최근 컴퓨터 기술이 발전하면서 GIS(Geographic Information System)에 근거한 다양한 형태의 GIS 응용 시스템이 연구 및 개발되고 있으며, 또한 인터넷의 발전으로 사용자 측면의 기술도 발전되어 가고 있다. 이에 따라 다양한 사용자의 요구에 대해 마른 결과를 제공할 수 있는 지리 정보 시스템7: 필요하게 되었다. 그러나, 일반적인 지리 정보시스템은 데이타의 처리와 전송에 상당한 시스템 자원을 소모하는 단점이 있어 이를 개선할 필요성이 있다. 각각의 컴퓨터를 직접 연결하는 P2P 기술은 자원의 공유를 통한 저장 공간의 절약, 데이타 전송의 효율성, 클라이언트의 기능 활용 등의 장점을 가지고 있다. 이러한 P2P를 이용하면 이전의 방법에서 문제시되었던 과부하, 접속 지연, 전송비용 과다 등의 문제들을 해결할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 클라이언트/서버 형태 지리 정보 시스템의 문제점을 파악하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 P2P를 살펴보았다. 또한 이를 토대로 다양한 미러링 클라이언트를 두어 서버의 과부하나 전송 비용 과다를 줄이고, 클라이언트의 활용도를 높여 기존의 클라이언트/서버 형태의 지리정보 시스템의 문제점을 보완한 P2P 기반의 공간 데이타 미러링 시스템을 설계 및 구현하였다.
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그 중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다. 아울러, 차세대 지능형 검색 기술인 TEMA 시스템에 대해 소개한다.
기존 푸시 기술의 제품들이 가지는 상호 운용성을 해결하기 위한 CORBA 기반의 푸시 에이전트 모델(CPAM: CORBA-based Push Agen Model)은 사용자 요구에 적합한 정보만을 수집한 후 이를 사용자에게 전송하여주는 에이전트 프레임웍(Framework)이다. 이러한 푸시 에이전트는 푸시 에이전트 서버가 제공하는 정보의 양과 종류, 그리고 이를 이용하는 동시 사용자 수가 증가함에 다라 서버 시스템의 과부하 및 네트워크 트래픽의 증가가 초래된다. 이를 위해 본 논문에서는 푸시 에이전트 모델에 캐싱 기법을 적용함으로써 자주 요청되어지는 동일한 데이터에 대한 서버 시스템의 과부하를 감소시키도록 한다. 또한 클라이언트 푸시 에이전트의 상태 정보와 주제 분류에 따른 검색 키워드를 포함하고 있는 사용자 프로파일을 통해 효율적인 캐쉬 메모리 접근을 제공하도록 한다.
디지털 시대에 많아진 정보에 따른 소비자 선택의 다양성은 긍정적이지만 여러 문제도 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 쇼핑몰을 구성하고 있는 요인들이 온라인소비자의 행동에 영향을 미치는 과정에서 정보과부하가 어떤 매개역할을 하는 가를 살펴보는 것이다. 쇼핑몰의 특성과 관련된 요인들로 쇼핑몰의 인지도, 쇼핑몰의 품질, 쇼핑몰의 구성, 그리고 구매 추천서비스 등을 설정하여, 정보과부하가 나타날 때 이러한 변수들이 온라인소비자의 행동에 어떤 변화를 나타내는지 분석하였다. 분석결과 쇼핑몰의 특성 요인들은 모두 온라인소비자의 행동에 일정하게 영향을 미치는 것으로 분석되고 있으며, 정보과부하도 쇼핑몰의 인지도와 쇼핑몰의 품질 및 구조, 구매 추천 서비스 구비 등의 요인에 대해 모두 일정한 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 쇼핑몰의 특성 요인들은 정보과부하 상황에서도 온라인소비자의 행동에 긍정적 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다.
송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(과부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 줄이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전자 알고리즘에 의해 결정된다.
