인터넷 유통업은 기본적으로 대량 트랜잭션 발생을 목표로 한다. 본 논문에서는 인터넷 유통업의 대표적인 형태인 인터넷 쇼핑몰 운영을 위한 내부 프로세스 에이전트를 정의하고 이들의 참조 구축 프레임웍을 제시하고 있다. 인터넷 쇼핑몰의 후방 프로세스를 분석해 보았으며 이를 토대로 다양한 운영층 프로세스 에이전트 유형과 특성을 정의하였다. 또한, 다수의 에이전트로 구성된 프로세스 에이전트팀 조직과 활동 원칙도 제시하였다. 에이전트의 구현을 위해 멀티쓰레딩 기법을 사용하였다. 단순한 데이터 처리를 담당하는 운영층 프로세스 에이전트에 대한 연구는 향후 보다 복잡한 지능을 가진 전략층 프로세스 에이전트에 대한 연구로 발전할 것이다.
본 연구의 목적은 웹 상의 다양한 학술정보자원들을 자료유형별로 효율적인 검색이 가능하도록 다양한 형태의 웹 학술정보자원에 대한 자료유형 분류체계 방안을 제시하는데 있다. 본 연구에서는 DCMI(DublinCore Metadata Initiative)를 비롯한 국내외 주요 기관이 연구·개발한 7개의 자료유형 요소 셋을 조사·분석하여, 이를 의미적으로 매핑시키고 그 결과를 참조하여 웹 학술정보자원의 특성에 맞게 10개의 범주 내에 37개의 자료유형 요소를 도출하였다. 본 연구에서 제시하는 자료유형 분류체계는 웹 학술정보자원에 공통적으로 포함되는 요소이므로 각 학문주제별로 적용시킬 경우에는 자료유형 요소의 추가 및 변경을 요구할 수도 있다.
최근 정보기술의 동향을 살펴보면 공통적인 키워드를 발견할 수 있는데, 그것은 바로 모바일(Mobile)이다. 이에 GIS 분야에서도 무선환경에서의 GIS 활용을 위한 기술이 확산되고 있으며, 대표적인 기술로 LBS(Location Based Service)와 모바일 GIS(Mobile GIS)가 있다. 이러한 배경하에 선진국가에서는 고도화된 전자정부 구현을 위해 무선 GIS 기술적용이 추진되고 있으며, 국내에서도 모바일 전자정부 추진계획이 수립되었다. 이에 본 논문에서는 공공분야에서 효율적인 무선 GIS 기술도입을 위해 공공분야의 무선 GIS라는 개념을 제시하고, 무선 GIS 서비스 구현의 기반이 되는 서비스 유형을 제시하였다. 공공분야의 무선 GIS 서비스 유형은 LBS와 모바일 GIS를 기반으로 적용 가능한 업무유형과 무선 GIS 특성에 따른 서비스 구조로 구분하여 고찰하였으며, 두 내용을 종합하여 공공분야의 무선 GIS 서비스유형을 제시하였다. 제시된 무선 GTS 서비스 유형은 향후 모바일 전자정부 및 공공분야에서의 모바일 관련 GIS 서비스 구현시 참조할 수 있을 것이라 예상된다.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
본 논문에서는 컴퓨터 통신망에 관련된 범죄를 유형별로 구분하고 이에 대한 기술적 방지대책을 구체적으로 제시한다. 본 논문은 컴퓨터 범죄를 경험적 기준에 의하여 구분하며 방지대책과의 관계도 분석한다. 기술적 방지대책으로 전형적인 OSI 참조모델에 기초한 보호모델 구조와 컴퓨터 범죄의 각 유형에 대해서 대처할 수 있는 보호 서비스 및 메카니즘 그리고 적용 가능한 계층을 종합적으로 분석 제시한다. 또한 보호메카니즘을 구현하는데 사용되는 대표적 보호알고리듬의 수행시간에 관해서도 기술한다.
