인터넷과 컴퓨터의 발전으로 다양한 환경이 끊임없이 제공되고, 이로 인해 대량의 디지털 리소스가 축적, 발신되고 있다. 이는 다양한 문제를 가져왔고, 우리는 디지털 리소스를 미래에 이용가능하도록 지속하고 보존하기 위한 기본적인 문제에 직면하게 되었다. 디지털 리소스를 장기간 보존하기 위해서는 리소스에 적합한 보존 방침과 방법이 필요하고, 따라서 여러 스탠다드가 개발되고 사용되어지고 있다. 메타데이터는 디지털 리소스를 장기간 유지하기 위한 디지털 아카이브에서 가장 중요한 구성요소 중 하나 이다. 디지털 리소스의 아카이빙과 보존을 위해 사용되는 메타데이터는 많이 있다. 그러나 각각의 스탠다드 는 주된 어플리케이션에 따라 각각의 특징을 가지고 있다. 이는 각각의 스키마가 특정한 어플리케이션에 따라 적절하게 선택하고 맞춰지지 않으면 안 되는 것을 의미한다. 경우에 따라서는DCMI의 어플리케이션 프레임워크와 METS와 같이, 스키마는 거대한 프레임워크와 컨테이너 메타데이터로 결합되어 있다. 다양한 메타데이터가 있는 가운데, 본 논문에서는 아카이브를 행하기 위해 용이되어 있는 메타데이터 스키마로, 공문서 혹은 행정문서등의 아카이브를 위해 기술하고 있는 ISAD(G), 디지털 리소스를 위해 작성된 EAD, 보존한 디지털 리소스를 위해 메타데이터 프레임워크를 정의하고 있는 OAIS, 디지털 리소스의 보존을 위한 PREMIS, 그리고 리소스의 관리와 검색을 위해 작성된 AGLS Metadata를 사용하여, '보존해야 되는 리소스에 하나의 메타데이터만을 선택해서 이용한다면 어떠한 문제가 생기는 가'라고 하는 의문을 바탕으로 접근하였다. 본 논문은 기록 생애주기 모델을 기초로, 스탠다드의 특징분석을 통해서 알게 된 메타데이터 스탠다드의 특징을 보여주고 있다. 특징은 이들 스탠다드의 메타데이터 기술요소가 기록 생애주기에서의 작업(task)에 관련하는 것을 간단하게 단일의 프레임워크로 보여줬다. 메타데이터 기술요소의 상세한 분석을 통해서, 우리는 기술 생애주기의 단계와 기술요소 간의 관계의 관점에서부터 스탠다드의 특징을 확실하게 할 수 있었다. 메타데이터 스키마간의 매핑은 다른 스키마가 기록 생애주기에서 사용되기에 장기 보존과정에 있어 자주 요구된다. 따라서 이러한 스키마의 상호운용성을 향상시키기 위해서는 통일된 프레임워크를 구축하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 디지털 아카이빙과 보존에 사용되는 다른 메타데이터 스키마의 상호운용성을 기초로 제시한다.
창업의도(Entrepreneurial intention)를 형성하는 데 영향을 주는 요인이 무엇인지 밝혀내는 것은 창업가를 양성하고 국가 내 기업가적 혁신이 활발히 일어나도록 유도하는 데 있어서 참고할 수 있는 중요한 일이다. 그동안의 연구들이 사회인지 속성을 예측인자로 활용해 창업의도 혹은 기업가적 활동에 직접적으로 미치는 영향을 주로 제시해왔지만, 이러한 사회인지 속성들이 무엇에서 비롯되는지 근본적 요인에 대해서는 기업가정신 분야에서 충분히 다뤄지지 않았다. 본 연구는 사회인지이론과 스키마이론을 기반으로 개인의 창업경험(Entrepreneurial experience)이 사회인지 속성을 형성하는 중요한 선행요인임을 가정하며, 경험이 창업의도를 어떻게 형성하는지에 대한 메커니즘을 밝힌다. 이를 위하여 기업가의 창업경험이 사회인지이론에서 창업의도를 형성하는 주요 변수로 꼽히는 기업가적 자기효능감(Entrepreneurial Self-efficacy), 기회인식(Opportunity recognition), 실패두려움(Fear of failure) 등에 미치는 영향을 분석하며, 이러한 요인이 어떻게 창업의도에 유의한 영향을 미치는지 분석한다. 이와 함께 창업 경험과 창업의도 사이에 이어지는 경로를 파악하기 위하여 이러한 사회인지속성이 어떤 매개 역할을 하는지를 분석한다. 또한 성별에 따라 생물학적 차이 뿐만 아니라 사회적 상호 작용의 결과로 나타나는 사회적 차이, 그리고 인지적 차이가 만들어지는 점을 고려, 성별에 따라 개인의 창업경험이 사회인지 속성 및 창업의도에 미치는 영향이 어떻게 조절되는지를 분석한다. Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 87개국의 25,047명 기업가 데이터에 기반한 계량 분석을 한 결과, 창업경험은 기업가적 자기효능감과 기회인식을 높이고, 실패두려움은 줄이는 것으로 나타났으며 이러한 사회인지속성은 창업경험과 창업의도의 관계를 유의하게 매개하는 것으로 나타났다. 성별에 따른 조절효과도 유의해, 남성과 여성은 창업경험으로부터 창업의도가 형성되는 양상이 다르게 나타났다. 기업가 정신 분야의 선행연구에서 과거 경험의 역할은 중요하지만 충준히 다뤄지지 않았다. 이 연구는 구조방정식을 이용하여 창업경험의 매개효과 및 성별의 조절효과를 통해 창업의도 형성의 메커니즘을 구체적으로 밝혀냈다는 점에서 의의를 지닌다.
