최근 경영환경이 복잡해지고 불확실해 지면서 많은 기업들이 생존전략의 일환으로 앞 다투어 정보시스템을 경영 일선에 도입하고 있지만 성공사례에 못지 않은 실패 사례를 접하게 된다. 여기에는 여러 가지 이유가 있겠지만 효과적인 정보화 전략의 수립에 실패한 것이 가장 기본적인 원인으로 믿어진다. 여러 기업의 정보시스템을 통합하는 경우에는 보다 치밀한 계획의 수립 및 실행이 선행되어야만 하는 것이다. 특히 대기업에 비해 자금력과 인 력 면에서 상대적으로 취약한 중소기업의 경우에는 정보시스템 통합의 경우 효과적인 촉진 전략이 마련되지 않으면 존립마저도 위협받게 되는 상황이 전개될 수도 있다. 본 논문은 상 이한 업종에 종사하고 있는 중소기업으로 이루어진 S병원 그룹의 정보시스템 통합 추진 사 례를 각 기업의 정보시스템 현황, 기존 정보시스템의 문제점, 부문별 통합 추진전략, 정보시 스템 통합의 기대효과 그리고 정보시스템 통합 과정 중에 얻어진 교훈 등을 중심으로 하여 기술하고 있다.
오늘날 기업 경영 환경은 더욱 복잡해지고, 국가간.지역간 통합 경제 체제 형태로 변화하고 있다. 정보 기술과 텔리커뮤니케이션의 결합에 따른 급속한 발전은 국가간.지역간 경계를 넘어 다국적 기업, 더 나아가서는 범세계적 기 업으로 글로벌(global) 기업을 출현시켰다. 경영 환경의 빠른 변화의 추세 속 에서 경쟁 우위를 지키기 위해서는 이러한 변화를 적절히 수용하고 적응할 수 있는 조직이 필요하였다. 기존의 MIS 관점으로는 환경 변화에 적응 할 수 있는 혁신적인 조직으로 변화시키는 데는 한계가 있었고, 이에 따라 BPR 이 대두되었다. BPR실행에 있어 성공뿐만 아니라 많은 실패도 겪었다. BPR 실행에는 많은 자금과 인력, 시간이 투자되기 때문에 실패의 손실은 기업에 게 큰 타격을 가져다 줄 수 있다. 대부분의 BPR의 실패 원인은 사회적 측면 을 고려하지 못한 데 있다. 정보 기술을 이용하여 프로세스를 급진적으로 재 설계 하였지만, 운영 주체인 구성원의 저항감이나 조직의 문화에 대한 고려 를 하지 못하였다. 그러므로 BPR을 수행함에 있어 사회적 측면과 기술적 측 면을 동시에 고려하여 적용한다면 오류나 실패 요인을 감소시킬 수 있다. 따 라서 요즈음 새로이 부상하고 있는 사회.기술적 시스템 접근법은 성공적인 BPR 실행을 위한 대안이 될 수 있다.
본 논문에서는 S/w 관리 TLB(Translation Lookaside Buffer)의 실패 패널티를 감소시키기 위하여 사용될 TLB 엔트리를 선인출하여 S/W관리 TLB의 초기 접근 실패를 감소시키는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 특별한 응용 프로그램에만 동작하는 것은 아니다. 제안하는 방법의 핵심은 임의의 페이지에 대한 첫 번째의 TLB 접근 전에 선인출 명령어를 수행하여 TLB 실패 분류법을 제안하고, 이를 이용한 알고리즘과 구현방법을 기술하며, 정량적인 분석에 의해 제안한 기법이 S/W 관리 TLB의 성능 향상을 위한 유효한 기법임을 보인다. 또 제안한 방법이 S/W 관리 TLB에서 버스 트래픽을 감소시키는 부가적인 장점에 대해 논한다.
분산 연성 실시간 시스템에서의 태스크는 하나 이상의 노드에서 수행되는데, 하나 이상의 부태스크로 나누어져 할당되게 되며, 이때의 데드라인을 종단점 데드라인이라 한다. 종단점 데드라인을 노드에서 수행하는 부태스크의 가상 데드라인으로 할당하기 위한 정책은 태스크 클래스에 대한 공평성과 중단정책, 그리고 과부하 해결과 같은 시스템 자원의 효율적 사용을 위해 사용된다. 이러한 정책에서 가장 높은 성능을 갖는 것은 EQF 방법이나 전역 태스크와 지역 태스크 사이에서 실패 편향성을 갖는 단점이 있다. 본 논문에서는 최초 부태스크의 우선순위를 매우 높게 책정하고 뒤따르는 부태스크들이 가상 데드라인을 어기지 않은 경우 이전 부태스크의 가상 데드라인을 전체 데드라인에서 제외한다. 잔여 슬랙을 후위 부태스크들이 상속받지 않도록 하여 우선순위가 낮아지는 것을 방지하고, 가상 데드라인을 어긴 경우에만 EQF 방법을 사용하였다. 동일한 도착율을 갖는 모의 실험에서 전역 태스크로만 구성한 경우 비슷한 실패율을 보였으나 전역 태스크와 지역 태스크가 존재하는 실험에서는 실패한 태스크의 수는 동일하지만 EQF 방법보다 더 많은 전역 태스크를 생성하고 수행할 수 있었다.
