클라우드 서비스를 위한 가격결정은 서비스 제공자 중심의 정책으로 수립되어 가장 큰 이익을 줄 수 있는 모델로 제안되고 있다. 하지만, 클라우드 서비스 브로커 개념의 등장으로 서비스 중개 방식을 이용하여 서비스 제공자와 소비자 모두에게 이익을 줄 수 있는 모델을 제공하고자 노력하고 있다. 이와 같은 노력에 있어 가격결정 정책에 대한 분석을 수행하고 그를 만족할 수 있는 모델을 제안한다. 클라우드 브로커가 사용자의 서비스 미사용량과 SLA를 기반한 서비스 품질을 기준으로 환불 등의 서비스를 제공하는 모델이다. 이와 같은 모델은 클라우드 서비스 활성화에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
SELinux와 같은 보안 운영체제들은 정교한 접근통제 기능을 제공하고 있으나 타입(Type)과 매크로 등과 같은 정책 설정 구성요소가 많아지게 됨으로서, 운영체제에 대한 지식이 부족한 정책관리자가 정책을 설정하고 적용하기 어렵다. 이러한 정책기술 및 적용의 복잡성은 SELinux와 같은 훌륭한 보안운영체제의 범용화의 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 정책기술 및 정책 설정의 문제점을 해결하기 위해 정책관리자들이 사용하기 쉬운 보안 정책모델과 기술언어를 제안하고 SELinux의 정책과 성능을 비교하여 제안한 방법이 개선되었음을 보인다.
최근 인터넷 이용의 확산으로 도메인의 크기와 규모가 방대해짐에 따라 정보시스템의 관리는 더욱더 복잡해졌다. 또한, 개별적인 네트워크 기술의 개발과 운용으로 인해 시스템간의 정보 공유와 정보 보안 정책의 일관성과 정책 표현 기법의 공동화가 어렵게 되자, 체계적이고 일관된 네트워크 보안과 정책 적용에 대한 요구가 증대 되었다. 이러한 정책적용과 관리상의 문제점들을 해결하기 위해 이 논문에서는 유연성을 갖추면서, 일관된 정책을 집행한 수 있는 정책관리의 구조와 속성을 설계하고 정책상속을 이용한 계층화된 정책 관리모델을 제안한다.
유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.
유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
그리드 자원의 안정적인 수요와 공급이 뒷받침되기 위해서는 유틸리티 모델을 지향하는 그리드 어카운팅 모델이 필수적이다. 현재 개발된 대부분의 그리드 어카운팅 시스템들은 로컬 어카운팅 시스템을 변경함으로써 사이트의 자율성을 침해하거나, 사이트의 가격 정책에 따른 가변 비용을 고려하지 않은 채로 그리드 서비스에 대한 과금을 산출하고 있다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에 참여하는 사이트의 자율성을 보장하면서, 다양한 과금 정책에 능동적으로 대처할 수 있는 사이트 가격 정책 기반의 그리드 어카운팅 모델을 제안한다. 또한 그리드에 참여하는 엔티티들간에 어카운팅 정보를 상호 교환할 수 있도록 GGF-UR 포맷으로 변환하여 Resource Usage Service가 가능하도록 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안하는 그리드 어카운팅 모델은 기존의 어카운팅 시스템들에 비해 사이트의 자율성을 보장하면서 정교한 과금 정책을 필 수 있는 비즈니스 모델로 평가된다.
데모-기반 학습은 사용자가 직접 작업을 시연함으로써 로봇에게 쉽게 새로운 작업지식을 가르칠 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존의 많은 데모-기반 학습법들은 상태공간과 정책들을 표현하기 위해 속성-값 벡터 모델을 이용하였다. 속성-값 벡터 모델의 제한성으로 인해, 이들은 학습과정의 효율성도 낮고 학습된 정책의 재사용성도 낮았다. 본 논문에서는 기존의 속성-값 모델 대신 관계적 모델을 이용하는 새로운 데모-기반 작업 학습법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자 데모 기록에서 추출한 훈련 예들에 관계적 개체-기반 학습법을 적용함으로써, 동일 작업영역내의 다른 유사한 작업들에도 활용하기 용이한 관계적 개체-기반 정책을 유도한다. 이 관계적 정책은 (상태, 목표) 쌍으로 표현되는 임의의 한 상황에 대해 이것에 대응하는 하나의 실행동작을 결정해주는 역할을 한다. 본 논문에서는 데모-기반 관계적 정책 학습법에 대해 자세히 소개한 후, 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 이 학습법의 효과를 분석해본다.