본 논문에서는 대규모 이질 XML 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 처리하는 새로운 방법 XIR-Linear를 제안한다. XPath 질의는 XML 문서를 표현하는 트리 구조에 대한 경로 표현식 (path expression)으로 쓰여진다. 주요한 형태의 XPath 질의는 부분 매치 질의(partial match query)이다. XIR-Linear의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 대규모 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Linear는 관계형 테이블을 이용한 스키마-레벨 방법에 기반을 두고, 역 인덱스 (inverted index) 기술을 사용하여 XPath 질의 처리의 효율성을 획기적으로 향상시킨다. 본 방법은 레이블 경로(label path)를 덱스트로 간주하고 레이블 경로 내의 레이블(label)들을 텍스트 내에 있는 키워드(keyword)로 간주한 후, 레이블들을 정보 검색 기술을 이용하여 인덱스 함으로써 전통적인 방법들에서 사용된 스트링 매치(string match) 보다 효율적인 방법으로 질의와 매치되는 레이블 경로들을 찾을 수 있도록 하였다. 성능 평가에서는 인터넷에서 수집한 XML 문서들을 사용하여 기존의 관계형 테이블을 이용하는 XRel, XParent와 비교 실험함으로써, 제안한 방법의 효율성을 입증한다. 실험을 통해 XIR-Linear가 실험 범위 내에서 XRel 이나 XParent에 비해 수십 배 이상 좋은 성능을 보이며, XML 문서 수의 증가함에 따라 더욱 우수하다는 것을 보인다.
본 연구는 학생들의 창의성 함양을 위하여 정보교과목과 타 교과목들을 통합적으로 교수학습 하는 것이 필요한 이유를 심리학과 신경과학의 이론을 연구함으로써 밝히고 있다. 창의성이란 마음이나 두뇌의 내부에 이미 존재하는 정보와 외부에서 입수하는 정보를 통합하는 과정에서 생긴다. 이것이 곧 사람이 생각하는 것 또는 인간정보처리라고 말하는 것이다. 창의성이 정보통합의 과정에서 생기는 것이라면 학교수업에서 이 원리를 활용하여 학생들의 창의성 함을 도모해야 할 것이다. 다양한 정보자료의 활용을 기본 바탕으로 하는 정보교과목을 정규 교과목으로 가르치되. 타 교과목들과 병행하여 교수/학습함으로써 학생들의 마음 또는 두뇌가 두 가지 이상의 교과목의 정보를 통합하는 경험을 하도록 할 수 있는 것이다. 정보교과목과 타 교과목의 통합적 교수/학습을 실시하는 것은 최종적으로는 각각의 교과목 담당자들이 주도적 역할을 해야 하는 것이므로 사서교사와 일반교과목 담당교사들을 대상으로 통합적 교수/학습의 실시에 대한 의견과 이러한 교육의 실시를 위하여 필요한 환경을 설문조사 하였다. 이들은 학생들의 창의성 함양을 위한 통합적 교수/학습에 기본적으로 긍정적 견해를 가지고 있으며 교수/학습의 대상자인 학생들도 통합적 교수학습의 실시에 필요한 조건을 갖추고 있다는 것이 밝혀졌다. 그러나 일반교과목 담당교사는 물론 사서교사들까지도 정보교과목과 타 교과목의 통합적 교수/학습에 대하여 그 내용이나 방법 효과 등의 지식이 매우 부족하며 또 학교도서관은 통합적 교수/학습의 실시에 필요한 준비가 되어 있지 않은 것으로 판명되었다. 조사결과에 따라 필자는 사서교사 양성기관인 대학의 문헌정보학 교육과정에 정보교과목과 타 교과목의 통합적 교수/학습에 대한 내용을 포함시키는 것이 선결 과제이며. 학교도서관은 이러한 교수/학습을 실시하는데 필요한 자료를 충실히 갖추어서 창의성 함양에 도움이 되는 교육이 이루어질 수 있도록 해야 한다는 제안을 하였다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
Objectives: Exposure Assessment for workplace hazards where the exposure level is below occupational exposure limits(OELs) has been performed without considering either the degrees of risk or exposure levels and has failed to lead to intervention in many cases. The objective of this study was to suggest and test an application framework for risk assessment methodology under the current exposure assessment system in Korea. Materials: First, we investigated the exposure assessment systems in Korea and other countries. To adopt some risk assessment techniques, we also analyzed risk assessment systems and compared them to exposure assessment systems. A few suggestions were made. We held a public hearing during an industrial hygiene conference and took surveys using a questionnaire. Results: The first suggestion was to implement the risk assessment and exposure assessment through a "one-stop" system. In that case, one expected question would be who has been doing the jobs so far. In most cases, industrial hygiene consulting services or laboratories have been performing exposure assessment for business owners. Business owners are required to perform risk assessment. As two different groups of people will be required to implement two things in a one-stop system, they need to share information. As an information vehicle to share information, commonly filed survey checklists were suggested. The second suggestion was to categorize exposure level into four groups instead of the current binary divisions based on OELs. In the risk assessment system, exposure level is divided into four groups utilizing the cut-points of 10%, 50%, and 100% of OELs. The same schema can be adopted in the exposure assessment system and different levels of requirements can be assigned for each group. The third suggestion was regarding the regulation system. To provide the suggestions some thrust toward being implemented in the