Apache Storm은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이며, 이를 사용해 다수의 프로세스 및 스레드를 동시에 동작시킬 수 있다. 하지만, 이러한 멀티 프로세스 및 스레드 환경을 제공하는 Storm은 많은 네트워크 시스템 호출을 수행하고, 이는 잦은 문맥 전환(context switch), 운영체제로의 버퍼 복사, 운영체제 내의 버퍼 복사 등으로 인해 CPU 과부하 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제는 고성능 네트워크 장비인 InfiniBand의 IPoIB(IP over InfiniBand) 통신을 사용할 때, InfiniBand가 지원하는 대역폭(bandwidth) 대비 저용량 데이터의 송수신으로 인해 더 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사가 발생하여 CPU 과부하 문제가 더욱 심각해진다. 따라서, 본 논문에서는 InfiniBand의 RDMA(Remote Direct Memory Access)를 Storm에 적용하는 설계안을 제시함으로써 CPU 과부하 문제를 해결한다.
스마트 모빌리티는 차세대 친환경 이동수단으로 각광 받고 있어 시장이 매해 급성장 하고 있다. 그러나 전기를 동력으로 사용하는 기기 특성상 이용자의 몸무게나 주행 환경에 따라 모터 및 배터리는 제조사에서 표기하는 성능과 실제 성능과는 큰 차이를 보여 이용자에 따라 기기 이용 시 권장되는 주행 기준점이 없어 본래의 동작에 과부하 발생 빈도가 높아져 기기의 고장 및 파손이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이용자의 주행 상태를 측정 후 제조사 측에서 제공하는 권장 주행과는 별도로 실제 주행 시의 맞춤 권장 주행 안내 및 과부하 주행 상황 알림을 제공하는 어플리케이션을 설계하여 스마트 모빌리티 기기의 고장 및 파손은 물론 이용자의 안전까지 확보하고자 한다.
사회적으로, 정보보안에 대한 필요성이 증가하면서, 조직들은 정보보안을 위한 기술적 투자를 강화하고 있다. 본 연구는 상대적으로 관심이 부족한 내부자의 정보보안 준수 체계 강화를 위한 방안을 제시하였다. 특히, 조직에서 개인의 행동 원인을 설명하는 계획된 행동이론을 반영하여 기술 스트레스와 조직 공정성을 통해 행동이 변화할 수 있음을 밝히고자 하였다. 연구는 정보보안 도입 기업에 근무하는 조직원에 설문 조사를 하였으며, 383건의 표본을 활용하여 가설 검정을 하였다. 검정 결과, 정보보안 기술에 의한 스트레스(과부하와 불확실성)가 조직원의 태도를 감소시키고, 조직 공정성이 주관적 규범을 높였으며, 자기 효능감과 함께 준수 의도에 영향을 주었다. 더불어, 조직 공정성이 과부하 및 불확실성의 태도에 미치는 부정적 영향을 완화하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 조직의 부정적 보안 환경을 개선하기 위한 조직 공정성 조건을 제시하여, 조직 내부의 보안 성과 달성을 위한 방안 마련에 도움을 줄 것으로 기대한다.
상호작용 속도의 증가는 과잉 관계(over-relations)의 문제가 나타날 수 있다. 과잉 관계로 인한 심리적, 시간적 부담으로 SNS에 대한 피로감을 느껴 SNS 이용을 기피하는 이용자들이 생기고 있다. SNS 피로감(fatigue), SNS 불안감(anxiety) 등 SNS 이용으로 인해 발생된 부작용에 관한 사항들은 'SNS 스트레스'라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 SNS에 대한 부정적인 측면을 스트레스라는 관점에서 살펴보며, 스트레스의 발생 원인을 상호작용의 과잉에서 찾고자 한다. 본 연구는 페이스북 이용자들을 대상으로 총 261부를 분석에 활용하였다. SEM(Structural Equation Model) 분석 결과, 모든 연구가설이 채택되었다. 정보공유와 커뮤니케이션 모두 사회적 상호작용 과부하에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 사회적 상호작용 과부하가 스트레스를 불러일으키는 것으로 나타났다. 본 연구는 실증적으로 SNS 피로감을 유발시키는 원인으로 상호작용성을 대입해 SNS가 가진 특징이 오히려 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 것을 검증하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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