDD, DataONE, USGS 그리고 UKDA에서 개발된 데이터 라이프 사이클을 분석하였다. 분석 결과 공통적으로 도출된 구성 요소는 '계획', '생성 및 수집', '프로세스', '보존', '이관 및 폐기', '접근 및 이용', '기술', '보장' 그리고 '백업 및 보안' 등 9개이다. 또한 9개의 구성 요소를 단계별로 세분화하여 해당 단계에서 수행되어야 할 세부 내용을 기술하였다. 향후 국내에서 연구 데이터 관리를 위한 데이터 라이프 사이클을 개발할 때 본 연구의 내용을 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
군집화는 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 데에 적합한 데이터마이닝 기법들 중 하나이다. 군집화 기법은 주어진 데이터그룹 내에서 사전정보 없이 의미있는 지식을 발견할 수 있으므로 큰 어려움이 없이 실제 응용분야에 적용할 수 있다. 또한, 대용량 데이터를 다룰 때에 개별적인 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 밀도-기반 군집화 기법을 기반으로 하는 새로운 군집화 기법을 제안한다. 우리가 제안하는 군집화 기법은 반복적인 군집화 과정을 통하여 군집 내 주변 잡음을 제거하고 더 세밀하게 집단을 세분화하는 것이 가능하다. 또한, 군집을 표현하는 데에 계층구조로 나타내어 각 군집의 상관관계를 파악하는 데에 유리하다. 본 논문에서 제안하는 군집화 기법을 통하여 다양한 밀도를 가진 군집들을 효과적으로 분류할 수 있을 거라고 기대된다.
최근 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 소프트웨어의 지속적인 발전으로 인한 복잡성 증가로 인해 신속한 확장성과 유연성에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 클라우드 네이티브 환경과의 호환성뿐만 아니라 개발과 운영의 효율성을 높이고자 코드로 인프라를 정의하여 자동화된 환경을 구축해 주는 코드형 인프라(Infrastructure as Code, IaC) 기술이 주목받고 있으며, AWS CloudFormation 은 대표적인 솔루션 중 하나이다. 그러나 IaC 형태로 배포되는 템플릿에 취약성이 존재할 경우, 인스턴스가 실행되기 전까지 보안 취약점을 미리 발견하기 어려워 DevOps 사이클에서의 보안 이슈를 야기할 수 있다. 이에 본 논문은 CloudFormation 템플릿의 보안 취약성 스캔이 가능하다고 알려진 오픈 소스 도구의 효율성을 평가하기 위한 사례 연구를 수행한다. 분석 결과를 바탕으로, DevSecOps 달성을 위한 IaC 기반 환경에서 취약성 사전 탐지의 필요성과 세분화된 접근 방식을 제시하고자 한다.
각 대학은 사회적 책무성에 근거하여 핵심역량을 고루 갖춘 인재양성에 주력하고 있다. 특히 세분화된 특정분야의 첨단지식의 지속시간이 짧아지는 시대적 특성을 고려하여 교양교육 과정을 개편 운영하고, 교수학습 방법을 개선하고 있다. 본 연구는 대학생들의 핵심역량 육성을 위해 적용된 Action Learning에서의 경험과정을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 근거이론 접근방법을 사용하였다. 따라서 핵심역량 교과 영역 수강자들을 고루 포함할 수 있도록 하면서 다양한 범주, 속성 및 차원에 속하는 참여자를 모집하기 위해 이론적 표본추출을 하였다. 결과 총 15명을 연구 참여자로 선정하였고, 수집된 심층면담자료는 Strauss와 corbin의 근거이론 접근방법에 따라 분석하였다. 분석결과는 첫째, 액션러닝의 운영단계에 따라 러닝코치의 역할이 달라야 하고, 둘째, 효과적인 액션러닝 운영을 위해서 개인성찰의 기회도 충분히 가져야 한다. 셋째, 학습자들이 학습과정에서 도출되는 문제를 직접 해결해보는 것이 중요하고, 넷째, 핵심역량 교과목의 목적에 대한 숙지도 중요 한 것으로 나타났다.