field, changes should be made in the legal system. Two different types of new exposure assessment result reporting forms were suggested. Some investigations such as an ergonomic survey are officially accepted as risk assessment under the current legal system. A few items were suggested to be included in the exposure assessment result reporting to be accepted as risk assessment. A pilot study in two small factories was performed and pointed out the strengths and weakness of our suggestions. Conclusions: Discussions and studies on the improvement of the exposure assessment system have been held for decades and no tangible changes have yet been made. We hope this result can help realize healthy lives for workers in Korea.
최근 정보시스템은 정보기술의 발달로 이기종의 환경으로 분산되어 프로세스를 중심으로 복잡하게 얽혀 있다. 프로세스는 어떠한 업무가 시작되어 끝날 때까지 의사결정의 선후관계를 갖는 인스턴스의 흐름을 가지고 여러 정보시스템을 넘나들며, 업무의 성과를 측정하는데 필요한 많은 정보를 담고 있다. 프로세스는 단위 업무활동인 작업으로 구성되며, 단위 작업은 정보 발생원인 이벤트로 구성된다. 그러나 대부분의 경우 직접 이벤트를 연계하여 프로세스의 진행이 경영적인 관점에서 얼마나 성과 있게 진행되고 있는지를 측정하는 것은 매우 어렵다. 따라서 프로세스가 완전히 끝나기 전에 작업의 진행에서 프로세스의 성과를 미리 측정한다면 운영비용 절감 및 효율적인 프로세스 실행이 가능하다. 이에 본 논문에서는 프로세스의 현재 성과를 사전에 평가할 수 있도록 이벤트 기반의 프로세스 성과측정 모델을 제안하였다. 첫째, 프로세스 성과측정개념을 제시하고, 단위 정보시스템의 이벤트로부터 수집된 정보를 통해 프로세스의 성과측정을 위한 성과지표 선정방법을 연구한다. 둘째, 프로세스 성과측정을 위한 이벤트 수집을 위해 선정된 성과지표와 기존 시스템의 이벤트 간 매핑방법과 수집된 이벤트를 프로세스 관점에서 효율적으로 저장관리 하는 데이터 스키마와 방법을 연구한다. 마지막으로 수집된 이벤트를 바탕으로 프로세스의 성과 측정 모델을 제시한다.
공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.
The management of data on biological diversity is presently complex and confusing. This study was initiated to construct a database so that such data could be stored in a data management, and analysis instrument to correct the problems inherent in the current incoherent storage methods. MySQL was used in DBMS(DataBase Management System), and the program was basically produced using Java technology Also, the program was developed so people could adapt to the requirements that are changing every minute. We hope this was accomplished by modifying easily and quickly the advanced programming technology and patterns. To this end, an effective and flexible database schema was devised to store and analyze diversity databases. Even users with no knowledge of databases should be able to access this management instrument and easily manage the database through the World Wide Web. On a basis of databases stored in this manner, it could become routinely used for various databases using this analysis instrument supplied on the World Wide Web. Supplying the derived results by using a simple table and making results visible using simple charts, researchers could easily adapt these methods to various data analyses. As the diversity data was stored in a database, not in a general file, this study makes the precise, error-free and high -quality storage in a consistent manner. The methods proposed here should also minimize the errors that might appear in each data search, data movement, or data conversion by supplying management instrumentation on the Web. Also, this study was to deduce the various results to the level we required and execute the comparative analysis without the lengthy time necessary to supply the analytical instrument with similar results as provided by various other methods of analysis. The results of this research may be summerized as follows: 1)This study suggests methods of storage by giving consistency to diversity data. 2)This study prepared a suggested foundation for comparative analysis of various data. 3)It may suggest further research, which could lead to more and better standardization of diversity data and to better methods for predicting changes in species diversity.
시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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