최근 인공지능 및 빅데이터 연구가 대두되면서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능컴퓨터를 이용하여 다양한 연구환경을 제공할 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 등 고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 모니터링 기능의 설계 및 구현 방법을 기술하였다. KI Cloud는 다양한 자원으로부터 데이터를 효율적으로 수집하고, 데이터를 시각화할 수 있는 오픈소스인 Prometheus와 Grafana를 이용하여 모니터링 기능을 개발하였다.
학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 국내 이공계 학술논문의 연구비 지원과 오픈액세스 현황을 알아보기 위하여 서울소재 S대 이공계 학술논문 출판 데이터를 수집하여 분석하였다. 분석결과 대다수인 71%의 학술논문이 교내외 연구비를 지원받은 것으로 나타났으며, 연구비를 지원받았지만 최종 연구성과물인 학술논문을 오픈액세스로 제공하고 있는 사례는 극히 드물어 문제점으로 지적되었다. 즉, 정부가 주체가 되어 공공재원에서 연구비를 지원한 경우에도 일반적으로 구글스칼라 등의 정보검색시스템을 통해 원문에 접근하기 어려웠다. 이와같은 분석결과는 연구비를 지원받아 산출된 연구성과물의 경우 학술지 출판은 물론이려니와 디지털파일을 오픈액세스로 제공할 것을 의무사항으로 규정한 해외 사례와 대조를 이룬다. 이에 향후 국내의 연구비 지원 기관은 연구성과물 오픈액세스에 관한 규정을 정비하고, 디지털파일의 의무제출과 리포지터리에의 등재를 철저하게 준수하여야 할 것으로 보인다. 오픈액세스를 통해 학술논문의 영향력을 증진시키는 것은 연구자 뿐 아니라 연구자의 소속 대학에게도 중요한 일인 만큼, 대학은 구성원의 연구성과물을 등재할 수 있는 리포지터리를 구축하고 콘텐츠를 확충하는 데 보다 많은 관심과 노력을 기울여야 할 것이다.
Plan S는 유럽공동체 등 특정 단체로부터 지원받은 연구논문은 반드시 오픈액세스 학술지에 출판할 것을 의무화한 정책이다. 이는 연구자에게 APC를 지원하여 오픈액세스 출판을 지원하는 것이기에 골드 오픈액세스 시대를 앞당기는 계기로 작용할 수 있고, 이것이 전환점이 되어 학술출판 생태계가 크게 변화할 가능성도 많다. 이에 이 연구는 Plan S가 연구지원기관, 학회 및 출판사, 연구자, 도서관 등 학술출판 생태계를 구성하는 주체에게 미칠 영향을 선행연구 고찰을 통해 알아보았다. 아울러 데이터를 수집하여 국내의 골드 오픈액세스 출판 현황과 구성주체별 준비상황을 파악하였다. 분석 결과, 국내 골드 오픈액세스 학술지 비중은 전체의 22%로 세계 수준인 26%에 못 미치고 있었다. 국내의 연구지원기관은 Plan S의 영향력을 인지하고 대응을 서두르고 있는 반면, 학술지의 약 70%를 생산하고 있는 국내 학회의 오픈액세스 논문 비중은 의약학(51%)을 제외하고는 높지 않았다. 국내 도서관의 이해와 대응도 충분하지 않은 상황이어서, 연구의 생애주기에 따라 활발하게 연구지원서비스를 하는 미국을 비롯한 해외 도서관과 대비되었다. 이로써 국내 도서관도 연구자가 오픈액세스 출판을 잘 하도록 연구과제 지원서 작성을 돕고, 오픈액세스 학술지 저작권 상담을 수행하는 등 사서의 연구지원서비스 영역을 확대해 나가야 할 것으로 판단되었다. 이 연구는 2021년 전격 시행을 앞 둔 Plan S의 추진 배경, 원칙, 영향 등을 알아보고, 국내의 대응 상황을 점검함으로써, 향후 국내 학술출판 생태계의 보존과 발전에 필요한 기초자료를 제공하였다는 데 연구의 의의를 두었다.
본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.
은행과 핀테크 기업 모두가 참여하는 오픈 뱅킹이 전면시행되면서 새로운 형태의 제품, 서비스 및 비즈니스 등 사회 전반에 변화가 초래되고 있으며, 특히 금융회사를 포함한 금융환경 전반의 큰 변화가 예상되고 있다. 이렇게 새로운 시스템과 환경이 변화할 때 마다 시스템 사용자들의 기술 수용에 대한 연구는 지속적으로 이어져 왔으며, 본 연구 역시 오픈 뱅킹의 특성이 기술수용모델의 지각된 용이성과 유용성, 그리고 오픈 뱅킹의 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다. 연구 결과, 정보 제공성과 서비스 상호작용성, 시스템 안정성 모두 지각된 용이성과 유용성 그리고 오픈 뱅킹의 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 오픈 뱅킹은 데이터 공유, 재무 접근성, 은행 인프라, 상품 혁신 및 가격결정 등에 중대한 이익을 가져올 수도 있지만, 예상치 못한 피해를 가져올 수도 있을 것으로 전망된다. 따라서, 국내 금융기관들은 디지털 환경변화에 따라 사업 환경이 크게 변하고 있는 상황에서 적극적으로 대처해야 하며, 핀테크 기업들을 적극적으로 육성하는 동시에 금융 산업의 혁신을 도모해야 할 것이다.