신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.
원자력시설 SPRA 방법으로서 기기 사이 부분 종속 관계를 정확하게 고려하기 위하여 샘플링기반접근법이 개발된 바 있다. 그러나 이는 샘플링 기반 방법이므로 정확한 지진 리스크 산정을 위하여 많은 수의 샘플을 추출해야 하는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 방법을 개선하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 주요한 특징은 다음과 같다. 기존 샘플링방법인 몬테카를로샘플링(MCS) 방법을 대신하여 다차원에서 효과적인 샘플링이 가능한 라틴하이퍼큐브샘플링(LHS) 방법을 샘플링기반 SPRA에 도입한다. 또한, 기존 지진세기 세분화 정도를 최종 지진 리스크 결과와 연계하여 결정한다. 제안된 방법이 결합된 샘플링기반 SPRA 접근법을 실제 원전 예제에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 결과 정확도에 있어서 거의 비슷하나 총 샘플 추출수 기준에서 효율성을 약 2배 가량 높이 것을 확인하였다. 또한, 샘플링 개수가 적은 영역에서 LHS 기반 방법이 MCS 기반 방법보다는 해의 정확도를 높이는 것을 확인할 수 있었다.
본고는 다가올 미래의 대체 수자원인 지하수의 효율적인 관리 보전을 위하여 선진국인 미국(뉴욕주, 위스콘신주, 텍사스주), 오스트리아, 네덜란드, 캐나다. 일본, 영국의 지하수 수질기준과 국내의 지하수 수질기준을 상호 비교 분석함으로써 지하수 수질기준에 관한 선진화를 도모하고자 한다. 선진국에서는 음용수로써 지하수의 의존도가 70%이상에 달하며, 지하수 수질기준은 음용수 기준을 대체로 적용하고 있다. 그러나 각 국가간자연환경 및 규제의 접근방법이 달라 지하수 수질기준에 있어 큰 차이를 보이고 있다. 본고는 지표수자원의 심각한 오염과 용수공급의 부족현상으로 인해 점차 이용도와 관심이 증가하고 있는 우리나라의 지하수의 효율적인 관리와 보전을 위해 선진국들이 규제하고 있는 지하수 수질기준과 현재 국내에서 점차 지하수오염 문제를 야기할 수 있는 물질들에 관한 추가적 규제의 필요성을 제언하였다. 유류성 물질인 BITX 기준항목의 경우, 항목을 세분화하여 생활용수뿐만 아니라 농업용수와 공업용수에 대한 추가적 기준의 적용이 요구되며, 발암성을 지닌 일부 PAHs에 대한 규제도 필요하다. 산업의 고도화로 인해 유해화학물질이 다양해지고 그 양도 해마다 증가하고 있는 현실에 대응하기 위해서는 기준항목의 추가도입과 엄격한 기준치의 적용이 요구된다. 지하수오염의 주요 원인인 질소의 오염으로 인한 피해를 방지하기 위하여 질소항목 기준을 더욱 세분화하여야 할 것이며, 인간이나 생태계에 치명적인 위해를 끼치는 방사성물질인 라돈 또한 일부 선진국에서 그에 대한 기준치를 설정하고 있고 국내에서도 그로 인한 피해사례가 발생하고 있으므로 라돈에 대한 규제의 필요성을 제언한다.
