이 연구에서는 제4차 산업혁명의 신기술을 활용하여 기록관리를 더 잘 할 수 있는 방안을 살펴보았다. 이를 위해 기록의 생산 및 관리에 큰 영향을 미치는 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 네 가지 기술들을 선정하고 이 기술들의 개념과 특징, 적용분야를 정리하고 대표적 기술들을 테스트하였다. 이후 각 기술로 인해 변화된 생산기록의 특징을 분석하였다. 신기술로 인해 기록의 생산량은 급증했고 유형은 다양해졌다. 또한 데이터의 품질 확보와 생산 맥락을 설명하기 위한 조치가 필요함을 알 수 있었다. 각 기술을 기록관리에 효과적으로 도입하기 위해서는 기술의 성숙도별로 당장 적용할 기술과 나중에 적용해야 할 기술을 구분하여 로드맵을 설계해야 한다. 생산기록의 특징 변화에 대응하기 위해서는 유연한 데이터 구조를 갖추고 표준화된 형식으로 생산해야 한다. 또한 공공기관이 SaaS 제품을 조달할 수 있도록 하고 디지털 기술을 이용하여 공공서비스의 품질을 높여야 한다.
본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 ICT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 코로나19 펜데믹 전후의 교과과정 변화를 분석하였다. 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용소프트웨어공학, 전산학·컴퓨터공학, 그리고 인공지능공학으로 분류된 172개 전공을 대상으로, 2023학년도와 2019학년도 교과과정을 비교 분석하였다. 제4차 산업혁명 대응을 위해 도입된 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야의 교과과정 변화를 분석하였다. 분석결과 각 교육과정 군에 대해 코로나19 팬데믹 전후로 관련 교과과정 도입이 약2.6%p 증가(2023 84.2%, 2019 81.6%)하였으며, 교육영역별 가중치를 부여하여 계산한 4차산업혁명 대응지수(100점 만점)는 9.5점 상승(2023 37.0점, 2019 27.5점)하였으며, 이는 인공지능과 클라우드 및 빅데이터 분야의 교과 개설 증가에 기인한 것으로 분석되었다.
개방형 운영체제인 리눅스는 전통적인 웹, 메일, DNS, FTP 등의 서버뿐만 아니라, 클라우드 및 빅데이터 인프라 구축에도 사용되고 있다. 또한 데스크톱이나 모바일 기기, 스마트 TV 및 자동차 등에도 탑재되고 있다. 특히, 사물인터넷 시대로 접어드는 현 시점에서는 리눅스가 차지하는 비중이 더 커질 것으로 예상되고 있다. 리눅스의 사용이 증가함에 따라 보안이 중요한 요소로 부각되고 있고, 리눅스 시스템 보안의 핵심은 사용자 관리에 있다. 본 논문에서는 리눅스의 사용자를 분류하고, 사용자 관련 파일의 역할을 분석하였다. 마지막으로 리눅스의 사용자별 보안 관리 기법에 대해 알아보고, 유용한 사용자 보안 도구에 대해 분석하였다.
최근 사물 인터넷(internet of things) 기술은 클라우드 컴퓨팅 서비스(cloud computing service) 및 빅 데이터(big data)와 함께 IT분야에 이슈가 되고 있는 기술 중에 하나로, 다양한 산업분야에서 응용 및 활성화되고 있다. 이러한 동향은 유비쿼터스(ubiquitous) 시대를 실현하는데 중요한 기반 기술의 등장이라 할 수 있다. 그러나 사물 인터넷은 다양한 산업분야에서 실현되고 있는 만큼 보안 문제 또한 다양할 것으로 예상되고 있는 가운데 이에 대한 보안 위협(security threats)들에 대한 대응 방안이 강구되어야 할 것이다. 따라서 본 논문은 사물 인터넷 기술의 적용분야에 대한 사례와 이에 따른 보안 위협들을 분석해 봄으로써, 향후, 사물 인터넷의 보안 대응 방안 마련에 활용될 것으로 기대한다.
모바일, IoT, 데스크탑의 컴퓨팅 자원을 통합한 환경에서 다중 작업을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 통합된 컴퓨팅 자원(Integrated Computing Resources)에서 다중 작업(Multi-Job)을 처리할 경우에는 실시간으로 발생하는 작업 부하 및 대규모의 컴퓨팅 능력이 요구된다. 또한 사용자에게는 단일 작업 처리 시간과 유사한 작업 처리 속도를 제공해야한다. 기존 클라우드 컴퓨팅의 작업 처리 연구에서는 고성능의 컴퓨팅 자원을 이용하여 단일 작업 처리 속도를 향상시키는 연구는 진행되었으나 다중 작업 처리에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 통합된 컴퓨팅 자원에서 두 개 이상의 작업을 수행하여 작업 처리량을 향상 시키는 다중 작업 스케줄링(MJS-MM)을 제안한다. MJS-MM은 서브미션된 작업을 분할(Decomposition)하고 가용 컴퓨팅의 성능기반 작업을 수행하여 총소요시간(Makespan)을 최소화 할 수 있도록 한다.
As the era of the 4th Industrial Revolution evolves, not only private companies but also government agencies and institutions in public sector are adopting cloud computing services converged by new information technologies such as IoT, big data, and artificial intelligence to strengthen competitiveness and create new business values. The purpose of this study is to investigate the relationship between innovation characteristics, innovation resistance, and acceptance of innovative technologies from the perspective of cloud computing services in the public sector. In this study, we collected the survey data from 190 employees of IT division in the public sector, and analyzed the causal relationship between innovation characteristics, technostress, innovation resistance, and intention to adopt the cloud computing service that they perceived. As a result of the analysis, we demonstrated that innovation characteristics, technostress have significant effect on innovation resistance and acceptance intention, and that top executive commitment and innovation resistance also have significant effect on acceptance intention. This study provides meaningful practical implications for the staffs preparing for adoption of cloud computing services and the executives who make the final decision in public sector.
이 연구는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지 컴퓨팅 등 많은 임베디드 시스템에서 성능 및 에너지 효율을 높이고자 최적화하는 메모리 시스템에 초점을 맞추어 그 성능 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 많이 이용되고 있는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 메모리 시스템 성능을 도모한다. 머신 러닝 기법은 학습을 통하여 다양한 응용에 사용될 수 있는데, 메모리 시스템 성능 개선에서 사용되는 데이터의 분류 태스크에 적용될 수 있다. 정확도 높은 머신 러닝 기법 기반 데이터 분류는 데이터의 사용 패턴에 따라 데이터를 적절하게 배치할 수 있게 하여 전체 시스템 성능 개선을 도모할 수 있게 한다.
본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.
미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.
현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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