2011. 12. 11. 21:37

[CA] 무어/멧칼프/코우즈의 법칙

기본카테고리 2011. 12. 11. 21:37
무어의 법칙(Moore’s Law)

1965년 일렉트로닉스 매거진은 페어차일드(Fairchild Semiconductor, http://www.fairchild.com/)의 연구소장이었던 Gordon Moore에게 그 당시에는 유아기였던 반도체 산업의 미래에 대해 어떻게 생각하느냐고 물었다. 반도체 산업 초기라서 Moore는 미래 예견을 위한 아무런 데이터를 갖고 있지 않았다. 그러나 그는 엔지니어들이 수개의 일렉트로닉(전자) 디바이스들(트랜지스터)을 마이크로 칩에 응집(집적)할 수 있을 것이라 확신하고 그 트랜지스터의 개수가 대략 매년(그 이후 1975년의 국제회의에서 24개월로 수정, 그 이후 전문가들은 18개월로 말함) 두 배로 증가할 것이라 제안했는데, 이것이 바로 오늘날 우리가 말하는 무어(Moore)의 법칙이다. 1965년 그는 글을 기고했는데, 64개의 트랜지스터를 집적한 복잡한 칩이었다.23) 1959년에 하나의 트랜지스터에서, 1964년에 32개, 1965년에 64개가, 이제 1999년 10월에 인텔(Intel, http://www.intel.com/)이 발표한 펜티엄 III(Pentium III)는 무려 2,800만개의 트랜지스터가, 2000년 11월 20일에 발표한 펜티엄 4는 8,300 만개가 집적되어 있다. 2010년경에는 무려 10억 개의 트랜지스터가 집적된다.

무어의 법칙은 처리 속도인 스피드의 두 배 증가, 메모리 저장 데이터량의 두 배 증가, 반면에 비용은 상대적으로 떨어지는, 예컨대 성능은 증가하고 비용은 떨어지는 효과를 가져왔다. 바로 디지털 혁명으로 1999년 미국의 기업들이 이들 컴퓨터 정보기술(IT)에 투자한 금액만 2,200억 달러에 이를 정도이며 전세계 컴퓨터만 3억5천만 개로 추산된다.


● 성능 : 18개월마다두배 증가 ---> 스피드 비즈니스, 시간절약, 적시시장진입(TTM)필요
● 저장용량 : 18개월마다 두배 증가 ---> 점점 작아지는 제품개발(2002년 100나노미터 기술개발), 정보, 지식 등 비법활용 및 컨텐츠 비즈니스 가능
● 비용 : Cost 하락 -> “0”에 도달 ---> 저비용 디지털제품 생산(고객만족), 디지털서비스(Products + Services) 비즈니스 모델 탄생




멧칼프의 법칙(Metcalfe’s Law)

무한한 정보와 데이터들인 DVV(데이터, 비디오 및 음성)는 이제 멧칼프의 법칙(Metcalfe’s Law)을 만나게 된다. 즉, DVV를 실어 나를 도로(네트워킹)가 필요한 것이다. LAN의 원조인 이더넷(1973)을 개발한 제록스(Xerox, http://www.xerox.com/)사의 연구소(PARC, Palo Alto Research Center) 연구원인 로버트 멧칼프(Robert Metcalfe)는 그 이후 네트워킹의 리더인 3Com(http://www.3com.com/)을 1981년에 창업하였다. 그는 하나의 네트워크의 유용성 또는 효용성은 그 네트워크 사용자 숫자의 제곱이다(the usefulness or utility of a network equals to the square of its number of users)라고 했는데, 이를 멧칼프의 법칙이라 한다. 사용자란 사람만이 아니라 연결 가능한 모든 것들, 기타 네트워크, 디바이스, 전화 등을 포함한다.

예를 들어 하나의 팩스기계는 아무 쓸모가 없다. 그러나 두 개가 연결되면 매우 유용하며, 만약 1백만 개가 연결되었다면 그 유용성이나 가치는 1백만의 제곱이다. 두 명의 인터넷 사용자는 그 유용성이 2의 제곱이므로 4가 된다. 따라서 현재 인터넷 이용자가 4억6천이면(2000년 12월 30일 현재 - http://www.nua.com/) 그 가치는 엄청나다는 얘기이다.


● 멧칼프의 법칙의 유용성 : 사용자 수의 제곱 -> 네트워크는 누구의 소유가 아닌 바로 사회의 기술
● 전략 포인트
1) 온라인 비즈니스 -DVV의 상업화 및 값싼 광대역 통신
2) 모든 디바이스/어플라이언스 연결(Computer x Communications)
3) 네트워킹의 지능화
4) 수직->버추얼 수평화
5) 개인화 및 고객화
6) Circuits->Packets 이동
7) 모바일 및 레이저의 등장





코우즈의 법칙(Coase’s Law)

로널드 코우즈(Ronald H. Coase, http://www.law.uchicago.edu/faculty/coase/)는 1937년 기업들이 조직되는 이유는 제품과 서비스를 생산하고 팔고 유통하기 위해 반복적으로 들어가는 비용을 절감하기 위해서라고 밝혔다. 그는 1937년 ‘기업의 본질(The Nature of the Firm)’에서 바로 거래 비용을 발견한 것이다. 그 이후 50년이 지난 뒤 1991년 그는 노벨 경제학상(http://www.nobel.se/economics/laureates/1991/coase-autobio.html)을 받았다. 거래 비용이란 번거로움이다. 거래 비용이란 시장에서 기업의 비시장 행동과 관련한 성과를 측정하기 위해 또는 정부규제의 수익과 비용을 측정하기 위해 제품과 서비스에 부가되는 일련의 비효율에 대한 비용이다. 조사 비용, 정보 비용, 교섭 비용, 의사결정 비용, 정책 비용, 집행 비용 등을 말한다. 어떤 경우든 거래 비용은 시장 거래를 더욱 복잡하게 하기 때문에 코우즈(Coase)는 면밀한 연구가 필요하다고 생각했다. 코우즈는 기업이 만들어지는 이유는 개인들이 시장에서 1:1로 거래를 할 때 수반되는 거래 비용보다 기업을 조직하고 유지하는 데 부가되는 비용이 오히려 싸기 때문이라고 결론지었다. 기업은 내부적으로 시장이나 다른 기업이 더 싼 비용으로 제공할 수 없는 기능을 수행한다. 따라서 기업은 내부 거래 비용이 외부거래 비용과 같아지는 지점까지 확대한다.

