지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.
본 연구는 국가서지의 최신 경향을 분석하고자 문헌연구, 홈페이지분석, 사서 대상 설문조사를 실시하였다. 분석 결과 첫째, 한 국가 출판물의 기록이라는 국가서지의 정의에 부합하기 위해서 국가서지에 인쇄에서 전자자원까지 다양한 자료가 수록되도록 하였으나 현실적으로 모든 자료가 포함될 수 없으므로 제외사항이 있었다. 보편적인 국가서지 선정기준을 작성하는 것은 불가능하며, 국가의 특성을 반영하고, 분석을 바탕으로 한 타당하고 포괄적인 수록범위를 마련하는 방안이 필요하다. 둘째, 국가서지를 효율적으로 생성하기 위해 출판사 및 도서관 등과 협력이 이루어지고 있다. 국가서지 생성의 효율성을 위해 표준화 및 일관성, 디지털 자원에 대한 컬렉션 단위 메타데이터 기술, 링크드데이터를 활용한 국가서지 생성 등과 같이 국가서지 발행 및 생성에서 변화가 모색되어야 한다. 셋째, 국가서지는 국가서지 온라인 검색 시스템, 링크드데이터 검색, PDF, OAI-PMH, SRU, Z39.50을 이용한 MARC 다운로드, RDF/XML 형식의 대량 다운로드 형태 등으로 발행되고 있고, 온라인목록과 통합되거나 별도로 구축되기도 한다. 다만, 국가서지와 온라인목록은 통합 도서관 시스템을 이용해 데이터 재사용 방식으로 구축될 필요가 있다. 넷째, 국가서지를 위한 차별화된 기능으로 다양한 브라우징 기능과 함께 이용자 태깅, 국가서지 통계 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 추가적으로 국가서지 빅데이터 분석, 전자 출판물과의 링크, 링크드데이터의 대량 다운로드 서비스가 제공되어야 하며, 차별화된 서비스 개발을 위해서는 이용자의 요구를 파악하고, 이를 반영한 한 개방 서비스를 마련해야 할 것이다. 본 연구에서 분석된 국가서지의 최신 경향 및 고려사항을 통해 국내 및 국외 국가서지의 발전적 변화를 모색할 수 있을 것이다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
1988년 설립 이후 기후변화 원인 등을 과학적으로 밝혀내고, 기후변화 문제 해결을 위한 조치를 전세계적으로 마련하고 있는 IPCC 주요 작업 중의 하나는 온실가스 배출 시나리오에 따른 잠재적인 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, 기후변화 대응 전략을 평가하는 것이다. IPCC 5차평가보고서를 위하여 2007년 9월 기후변화 전문가 회의에서는 약 130여명의 관련 연구자와 사용자가 참석한 가운데, 새로운 온실가스 농도 시나리오인 RCP가 확정되었고, 기후모델링(CM), 통합평가모델링(IAM), 영향, 적응, 취약성(IAV) 커뮤니티에 의한 시나리오 개발 체계 및 개발 일정이 수립되었다. 이후 세계 CM 커뮤니티는 2008년 9월 전문가회의를 통하여 IPCC AR5를 위한 기후변화 이해 증진 및 미래 기후변화 시나리오를 개발하고, IPCC AR4에서 제기된 주요 이슈를 밝혀내기 위하여, 단기와 장기 시간 규모에 대한 30여개 이상의 표준 실험 프로토콜로 구성된 제5기 결합모델 비교 프로젝트(CMIP5)를 기획하였다. 2009년 초부터 CMIP5 관련 작업들이 착수되었으며, 현재 우리나라를 포함한 14개국 19개 모델이 참여하고 있다. 또한, 지역 기후변화에 대한 관심 증대로 지역기후변화 시나리오 생산을 위한 국제적인 통합 지역상세화 실험(CORDEX)이 2009년부터 진행되고 있다. IPCC SRES 온실가스 배출 시나리오에 따른 기후변화 시나리오를 개발하여 IPCC AR4 및 국내 기후변화 대응에 기여한 바 있는 기상청 국립기상연구소는 2009년부터 IPCC AR5 시나리오 개발 전략에 따라 기후 변화 시나리오 개발을 위한 국제 사업인 CMIP5와 CORDEX에 참여하여 RCP에 근거한 지구 기후 변화 시나리오 및 국가 차원의 기후 변화 대응을 위한 국가 표준 기후 변화 시나리오 개발에 착수하였다. 기상청은 개발될 지구 기후 변화 시나리오를 IPCC에 제공하여 IPCC AR5 작성에 기여하고 할 것이며, 이 지구 기후 변화 시나리오에 지역적 지형, 기후 특성 및 기후 변화 영향 평가를 위한 분야별 요구사항을 적용하여 국가 표준 시나리오를 개발하고 2012년에 유관기관 및 산 학 연에 제공할 계획이다.