많은 스타들이 팬과의 소통을 위해 인터넷 개인 방송을 통해 실시간으로 토크를 진행하는 등 다양한 내용을 방송하고 있다. 인터넷 방송을 통해 팬과의 소통 효과를 기대하는 스타 및 엔터테인먼트 매니지먼트 기업에게는 인터넷 개인 방송에 참여하는 시청자의 시청동기와 시청만족도를 파악하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 이용과 충족 접근을 바탕으로 유명 연예인 인터넷 개인 방송에 대한 중국 시청자의 시청동기와 시청만족도를 분석하였다. 이를 위해 온라인 설문조사를 실시하였으며, 그 결과 유명 연예인 인터넷 개인 방송에 대한 중국시청자의 시청 동기로 '감정적 동기'와 '기능적 동기'가 발견되었다. 그리고 시청자의 '감정적 시청동기'가 커질수록 시청만족도는 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 볼 때 유명 연예인 인터넷 개인방송 시청자의 연령 및 직업과 같은 수용자 특성을 반영하여 프로그램을 세분화하는 전략이 필요할 것으로 보인다. 수용자를 세분화하여 맞춤형으로 연예인 인터넷 개인방송의 프로그램을 기획 제작하는 것이 시청자수를 확대하고 의도한 방송효과를 실현시킬 수 있는 방안이 될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 도서관의 경쟁력 강화와 효율성 제고를 위해 공공도서관에 대한 전략경쟁분석을 통하여 차별화 전략방안을 도출하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 인천 중구에 위치한 4개의 공공도서관을 대상으로 현황분석, 경영자원 분석, 외부 및 내부 환경 분석 등을 실시하여 전략경쟁 상황을 파악하고, 도서관 관련 각종 통계자료, 전국도서관 운영평가자료, 도서관 이용자 만족도 조사결과, 도서관 최고경영자 및 선임사서들과의 면담을 통하여 4개 공공도서관의 경쟁사 분석, 고객세분화 분석, 고객가치 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과, 도서관별 차별화 전략방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 4개의 공공도서관은 지역 내에서 서로 다른 타깃 이용자층을 대상으로 하는 맞춤형 서비스의 제공이 필요하다. 둘째, 공공도서관은 지리적 접근성 및 지역의 인구 구성 등을 고려하여 정보취약계층을 비롯한 소극적 이용자를 대상으로 직접 찾아가는 능동적인 도서관 서비스의 개발이 필요하다. 셋째, 공공도서관은 지역의 정체성을 반영한 다양한 프로그램의 개발 및 지역사회와 협업하는 문화공동체를 형성하여야 한다.
위성정보 데이터는 지구를 관측하여 수집한 데이터로 국방, 자연재해, 위치기반 서비스, 인프라, 환경, 에너지, 해양, 보험 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 위성정보 활용 사업의 선순환 구조와 산업의 비즈니스 생태계 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로 문헌, 온라인, 어플리케이션, 콘텐츠 등의 영역에서 사례를 수집하고 분석하였다. 사례를 살펴본 결과 공공 및 상업 영역에서의 콘텐츠 서비스에 관한 비즈니스 모델을 제시하고 있었으며, 복합 범용 기술 차원에서 콘텐츠 제작과 서비스를 용이하게 하는 다양한 알고리즘 기술을 개발하고 있었다. 둘째, 위성정보 데이터의 콘텐츠 유형화 차원에서 생태환경 모니터링 콘텐츠, 도시공간 모니터링 콘텐츠, 위성정보 기반 게임 콘텐츠로 세분화할 수 있었다. 셋째, 위성정보 기반의 콘텐츠가 사용자에게 제안하는 콘텐츠의 가치를 정보적 가치, Environmental, Social, and Governance (ESG) 가치, 교육적 가치, 콘텐츠적 가치 등으로 세분화할 수 있었다. 연구 결과로 위성정보 활용 사업의 전개 과정을 시각적으로 도식화한 생태계 모델과 콘텐츠 발굴의 유형화 방안을 제시하고 있다. 더 나아가 위성정보 데이터의 대중화 및 접근성을 높이는 콘텐츠 창출의 다양한 방안을 모색하고, 정부의 투자 확대, 인력 양성, 법적 제도 구축 등을 토대로 한국형 K-위성정보 활용 사업의 생태계 모델을 모색해야 한다는 제언을 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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