대학연습림의 기능이 점차 확대되면서 산림 및 자연환경에 대한 다양한 정보가 필요하게 되고, 연습림의 관리전략에도 복잡한 기술이 요구되고 있다. 따라서 GIS 기법을 응용한 소위 산림정보시스템과 같은 체계적 수단을 통해 산림 및 입지환경에 대한 여러 가지 정보들을 보다 손쉽게 수집, 편집, 관리, 분석, 갱신하고 나아가 의사결정을 지원할 수 있다면 연습림의 관리에도 많은 효과를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는 대구대학교 성주연습림을 대상으로 이러한 목적을 시범적으로 모색해보고자 한 것으로, 일차 단계로서 각종 공간자료를 수치지도화 하여 지형을 비롯한 임상, 토양형 등 여러 수치주제도를 구축함으로써 도면정보의 유지 및 통합과정의 어려움을 해소하면서 위치적 통일성과 정보의 통합성을 어느 정도 확보하였다. 또한 영림계획상의 속성자료와 연결하여 사용자 중심의 시스템을 개발함으로써 보다 신속한 검색, 분석은 물론 각종 산림계획의 수립, 평가, 실행과정의 의사결정 수단으로 활용할 수 있었다. 그러나 시스템의 기능에 대한 다양한 요구에 부응하고 효용성을 높이기 위해서는 최신 자료로의 갱신이나 새로운 기술의 도입 등 문제점에 대한 지속적인 보완이 필요할 것으로 생각된다.
생물정보학 연구 있어서 아미노산이나 염기서열에 대한 유사성이나 상동성을 찾아내는 작업은 유전자의 기능에 대한 예측이나 단백질 구조를 예측하는 연구의 기반이 된다. 이러한 서열 데이터는 컴퓨터의 도입으로 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 시점에서 서열에 대한 검색 속도는 매우 중요한 요소이기 때문에 대량의 서열정보를 다루기 위해서는 SMP(Sysmmetric Multi-Processors) 컴퓨터나 클러스터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 서열 검색에 사용되는 BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)의 속도향상을 위한 방법으로 클러스터 환경에서 병렬화 하는 nBLAST 알고리즘의 병렬화에 대해 제안한다. nBLAST는 기존의 BLAST 소스코드에 대한 수정 없이 병렬라이브러리인 MPI(Message Passing Interface)를 이용하여 질의를 분할하여 병렬화 하기 때문에 환경설정 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 손쉽게 BLAST에 알고리즘에 대한 병렬화를 할 수 있다. 또한, 실험을 통하여 28대의 리눅스 클러스터에서 nBLAST를 수행하여 노드 수의 증가에 따른 성능 향상을 확인하였다.
다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
전통적인 자연환경조사에서 조사대상물 위치의 부정확, 조사결과와 GIS-DB 구축간에 이원화된 작업으로 인한 경제적 비효용 등이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 자연환경조사 결과를 조사원이 조사현장에서 실시간으로 입·출력하는 기법의 구현과정을 보고한다. 제안된 기법은 GPS, 네트워크 컴퓨터, 이동 컴퓨팅, 착용 가능 컴퓨터 등의 최근 정보 통신 환경의 변화 동향을 바탕으로 GPS를 기반으로 하여 조사현장에서 지도를 수정·갱신할 수 있는 가상사무실 조사를 상징하였다. 본 시스템을 이용함으로써 조사원이 현지조사시 GPS를 이용하여 보다 정확한 위치정보를 확보할 수 있게 되었다. 또한 이동 컴퓨팅에 의거한 가상사무실을 이용하여 조사결과를 조사현장에서 실시간으로 GIS 데이터베이스로 구축할 수 있게 되었다. 아울러 현지조사과정에서 반영한 조사가 가능하게 되었다. 