산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.
국내 중소기업의 정보화는 정부의 지원정책에 의존하고 있는 것이 현실이다. 그러나 이런 상황에서도 중소기업에서 정보기술의 성공적 도입이 이루어고 있는 경우가 있다. 그 성공의 주요한 요인으로 고려되는 것이 CEO의 정보화에 대한 축적된 지식과 강력한 리더십이다. 본 연구는 국내 중소기업 정보화의 성공적 사례 중의 하나인 더페이스샵에 대한 심층적 사례분석을 시도한다. 더페이샵의 CEO는 기업의 목표달성을 위해 정보화에 대한 해박한 지식을 토대로 CEO가 시스템 구축을 위한 강력한 리더십을 발휘하였고 의사결정 기구로서 이사회가 이를 효과적으로 지원하고 종업원들의 주도적인 참여로 성공산화를 이루었다. CEO의 강력한 리더십하에 모든 정보시스템의 구축이 만족화되고 효율화되었으며 현업과의 연계를 통해 조직과 시스템의 경쟁력 강화를 이끌었다. 특히, 더페이스샵은 경쟁력을 강화하기위해 세 가지 단계로 접근하였다. 첫째, 업무효율성과 사무자동화를 위한 ERP와 같은 기본 시스템을 구축하였고, 둘째, 고객지향성과 마케팅효과를 극대화하기 위한 분석 CRM 시스템을 완성하였으며, 셋째, 타켓 마케팅의 반응률 향상과 점주들의 수익개선을 위한 운영 CRM 시스템을 구축하였다. 이런 체계적인 노력을 통해 기업의 성과가 크게 개선되었다. 결과적으로 더페이스샵은 자기만의 차별점, "Natural Story"와 가격경쟁력이라는 매력을 가지고 화장품 업계에서 장사 2년 만에 국내 화장품업계 3위, 브랜드삽 화장품 업계 1위라는 성과를 일구었다. 그 바탕에는 여타 중소기업에서 엄두를 못내고 있는 체계적인 정보시스템에 대한 투자 있었고 이를 가능하게 한 전문지식에 입각한 CEO의 강력한 리더십이 있었다.
국내에 CM이 도입된지 $5\~6$년이 지나 제법 많은 CM사례들이 생겼으나 발표된 사례는 관공사 몇 개 프로젝트에 불과한 실정이다. 본 인사동 I-프로젝트는 외국인 발주자를 대신하여 CM을 수행하는 현장으로 공기 및 공사비 면에서 여러 가지 제약이 있었지만 선진관리기법을 적용하여 발주자의 만족은 물론 모든 프로젝트참여자가 Win-Win할 수 있는 성공적인 결과를 도출해낸 프로젝트이다. CM사는 공기단축, 원가절감 및 품질향상을 위하여 많은 선진기법을 적용하였으며, 특히 지역, 시간의 한계를 극복할 수 있는 Web-based Project Management System의 적용, 층간 Cycle 공정관리의 적용 및 Is09002에 따른 체계적인 품질관리, 공사실명제 및 공정별 준공시스템의 적용으로 프로젝트의 효율을 증대시켰다. 본 프로젝트를 수행하면서 CM에 대한 이해부족, Communication 및 Team Work 부족, 프로젝트 참여자간의 모호한 업무 분장 등으로 초기에는 문제가 발생하였으나 지속적인 교육과 협의를 통하여 상호 이해와 신뢰를 구축할 수 있었으며 프로젝트 참여자간에 목표를 공유하고 신뢰 속에서 업무를 추진할 수 있었다 본 프로젝트의 성공적인 수행이 국내 CM정착에 좋은 사례가 되었으면 한다.
에티오피아의 농촌지도사업은 다른 아프리카 국가들과 비교하여 긴 역사를 가지고 있으며 다양한 접근방법과 모델을 통하여 이루어져 왔다. 오랜 역사에도 불구하고, 농촌지도사업 시슨템은 사업영역, 커뮤니케이션, 제도적인 다원성 측면에서 초보단계에 머물고 있다. 농촌지도사업의 초점은 시험연구사업 결과에 대한 기술이전, 국가식량안보와 수출증가를 위한 농업생산성 증대에 있다. 최근 농촌지도사업 시스템에 대하여 많은 논의가 이루어지고 있으며, 다른 관점을 통하여 보다 지도사업 시스템이 엄밀성을 더해 가고 있다. 최근 에티오피아 농촌지도사업은 공공부문에 의하여 추진되고 있으며, 특히 district 단위에서 분권화된 방법으로 운영되고 있다. 그리고 제한된 수준이지만 NGO에 의하여 수행되고 있다. 에티오피아의 농촌지도사업은 1950년대에 연구개발 및 기술이전, 외국의 새로운 기술도입을 위하여 시작되었다. 초기에 농촌지도사업은 시험장 위주로 이루어졌다. 이후에 에티오피아 농촌지도사업은 다섯 가지 단계로 추진되었다. 대학학장시스템(the land grant extension system), 패키지 프로그램, 최소 팩키지 프로젝트, 농민 농업개발 프로그램, 참여민주주의와 훈련시스템(PADETS). 패키지 지도사업 프로그램은 시범지역에 최초로 수행되었으며, 15-20년내에 농촌지역의 90%까지 확대되었다. 이 프로그램은 개발기구에 의하여 관리되는 시범포를 사용하였으며, 조직화된 농민들을 훈련하였다. 그러나, 이 프로그램이 특정한 조그마한 지역에서 운영되어 다른 지역까지 확대되지 못하였다. 참여민주주의와 훈련시스템을 통하여 에티오피아의 농촌지도사업은 주목을 받게 되었으며 많은 논의가 있었으며, 외부의 관점들이 더 정교하게 만들었다. 긴 역사에도 불구하고, 이 시스템은 커뮤니케이션, 제도적인 다원주의적인 측면, 분권화 측면에서 걸음마 단계이다.
