The focus of enterprise collaboration of supply chain management, has changed from integrating and exchanging business information to integrating and managing business processes between business partners. However, the collaboration is difficult due to the inherent complexity such as diverse business processes and dynamic business environments. To settle these problems, a reference model based enterprise architecture framework for the collaboration of supply chains is proposed in this paper. The supply chain collaboration framework is composed of three reference models capturing the different views of supply chain collaboration: supply process reference model, service component reference model, and technology and standard reference model. As the framework adapts the OMG's metadata architecture, the processes in the supply chain can be extended and integrated with other value chains, such as design chains, when it is necessary. Using the proposed framework, business managers can rapidly integrate and manage their business processes with their suppliers and customers.
This study deals with an AI architecture model for collecting battlefield data using the tactical C4I system. Based on this model, the artificial staff can be utilized in tactical echelon. In the current structure of the Army's tactical C4I system, Servers are operated by brigade level and above and divided into an active and a standby server. In this C4I system structure, the AI server must also be installed in each unit and must be switched when the C4I server is switched. The tactical C4I system operates a server(DB) for each unit, so data matching is partially delayed or some data is not matched in the inter-working process between servers. To solve these issues, this study presents an operation concept so that all of alternate server can be integrated based on virtualization technology, which is used as an source data for AI Meta DB. In doing so, this study can provide criteria for the AI architectural model of the ground tactical echelon.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.
최근 무선 통신 기술의 발전과 함께 스마트 폰 사용자의 급증으로 차세대 이동 통신에 대한 요구가 증가하고 있다. 차세대 이동통신 플랫폼을 빠른 시간 내에 효과적으로 구축하기 위해서는 프로토콜 개발 단계부터 안정화 단계까지 프로토콜의 검증 및 분석을 위한 지원도구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 차세대 이동통신 플랫폼의 선두 주자인 LTE 망을 위한 프로토콜 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기는 연동 메시지를 XML 메타데이터로 기술하여 분석 시 활용한다. 또한, 디코더 라이브러리 로딩 기능을 이용하여 LTE 망에 적용된 인코딩 메시지에 대한 분석이 가능하다. 제안하는 분석기는 자체 설계된 LTE 망과의 연동 테스트를 통해 우수성을 검증한다.
컴퓨팅 기술의 발달 및 보편화로 인해 사용자들의 양질의 정보에 대한 요구가 증가하였고, 이러한 요구를 충족시키기 위해서는 단순 텍스트 형태의 데이터가 아닌 복잡한 멀티미디어 데이터, ?히 비디오 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색하는 기능을 가진 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 비디오데이터베이스에서 비디오 데이터에 대한 효과적인 내용기반 검색을 지원하기 위한 메타데이터 모델을 제안하고, 사용자가 비디오 자료를 효율적으로 검색할 수 있도록 질의 입력 기능과 검색 결과 브라우징 기능을 통합한 사용자 통합 인터페이스와 사용자의 다양한 내용기반 검색 요구를 처리할 수 있는 질의처리기 및 브라우저를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 질의처리기 및 브라우저는 이미지 특징, 시공간 특징, 그리고 주석을 이용한 질의를 통합하여 지원함으로써 매우 다양한 사용자 질의를 지원할 수 있고, 검색된 결과에 대한 구조 브라우징 기능을 지원하여 사용자가 원하는 정보에 보다 정확하고 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 브라우저에 스토리보드 기능을 추가함으로써 비디오 전체를 보지 않고도 내용을 파악할 수 있다.
정보통신기술의 급격한 발전에 의해 교육은 스마트러닝으로 접어들고 있다. 학습자는 종이책을 내려놓고 다양한 스마트 디바이스를 활용한 학습을 하고 있으며, 이 순간에도 수없이 많은 플랫폼에 각각 들어맞는 학습 시스템이 등장하고 있다. 플랫폼 종속적인 시스템이 이기종 플랫폼에 적용되기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 시스템이 보유하고 있는 학습 콘텐츠의 양이 많아질수록 이러한 현상은 더욱 심화된다. 불필요한 자원의 낭비를 줄이고 학습 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서 이기종 플랫폼을 지원하는 러닝 시스템의 연구가 필요하다. 이를 실현하기 위해서는 기존에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠를 불필요한 중복 없이 통합할 수 있는 데이터베이스 모델의 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 학습 콘텐츠를 통합할 수 있는 데이터베이스의 대안으로 온톨로지 기반의 메타데이터 모델을 제안하고, 이를 활용해 이기종 플랫폼을 지원하는 스마트러닝 시스템을 설계하고 구현한다.
최근 전 세계적으로 대형 복합 재난이 빈번하게 발생할 뿐 아니라 매해 반복되고 있다. 이에 따라 과거의 정리된 재난과 관련한 원시자료 및 가공정보에 대한 체계적인 관리와 활용에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 범정부 차원에서 재난안전 기록정보자원을 종합적으로 제공하여 재난안전정보의 허브(Hub)로서 중추적 역할을 수행할 수 있는 자동수집 기반의 재난안전 기록정보자원 아카이브 구축 전략을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내 외 재난아카이브 사례를 분석하여 재난안전 기록정보자원 아카이브 구축 시 고려할 사항들을 도출하였으며, 1) 재난안전 기록정보자원 전수조사, 2) 자동화 가능성 분석, 3) 아카이빙 대상 선별, 4) 메타데이터 자동수집에 이르는 4단계 구축전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 아카이브의 구축은 산발적으로 존재하는 정보의 통합관리와 정보의 공유 및 활용을 촉진하게 될 것이다.
최근 다양한 스마트폰들이 급속도로 퍼지면서 이를 이용하여 멀티미디어 콘텐츠를 감상하는 사용자들이 늘고 있다. 하지만 점점 콘텐츠의 수가 증가하면서 사용자들은 자신 소유의 멀티미디어 파일을 더 빠르고 쉽게 검색/관리하여 감상하고 싶다는 필요성을 느끼게 되었다. 따라서 본 연구에서는 자신이 소유한 사진, 음악, 동영상 같은 멀티미디어 콘텐츠를 통합 관리/감상할 수 있는 시스템을 제안한다. 나만의 사진, 음악, 동영상 통합 관리 시스템인 H5Station은 웹 표준 기술인 HTML5를 기반으로 개발하였기 때문에 클라이언트 브라우저 종류에 관계없이 동작하고, 아울러 클라이언트가 컴퓨터 웹 브라우저인지 아니면 모바일 웹 브라우저인지를 구분하여 차별화된 사용자 인터페이스를 지원한다. 주된 기능에는 회원 정보 변경 및 파일 분포 현황, 파일 업로드, 조건 검색 및 관리, 파일 감상, 사용자 맞춤 기능 등이 있다. H5Station의 사용자는 자신 PC에 접속하여 원하는 파일을 검색할 수 있으며, 특히 모바일 웹 애플리케이션으로 언제 어디서나 감상할 수 있다.
최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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