이러한 시스템이 국가차원에서 정착될 경우 조사결과의 신뢰성이 증진되어 각급 기관에서 조사한 결과의 통합·활용 가능성이 휠씬 높아질 것으로 사료된다. 본 연구가 전통적인 자연환경조사의 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 국가전체차원의 자연환경 GIS구축이나 각급지방자치단체에서 보다 대축적의 자연환경 GIS구축을 위한 현지조사기법으로서 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 뉴스 기사에 나타난 고등학교 국어과 교수 및 보편적 학습설계에 대한 사회의 관심도를 소셜 빅데이터 분석 방법으로 살펴보는 것이었다. 또한 고등학교 국어 수업에서 교사들이 어떻게 보편적 학습설계를 수업에 적용하고 있는지를 살펴보기 위하여 총 330명의 고등학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 소셜 빅데이터 분석 결과, 총 10,339건의 검색 건수 중, 고등학교 국어 교수에 대한 관심과 비교하여 보편적 학습설계에 대한 관심은 현저하게 낮았다. 빅데이터 연관어 분석 결과, 고등학교 국어 교수와 연관되어 검색되어진 용어는 '교육과정'(17.22%)이 가장 높았다. 고등학생들은 국어 교사들이 수업 중 매일 활용하는 빈도가 가장 높은 테크놀로지 관련 수업도구를 컴퓨터(38.79%)라고 인식하였다. 그리고 고등학생들은 국어 교사들이 '교사 주도의 설명식 수업'(52.12%)을 위하여 테크놀로지를 활용하는 빈도가 가장 높다고 응답하였다. 1학년 학생들은 2-3학년 학생들보다 테크놀로지 관련 수업 도구 및 다양한 수업 목적으로 테크놀로지를 활용하는 경우가 더 높은 것으로 나타났다(ps<.05). 마지막으로, 5점 평점 척도 설문조사 결과, 고등학생들은 국어 교사들이 다양한 방식의 학습 참여 제공 및 다양한 방식의 행동과 표현 수단 제공과 관련된 보편적 학습설계 지침을 위해서는 '중간' 정도로 적용한다고 여겼다. 반면 다양한 방식의 표상 제공을 위한 실천 부분에서는 수업 내용을 이해하기 쉽도록 다양한 방식으로 학습자료를 제공하거나 학생들이 새로운 정보를 충분히 이해할 수 있도록 다양한 자료를 제공하는 사항들에서는 상대적으로 더욱 긍정적으로 인식하였다. 1학년 학생들의 경우 교사들의 UDL 적용 실태에 관하여 더욱 긍정적으로 인식하고 있었다.
국립농업과학원 생물안전성과는 생명공학기술로 개발되는 작물(GM작물)의 안전성 평가 중 '성분분석에 의한 비교평가'에 참고자료로 활용할 수 있도록 기존 상업화 작물성분의 분석 데이터를 제공하는 "작물성분 DB"를 구축하였다. "작물성분 DB"는 우리나라의 자연 환경에서 재배되는 주요 작물 품종들의 영양성분 함량정보를 제공함으로써 품종과 재배 지역, 연도에 따라 함량의 변화 정도를 확인할 수 있도록 데이터를 업그레이드 하고 있다. 현재 2곳 이상의 재배지역에서 2년 이상 재배한 벼와 고추 시료에 대한 주요 영양분과 항영양소, 2차 대사산물을 검증된 분석 방법을 사용하여 분석한 데이트를 제공하고 있다. 데이터는 평균값과 최저, 최대값을 제공함으로써 GM작물의 안전성 평가시 GM작물과 대응 비교작물 간에 나타나는 통계적 차이가 기존 상업작물의 생물학적 차이 또는 허용범위 내에 속하는지를 평가할 수 있도록 하였다. "작물성분 DB"는 사용자가 선택한 쿼리를 기반으로 쉽게 검색하고 활용하도록 하고 있다. 또한 유색미와 감자, 고구마, 콜리플라워와 같은 유색 작물의 기능성 성분 함량 정보를 제공하고 있어 일반 소비자들도 유용하게 정보를 활용할 수 있다. 본 논문은 상업작물 성분에 대한 중요한 정보를 제공하는 농진청 "작물성분 DB"의 구성과 사용법을 소개하였다.
