전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 인터넷상에 연결된 유휴자원을 이용한 분산 웹 환경에서 각 시스템 상에 저장된 지식을 공유·재이용 하기 위한 온톨로지 다중화 연구를 수행한다. 온톨로지의 다중화란 동일지식에 의하여 구축된 온톨로지를 다른 온톨로지와 지식공유가 가능하도록 변환하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 분산웹 온톨로지 다중화 시스템을 구성하기 위하여 분산웹 환경구축방안과 함께 지식의 공유 및 재 이용을 위한 다중 온톨로지 구성이라는 두 가지 관점 하에서 접근한다. 구성된 시스템은 지니기술을 이용하여 이기종간의 확장성과 효율성을 지닌 웹 컴퓨팅환경을 구축하였고, 또한 분산작업을 통하여 분산 웹 환경 하에서의 다중 온톨로지간의 실질적인 지식변환과정이 잘 전개됨을 볼 수 있다.
지식기반사회에 있어서 과학기술지식정보는 국가의 부존자원이며 경쟁력의 원천이라 할 수 있다. 또한 연구자의 연구 및 기술개발에 있어서 과학기술지식정보 중요성이 날로 증가하고 있으며, 고객의 요구도 다양화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과학기술지식정보를 이용하고 있는 고객의 다양한 요구 및 의견을 적극적으로 반영하여 효율적인 고객 대응 전략을 수립하고, 이를 기반으로 상시적인 고객 서비스 응대, 고객 모니터링, 서비스 개선, 고객 만족도 제고를 위한 표준화된 통합 Helpdesk 시스템을 개발하였다.
공정계획(process planning)이란 제품에 대한 설계정보 및 제한된 가용자원에 대한 정보를 바탕으로 비용, 생산량을 고려하여 원자재를 원하는 형태로 변형시키기 위한 방법의 체계적인 결정과정이라 할 수 있으며, 생산계획(production planning: scheduling)이나 작업계획(operation planning)과 연계하여 설계와 생산을 연결하는 교량 역할을 수행한다. 이러한 공정계획 작업을 컴퓨터에 의해 자동화하기 위한 컴퓨터 원용 공정계획(computer aided process planning : CAPP)은 변환적 방식(variant approach)에서 시작되어 창생적 방식(generative approach)으로 발전되어 왔으며 인공지능 기법을 응용 한 지식기반 CAPP(knowledge based CAPP) 방식에 이르기 까지 CAM-1's CAPP, APPAS, GARE, SIPS, XCUT등 수많은 연구가 행해 졌다. 본 연구에서는 자동차 부품 업체인 K사의 공정계획 사례를 바탕으로 범용성이 있는 개방형 공정계획 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 시스템에서 i) 설계정보는 객체지향에 의해 표현된 형상특징을 사용하고 ii) 공정계획은 국부적 공정계 획과 전체적 공정계획 과정(golbal planning)으로 구별하였고 iii) 공정계획을 위한 정보는 지식 베이스(knowledge base : KB) 와 데이타 베이스(data base : DB)로 구분하였다. 또한 iv) 정보의 모듈화를 통하여 임의의 제조라인에 적합하도록 개방형을 추구하였다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 자원들을 서로 연결하여 방대한 양의 계산 작업을 가능케 하는 기술로써 다양한 분야에서 사용되고 또한 발전되어 왔다. 하지만 기존의 연구들은 주로 그리드 자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것에 초점을 두었지, 실제 그리드 환경에서 수행되는 응용 프로그램들의 정보에 대한 체계적인 이해 및 관리는 제대로 이루어지지 않았다. 따라서 응용 분야의 사용자가 그리드 컴퓨팅 환경을 사용하기 위해서는 매번 응용 프로그램의 그리드 관련 요구사항들을 구체적으로 이해하고 기술할 수 있는 전문적인 지식이 요구되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 응용 프로그램 온톨로지 기반 시맨틱 그리드 관리시스템을 구현하였다. 이 시스템은 응용 프로그램들에 대한 정보와 이들이 요구하는 그리드 관련 정보를 온톨로지 형태로 구축하였다. 이를 기반으로 입력 데이터와 인수에 따른 자원 요구량 예측, 최적 자원 할당 등의 정보를 추론하고, 이 정보를 그리드 미들웨어가 다룰 수 있는 형태로 재해석할 수 있도록 하였다. 또한 본 논문에서는 구축된 시스템을 고성능 컴퓨팅 자원이 요구되는 생물정보학 분석환경 구축에 실제 적용해보고 이를 기존 시스템들과 비교함으로써 본 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 설명하였다.
향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.
전자정부 로드맵에 발맞추어 교육인적자원부의 정보화 추진전략을 가시화하고, 지식 기반 업무혁신 포탈을 구축하여 업무 효율성을 제고한 사례를 소개한다. 조직 특유의 전문성을 강화하고, 개인의 업무수행능력 제고를 통한 조직역량 강화를 위해 최적의 지식관리 체계를 구축하고, 정보화 전략체계 추진의 1단계로 행정 업무의 편의를 높일 뿐 아니라 대외 업무와의 효율적인 연계를 이끌어내고자 업무혁신을 위한 포탈 시스템을 구축하였다. 이에 시스템 도입 후 부내 혁신 마인드 제고를 위한 노력과 국민의 참여 반영 현황을 서술하고, 향후 기간 정보시스템 통합 방안과 추진 애로사항을 결론으로 제시한다.
지식정보자원의 급속한 증가에 따른 정보문제를 보다 효율적으로 해결하기 위해 다양한 기능을 갖춘 검색엔진들이 개발되고 있다. 메타검색은 다른 웹 검색서비스보다 더 포괄적인 검색을 수행할 뿐만 아니라 더욱 안정된 검색 기술로써, 다양한 검색 정보원들에 대한 검색결과를 시스템이 통합하여 제공하기 때문에 검색에 소요되는 시간과 노력이 덜 든다는 점에서 효율적이고 사용하기 용이한 장점이 있다(Selberg 1999). 그러나 이러한 메타검색의 장점에도 불구하고 기존의 연구에서는 많은 이용자들이 각 데이터베이스를 통합하여 검색하는 것보다 개별적으로 검색하고 그 결과를 스스로 통합하는 분리 인터페이스를 더 선호하고 검색결과에 더 만족하였으며, 검색 효율성도 더 높은 것으로 나타나고 있다.(박소연 1999). (중략)
클러스터 시스템의 성능 향상을 위해서는 컴퓨팅 자원을 효과적으로 사용하여야 한다. 과거에는 전체 시스템 자원을 효과적으로 사용하기 위해 각 노드들의 부하를 균등하게 하는 방향으로 연구가 진행되어 왔으나, 부하 분산 시스템이 작업의 자원 요구 형태를 고려하여 작업을 배치하는 경우 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 현재까지는 이런 자원 요구 형태에 대한 선행지식을 과거 작업 실행 기록에 기반하여 유추해내는 방법을 많이 사용하였으나 이 방법은 잘못된 예측을 가져와 실행시간을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 유효 작업수라 불리는 새로운 노드의 부하 측정 척도를 제시한다. 유효 작업수를 이용한 부하 분산 시스템은 작업의 자원 요구 사항을 알지 못하더라도 부하 분산 과정에서 작업이 잘못 배치되어 실행시간이 증가하는 경우를 방지한다. 성능분석 결과는 과거 자료에 의한 예측을 사용하는 기존 방법에 비해 전체 실행시간의 감소로 성능이 향상되었음을 보여준다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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