이 연구의 목적은 우리나라 인문학자들의 전자정보원 이용행태를 포괄적으로 분석하고, 이를 근거로 대학도서관들이 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안하는 것이다. 이 연구를 위해 스물다섯 개 대학 소속 인문학 분야 교수 중 799명을 표본으로 확정한 후, 2007년 11월부터 2008년 1월 사이 우편 서베이를 실시하여, 모두 132개의 분석 가능한 설문을 수집하였다. 응답자들은 대체로 연구와 교육에 균등한 시간을 배분하며, 주로 단독연구를 수행하는 독자적 연구자들이다. 이들은 지난 일 년 간 수행한 연구를 위해 어느 정도 전자자원을 이용하였고, 대학도서관 전자 컬렉션을 정보원으로 사용하였으며, 대부분 텍스트형태의 전자자원에 의존하였다. 이들이 정기적으로 이용하는 전자정보원은 학술논문 입수 정보원을 제외하고는 개별 연구자마다 상이하여 분산되어 있었다. 인문학자들은 전자정보원의 접근과 이용편이성 등을 높이 평가하였으나, 내용의 제한 및 품질 등 문제점을 지적하였으며, 대체로 자신의 전자정보원 이용 및 검색 능력 등을 긍정적으로 평가하고 있었다. 여기에서는 대학도서관은 인문학자들을 위해 (1) 대학도서관 웹사이트의 주요한 내 외부 전자자원의 관문 역할 수행, (2) 진정한 전자자원의 관문으로서 단일경로 접근 및 통합검색 방법 제공, 및 (3) 도서관 내외부 전자자원 활용을 위한 "맞춤형" 이용교육 강화가 필요함을 제안하였다.
Promise는 OPNFV의 자원 예약 및 할당, 용량 관리 프로젝트이다. 자원을 많이 필요로 하는 월드컵 경기나 쓰나미 경보 같은 재해를 대비한 자원 예약을 통해 끊임없는 서비스를 제공하기 위함이다. 그러나 기능 구현을 위해 OpenStack 내 많은 컴포넌트의 수정이 필요한 어려운 점이 있다. 그래서 Phase2의 OpenStack 과의 통합된 모델을 목표로, 현재의 Phase1은 Shim-layer 구현물 단계에 있다. Shim-layer는 Node.js 위에서 실행되는 YangForge 프레임워크로 기술된다. 이는 Yang 데이터 모델링로서 스키마를 표현하고, 컨트롤 로직은 YAML로, 설정 데이타는 JSON으로, JavaScript를 만드는 CoffeeScript 언어로서 스펙을 기술한다. 인터페이스는 CLI, Web GUI, REST/JSON, WebSockets이다. 이를 OPNFV summit 2015년 11월에 데모한 바 있다. 이 프로젝트를 분석을 통해 용량 관리, 자원 예약 및 자원 할당하는 예약기법들을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 OBS 네트워크를 위한 광 자원 예약 프로토콜 (Optical Resource Reservation Protocol) 을 제안하였다. OBS 네트워크 상에서 광 자원 예약 프로토콜을 사용하면 입구 OBS 노드와 출구 OBS 노드 사이의 이용 가능한 광 자원을 측정하여 예약할 수 있고, 입구 OBS 노드에서는 예약된 파장 조각의 크기에 따라 버스트 전송 시간과 버스트 크기를 설정하여 보냄으로써 OBS 네트워크에서의 블록 킹 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 광 채널 이용률을 최대 두 배 가까이 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 NS2 시뮬레이터를 이용하여 제안된 광 자원 예약 프로토콜의 성능을 분석하였다.