이 연구는 로컬리티 정보자원의 구조화에 있어 FRBRoo/CIDOC CRM의 활용 가능성을 살펴보고자 하였다. 지역 정체성을 표현하는 정보자원을 구조화해보면서 이 모형을 다양한 유형의 로컬리티 정보자원에 적용할 수 있는지 확인하고자 진행되었다. 이를 위해 우선 기존 연구에서 드러난 로컬리티 정보자원의 유형을 확인하였으며, 이들 정보자원을 개념 수준에서 표현할 수 있는 문화유산관리 부문의 개념 모형들을 분석하였다. 이들 중 서지정보와 문화유산정보를 함께 표현할 수 있는 FRBRoo/CIDOC CRM을 동영상, 텍스트, 이미지, 음악, 집합물, 건축물 등의 유형을 사례로 하여 적용해보았다. 그 결과 다양한 유형의 로컬리티 정보자원의 개념 구조를 표현하는 데에 이 모형이 적절한 것으로 드러났으며, 나아가 공간을 중심으로 정보자원을 표현할 수 있는 가능성도 제기되었다.
본 연구에서는 지적도 전산파일과 현황을 참조할 수 있는 공간 데이터를 이용하여 지적불부합지를 정리할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 방법론을 설계함에 있어 지적불부합지 정리의 정확성과 안정성 확보를 위해 지적전문가 지식을 기반으로 하는 반자동 방식을 모색하고자 하였다. 그리고 불부합지 유형 중에서 회전형, 편위형, 회전/편위형을 주 대상으로 하였다. 지적불부합지를 반자동으로 정리할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계 구현하여 사례지역에 대해 매칭 기준점을 선정하고, 최적의 매칭 회전량(-0.4%)을 분석하여 불부합지를 보정하였다. 그러나 본 연구의 방법으로는 면적 증감형 및 불규칙유형의 불부합지를 정리하기에 한계성이 있는 것으로 나타나 이러한 유형에 대해서는 실측을 동반하여 정리하는 것이 효율적일 것으로 판단된다.
지난 호에는 인터넷 유통업의 대표적인 형태인 인터넷 쇼핑몰 운영을 위한 내부 프로세스 에이전트를 정의하였다. 또한 인터넷 쇼핑몰의 후방 프로세스를 분석해 보았으며 이를 토대로 다양한 운영층 프로세스 에이전트 유형과 특성을 정의하였다. 또한, 다수의 에이전트로 구성된 프로세스 에이전트팀 조직과 활동 원칙도 제시하였다. 이번호에는 인터넷 쇼핑몰 후방 프로세스 에이전트의 참조 구축 프레임 워크를 제시한다
인터넷 유통업은 기본적으로 대량 트랜잭션 발생을 목표로 한다. 본 글에서는 인터넷 유통업의 대표적인 형태인 인터넷 쇼핑몰 운영을 위한 내부 프로세스 에이전트를 정의하고 다음호에는 이들이 참조 구축 프레임워크를 제시한다. 인터넷 쇼핑몰의 후방 프로세스를 분석해보고 이를 토대로 다양한 운영층 프로세스 에이전트 유형과 특성을 정의한다. 또한 다수의 에이전트로 구성된 프로세스 에이전트팀 조직과 활동 원칙도 제시한다. 에이전트의 구현을 위해 멀티쓰레딩 기법을 사용한다.
Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하여 PIC 보의 구간을 머신 러닝을 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. FE 모델의 240개 요소가 참조점으로 선택되었다. 선행 유한요소해석은 머신 러닝의 학습데이터 생성을 위하여 규칙적으로 분포된 참조점에서 3축 특성 값(Triaxiality)으로 나타냈다. 3축 특성 값은 인장, 압축 그리고 전단의 하중유형을 나타낸다. 머신 러닝 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter)와 학습데이터로 구성되었으며, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 적절한 하중 충실도를 도출하였지만, 거동이 큰 보의 옆면에서는 적절하지 않은 하중 충실도가 도출되었다. 이를 해결하기 위하여 고르게 배치한 참조점을 보의 거동에 따라 배치하여 학습 데이터를 얻었고, 머신 러닝 모델이 생성되었다. 앞서 생성된 머신 러닝 모델을 통하여 보가 매핑 되었고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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