In the summer of 2018, the Korea-Japan (KJ) region experienced an extremely severe and prolonged heatwave. This study examines the GloSea6 model's prediction performance for the 2018 KJ heatwave event and investigates how its prediction skill is related to large-scale circulation patterns identified by the k-means clustering method. Cluster 1 pattern is characterized by a KJ high-pressure anomaly, Cluster 2 pattern is distinguished by an Eastern European high-pressure anomaly, and Cluster 3 pattern is associated with a Pacific-Japan pattern-like anomaly. By analyzing the spatial correlation coefficients between these three identified circulation patterns and GloSea6 predictions, we assessed the contribution of each circulation pattern to the heatwave lifecycle. Our results show that the Eastern European high-pressure pattern, in particular, plays a significant role in predicting the evolution of the development and peak phases of the 2018 KJ heatwave approximately two weeks in advance. Furthermore, this study suggests that an accurate representation of large-scale atmospheric circulations in upstream regions is a key factor in seasonal forecast models for improving the predictability of extreme weather events, such as the 2018 KJ heatwave.
소프트웨어 프로젝트가 착수 후 성공적으로 종료되기 위해서는, 계획에 따라 프로젝트가 잘 진행이 되고 있는지의 여부를 주기적으로 검토하고 만약 문제가 있을 경우에는 적절한 시정 조치를 취하는 프로젝트 통제활동이 필수적이다. 프로젝트 통제활동은 주간회의나 마일스톤 회의 등과 같이 주기적으로 수행되는 보고회의를 통해 이루어지는데, 이때 프로젝트 관리자는 일정, 비용, 작업성과 등을 검토해 봄으로써 프로젝트의 진행 상태를 파악할 수 있다. 프로젝트 통제활동을 지원하는 방법으로 가장 많이 쓰이고 있는 EVM(Earned Value Management)은 일정과 작업성과에 관한 측정치를 비용으로 산정하여, 일정, 비용, 작업성과를 하나의 그래프에 표현하는 방법이다. 프로젝트 관리자는 EVM을 통하여 비용이라는 하나의 단위로 프로젝트의 작업 성취도와 진도율을 정량적으로 관리 할 수 있다. EVM은 전체작업을 단위작업으로 나누어 각 단위작업의 작업 기간과 작업량을 비용으로 환산하여 관리하는데, 주로 프로젝트의 범위가 초반에 정의되고 단위작업의 크기가 큰 경우에 적용이 쉽고 관리가 편하다. 이러한 이유로 폭포수(Waterfall) 기반의 프로젝트에 주로 적용되고 있다. 그러나 XP(eXtreme Programming)기반의 프로젝트에서는 요구사항이 프로젝트 초반에 완벽히 정의되기가 어렵고 단위작업의 크기가 작아, 프로젝트 초반에는 상위레벨 수준으로만 범위가 정의 되고 반복이 진행되면서 점점 상세한 범위가 정의되기 때문에 EVM이 활용되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 XP에 EVM을 적용할 수 있는 방안인 3단계(Layer) EVM을 제시하고, 조직이 이를 구축하도록 지원하기 위해 CMMI(Capability Maturity Model Integration)의 PMC(Project Monitoring and Control) 프로세스 영역을 기반으로 프로세스를 정립하고, 그에 따른 적용 지침을 개발하였다.
J2EE(Java 2, Enterprise Edition)의 등장으로 국내.외 수많은 기업들이 J2EE의 모델에 맞게 엔터프라이즈 어플리케이션을 개발하고 있다. 이것은 J2EE의 핵심 기술 요소인 Enterprise Jana Beans(EJB)의 컴포넌트 모델이 분산 객체 어플리케이션의 개발을 간단하게 해주기 때문이다. EJB 어플리케이션은 컴포넌트 지향의 객체 트랜잭션 미들웨어를 사용하여 구현되며, 많은 어플리케이션이 분산 트랜잭션을 이용한다. EJB 서버는 이를 위한 미들웨어 서비스를 제공하여 EJB 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 한다. 이러한 특징은 EJB 기술을 각광받게 하는 요인이 되었고, EJB 기반의 어플리케이션 개발에 관한 연구가 활발하게 이루어지게 하였다. 그러나 아직은 EJB 어플리케이션 운영 상태에서 성능을 측정하기 위한 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 운영 상태의 EJB 어플리케이션에서 서비스를 위한 워크플로우를 살펴보고, 어플리케이션 내부 작업을 여러 요소들로 분류한다. 분류된 여러 요소를 이용하여 빈(Bean) 레벨까지의 성능 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 성능 측정에 사용되는 각 요소들을 추출하기 위해 우선 EJB 어플리케이션의 운영 상태에서 발생하는 빈의 종류에 따른 생명주기를 분석하고, 이를 기반으로 성능과 관련된 요인을 추출하여 빈의 종류에 따른 성능 요인을 메트릭에 부여할 수 있도록 한다. 또한 빈 메소드 호출시 발생하는 빈의 활성화와 메시지 전파 등의 특성을 파악하고, 어플리케이션 내에서 워크플로우에 참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.
