최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
오픈액세스, 오픈데이터, 오픈소스 등 과학기술 분야의 오픈사이언스 운동에 대한 최근의 관심 증가에 따라, 공적 자금을 투입한 연구 산출물을 공유하고 활용하려는 움직임이 구체화 및 활성화되고 있다. 이런 흐름에 따라, 최근 국내에서 연구수행의 핵심적인 자원인 연구데이터를 공유하고 활용하는 체제를 구축하고 활성화하려는 많은 노력이 진행되고 있다. 이러한 노력은 주로 연구데이터를 모아서 분야 및 기관별로 모으고 이를 국가 연구데이터 플랫폼인 DataON과 연계하여 검색 및 활용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 선진국에서는 이러한 연구데이터 뿐만 아니라, IaaS, PaaS, SaaS, MLaaS 등 다양한 형태의 연구개발 관련 컴퓨팅 리소스를 공유하고 활용할 수 있는 체제를 구축하고 있다. EOSC(European Open Science Cloud), ARDC(Australian Research Data Commons), CSTCloud(China S&T Cloud) 등이 대표적인 사례라고 할 수 있고 국내에서는 이러한 컴퓨팅 리소스의 공유를 수월하게 수행할 수 있도록, KRDC(Korea Research Data Commons)를 설계하고, 핵심 프레임워크를 개발하고 있다. 본 연구에서는 KRDC의 필요성, 개념, 구성, 향후 계획을 소개한다.
최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.
최근의 고성능 컴퓨팅 플랫폼들은 공유 메모리 다중 프로세서(SMP: Shared Memory Multiprocessor) 시스템, 대규모 병렬 프로세서 (Massively Parallel Processor) 시스템, 여러 개의 컴퓨팅 노드들을 연결한 클러스터(Cluster) 시스템 등으로 분류된다. 이러한 고성능 컴퓨팅 시스템들은 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 요구하는 과학 기술용 응용 프로그램들을 위하여 사용된다. 이러한 응용 프로그램들의 실행시 최적의 성능을 얻기 위해서는 적절한 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 방식의 선택이 중요하다. 본 연구 논문에서는 여러 방식의 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 개발된 SPEC HPC2002 벤치마크 suite을 위한 최적의 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 모델을 그들의 성능 분석 및 평가 작업을 통하여 찾아간다.
본 논문에서는 안전한 OSGi 서비스 플랫폼 환경의 구축에 필요한 새로운 보안 아키텍처를 제시한다. 이 보안 아키텍처에는 1) 사용자 인증 메커니즘, 2) 번들 인증 메커니즘, 3) 키 공유 메커니즘, 4) 권한부여 메커니즘이 포함된다. 사용자 인중 메커니즘에서는 안전하고 편리한 사용자 인증을 위해 SSO (single sign-on) 기능을 제공한다. 번들 인증 메커니즘에서는 효율적인 서비스 번들의 인증을 위해 PKI 기반의 전자서명과 대칭키 기반의 MAC을 함께 이용한다. 서비스 게이트웨이의 부트스트래핑 단계에서 수행되는 키 공유 메커니즘은 인증 메커니즘에서 사용되는 비밀키를 안전하게 공유할 수 있는 방법을 제공한다. 마지막으로 권한부여 메커니즘을 통해 서비스 번들의 제공자와 게이트웨이 오퍼레이터가 분산된 보안 정책을 수립할 수 있는 방안을 제시한다. 본 논문은 기존의 OSGi 스펙에서 추상적으로 명세한 보안 기능을 실제로 OSGi 환경에서 적용할 때 필요한 요구사항을 살펴보고 구체적인 보안 아키텍처의 설계와 구현을 통해 해결 방안을 기술한 점에서 중요한 의미를 갖는다.
국방과학기술은 중장기 기획문서체계에 의해 체계적인 기술기획이 수립되고 있다. 또한 합동참모본부의 전략문서와 연계하여 국방과학기술의 중장기 전략을 수립한다. 무기체계는 지휘통제, 감시정찰 및 정밀타격체계로 구성되고, 핵심기술은 정보통신, 센서, 플랫폼 등 8대 기술 분야로 구성된다. 국방정보 기술은 국방에 관한 정보를 생산, 유통 또는 활용하여 국방 분야의 제반 활동을 가능하게 하거나, 미래 전장운용 개념 구현 및 국방경영 효율화를 지원하여 국방비전 및 국방개혁을 달성하는 핵심 기능 역할을 수행하는 것을 의미한다. 국방정보 기술 개발의 목적은 한반도 전 구역에서 실시간 및 근실시간으로 요구 수준 및 정확성을 확보하기 위해 전장가시화, 네트워크화된 지휘통제, 효과 중심 정밀타격, 전쟁지속을 위한 인사, 군수, 동원 등 통합지원체계를 구축하여 미래전 양상과 국방정보화의 특성을 고려한 실시간 정보공유 및 관리 가능한 정보화 환경을 구축하는 데 있다. 본고는 국방정보 기술 체계 및 요소기술에 대한 특성과 적용기술 및 발전 방향을 살펴본다.
