현재의 정보검색 시스템에서 사용자는 관련 분야의 지식을 가지고 정확한 질의를 작성해야만 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 객체지향 시소러스에서의 참조 질의 조건 완화를 이용한 지능적인 질의 처리 기법을 제안한다. 참조 질의 조건 완화 기법은 객체지향 시소러스의 구조적인 특징을 이용하여 질의 조건을 일반화시킨다. 따라서 사용자는 정확한 질의를 제공하지 않아도 정확한 결과뿐만 아니라 유사하거나 관련 있는 정보를 얻을 수 있다.
본 논문은 멀티에이전트 환경에서 에이전트간의 지식 이종성과 통신 가능성 분산 제어의 방법에 중점을 두고 협동을 위한 정보를 KQML을 통하여 메시지를 전달한다. 항공사, 숙박업소, 설명 정보를 제공하는 에이전트들로 구성하여 조정 에이전트로 하여금 다른 에이전트가 필요한 정보를 주는 투어 스케줄링 에이전트 시스템을 구현하여 여행 준비자들이 자유 투어 스케줄링을 계획하는데 필요한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.
지식산업센터는 제조업의 공장 중심에서 산업과 사회의 변화로 지식기반 및 정보통신 등 다양한 용도를 포함하게 되었다. 본 연구는 지식산업센터 관련 제도를 바탕으로 세 시기로 구분하며 선행연구를 통해 배치유형과 외부공간구성요소를 도출하고 사례를 분석하여 배치와 외부공간계획의 기본 방향을 제시하고자 한다. 연구결과, 첫째, 1999년 이전에는 차량중심으로 건물배치가 이루어졌지만 대지의 형태에 따라 중앙배치, 편측배치로 이루어졌다. 둘째, 분산배치는 저층부인 지원시설을 통합하고 고층부 공장동을 분산배치하여 부분통합배치로 건물의 단일화가 이루어졌다. 셋째, 1999년 개정된 건축법에 의해 준공업지역의 공개공지 활성화를 시작으로 외부공간이 넓어지고 건축면적이 줄어들면서 외부공간구성이 오피스나 오피스텔과 같은 업무시설의 계획기법과 유사하게 변화되고 있다.
IT 기술 발전과 스마트 기기들의 사용 증가로 인해 인터넷에서는 많은 데이터가 생산되고 소비된다. 이로 인해 정보 검색 기술의 중요성이 높아지고 있지만 정보 검색 기술은 많은 배경 지식을 요구하여 접근하기 어려운 기술로 인식되고 있다. 그러나 Luene의 등장으로 인해 검색 기술에 대한 배경 지식이 부족해도 Lucene을 사용하여 검색 엔진을 구현할 수 있는 배경을 마련되었다. 본 논문에서는 Lucene 기반으로 개발된 프레임워크들을 사용하여 검색엔진을 구현하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 검색엔진에 사용되는 프레임워크들은 Hadoop과 Nutch, Solr, Zookeeper를 사용하여 분산처리와 분산저장, 그리고 고가용성을 지원하는 서버 환경을 보장한다.
본 연구는 혁신주체 간 협력이 기술혁신 성과에 미치는 영향을 알아보기 위해 사회네트워크분석 및 분산분석 그리고 회귀분석을 실시하였다. 2009년부터 2012년까지 한국 특허청의 공동 출원인 자료를 토대로 네트워크 구조 변수 및 특성 변수를 도출하였다. 이를 통해 전체 네트워크의 구조적 유형, 혁신주체 별 역할 그리고 혁신 성과에 영향을 미치는 네트워크 특성 변수가 무엇인지를 실증 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 특허 공동출원인 네트워크는 비교적 소규모 그룹들이 산재해 있는 분산집중형 좁은세상 네트워크 구조이며 혁신주체들이 비교적 느슨하게 연결되어 있었다. 둘째, 특허 공동출원인 네트워크에서 가장 중심적인 역할을 하는 것은 대학교로 밝혀졌으나 협력 파트너의 다양성은 모든 혁신주체가 비슷하였다. 셋째, 익숙한 몇몇 협력 파트너로부터 얻는 신속하고 정확성이 높은 지식이 다양한 분야의 협력 파트너로부터 얻는 생소한 지식보다 성과를 창출하는 데에 보다 긍정적이었다.
VOD 서비스를 제공하는 서버는 클라이언트에게 좋은 서비스를 제공하기 위하여 요청을 처리할 수 있는 여러 개의 부본서버를 이용한다. 또한 시공간적으로 다양한 환경으로부터 요청된 클라이언트의 요구를 가장 효과적으로 처리할 수 있는 서버를 선택하기 위한 다양한 서버 선택 알고리즘들이 제안되었다. 선택 알고리즘은 각 부본서버의 성능을 평가할 수 있는 척도에 의하여 클라이언트의 요청을 적절하게 분산시켜야 서버 부하의 균형이 이루어지고 서비스의 질이 향상된다. 이때 척도를 어떻게 결정하느냐 하는 것이 선택알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 서버의 성능에 따라 서비스 요청을 분산시킴으로써 QoS를 향상시키는 데 중점을 둔 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 부본서버 성능 분석자, 지식베이스, PCI 알고리즘기반 오토마타로 구성하였다. 학습자들의 요청에 응답한 각각의 서버로부터 수집한 로그를 분석하고, 조사하여 지식베이스를 생성하고 이로부터 추출한 규칙에 의하여 서비스를 제공할 서버를 선택한다. 여러 개의 부본서버 중 사용자 요청에 대하여 가장 좋은 서비스를 제공할 것으로 기대되는 서버를 동적으로 선택한다.
