기업인의 네트워크가 기업의 성립과 성장에 중요하고 지역발전에도 필수적인 요소로 인식되고 있지만 기업인네트워크와 그 활동에 대한 실태조사를 포함하여 기업인네트워크의 특성과 성과에 대한 연구가 부족하다. 본 연구는 충남서북부에 소재한 기업들을 대상으로 기업인네트워크 활동에 대한 실태조사를 수행하고 기업인네트워크의 특성과 성과기대에 대한 분석연구를 수행하였다. 연구수행의 방법으로는 선행 연구들을 고찰하고 재무, 인적, 경영관리 성과기대를 종속변수로 하여 가입단체의 수, 평균 활동기간, 임원활동여부, 만족도의 독립변수와의 관계에 대한 연구모형을 실증분석 하였다. 검증은 응답된 전체 네트워크, 유형별 네트워크, 그리고 개별적 네트워크에 대한 3단계 분석으로 수행되었다. 분석결과, 모든 단계의 검증에서 인적 성과기대(직원채용 및 관리)는 유의성을 나타내지 않았으며, 전체 네트워크 검증에서 가입단체의 수가 성과기대(경영관리, 재무적)에, 만족도가 재무적 성과기대에 유의한 영향을 보였다. 유형별 검증 단계에서 B2G유형의 임원활동여부와 만족도가, CEO과정유형의 평균활동기간이 성과기대(경영관리, 재무적)에 영향을 나타냈다. 개별적 검증 단계에서는 특정한 네트워크에 한 해서 임원활동여부와 만족도가 성과기대(경영관리, 재무적)에 영향을 보였다. 본 연구는 기업인의 지역기반 기업인네트워크에 대한 이해와 전략적 활용을 가능하도록 하였다는 의의를 갖는다.
오픈플로우 네트워크에서 컨트롤과 데이터 플레인은 스위치나 라우터로 분리되어있다. 이 중 인밴드(in-band) 오픈플로우 네트워크에서 컨트롤 트래픽은 데이터 트래픽과 같은 채널을 사용한다. 그러므로 데이터 트래픽 경로의 오류 발생은 컨트롤과 데이터 트래픽에 영향을 미친다. 기존의 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구는 컨트롤러와 스위치 간 모니터링을 필요로 한다. 하지만 수백만 개 이상의 플로우가 흐르는 네트워크에서 이는 오버헤드를 발생시킨다. 이 논문은 기존 모니터링 오버헤드를 줄이기 위해 개미 행동양식을 활용한 인밴드 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구 기법을 제안한다.
지리 정보 서비스에 대한 요구가 증가하면서 서로 다른 공간 데이터베이스를 통합하여 사용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 그러나 공간 데이터베이스에 존재하는 이질성으로 인하여 통합 작업은 단순화 관계를 갖는 네트워크간의 인스턴스 동일성 확인에 대한 연구를 기술한다. 네트워크 구조의 공간 데이터베이스는 위치 정보와 위상 정보를 명시적으로 포함하고 있으며, 도로, 수도, 배전 등 많은 응용분야를 갖고 있다. 본 연구의 결과는 이러한 네트워크 구조의 공간 데이터베이스 통합에서 기본이 되는 인스턴스의 동일성 확인을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.
지식 정보화 시대인 21세기에 가장 우선시 되는 능력중 하나가 바로 ‘ 인적 네트워크를 얼마나 잘 구축하고 유지하느냐’입니다 . 벤처인도 이제는 참신하고 획기적인 기술개발과 함 께 인적 네트워크를 구축하는 일에 관심을 기울여야 할 것입니다 . 앞에서 끌어주고 뒤에서 밀어줄 수 있는 인적 네트워크는 벤처인에게 또 다른 경쟁력이자 , 보다 빠른 성공을 가져다주는 지름길입니다 . 다시 한번 인적 네트워크 능력을 정비하고 인맥 인프라를 넓혀 경쟁력을 키워가야 할 것입니다 . 이번 호 테마는 인적 네트워크 입니다 . 열심히 뛰는 벤처인들과 함께 인적 네트워크에 대한 노하우와 테크닉에 대한 이야기를 나눠봅니다 .
본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.
실리콘밸리는 보이지 않는 인적 네트워크(Human Network)로 움직인다. 실리콘밸리내 핵심정보와 세상 돌아가는 진짜 이야기는 인종별, 대학출신별, 출신기업별 소그룹 네트워크를 통해서만 이루어진다. 본 연구에서는 실리콘밸리라고 하는 창조적 공간과의 연결고리 강화를 통해 미래기회를 선점하기 위한 수단으로서 $\ulcorner$한국계 벤처 네트워크$\lrcorner$ 를 촉진하는 방안에 대해 살펴보고자 한다. 본 연구에서는 중국, 인도, 이스라엘 등 각 민족별 네트워크가 본국과 실리콘밸리간에 어떠한 협력관계를 보이고 있는가를 조사.분석한 후, 여러가지 가설을 도출하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 민족별 역사적 이민과정 및 배경에 따라 네트워크의 특성이 달라진다. 둘째, 본국의 산업발전 정도에 따라 본국과 실리콘밸리내 네트워크간의 관계가 달라진다. 셋째, 본국의 정책적 의지가 얼마나 강하냐에 따라 네트워크 활동의 강도도 달라진다. 넷째, 연구모형 인자간의 흐름방향에 따라 본국과 실리콘밸리 간의 역할 관계가 다르게 나타난다. 아울러 본 연구에서는 각 민족별 네트워크의 특성을 비교 분석한 후, 한국계 벤처 네트워크의 모델도 함께 제시하였다. 끝으로 본 연구의 관찰 및 분석을 바탕으로, 한국계 Global Network 발전방안에 대한 정책적인 제안을 제시하였다.
볼륨 매니저뿐 아니라 RAID 시스템 또는 서버를 기반으로 하는 가상화 기술은 그 관리범위가 제한적이며 데이터 센터 전체를 대상으로 하는 솔루션으로 발전되기 어렵다. 같은 이유로 온라인 스토리지를 관리하는 비용은 관리되는 서버의 수에 비례하여 증가한다. 또한 데이터 센터 자체가 아닌 개별 서버의 요구사항에 초점을 맞추고 있다는 점에서 서버 중심적인 가상화 기술이라 할 수 있다. 스토리지 네트워크를 기반으로 가상화 기술로 구현하는 경우, 관리범위를 데이터 센터 전체를 범위로 하는 관리 및 가상화를 통해 관리비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 블록 스토리지를 가상화하는데 사용되는 네트워크 인프라스트럭처에 대해서 분석하고, 가상화 매개변수를 관리하는 경우에 따른 인-밴드 가상화에 대해서 연구, 분석 및 새로운 모델을 제시하고 구현했다. 그리고 서버 중심적 가상화 기술과 성능 비교, 분석을 통하여 인-밴드 스토리지 네트워크 가상화 기술의 우수성을 나타낸다.
오늘날 네트워크에 대한 침해사고가 급증하고 있으며, 점차 증가하고 있는 인바운드 네트워크에 대한 공격도 함께 증가하고 있다. 이러한 공격에 대응하기 위해서 보안시스템의 개발이 지속적으로 이뤄지고 있지만, 인바운드 네트워크의 성능 감소의 문제가 발생하기 때문에, 성능 향상과 보안성 강화를 위한 모두를 고려한 보안시스템 개발이 시급한 실정이다[1]. 따라서 본 논문에서는 네트워크를 분할하여 보안등급에 따라 관리함으로써 성능을 향상 시키기 위한 보안클러스터링을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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