우리나라 전자정부 추진 과정 중에 드러난 문제점들은 정보화 투자의 비효율성, 일관성 결여 및 중복성, 정보화 수요의 폭발적 증가에 따른 양적인 대응의 한계, 전산환경 운영의 비효율성 등으로 요약될 수 있다. 이러한 문제점들은 범정부적인 정보자원에 대한 일관된 관리운용체계의 확보를 통해 해결될 수 있다. 점차 경량화되는 정부가 혁신된 정보자원 관리운용체계를 효과적으로 유지하기 위해서는 이를 뒷받침하는 지원 기능이 강화되어야 한다. 본 연구에서는 우리나라 차세대 전자정부 추진 목표로 완전 통합 단계의 달성을 상정하고, 그 방안으로 국가정보기술원의 역할모형을 제시하였다. 국가정보기술원은 정부가 추진하는 모든 정보화사업이 일관성있고, 효율적으로 진행될 수 잇도록 국가정보화에 필요한 전반적인 기능들을 섭렵하여 지원하는 전담기관으로, 정보화기획, 정보화사업관리, 정보자원 운영, 국가표준관리, 감리 및 평가 동의 기능을 수행한다. 특히, 본 연구에서는 범정부적 정보인프라의 통합운영을 담당하는 국가정보센터의 모형을 제시하였는데 국가정보기술원은 이를 통해 정보자원 운영 기능을 수행하게 된다. 본 연구에서 제시된 국가정보기술원의 역할 모형은 정부의 정보자원 관리운용체계를 혁신하고, 유지하는데 필요한 기능을 충분히 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 멀티미디어 객체 스트림 전송 프로토콜을 위한 QoS지원 기법과 관리에 관한 연구를 수행하였다. 자원관리자는 시스템 자원정보를 QoS관리자에게 제공한다. QoS 및 시스템 자원의 2차원 정보를 가진 QoS 관리자는 자원 관리자와 서로 같은 시간 영역으로 강력하게 유기적으로 결합되어 효과적인 QoS관리를 수행한다. 그러므로 연결 수락에 대한 빠른 판단이 가능하고, 성능 변동(performance fluctuation)들을 실시간으로 감지하고 대응할 수 있다.
최근 분산 에너지 자원들의 도입으로 전력망의 최적 자원 할당 문제의 중요성이 강조되고 있고, 대규모 전력망의 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 분산 자원 할당 기법이 요구되고 있다. 최적 자원 할당 문제에서 각 발전기의 발전 용량의 한계로 인하여 수급의 균형이 만족하는 경우를 고려한 연구는 많이 진행되고 있지만, 총 요구량이 최대 발전 용량을 초과하는 경우인 수급 불균형을 고려한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 수급 균형인 상황뿐만 아니라 수급 불균형 상황을 고려하여 전력망의 최적 자원 할당을 위한 일치 기반의 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 분산 알고리즘은 수급 균형을 만족하는 경우에는 최적의 자원을 할당하고, 수급이 불균형한 경우에는 부족한 자원의 양을 계측할 수 있도록 설계하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
자연재해로 인한 사회기반시설물 피해를 저감시키기 위해서는 피해발생 초기 대응 및 신속한 복구가 중요하나, 현재는 현장인력의 상황전파에 초점을 맞추고 있으며 긴급 복구를 수행하기 위한 기술적 지원은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 피해상황에 적합한 복구 방법을 도출하여 효율적인 자원분배를 수행하기 위한 웹기반 재난피해복구지원시스템 및 신속한 복구 자원을 요청하기 위한 전자문서 개발에 대해 설명한다. 획득된 현장의 피해정보는 미리 구축된 피해복구 시나리오에 따라 적절한 피해복구 공종 및 공법을 도출하게 되며, 복구 수행을 위한 자원을 할당하여 전자문서를 거쳐 신속하게 해당 복구자원 지원을 요청하도록 하였다. 필요한 복구자원의 식별과 신속한 전파는 재해의 대응과 긴급복구에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 딥러닝을 이용한 영상 분석은 자율주행, 감시카메라 등 다양한 서비스에 필수적으로 활용되고 있으며 실시간 처리 및 보안 요소를 만족하기 위해 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식의 단점을 개선한 클라우드 엣지 컴퓨팅 방식을 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 하지만 사용자 및 단말과 가까운 위치에서 딥러닝 추론을 진행하는 클라우드 엣지 서버는 클라우드 서버와 비교하여 컴퓨팅 자원이 충분하지 않을 경우가 많으며 기존의 딥러닝 모델을 그대로 클라우드 엣지 환경에 적용하는 것은 자원 활용 측면에서 여러가지 문제점들을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로서비스 구조를 통해 자원을 보다 유연하게 활용할 수 있도록 개선된 딥러닝 모델로 대규모의 클라이언트 요청을 처리 가능한 동영상 데이터 추론 서비스인 G-Edge AI 추론 서비스 개발에 대해 설명한다.
경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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