클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 유럽연합에서 개발한 세계 대학 평가시스템 '유-멀티랭크(U-Multirank)'를 통해 대학의 실제 경쟁력과 질적 수준을 재검토해야 할 필요성 그리고 세계 대학 순위평가 시스템이라는 개념을 재정립해야 필요성을 역설하는 데 있다. 지금까지 널리 활용되고 있는 THE나 ARWU와 같은 세계 대학 순위평가 시스템은 연구중심 종합대학에 초점을 맞추어 정량화된 평가 방식을 취해왔다. 그러나 이러한 평가 방식은 세계 고등교육 분야에서 대학과 전공 간의 서열화를 조장하는 동시에 소규모 지방대학이나 유사 고등교육기관을 소외시키는 결과를 낳았다. 더구나 대학 순위평가제의 본래 취지가 잠재적 대학 편 입학자들에게 실질적이고 포괄적인 정보를 제공함으로써 그들 개개인의 교육 이상과 요구에 부합하는 고등교육기관을 선택할 수 있도록 돕는데 있다는 점을 도외시한채, 기존의 정량화된 평가 방식과 순위발표는 결코 도표 위의 수치로 환원될 수 없는 복잡다양한 교육현실을 축소시키는 문제마저 초래하였다. 유럽연합 교육위원회는 세계 대학 평가시스템의 이러한 결함을 보완하고 유럽 사회에 필요한 고등인재를 길러내기 위해 2009년부터 2011년까지 타당성 조사와 파일럿 테스트를 거쳐 '유-멀티랭크'라는 새로운 세계 대학 평가시스템을 개발하였다. THE나 ARWU 등과 차별화되는 유-멀티랭크의 특징은 사용자 중심성, 다차원성, 개별성이라는 원칙 아래 대학에 관한 질적 평가 방식을 취한다는 데 있다. 이 시스템은 모바일 운영체계를 기반으로 설계되어 디지털 글로벌 시대에 최적화된 세계 대학 평가시스템의 본보기를 제시할 뿐 아니라, 사용자의 접근성과 참여폭을 확장시킴으로써 시스템 자체의 무한한 자기검증과 진화 가능성까지 열어놓고 있다. 이는 대학 평가시스템의 투명성 확보와 관련해 대단히 중요한 장점이다. 무엇보다 유-멀티랭크의 사용자 중심 모바일 운영체계는 미국대학 중심의 기존 세계 대학리그에 국내 외의 다양한 대학들을 노출시킴으로써 공정한 질적 경쟁의 장을 마련해준다는 점에서 우리 대학들의 글로벌 경쟁력 강화를 위해서도 희망을 걸만한 대안이라 생각된다. 유-멀티랭크를 통한 세계 대학 평가시스템의 재개념화 가능성을 타진하기 위해 본 연구는 Edgar Morin의 복잡성 사고 이론과 Karl Popper의 과학철학에 기댄 인식론적 접근을 시도하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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