코로나19 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기의 일상화는 전 산업에 걸친 디지털 전환(Digital Transformation)을 가속화하였고 교육 분야에서도 IT 기술과 교육 서비스가 융합된 에듀테크(Edutech)가 확산되며 대학 교육에서도 변화를 가져왔다. 대학에서의 비대면 온라인 강의는 오프라인 학습의 병행 또는 보조적 수단이었으나 코로나19 팬데믹 이후 확산된 비대면 온라인 동영상 수업은 학습자와의 상호작용 부재, 학습자의 학업 이해도 저하 등의 한계를 보였고 대안으로 실시간 온라인 강의가 병행되었으나 상호작용 한계를 해결하지 못하고 기존 온라인 교육의 장점인 시공간 제한 없는 학습마저 없애는 문제가 발생하였다. 또한 학생들의 대학내 활동 참여 기회 감소에 따른 경험 부재로 인한 사회화 능력 감소가 우려되나 Zoom 과 같은 2차원 디지털 환경의 웹 회의 플랫폼을 사용한 온라인 활동은 학생들의 사회활동에 충분히 기여하지 못하였다. 이와 같은 한계를 극복하고자 하는 방법으로 '메타버스'가 주목받기 시작하였다. 메타버스는 아바타를 사용하는 3차원으로 구성되는 가상세계이나 상호작용, 사회적, 경제적 활동과 같은 실생활을 구현한 기술적 특징을 가져 온라인 교육의 한계 및 의사소통 한계 문제를 해결하는 학습 공간, 비교과 활동 지원 플랫폼으로 사용되기 시작하고 있다. 메타버스를 이용한 대학 교육의 실제 적용을 위해 도입 전략의 마련이 필요한 시점으로 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 메타버스의 개념, 특징, 서비스 유형 등 메타버스와 관련된 전반적인 선행연구와 메타버스 적용사례를 고찰하고 둘째, 기술수명주기 모델과 혁신 기술 확산 이론을 바탕으로 한 메타버스 도입 프레임워크를 구축하고 단계적 도입 전략 및 주 사용층에 따른 특화된 도입 방안을 수립하여 시나리오로 제시하였다. 이를 통해 신기술 도입의 이론적 배경, 메타버스 연구의 확산 뿐 아니라 효율적 도입 전략 형성과 연계 서비스 모델 기초 제공, 대학의 부가가치 창출 전략을 제공할 수 있는 실무적 기반을 제시한다.
RDBMS는 전 세계적으로 많이 사용하는 데이터베이스 시스템으로, 행정정보 데이터세트(이하 데이터세트)는 RDBMS를 이용하여 행정정보시스템에서 생산되는 방대한 규모의 데이터를 의미한다. 행정적인 문서 위주로 생산되는 업무시스템과는 달리 행정정보시스템은 기관의 고유한 업무 중심으로 기록들이 생산되고 있다. 이러한 기록들은 기존의 결재문서류와 메타데이터 등이 달라 표준기록관리시스템으로 이관이 쉽지 않다. 2022년 「공공기록물법 시행령」 개정으로 기록물의 관리권한만 이전하는 유형에 데이터세트가 포함되었고, 개정의 핵심 내용은 행정정보시스템에서 기록의 생애주기를 관리해야 하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 현재까지는 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 모색된 바는 없었다. 이에 본 연구에서는 기록의 생애주기를 관리하기 위해 행정정보시스템에 탑재해야 하는 기록관리 모듈의 DB를 설계하고자 한다. ISO 16175-1:2020의 예시를 수정·보완하여 "인사관리시스템"을 설계하고, 인사관리 데이터세트를 식별 및 평가함으로써 행정정보시스템에서의 기록관리를 위한 구체적인 실행 예시를 보여주고자 한다. 본 연구에서 설계한 프로토타입 시스템이 실제 기관에서 사용하고 있는 시스템에 비해 데이터의 양이 적고, 기록관리 모듈의 DB가 헹정정보시스템에 적용 가능한지 현업에 계신 기록연구사분들과 IT 개발자들에게 검증을 받지 못한 한계점은 있다. 그러나, 예시를 통해서 데이터세트가 무엇인지 실체를 파악할 수 있었고, 행정정보시스템에서 데이터세트를 어떻게 관리해야 하는지 알 수 있었다. 그리고 행정정보시스템에서 기록관리 모듈의 필요성을 확인할 수 있었다. 향후 완전한 기록관리 모듈이 완성되고 국가기록원에서 기록관리 모듈에 대한 표준이 만들어진다면, 관련 기관에서 데이터세트를 관리하는데 필요한 모듈이 될 수 있을 것이라 기대한다.