최근 고성능컴퓨팅, 인공지능 분야에서 GPU 장치 사용이 일반화되고 있지만, GPU 프로그래밍은 여전히 어렵게 여겨진다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 별도로 관리하기 때문에 성능과 편의성 방면에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여려가지 CPU-GPU 메모리 전송 방법들이 연구되고 있다. 한편 CPU와 GPU 및 통합메모리(Unified memory) 등 하나의 실리콘 패키지로 묶는 SoC(System on a Chip) 제품들이 최근에 많이 출시되고 있다. 본 연구는 이러한 통합메모리 장치에서 CPU, GPU 장치간 데이터를 사용하고 전송시 성능관련 비교를 하고자 한다. 기존 CPU내 호스트 메모리와 GPU 메모리가 분리된 환경과는 다른 특징을 보여준다. 여기서는 통합메모리 장치인 NVIDIA SoC칩들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 간 데이터 전송 프로그래밍 기법별로 성능비교를 한다. 성능비교를 위해 워크로드는 HPC 분야의 수치계산에서 자주 사용하는 2차원 행렬 전치 커널이다. 실험을 통해 CPU-GPU 메모리 전송 프로그래밍 방법별 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리를 사용했을 경우 전송 성능차이, 전체(Overall) 성능비교, 마지막으로 워크로드 크기별 성능비교를 하였다. 이를 통해 통합메모리칩인 NVIDIA Xavier에서 I/O 캐시일관성 지원을 통해 SoC 칩내 통합메모리에 대한 이점을 극대화 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
콜센터는 고객과의 접촉에 있어 비대면 채널에 의해 커뮤니케이션이 이루어지기 때문에 대면 접촉에 의한 것보다 더 많은 상담사의 능력을 요구한다. 이러한 상담사의 능력개발을 위해 콜센터들은 경력과 직무에 따라 다양한 교육훈련을 실시하고 있으며, 교육훈련의 성과로 상담품질이나 생산성 향상을 실현하고자 한다. 한편, 교육훈련에는 많은 시간과 예산이 투입되기 때문에 교육훈련의 평가를 통해 현업수행에 도움이 얼마나 되고 있는지 그 효과성이 파악되고 관리되어야 할 것이다. 지금까지의 교육훈련의 평가에 대한 연구들을 보면 만족도와 학습정도를 측정하거나 학습이 행동에 전이되는 정도를 측정하는 연구가 주류를 이루어 전체적인 평가모형에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 콜센터교육훈련의 효과성을 상담사들의 인식수준에서 Kirkpatrick의 4단계 평가모형을 반영하여 반응, 학습, 행위, 결과에 대한 각 단계별 평가기준 간에 어떠한 영향관계가 있는지 알아보고, 구조방정식 모델을 사용하여 전체적인 모형의 적합도를 살펴보았다, 또한 대안모형으로 반응요인과 행위요인의 직접적인 관계를 고려하여 연구모형과 대안모형의 구조모델 적합도를 비교 분석하였다.