본 연구에서는 신촌 일대의 하숙 및 자취시설에 대한 실태를 조사하고 이를 기초로 하숙ㆍ자취 정보관리 시스템을 구축하여 하숙이나 자취를 선택하는데 있어 어려움을 겪고 있는 원거리 거주학생들이나 지방주민 혹은 외국인들에게 편리하고 신속한 하숙ㆍ자취 정보를 제공하려 한다. 이외에도 대학이 지역사회 내에 있는 하숙집이나 자취집에 대한 정보를 정보시스템 속에 체계화 시켜 누구나 정보 접근을 가능하게 함으로서 홍보와 선의의 경쟁을 통해 지역사회 발전에 도움을 주고자 한다. 본 연구는 기초조사단계와 시스템 구축단계로 크게 2부문으로 나누어 수행되었다. 기초조사단계는 시스템 구축에 필요한 데이터베이스를 구축한다는 의미뿐만 아니라 현재 하숙 및 자취를 이용하는 학생들의 물리적, 심리적 상황에 대한 조사를 통해 학생지도의 자료로 사용하기 위한 목적도 있다. 시스템 구축단계에서는 기초조사에서 얻어진 수요자가 요구하는 하숙 및 지역정보인 하숙집의 통학거리, 비용, 구성원, 시설정보 주인정보 및 건물사진의 데이터를 데이터베이스로 하여 하숙 및 자취집의 위치 정보와 함께 GIS(Geographic Information System)를 활용한 하숙 및 자취 정보관리시스템을 구축하였다. 본 시스템은 수요자 요구에 맞는 정보를 제공할 뿐 아니라 공급자들끼리 개방된 선의의 경쟁으로 서비스가 개선 될 수 있도록 하였다. 특히 대학과 지역 사회의 협조 체제 속에서 대학이 지역의 경제를 활성화 및 지역 주민의 정보화를 유도하여 앞으로 생산성을 높일 수 있는 기회를 제공하는 한편 대학은 학생을 위한 서비스를 제공한다는 점에서 매우 의의가 있다고 할 수 있다.보건교육 후 자궁암과 관련된 건강지식의 정도는 사업군이 3.6점으로 대조군에 비해 유의하게 높았으며, 자궁암검진 실천동기는 ‘건강상의 이유로 스스로 결정’이 가장 많았으며 사업군에서 건강소식지가 동기인 경우는 11.7%였다. 건강소식지가 자궁암검진 실천에 영향을 준 경우는 60.6%였으며, 자궁암검진에 관한 보건교육을 받고 검진을 밟지 않은 사람들 중 미래의 검진실행의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 48.7%였다. 보건교육을 받은 후 유방암 자가검진 실천율은 사업군에서 53.9%로 받기 전의 27.3%보다 증가하였으나 대조군의 경우는 별 차이가 없었다. 연령별로는 60대가 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 30대가 가장 컸다. 교육수준별로는 사업군은 고졸이, 대조군은 전문대졸이 가장 높았고 사업군에서 검진율의 증가분은 고졸에서 가장 컸다. 보건교육 후 유방암과 관련된 건강지식의 정도는 사업군이 3.7점으로 대조군보다 유의하게 높았으며, 유방암 자가검진법을 실천하는 사람들의 동기는 ‘일반 대중매체의 영향’이 가장 많았으며 건강소식지가 동기인 경우도 20.4%였다. 사업군에서 건강소식지가 유방암 자가검진법 실천에 영향을 미친 경우가 79.6%였으며 유방암 자가검진법에 관한 보건교육을 받고 실천하지 않은 사람들 중 미래의 실천의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 43.6%였다. 이상의 소견에서 지역주민을 대상으로 인쇄매체를 통한 보건교육은 인쇄물만으로도 쉽게 실천 할 수 있는 유방암 자가검진법이 가장 효과적이었으며, 자궁암검진에 관해서도 검진을 받을 수 있도록 지역사회의 보건의료의 하부구조를 정비하여 제도적 장치를 마련하고
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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