본 연구에서는 협업정부를 실현하는 방법의 하나로 행정공유서비스센터(Public Shared Service Center)를 우리나라 정부 및 공공부문에 도입하는 방안을 연구하고 있다. 이를 위해 우선 공유서비스 및 공유서비스센터(SSC)의 개념 및 기능에 대해 소개하였다. 이어서 일찍부터 정부 내 SSC를 도입해 운영하고 있는 미국과 영국의 사례를 연구하고, 그 정책적 시사점을 도출하였다. 도출된 시사점은 다음과 같다. 우선 종합적이고 장기적인 전략적 계획이 필요하다. 복수의 SSC 경쟁 체제로 시작하지만 중장기적으로는 다원거점으로 통합이 필요하다. 정부 내 SSC 도입의 기대효과에 대한 현실적인 눈높이 조정이 필요하다. 정부 내 SSC 도입과 함께 공직문화 혁신작업이 반드시 병행되어야 한다. 그리고 정부 내 SSC 실행의 기술적 기반에 대한 정교한 검토와 함께 단축경로 모색이 필요하다. 마지막으로 우리나라의 정부조직 및 행정 현실, 국가정보화의 기술적 기반특성 등을 고려한 단계별 PSSC 도입방안을 제안하였다. 즉 1단계로 안전행정부 내 한국형 PSSC를 시범 도입해 운영하고, 그 운영성과를 평가하면서 단계적으로 추진해야 한다. 시범 도입 시 인력 외의 관리요소를 집중 위탁하는 것에 중점을 두고 도입 효과를 극대화할 수 있도록 규모의 경제와 전문성의 강화효과를 가져올 수 있는 부분에 한정하는 것이 필요하다. 이어서 본격적 추진을 위해서는 창조정부조직실 및 전자정부국의 총괄기획 및 지원노력과 함께 이를 전담할 수 있는 정부 조직체계가 필요하다는 점을 제안하였다.
본 연구의 목적은 일반적인 서비스 뿐만 아니라 공공정책 등에 인공지능 서비스를 도입할 때, 어떤 단계를 통해 진행하고 점검할 수 있는지 방안에 대해 제안을 하고 있다. 이를 위해 인공지능 서비스 관리와 거버넌스 툴킷에 대해 제시하고 공공정책에 인공지능 서비스를 제공할 때, 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 연구하였다. 첫째, 인공지능 서비스의 개발 방향과 개발하지 말아야 할 내용에 대한 지침을 제공하고 있다. 둘째, 개발을 하는 경우 인공지능 거버넌스툴킷에서 제공하고 있는 설계, 개발, 배포단계별로 검토해야 하는 체크 리스트를 통해 내용을 점검 후 진행하는 것을 권장하고 있다. 셋쨰, 인공지능 서비스를 운영할 시 1) 기획설계, 수명주기, 3) 모델 구축 및 검증, 4) 배포 및 모니터링, 5) 책임에 대한 각각 원칙과 관련 내용을 명확히 제시하고 이에 충족하고 있는지에 대해 점검을 해야 한다. 인공지능서비스의 거버넌스 측면은 궁극적으로 제공되는 서비스에 대한 위험 측면을 완화하려는 노력으의 일환이므로 등장할 수 있는 위험관리 측면에서도 연구가 이루어져야 한다. 우리는 인공지능에 제공하는 장점을 수용하면서 한계 및 위험요소에 대한 적극적인 대응 방안으로 마련해야 한다. 인공지능 기술을 적극적 활용하여 효율적으로 정책 수립하여 고부가가치를 생성하고 사회에 의미 있는 영향을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.
최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.
첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.
농업은 타 산업 대비 기상환경에 큰 영향을 받는 산업이다. 기상 상태는 수시로 변화하며, 지역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 또한 이러한 지역적 특성은 그 지역의 농산물의 재배환경에도 영향을 주게 된다. 이러한 특성 때문에 기상이 농업에 미치는 영향에 대해서는 그동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 대부분의 연구가 농작물의 생산에만 초점이 맞춰져, 농작물이 생산에서 유통과정에서 기상요인이 미치는 영향을 통합적으로 살펴본 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대표적인 농작물인 배추를 중심으로, 기상요인이 농산물 유통에 미치는 영향을 분석하였다. 배추는 우리 식탁에서 빼놓을 수 없는 식재료이면서, 기상 변화에 영향을 많이 받는 품목이다. 기상이변으로 배추의 가격이 폭등하게 되면 서민가계에 직접적으로 영향을 받게 된다. 이러한 관점에서 생산과 유통단계별로 기상요인이 배추에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 본 연구에서는 배추의 재배유형별 거래량과 거래가격에 대한 실거래 데이터와 재배시기와 판매지역에 따른 기상요인에 대한 자료를 수집하여, 배추의 도매시장 거래량과 거래가격에 영향을 미치는 기상요인을 파악하고자 하였다. 연구 결과 배추의 생산지 기상요인보다 판매지역 기상요인의 영향이 배추의 거래량과 거래가격에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 향후 기상요인을 고려한 출하시기와 반입량에 대한 정책적 가이드라인을 제시하여 농산물 수급에 대한 선제적이고 체계적인 대응체제가 구축된다면, 기상변화에 민감한 농산물의 가격안정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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