다기준 의사결정 시 활용할 수 있는 스카이라인 질의는 다수의 선택지 중에서 사용자가 '선호하지 않을 만한'(uninteresting) 선택지를 제거함으로써 사용자가 검토해야 하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행되어 왔다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 데이터 샘플링 기반 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 소개한다. 또한 다양한 관점에서의 실험 평가함으로써 제안 기법의 효용성을 다방면으로 검증했다.
서비스의 특성은 무형성, 측정곤란성, 불가역성 등 품질 평가시 애매모호하고 불확실하다는 문제점이 있다. 공공 서비스의 일종인 기술창업교육도 이러한 서비스의 특징을 내포하고 있다. 본 논문에서는 기술창업교육서비스품질을 객관적으로 평가하기 위해 FAHP기법을 중심으로 요인을 계층구조로 작성하고 전처리 후, 삼각퍼지수 판단행렬에 입력, 가중치를 산출하여 요인의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 분석할 수 있는 TESE 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 지속적이고 다양하게 변화하는 기술창업 환경에서의 정성적인 기술창업교육서비스품질 요인들을 정량적으로 분석한다. 분석 결과 주요 요인들의 상대적인 중요도에서 교육의 성과를 의미하는 결과품질이 41%로 가장 높게 나오는 등 효율적으로 요인을 평가 수 있어, 명확한 의사결정을 할 수 있음을 실험을 통하여 확인한다.
최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.
본 연구의 목적은 엔터테인먼트 산업에 효과적인 고성과작업조직(high performance work system)을 모색, 제시하는 데 있다. 최근에 엔터테인먼트 산업 자체는 급격하게 성장하고 있으나, 엔터테인먼트 기업은 제조업과 달리 안정적 수익구조를 확보하기 어렵다는 특징이 있다. 엔터테인먼트 기업 및 프로젝트의 성과는 인적자원의 역량과 시너지에 의존하는 경향이 농후하기 때문이다. 이를 관리할 수 있는 체계적인 모델을 마련하고자, 본 연구는 ANP(analytic network process)를 활용하여 엔터테인먼트 기업에 경쟁우위를 제공할 수 있는 고성과작업조직을 제시하였다. 고성과작업조직의 성공적 특성을 평정한 쌍대비교 자료는 엔터테인먼트 기업에 종사하는 28명의 팀장급 리더를 대상으로 수집되었다. 연구 결과, '개발적 지원', '관리적 지원'에 비해 '참여기회 부여'가 가장 높은 중요도를 나타냈다. 구체적인 구성요소별 중요도는, '개방적 의사소통', '분산된 의사결정', '성과에 의한 보상'이 높게 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 엔터테인먼트 기업에서 고성과작업조직을 성취하는 데 실질적 시사점과 실행의 우선순위를 제언하였다.
최근 회전교차로가 많은 관심 대상이 되고 있지만, 추진과정에서의 명쾌한 판단기준과 도입의 우선순위에 대한 논리적인 근거가 많이 부족한 실정이다. 따라서 지방자치단체에서는 회전교차로 도입의 우선순위를 결정하는 과정에서 정책결정권자의 주관적인 판단에 의한 경우가 많다. 이러한 이유에서 본 연구는 회전교차로 도입의 우선순위 결정에 대한 하나의 방법론을 제시하고자 수행한 것이다. 평가항목으로는 교차로사고유형 등 6개 상위항목을 설정하였고, 각 항목마다 3개씩의 하위항목을 설정하였다. 각 평가항목에 대한 중요도를 분석하기 위해 업무담당 공무원그룹과 전문가그룹을 대상으로 총 53명에 걸쳐 설문조사를 실시하였다. 분석에 적용한 이론적 배경은 다기준의사결정법 중 Saaty가 제안한 AHP기법을 적용하였으며, 프로그램은 'Expert Choice 2000'을 사용하였다. 분석사례로 선정한 교차로는 다양한 상황을 대표할 수 있는 5개소로 결정하였다. 회전교차로 도입의 우선순위뿐만 아니라 가중치의 변화를 통해서 우선순위가 어떻게 변화하는지를 파악하기 위해 민감도분석도 함께 실시하였다. 이 결과로부터 다른 지역에서 인위적으로 현장상황을 변화시킴에 따라 우선순위가 어떻게 변화하는지도 추정할 수 있다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 팔리 AHP 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
차세대 이동통신 시스템에서는 3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와 WLAN 사이에서의 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안하고, 퍼지 로직 제어기(FLC)를 이용하여 핸드오버 시점을 적응적으로 결정하는 방안을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 MCDM 만을 사용하는 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 그리고 핸드오버 시도 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였다.
