본 연구에서는 충남대표도서관 운영 기본계획을 수립하여 충남대표도서관의 기능과 역할 정립 및 운영방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 충청남도 내의 공공도서관 이용자 및 도청 방문자를 대상으로 인식조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째, 충남대표도서관의 역할의 경우, 시 도 단위의 종합적인 도서관자료의 수집 정리 보존 및 제공이 25.65%로 가장 높게 나타났다. 둘째, 충남대표도서관의 장서 운영 방향으로 선호하는 정보원 유형은 인쇄자료가 평균 3.96로 가장 높게 나타났으며, 주제별로는 문학이 평균 4.27로 가장 높게 선호하는 것으로 나타났다. 마지막으로 충남대표도서관에 바라는 서비스로는 다양한 분야의 좋은 책과 지식정보를 제공하는 도서관이 27.79%로 가장 높게 나타났다.
본 연구는 충북도립대표도서관의 건립 기본계획을 위한 사전연구로 충청북도 내의 공공도서관 이용자를 대상으로 도서관 이용과 서비스에 대한 인식조사를 실시하였다. 그 결과 설문 대상자들은 충북도립대표도서관의 역할 중 지역 도서관 발전 및 도서관 서비스 강화를 위한 정책 수립 및 시행이 가장 중요하다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한, 장서 운영 방향으로 선호하는 정보원 유형은 인쇄자료이며, 주제 측면에서는 문학 분야를 가장 높게 선호하는 것으로 나타났으며, 다양한 분야의 도서와 지식정보 제공을 희망하고 있는 것으로 조사되었다.
천연자원 및 물질순환은 자원채광, 운반, 처리, 활용, 회수 및 폐기 등과 관련된 모든 인간의 활동을 포함한다. 지속가능한 물질 관리는 물질순환을 통해 경제적 매개체에 맞추어진 통합된 정책수단이며 경제적으로 효율적이고 환경적으로 효과적인 물질의 사용을 위한 것이다. 산업광물, 금속광물 및 화석연료의 물질흐름은 회수, 처리, 소비 및 최종 폐기와 관련된 환경적 압력 때문에 지금껏 환경정책의 주된 영역이었다. OECD의 물질흐름분석연구는 회원국의 경제운용에서 물질자원의 중요성에 대한 이해의 폭을 넓혀 국가별국가간 천연자원 및 물질흐름에 대한 정량적이고 분석적인 지식기반을 증진하는 것이다. 현재 EU에서는 물질흐름계정이 몇몇 회원국에서 공식통계로 활용되고 있다. 주로 물질흐름분석은 물질흐름계정으로부터 정보를 활용하여 물질사용의 효율성을 평가하는 가치화기법으로서 기존의 경제모니터링시스템에서 파악되지 않는 천연자원 등의 폐기를 인지하는데 활용된다. 물질흐름분석에서 자원사용과 효율성은 장기간의 지속가능성 및 환경정책을 위한 중요한 주제로 떠오르고 있는 것이다.
실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.
ERP가 기업의 정보를 통합하는데 유용한 시스템이라는 것에는 의심할 바가 없다. 그러나 많은 회사들은 ERP시스템을 도입하는 것을 주저하고 있다. 주요한 이유는 유지보수를 포함한 ERP 구축에 엄청난 총비용이 들기 때문이다. 특별히 프로세스를 리엔지니어링(reengineering)하거나, 시스템이 각 기업에 경영지식을 담도록 하는 맞춤화 작업이 적절한 시간에 수정 보완되어지지 않는다면 ERP가 내놓는 성과의 최적화의 결과를 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문은 ERP가 내놓는 성과의 최적화의 결과를 보장할 수 없다. 그러므로 본 논문은 ERP시스템의 사용자와 데이터베이스에 의해 발생되는 환경적 변화 그 자체를 수용하는 ERP시스템을 구축하는데 목표를 두고 있다. ERP시스템이 최적의 성과를 유지하도록 하기 위해 페트리넷 이론(petri-net theory)과 지능형 성과를 에이전트기술(Intelligent agent technology)을 사용하였다. 지능형 에이전트는 데이터베이스를 통합하고 예외적인 변화 상황을 발견하며, 그 변화가 ERP시스템의 성과에 어떤 영향을 주게 되는지에 대해서 각 에이전트끼리 자동적으로 협동하게 된다. 해당 에이전트의 역동성은 페트리넷으로 표현되었다. 새롭게 제안된 ERP시스템은 BPR(business process reenginnering)의 프로세스들을 최적 상태로 유지하도록 만들 것이다. 마지막으로 제안된 ERP 유지 보수 시스템의 타당성을 설명적인 물류부분 사례를 통해 제시하였다.
