• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.49-62
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• 2018

본 연구는 정부 창업지원정책의 효율성 제고를 위하여 성공가능성이 높은 창업기업 선별을 위한 선정평가지표 개발을 목적으로 진행하였다. 창업기업 선정평가지표 개발을 위해 첫째, 관련 문헌고찰을 통해 평가지표에 대한 이론적 재정립을 하였다. 둘째, 창업생태계의 각 분야 전문가 대상 델파이 기법을 활용하여 주요 평가항목을 도출하였다. 셋째, 항목별 중요도 산정을 위하여 AHP 기법을 적용하여 가중치를 도출하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 균형성과표(BSC) 관점에서 창업자 선정평가지표의 적용을 시도하였다. 둘째, 선행연구 고찰을 통한 창업자 역량평가 요인 및 관련 분야의 창업 전문가를 대상으로 의견 수렴과 구조화된 설문의 최종 주요 문항을 도출하였다. 셋째, 도출된 주요 선정평가지표의 가중치 적용결과, 관점별, 대항목인 사업화 관점 > 시장관점 > 기술개발관점 > 조직역량관점 순으로 나타났다. 중항목의 사업화 관점에서는 제품화 역량, 시장관점에서는 시장경쟁력, 기술개발관점에서는 제품 차별성 역량, 조직역량관점에서는 창업자의 역량이 중요하게 인지되었으며, 전반적으로 주요 중항목은 창업자 역량 > 시장경쟁력 > 제품화 역량 > 제품 차별성 순으로 나타났다. 소항목 간의 중요도는 경쟁제품의 비교 우수성이 가장 우선순위가 높았으며, 시장 진입 가능성 > 창업자의 보유역량 > 자본조달능력 > 창업자의 추진 의지 및 열정 순으로 나타났으며 파트너의 보유역량, 구성원의 명확한 역할과 기능적 구성 정도, 협력 관계 정도, 연구개발투자 등이 낮게 나타났다. 이러한 연구결과는 기존 선정평가지표 개발에 관한 선행연구의 개념적 대안 제시 및 향후 정교한 지표개발을 위한 의미 있는 시사점을 제시하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

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.