대부분의 CAD 툴 회사들은 고가의 라이센스 정책을 유지하고 있기 때문에, 워킹 또는 연구 그룹에서는 제한된 수의 라이센스를 다른 설계자들과 공유하여 사용하고 있다. 설계자의 입장에서 볼 때, CAD 툴 라이센스 자원은 매우 귀중한 자원이므로, 이와 관련된 자원을 효율적으로 공유하고 사용하는 것이 중요하다. 디자인 워킹 그룹에서 설계자가 CAD 툴을 사용하기 위해서는 현재 속한 그룹에서 사용할 수 있는 CAD 툴 라이센스의 종류, 개수 및 설정 방법을 알아야 하며, 이 정보는 해당 그룹에 속한 관리자를 통해 얻는다. 기존의 CAD 툴 라이센스 공유 방법은 설계자가 CAD 툴 라이센스에 대한 정보를 획득하는 과정이 관리자와의 수작업을 통한 통신으로 이루어 졌으며, 해당 정보를 획득 한 후에는 설계자가 직접 환경 설정을 해야 한다. 이와 같은 환경에서는 새로운 설계자가 특정 그룹에 들어왔을 때, 정보를 얻기 위한 통신과 설정 과정으로 인해 불필요한 설계시간을 소모하게 되어 결국 생산성 및 CAD 툴의 이용률을 저하시킨다. 또한, 관리자의 입장에서도 모든 설계자들에게 CAD 툴 라이센스에 대한 정보를 제공하기 위해서는 많은 시간을 소비하게 된다. 본 논문에서는 CAD 툴 라이센스를 자동화된 방법으로 공유하기 위해 디렉토리 서비스에 기반을 둔 방법을 제안한다. 새롭게 제안된 방법은 사용자와 관리자의 사이의 통신부분과 사용자에 의해 수동으로 진행되던 라이센스 환경설정 부분을 자동화함으로써, 관리자 및 설계자의 노력 및 시간비용을 감소시키고, 설계의 생산성 및 CAD 툴 이용률을 높인다.
본 연구는 시공 및 관리 프로세스의 생산성 및 효율성 향상을 위해 ICT를 적용한 실제 프로세스 사례들을 "IAMB"모델링 기법으로 명시하여, 시공업무의 어떤 단계를 ICT가 대체하며 ICT 도입 특징 및 ICT 도입이 업무 프로세스에 끼친 결과를 분석하였다. 10가지 실제 사례를 분석한 결과, ICT 도입 특징은 ICT의 종류, ICT에 관계하는 주체, ICT가 적용되는 단계에 따라 4가지 유형으로 분류되었다. 각 유형을 분석한 결과, 업무 프로세스에 끼친 긍정적 효과는 주로 정보처리업무의 자동화, 외부위탁 및 일관성 있는 정보취급이었으며, 그 대상은 대부분 원청업체로 규명되었다. 반대로 부정적 결과는 주로 정보의 입력 및 집계 등에 대한 수작업 및 이중 작업의 발생으로 인한 번거로움이었고, 그 대상은 간헐적으로 원청업자 및 빈번히 하청업자가 분포되었다. 정보처리업무의 외부위탁 등으로 주로 원청업체가 긍정적 효과를 수혜하는 반면, 하청업체는 비용과 번거로움을 편무적으로 부담하는 경향을 나타내었다. 이상과 같은 분석을 바탕으로, 시공업무에 ICT 도입 시, 다음과 같은 내용을 고려해야 할 필요가 있음이 규명되었다. 첫째, ICT 적용 패키지를 명시적으로 정의할 필요성. 둘째, 비용 등에 관해서 ICT 적용 시 주 수혜자인 원청업자가 정당하게 비용을 부담하는 것을 명시하는 것의 필요성. 셋째, ICT의 실행기능을 향상시켜, 실제 편익을 극대화하여 부담을 상쇄할 필요성. 넷째, 업무 프로세스에서 일관성 있는 정보활용의 필요성 등이 제기되었다.
4차 산업혁명의 주요 요소가 되는 빅데이터 가치는 민간부분에서 산업 생산성을 높이고, 공공부분에서 대국민 및 기업에 대한 행정 서비스를 제공해 줄 수 있는 부분이기도 하다. ICT 선진국들은 공공부분의 빅데이터 활용 방안을 빠르게 제시하고 있다. 특히 사회 위기관리 차원에 있어 재난의 사전 예측시스템을 잘 갖추고 있다. 우리나라 정부의 입장에서도 사회 위기관리 차원의 빅데이터 공공 활용 방안에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 빅데이터의 전반적인 인프라 부분에 취약성을 드러내고 있는 현실은 앞으로 사회현안 문제해결 차원의 준비와 실천이 요구되는 사항이다. 따라서 우리는 빅데이터 활용 현상의 문제를 분석하고, 각국의 선도적 빅데이터 공공 활용이 선행되는 사례를 검토해 앞으로 나아가야 할 정책의 다양성을 제시하여야 한다. 이에 본 논문은 빅데이터 활용에 있어 나타나고 있는 문제점을 분석하여 전자정부의 역할과 정책을 제언하였다. 제시한 정책 사항은 정보개방과 법 제도 개선의 문제, 빅데이터 환경에서의 개인정보 침해 위협을 관리하는 빅데이터 서비스 고려 사항 문제, 기술적 측면에서 공공의 빅데이터 활용 관련 기술개발 및 빅데이터 운영 분석 기술개발 필요성 문제 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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