최근 이동 단말 사용자의 수가 급증함에 따라 네트워크 트래픽을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 하는 것이 중요하게 되었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 빈번하게 호 요청을 하는 이동 단말들에 대해서는 캐쉬를 사용하는 기법이 제안되었다. 그러나, 기존의 캐쉬 기법은 낮은 캐쉬 실패와, 캐쉬 실패 발생시 불필요한 네트워크 지연을 초래하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 단말 사용자들이 이동 지역성을 가진다는 점을 이용하여 캐쉬 실패가 발생하더라도 HLR까지 질의하지 않고 포워딩 포인터를 따라 인접 VLR들을 질의하게 함으로써 시스템 전반적으로 위치 질의 비용을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 한다. 이는 HLR로 집중되는 네트워크 트래픽을 감소시켜 PCS 네트워크 사용자들에게 보다 나은 QoS를 제공하는데 이용될 수 있다. 아울러 제안하는 기법이 기존의 위치 관리 기법들보다 위치 관리비용 측면에서 보다 효율적임을 수학적 성능 분석 모델을 통하여 보인다.
임베디드 시스템은 특별한 목적을 수행하기 위해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합시킨 것이다. 임베디드 시스템은 일반 데스크탑보다 작은 규모의 하드웨어에서 운영된다. 임베디드 시스템은 파워, 공간, 메모리 등의 여러 가지 환경적 요소에 제약을 받는다. 그리고 임베디드 시스템은 실시간으로 동작하기 때문에 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 실패는 일반 데스크탑에서보다 훨씬 심각한 문제를 발생시킨다. 따라서 임베디드 시스템은 주어진 자원을 효율적으로 사용하여야 하고 임베디드 시스템의 실패율을 낮춰야만 한다. 치명적인 문제를 발생시킬 수 있는 임베디드 시스템의 실패의 원인 중 하나가 메모리에 관련한 문제이다. 임베디드 시스템 특정상 메모리 문제는 크게 하드웨어 기반의 메모리 문제와 소프트웨어 기반의 메모리 문제로 분류된다. 소프트웨어 기반의 메모리에 관련한 문제는 Memory Leak, Freeing Free Memory, Freeing Unallocated Memory, Memory Allocation Failed, Late Detect Array Bounds Write, Late Detect Freed Memory Write 등과 같은 것들이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 메모리 관련에 대한 문제점을 파악하고 관련 툴을 연구하여 그 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 기법을 점증적으로 연구하고자 한다.
인공지능은 디지털 대전환 시대의 핵심적인 기술로 사회 전반에 변화를 주도하였다. 우리나라는 인공지능을 이해하고 이를 활용하는 역량을 길러주기 위해 전 국민을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 그러나 초등학생 대상 인공지능 교육 프로그램은 체험 및 놀이 실습으로 한정되어 교육적 효과에 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 생산적 실패를 활용하여 인공지능에 대한 개념적 이해 및 실생활 전이를 촉진하는 교육 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 초등학교 5~6학년이며 2022 개정 교육과정에서 강조하는 자기 주도적 학습 역량과 실생활 연계 교육을 반영하여 설계한 6차시 분량의 프로그램이다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 향후 타당성 및 신뢰도 검증을 거쳐 현장에 적용하는 후속 연구로 이어질 것이다.
인공지능의 추론 작업은 대규모 연산 자원을 필요로 하는 학습 작업과는 다르게 단일 서버에서 다수의 작업을 동시 실행하는 것이 가능하며, 실행 시간이 상대적으로 빠르다는 특성으로 인해 작업 실행을 위해 컴퓨팅 자원을 점유하고 빠르게 작업을 완료한 후 자원을 반환하기 때문에 다수의 추론 작업을 동시에 운용하는데 용이하다. 하지만, 단일 서버의 컴퓨팅 자원은 제한적이다. 이로 인해 컴퓨팅 자원의 허용 범위 내에서 작업을 운용해야 하며, 허용 범위를 초과하는 규모의 추론 작업이 동시에 실행되면 자원 부족으로 인한 경쟁이 발생한다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 다수의 추론 작업이 동시에 실행될 때 GPU 메모리 부족으로 인한 작업 실패 문제를 실험을 통해 확인한다. 또한, 다수의 추론 작업 사이에서 발생하는 GPU 자원 경쟁과 실행을 실패하는 추론 작업의 GPU 메모리 낭비로 인한 자원 활용률 저하 문제를 분석한다.
현재 3차원 그래픽 가속기에서 성능 향상에 대한 문제점으로 대두되고 있는 것은 실제 화면에 그려지는 정보가 저장되는 프레임버퍼에 대한 접근 지연이다. 따라서 본 논문은 기존 픽셀 캐쉬가 포함된 래스터라이져 구조에서 캐쉬 읽기 접근 실패 시 발생하는 패널티와 이에 따른 프레임버퍼에 대한 지연이 발생하는 문제점을 개선하고자, 기존 래스터라이져를 래스터라이져와 합성기로 구분하고 그 사이에 캐쉬 읽기 접근 실패 시 프레임 버퍼에서 정보를 읽어오지 않는 깊이 캐쉬와 색상 캐쉬가 쌍을 이룬 픽셀 캐쉬 메모리 시스템으로 구성된 개선된 3차원 그래픽 가속기 구조을 제안하고 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 3차원 그래픽 가속기 구조가 기존 구조에 비해 캐쉬 접근 실패율이 약 $23\%$ 감소하였으며, 평균 메모리 접근 사이클이 $10\%-13\%$ 감소하였으며 이는 상당수의 프레임버퍼에 대한 접근 지연을 감소시킨 것이다. 합성기와 메모리 간의 대역폭은 약 $10\%$ 증가하지만 파이프라인의 작업에는 영향을 미치지는 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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