현재 선도국가연구망 그룹에서 SDN/NFV 기반의 네트워크 자동화·지능화 기술을 사용자에게 서비스 형태로 제공하기 위한 요구가 지속적으로 발생함에 따라 관련 연구개발이 추진되고 있다. 또한, 선도국가연구망에서는 일반 네트워크 환경보다 대용량 데이터 전송을 고성능으로 제공해야 한다는 요구사항이 점차 더 커지고 있는 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 이러한 국가연구망의 네트워킹 요구사항들에 대응하기 위하여 연구 개발한 대용량 데이터 전송을 위한 오픈 API 기반 가상 네트워크 프로비저닝 자동화 플랫폼을 제안하고 이의 구현 결과를 제시한다. 해당 플랫폼에는 SDN 기반의 네트워크 가상화 기술을 제공하는 KREONET-S의 VDN 시스템, 컨테이너 중심의 서버 가상화 기술을 제공하는 Kubernetes 시스템, 그리고 고성능 데이터 전송 시스템인 Globus Online이 포함되어 있다. 본 논문에서는 이러한 상이한 시스템 간의 연계를 위한 환경 설정 및 시스템 연동 결과, 가상 네트워크 프로비저닝 자동화 구현 결과 및 성능에 대하여 보인다.
질문에 답하기 위해 관련 구절을 검색하는 기술은 오픈 도메인 질의응답의 검색 단계를 위해 필요하다. 전통적인 방법은 정보 검색 기법인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF) 기반으로 희소한 벡터 표현을 활용하여 구절을 검색한다. 하지만 희소 벡터 표현은 벡터 길이가 길 뿐만 아니라, 질문에 나오지 않는 단어나 토큰을 검색하지 못한다는 취약점을 가진다. 밀집 벡터 표현 연구는 이러한 취약점을 개선하고 있으며 대부분의 연구가 영어 데이터셋을 학습한 것이다. 따라서, 본 연구는 한국어 데이터셋을 학습한 밀집 벡터 표현을 연구하고 여러 가지 부정 샘플(negative sample) 추출 방법을 도입하여 전이 학습한 모델 성능을 비교 분석한다. 또한, 대화 응답 선택 태스크에서 밀집 검색에 활용한 순위 재지정 상호작용 레이어를 추가한 실험을 진행하고 비교 분석한다. 밀집 벡터 표현 모델을 학습하는 것이 도전적인 과제인만큼 향후에도 다양한 시도가 필요할 것으로 보인다.
전 세계적으로 각종 산업 분야를 불문하고 소프트웨어 개발 시 오픈 소스 소프트웨어가 다양하게 활용되고 있다. 이러한 오픈 소스 소프트웨어는 자유로운 사용에 대한 권리뿐만 아니라 그에 따른 책임을 라이선스(license) 형태로 요구한다. 오픈 소스 소프트웨어 라이선스는 오픈 소스 소프트웨어 개발자와 이용자 간의 조건 범위를 명시한 계약이기 때문에 개발자가 규정한 라이선스를 지켜야 하며 이를 위반할 경우에는 저작권 침해가 발생하고, 이에 대한 책임을 지게 된다. 특히, 새로운 소프트웨어 개발 시 기존에 개발된 오픈 소스 소프트웨어를 활용하는 경우, 각 코드의 라이선스가 양립성(compatibility)문제를 발생시키지 않고 서로 호환되는지 확인해야만 한다. 그러나 이러한 철학에 반하여 양립성 문제 관련 사건들이 다수 발생하고 소송으로 이어지기도 하면서 원활한 오픈 소스 소프트웨어 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하고자 하는 오픈 소스 소프트웨어들 간에 오픈 소스 규칙을 준수하고 라이선스 양립성 문제가 발생하지 않는지 식별할 수 있는 새로운 기법인 OSLC-Vid를 제안한다. 이렇게 제안된 기법은 실제 오픈 소스 소프트웨어를 활용하여 위반사례 식별 성능을 검증하였다.
최근 웹 GIS에 있어 큰 흐름 중의 하나는 오픈소스 소프트웨어 (Free and Open Source Software: FOSS)를 이용한 시스템 구축이다. 지리정보를 웹에서 처리하는데 있어서 오픈소스 소프트웨어의 등장은 기존 상용소프트웨어의 기술에 의존하지 않으면서, 구현모듈의 재사용과 시스템 확장성을 증대시키고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 공간데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS와 동적상호작용을 지원하는 구글어스를 이용하여 지리정보의 효율적인 사각화를 위한 웹기반의 지리정보 표출시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템의 지도 시각화는 구글어스 플러그인 및 API(application programming interface)를 이용하여 구현하였으며, 사용자의 요구에 따라 동적으로 데이터를 KML(Keyhole Markup Language)로 자동 생성하여 구글어스 상에 다양한 지리적 형태로 시각화 할 수 있는 자바 모듈(KML Generator)을 구현하였다. 프로토타입 시스템은 우리나라의 LAI(leaf area index), 임상도 및 정곡생산량 데이터를 이용하여 테스트되었으며 본 연구에서 설계 및 구현된 웹기반의 지리정보 표출 시스템이 다양한 지리공간데이터의 시각화에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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