기존의 개방형 망관리 시스템은 상당한 기술과 경험이 필요하기 때문에 사용하기가 어려울 뿐만 아니라 관리 업무를 수행하기 위한 복잡한 API(Application Programming Interface) 프토그램이 필요하다. 때문에 망관리 시스템이 지능적이기를 원할수록 어려운 프로그램을 필요로 하였다. 본 연구에서는 분산된 망관리 환경에서 망관리자의 경험과 지식을 규칙으로 표현하여 프로그램을 하지 않으면서도, 망관리 지식을 체계적으로 관리하며, 지능적 망관리가 가능하도록 다중 분산 전문가시스템 구조를 이용한 지능적인 컴퓨더 망관리 시스템을 제안하였다. 망관리를 위한 전문가시스템은 기본적으로 망관리 프로토볼을 이해하고, 이미 정해진 망운영 지침 및 관리방법에 의하여 이를 분석하여 그에 따른 조처와 보고를 수행할 수 있어야 한다. 이를 위하여 프로토콜을 이해하고 분석하는 감시 전문가시스템, 감시 전문가시스템에 의하여 보고된 내용에 따라 고장진단을 하는 고장진단 전문가시스템, 이들을 망전체의 차원에서 관리하는 망관리 전문가시스템 등의 다중 전문가시스템으로 이루어진다.
근래에 들어 다양한 시멘틱 서비스를 위하여 기존의 지식을 바탕으로 새로운 지식을 고속으로 추론할 수 있는 대용량 온톨로지 추론 기법이 요구되고 있다. 이런 추세에 따라 대규모의 클러스터를 활용하는 하둡 및 Spark 프레임워크 기반의 온톨로지 추론 엔진 개발이 연구되고 있다. 또한, 기존의 CPU에 비해 많은 코어로 구성되어 있는 GPGPU를 활용하는 병렬 프로그래밍 방식도 온톨로지 추론에 활용되고 있다. 앞서 말한 두 가지 방식의 장점을 결합하여, 본 논문에서는 RDFS 대용량 온톨로지 데이터를 인-메모리 기반 프레임워크인 Spark를 통해 분산시키고 GPGPU를 이용하여 분산된 데이터를 고속 추론하는 방법을 제안한다. GPGPU를 통한 온톨로지 추론은 기존의 추론 방식보다 저비용으로 고속 추론을 수행하는 것이 가능하다. 또한 Spark 클러스터의 각 노드를 통하여 대용량 온톨로지 데이터에 대한 부하를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 추론 엔진을 평가하기 위하여 LUBM10, 50, 100, 120에 대해 추론 속도를 실험하였고, 최대 데이터인 LUBM120(약 1백7십만 트리플, 2.1GB)의 실험 결과, 인-메모리(Spark) 추론 엔진 보다 7배 빠른 추론 성능을 보였다.
플랫폼 기업의 알고리즘 경영이 강화되고, 법적으로 플랫폼 노동자의 '근로자성'이 인정받는 영역이 확대되고 있는 상황은, 플랫폼 기업이 내부 인력 자원으로서의 플랫폼 노동자의 직무 태도에 대한 이해를 확대시켜야 할 시기라는 것을 의미한다. 본 연구에서는 알고리즘 경영이 플랫폼 노동자의 직무 태도 전반에 대한 인식의 변화를 유도하고 있는 상황에서, 플랫폼 노동자의 근로가치관에 따른 직무 태도의 차이를 밝혀보고자 한다. 본 연구는 플랫폼 노동자의 근로 가치관에 따른 직무 태도 인식에 관한 차이를 알아보고자 하였다. 이를 위해 알고리즘 경영을 도입한 배달 플랫폼을 이용하는 라이더 177명에 대한 설문 조사 자료를 활용하여 다변량 분산분석을 실시하였다. 연구 결과, 근로가치관(직무 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 보상공정성과 자율성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 근로가치관(경제적 보상 관심)을 중시하는 플랫폼 노동자일수록 업무 과부하, 보상 공정성, 직무 소진, 이직 의도 등이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 음식점 원산지표시에 대한 조리직원들의 지식 정도를 파악하고 평가할 수 있는 도구를 개발하여, 조리직원들이 음식점 원산지 표시제도에 대해 어느 정도 지식을 갖추고 있는지 파악하는데 목적을 두고 있다. 실증연구는 편의 표본추출법으로 서울소재 특급호텔 10곳에 재직 중인 7년차 이상의 조리직원들을 대상으로 2014년 11월 14일부터 11월 27일까지 14일간 진행되었으며, 설문지는 자기기입식방법으로 총 200부의 설문지를 배포하여 이중 192부를 회수하였으며, 최종 186(93 %)부를 연구 자료로 사용하였다. 조사 분석을 위해 SPSS 18.0 통계 프로그램을 활용하여 인구통계사항과 지식정도를 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였으며, 조리직원들의 학력, 직급, 경영형태에 따른 음식점 원산지표시의 지식 차이를 알아보기 위하여 일원분산분석과 t-test 분석을 실시하였다. 조리직원들에게 음식점 원산지표시에 대한 지식을 조사한 연구결과, 전체 21문항에 대한 평균 정답률은 39.85%로 매우 낮게 조사되었고, 학력은 유의한 차이가 없었으나, 직급은 높을수록, 경영형태는 독립경영호텔이 높은 점수를 보여 조리직원들의 지식은 직급과 경영형태에 따라 차이가 있는 것으로 조사 되었다. 연구결과 향후 음식점 원산지표시에 대한 조리직원의 지식수준을 높이기 위하여 교육을 강화하여야 하며, 이를 업무에 적용할 수 있도록 지속적인 관리 감독을 해야 할 것으로 사료된다. 연구의 한계 및 향후 연구방향에 대해서도 논의 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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