국내외 연구자들은 각자의 분야에서 다양하고 중요한 연구를 수행하면서 그 연구결과물을 생산하고 있다. 연구결과물의 형태는 학회지 및 학술대회 논문, 연구보고서, 특허, 연구노트, 세미나 발표자료, 학교교재, 신문 및 잡지의 기사 등 매우 다양하다. 이런 다양한 연구결과물을 같은 학문 분야, 같은 주제의 연구자들끼리 서로 공유하고 교환하기 위해서는 정보의 자유로운 이용에 근거한 커뮤니티 환경이 필요하다. 이에, 국가 과학기술정보 유통기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 보유하고 있는 문헌 콘텐트와 사실 콘텐트를 주제별로 분류하고 재가공하여 특정 주제분야 전문 연구자들을 위한 오픈 아카이빙, 오픈 액세스 개념을 적용한 커뮤니티 모델을 개발하여 제공하고자 한다. 본 커뮤니티 모델은 요즘들어 가장 많은 연구가 진행되고 있는 생명과학 분야의 연구결과물을 중심으로 개발하였다. 커뮤니티 모델을 개발하기 위하여 1) KISTI가 보유하고 있는 콘텐트 현황을 조사하고, 2) 그 중에서 생명과학분야 콘텐트의 형태와 특성을 분석하고, 3) 연구자들이 연구결과물을 자유롭게 업로드/다운로드할 수 있는 웹 환경의 플랫폼을 설계하였다.
최근 다양한 분야의 융합 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 이러한 시대 흐름에 발맞추어, 다수의 계산과학공학 분야의 연구자들의 연구 활동을 지원하고 학생들의 학습 의욕을 증진시키기 위한 IT기반 학제-간 융합 사업인 EDISON 프로젝트가 발주되었다. 우리는 2011년부터 이 EDISON 프로젝트를 성공적으로 수행해오고 있다. EDISON은 사이버-러닝 플랫폼으로서, 계산과학공학 연구자들이 거대 계산 및 I/O가 필요한 자신의 연구 문제를 해결하기 위해 개발한 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션 소프트웨어를 웹에서 자유롭게 공유할 수 있게 하고, 사용자들의 아무런 제약 없이 실행할 수 있게 한다. 또한 EDISON은 국내 많은 대학의 강의 자료로 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 EDISON 플랫폼의 구축 및 서비스 통계를 소개한다. 구체적으로, 우리는 기존 다른 고성능 계산과학 플랫폼과 EDISON 플랫폼과의 몇몇 차이를 설명하고, EDISON 플랫폼의 세 가지 기술적 계층 구조에 대해 논의한다. 이어 지난 4년 동안 EDISON 서비스에 대한 최신 통계를 제시한다. 끝으로, 본 논문의 결론을 맺고, 향후 계획에 대해 기술한다.
본 연구는 연구데이터의 공유 및 활용 촉진을 목적으로 NST 산하 출연(연)의 연구데이터 관리 현황을 분석하고, 이를 바탕으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 제언한다. 연구데이터 관리 현황 조사는 총 20개의 출연(연)을 대상으로 22년도 23년도, 두 차례에 걸쳐 진행되었으며, 기관별 보유 연구데이터 현황, 기관별 연구데이터 관리 정책 현황, 기관별 연구데이터 관리시스템 현황을 분석하였다. 뿐만 아니라 연구데이터의 관리 및 공유에 있어서 어려움과 개선되어야 할 점을 파악하고, 이를 기반으로 연구데이터 공유 및 관리 체계 구축을 위한 방법을 정책적 측면, 시스템적 측면, 연계 체계 구축 측면으로 나누어 제언하였다. 연구데이터 공유 체계 구축을 위해서는 정책적 근거를 마련하여 연구데이터의 정의, 적용 범위, 관리의 내용, 활용 방식, 선도기관 등의 내용을 제시하는 것이 바람직할 것이다. 또한 체계적이고 일원화된 연구데이터 관리를 위해 기관별로 리포지토리 및 관리시스템을 구축하여 관리하되 이를 DataON과 연계하고 원스톱 서비스를 제공함으로써 데이터의 접근성 및 활용도를 제고할 수 있을 것이다.
본 연구는 바이오 분야 연구데이터플랫폼인 K-BDS를 대상으로, 연구데이터 메타데이터의 품질이 연구데이터플랫폼의 활성화에 미치는 영향 및 이 관계에서 연구데이터플랫폼 이용에 관한 동기부여 요인의 매개효과를 밝히고자 하였다. 먼저 세 변인 간 구조적 관계를 구조방정식모형, 부트스트랩을 통해 분석하였으며 분석 결과, 연구자가 메타데이터의 품질에 대해 중요하다고 생각할수록 연구데이터플랫폼 이용의 동기부여 정도, 그리고 플랫폼의 활성화 의도가 높아지는 것으로 나타났다. 또한 동기부여 요인의 매개효과도 확인되었다. 추가적으로 각 변인의 하위요인간의 세부적인 구조를 회귀분석과 Sobel test를 통해 파악하였다. 그 결과 바이오 분야의 연구데이터 공유의 활성화를 위해서는 검색가능성을, 연구데이터 재이용의 활성화를 위해서는 발견가능성을 높이는 것이 가장 효과적이며, 인용가능성은 플랫폼의 활성화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 플랫폼을 활성화하기 위해서는 우선적으로 메타데이터 품질을 향상시킴으로써 시스템적인 지원을 충분히 하는 것이 중요하며, 이를 통해 플랫폼에 대한 신뢰를 높이고 인용에 대한 혜택을 제도적으로 정착시켜 갈 필요가 있다는 시사점을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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