지식기반사회에서 능동적으로 대처하기위해 정보통신기술을 효과적으로 활용하여 자신의 전문 영역을 확대 심화하고, 일상생활에서의 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 능력을 필요로 하고 있다. 따라서 교육인적자원부는 ICT 활용교육을 위해 노력하고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 사회적으로 정보격차의 문제가 심각하고 학교 현장에서는 컴퓨터 교과가 정식과목으로 채택되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 컴퓨터 수업을 받고 있는 학생과 받고 있지 않는 학생들을 대상으로 초등학생의 컴퓨터 활용능력 격차분석을 하고 컴퓨터 교육의 중요성을 알아보았다. 또한 도시와 농촌 학생들 간의 컴퓨터 활용능력 격차를 비교해 봄으로써 지역 간 격차를 줄이는 방안에 대해서도 모색해 보았다.
웹 3.0으로 진화중인 웹 환경 하에서 블로그는 사용자 주도적인 웹의 특성을 가장 잘 표현하는 집합체 중 하나로, 기존의 웹 정보자원과 구분되는 새로운 형태의 지식베이스로써의 역할을 담당하고 있다. 기존의 웹 정보자원들이 사이트 단위로 광범위한 주제를 다루었던 것에 반해, 블로그의 정보자원은 사용자의 관심사에 따라 특정 정보들이 블로그 단위로 밀집되어 있으며 또한 사용자 태깅에 의해 게시된 정보자원에 대한 분류기준을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 블로그의 특징들을 이용하여 보다 좀 더 효과적인 정보검색에 활용하기 위하여 블로그의 제목 키워드나 태그를 활용하여 태그 계층구조를 만들고 그 계층구조를 적용한 포스트군집화 방법론을 개발하여 기존의 블로그 검색과는 다른 특성을 가진 검색결과를 제시하였다. 이를 위하여 블로그 태그간의 관계성이 반영된 태그 계층구조를 생성하고 태그 유사도에 따른 태그군집화 방법을 개발하였다. 본 논문은 제안된 방법론을 구현한 프로토타입 시스템을 통해 실제사례에서의 연구의 적용 가능성을 판단하였으며, 군집 유사도 평가기준인 CSIM(Cluster SIMilarity)을 사용하여 골든 스탠다드의 유사도 비교를 통해 개발된 방법론과 시스템의 성과를 평가하였다.
컴퓨터의 발전에도 불구하고 수많은 전자 문서가 범람하는 현재와 같은 상황에서 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있다. 이와 같은 상황에서 데이타를 얼마나 빠르게 처리하는지 보다 얼마나 의미 있는 정보를 얻을 수 있는지가 중요한 문제가 되고 있다. 이에 웹 자원에 대해 지식기반의 메타 데이타를 기술하고 이를 이용한 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 것이 시멘틱 웹이다. 또한 시멘틱 웹이 발전함에 따라 웹 자원 못지 않게 지식자원에 대한 중요성도 커질 수밖에 없다. 본 논문에서는 웹 자원에 대해 지식구조를 기술하여 지능적인 정보 처리를 목적으로 하는 RDF에 대해 관계형 데이타베이스 모델을 설계하고 저장 시스템을 통해 의미 있는 질의를 처리할 수 있는 질의 처리기를 설계 및 구축하여 효율적인 메타 데이타의 저장, 관리 및 질의를 지원하고자 한다. 저장을 위한 모델은 관계형 모델을 사용함으로써 객체형 모델이나 메모리 모델을 사용하는 한계점을 극복할 수 있을 것이다.
데이터가 새로운 핵심자원으로 주목받으면서 마이데이터가 금융, 의료, 공공 등 다양한 분야로 확산되고 있지만 마이데이터 사용자의 행동연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 마이데이터가 가장 활발히 이루어지고 있는 금융 분야를 대상으로 마이데이터 특성이 가치 인식에 미치는 영향과 수용행동에 미치는 영향에 대해 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 근거로 연구모형을 제안하였으며, 가설검증을 위해 개인을 대상으로 295부의 설문 자료를 수집하여 AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 금융 마이데이터 특성으로 제안한 자기정보결정권, 금융 편의성, 개인화서비스는 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 가치는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 본 연구는 개인혁신성과 기술적 보안성을 조절변수로 제안하여 변수 간의 관계에 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 개인혁신성은 자기정보결정권, 개인화서비스와 지각된 가치 간의 관계를 강화시켜주는 것으로 나타났으며, 기술적 보안성은 지각된 가치와 금융 마이데이터 수용의도 간의 관계를 강화시켜 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금융 마이데이터 사용자의 수용에 영향을 미치는 요인을 이해하고 개인의 혁신성 수준과 기술적 보안성의 중요성에 대해 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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