기후변화로 인하여 가뭄 또는 홍수 등의 유역 수자원 피해가 빈번하게 발생하고 있기 때문에 이에 대응하기 위한 예측 및 적응방안 마련이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 유역의 물이용 취약성을 평가하고자 하였으며, 평가 지표는 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 일반적으로 미래 시나리오 적용 시 기후변화 요소는 고려하고 있으나 사회경제적 요소는 거의 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 강수 패턴의 변화를 반영한 기후변화 시나리오와 인구, 경제, 토지이용변화에 대한 사회경제 시나리오의 적용가능성을 고려하여 지표를 선정하였다. 이후 물이용 취약성의 정량적 평가를 위하여 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making)인 TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하여 취약성을 지수화하였다. 자료는 국가 통계 및 관측 자료와 각 시나리오를 통해 수집하였고, 유출량 등의 모의 자료는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 결과를 활용하였다. 타 유역에 비하여 기후변화 및 사회경제적 요소에 대한 영향이 큰 한강유역에 대하여 중권역별 물이용 취약성 순위를 도출하였다. 이를 통하여 기후변화 및 사회경제 시나리오를 적용한 물이용 취약성을 평가하고, 각 시나리오의 상대적 중요성을 분석하였다.
다양한 무선 기술이 증가함에 따라 이기종 네트워크 환경은 여려 우선 기술들이 중첩 되어 공존하는 환경으로 변화되고 있다. 이렇게 혼재하여 공존하는 여러 우선 네트워크들의 효율적인 관리를 위해 통합자원관리 방안(Common Radio Resource Management: CRRM)이 제안되었다. 통합자원관리 방안은 중첩되어 존재하는 다양한 이기종 네트워크들의 자원을 하나의 자원과 같이 통합적으로 관리하는 방안이다. 다양한 네트워크가 중첩되어 존재하고 네트워크에 따른 우선 서비스의 종류도 증가함에 따라 CRRM에서 다양한 네트워크들의 통합적인 자원관리를 위해서는 고려해야 할 사항이 더욱 증가하게 된다. 본 논문에서는 여러 가지 고려요소를 바탕으로 최적의 선택을 결정하는 다기준 의사 기법의 하나인 Analytical Network Process (ANP)를 사용해 통합자원관리 방안을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 우선 환경에서 널리 사용되고 있는 Adaptive Modulation and Coding (AMC)를 고려하여 채널 상태 (channel condition) 에 따라 할당되는 대역폭 모델을 제안하였다. 시뮬레이션에서는 자원관리시에 고려될 수 있는 다양한 요소를 적용하여 고려하는 요소에 따라 최적의 자원관리가 적용됨을 확인하였다.
클라우드 서비스 및 운영 방식이 다양해지면서 선택할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 종류가 많아지고 있는 만큼 금융회사에는 각 전산시스템에 적합한 클라우드를 선택할 수 있는 의사결정 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기업의 비전 및 전략 수립을 위해 사용되는 BSC(Balanced Scorecard, 균형성과 관리) 프레임워크를 활용하여 금융회사에서 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요인들을 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장)에 따라 분류하고 최종 12개의 고려 요인을 선정하였으며, 다기준 의사결정 방법 중의 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process, 분석적 계층 프로세스) 기법에 따라 평가 항목들을 성과 평가 관점과 클라우드 고려 요인으로 계층화하여 최종 의사결정모형을 제안하였다. 나아가 금융회사의 시스템을 계정계, 정보계, 채널계 시스템으로 구분하고 금융회사 두 곳의 금융 전문가와 정보 기술 전문가의 의사 결정 결과를 취합하여 각 시스템 별 클라우드 도입 시 고려 요인에 대한 중요도 및 클라우드 운영 모델의 적합도에 대한 비교 분석을 수행하였다. 분석결과 모든 시스템에서 공통적으로 중요하게 평가된 일부 고려 요인도 있었지만 대부분의 고려 요인은 시스템 별 중요도가 매우 다르게 평가되었으며, 실제 시스템 별 적합한 클라우드 운영 모델은 서로 상이하였다. 이를 통해, 각 금융회사에서는 클라우드 컴퓨팅 도입 시 각 시스템 별 클라우드 고려요인을 평가하여 운영 모델을 선정해야 한다는 시사점을 주었으며, 더불어 본 연구에서 제시하는 일련의 절차와 방법론을 통하여 금융회사의 클라우드 컴퓨팅 도입에 대한 인식을 제고하고 클라우드 컴퓨팅 도입 확산에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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