조직은 정보보안정책을 제공하고 이를 준수하기 위한 교육 및 지원 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 조직 구성원의 보안 미준수에 따른 사고는 끊이지 않고 있다. 본 연구는 조직 구성원의 정보보안정책 준수행동에 영향을 주는 요인들을 Triandis 모델을 적용하여 규명하였으며, 요인들간의 영향 관계를 구조방정식모델링 기법인 PLS(Partial Least Squares)를 통해 살펴보았다. 가설검증 결과 조직은 정보보안정책과 이를 지원하는 촉진조건을 통해 구성원의 정보보안정책 준수의도 및 행동을 유도할 수 있으며, 조직의 정보보안정책에 대한 구성원의 기대가치, 습관 및 감정이 중요함을 증명하였다. 본 연구는 Triandis 모델을 정보보안 분야에 적용하여 분석하고, 구성원의 정보보안 행동에 대한 방향성을 제시하였다는 점에 의의가 있다. 그리고 본 연구 결과를 통해 조직의 정보보안정책 수립 및 구성원의 준수행동을 높이기 위한 방안을 제공할 수 있을 것이다.
인터넷은 개인과 조직간의 정보를 원활하게 유통시키는 역할을 하고 있지만, 개인정보를 노출시키는 부작용을 낳고 있다. 특히 개인정보의 가치가 중요시되고 있는 상황에서 개인정보를 보호할 수 있는 보호정책이 필요하다. 본 연구는 개인정보의 수집, 저장, 이용, 파기와 같은 수명주기에 따른 개인정보 관리모델을 제시하고자 한다. 개인정보 관리모델은 각 개인정보 수명주기에 따라 개인정보 관리자가 수립해야 할 개인정보보호정책, 개인정보보호를 위한 기술적 대책, 기술적 대책 및 프로세스를 관리할 수 있는 관리적 대책을 서술한다. 본 연구는 제안된 개인정보 관리모델을 구현할 수 있는 개념적인 아키텍처를 제시한다. 본 연구는 개인정보의 수명주기에 따른 개인정보보호를 위해서 필요한 개인정보정책, 기술적인 대책, 관리적인 대책을 제시했다는 데 의의가 있다.
시스템 다이내믹스 모델링은 시스템의 인과 구조를 파악하기 위한 인과지도 분석과 인과 구조를 시뮬레이션하기 위한 저량/유량 모텔링으로 이분화 된다고 할 수 있다. 일반적으로 시스템 다이내믹스 모델링에서 인과지도는 저량/유량 모델링의 기반이 되어 왔다. 그러나 인과지도가 지나치게 추상화되어 있는 경우, 인과지도로부터 저량/유량 모델을 구축하는 것은 상당히 어려운 작업이었다. 특히 정책결정자의 주관을 표현한 인지지도를 저량/유량 모델로 전환하는 데에는 연구자의 주관이 첨가됨으로써 인지지도의 특성을 상실시킬 위험이 있었다. 본 논문에서는 인지지도 또는 추상적인 인과지도를 저량/유량 모델로 전환시키는 방법으로써 NUMBER(Normalized Unit Modelling By Elementary Relationships)에 관하여 논의하고자 한다. 본 논문에서 제안된 NUMBER 방법을 활용하여 김대중 대통령의 금융위기 극복 정책에 관한 인지지도를 저량/유량 모델로 전환하여 시뮬레이션 하여 봄으로써, 연구자의 주관을 최소화하면서 정책결정자의 인지지도나 추상적인 인과지도를 간편하게 저량/유량 모델로 전환시켜 그 동태적 행태를 분석할 수 있다는 점을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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