바로 이들 거래 비용을 줄이는 방법은 하이텍을 활용하는 것이다. 전화나 디지털 기술들을 활용하면 그만큼 비용을 절감할 수 있다. 오늘날 수많은 기업들이 IT에 GDP의 5% 정도에 해당하는 금액을 투자하는 이유가 바로 여기에 있다. 무어의 법칙과 메트칼프의 법칙이 함께 작용해 코우즈의 거래 비용을 줄여주고 있는 것이다.

거래 비용을 줄이려면 기업들은 인터넷을 무조건 활용해야 한다. 전통적인 핵심 역량들인 기술개발, 구매, 생산, 판매, 유통, 서비스에 이르기까지 인터넷을 도입하는 이유가 바로 코우즈의 법칙이다. 비용을 절감하고, 만약 거래 비용이 외부 비용보다 높을 경우는 가차없이 분사하거나 분열된다. 이를 분열의 법칙(Law of Disruption)이라고 Chunka Mui는 킬러 앱의 출시(방어)(1998)’ 40)에서 말하고 있다. 예를 들어 시스코사는 내부적으로 어떤 조직이든 300명이 넘는 경우 바로 조직을 둘로 나눈다. 조직이 비대해질수록 거래 비용이 그만큼 높아지며, 조직을 신속히 이끌 수 없다.

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[출처] 기술사 합격전략서

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[전송통신] 차세대 서비스 오버레이와 기존 망과의 관계

IEEE P1903(NGSON: Next Generation Service Overlay Network) 표준은 IP 기반망에서상황변화에 다이나믹하게 적응적인 융합 서비스 제공 서비스 오버레이 프레임워크를 규정한다. 본 고에서는 지난 3월 뉴저지에서 개최된 IEEE 회의에서 정리된 NGSON과 타 망과의 관련성을 정리하고 분석한다.

NGSON over IMS

NGSON을 IMS 네트워크 위에 오버레이하는 경우이다. IMS 일부 기능실체들이 NGSON 구조의 부분이 되고, IMS에 없는 컨텍스트 인지, 다이나믹 적응, 자동 재구성 기능이 NGSON의 기능으로서 추가되는 구조이다. 이 경우 NGSON은 IMS의 인터페이스를 가진다. 아래 <그림 1>은 IMS 위의 NGSON 기능 구조로서, NGSON과 IMS기능 구조 간의 관계를 나타낸다. service routing은 CSCF 및 Service Broker와 연동하고, Service composition은 service broker와 S-PDF는 PCRF, Service Register, IDM과 연동하고, service directory는 HSS와 연동하여 정보를 활용할 수 있다.

<그림 1> NGSON over IMS

IMS 상에 NGSON을 오버레이함으로써, IMS의 기능을 컨텍스트 인지, 다이나믹 적응 및 자동 재구성이 가능하도록 다음 세가지 수준(노드, FE, 서비스)에서 개선할 수 있다.

• Context Awareness

- Keep aware of the load on each node

- Keep aware of the load on each NGSON (over IMS) FE

- Service selection based on service, network, device and user context

• Dynamic Adaptation

- Load balance across all NGSON nodes

- Load balance across all NGSON (over IMS) FEs

- Dynamic service chaining and composition

• Self-Organization includes

- Self-Configuration: Add/Remove NGSON (over IMS) Nodes/FEs/services on Application Servers

- Self-Optimization: Configure NGSON (over IMS) Nodes/FEs/services for best performance

- Self-Recovery: Recovery from dead nodes, Recovery from hung NGSON (over IMS)FEs, Recovery from missing or failed services

NGSON over P2P

NGSON 과 P2P의 관계는 다음 두 가지 경우로 나누어 볼 수 있다.

• NGSON based Self Organization in P2P

-P2P node가 NGSON FEs로 구성되고, NGSON이 P2P 네트워크의 공유 능력을 개선하기 위해서 이용자, 디바이스 상황과 같은 컨텍스트 인지 기능을 제공하며,NGSON이 이용자의 다양한 단말에 콘텐츠를 맞추어 제공하도록 P2P 네트워크에 동적 콘텐츠 적응 기능을 제공

• NGSON overlaying P2P

- 이용자가 P2P 콘텐츠 및 자원을 찾고 공유하는 있는데 있어,NGSON은 서비스 수준 QoS 기준을 만족하도록 P2P의 자원을 제공하고, 재구성이나 동적 적응 능력을 위해서 P2P의 컨텍스트를 이용

<그림 2> NGSON over P2P

P2P as NGSON Service

NGSON과 P2P의 또 한가지 관계는, P2P가 NGSON 의 서비스 중 하나인 경우이다. P2P가 NGSON에 서비스로서 등록하고, 이용자나 서비스가 P2P 서비스 사용을 위해 요청하면 P2P 네트워크의 콘텐츠 및 자원들을 가져다 줄 수 있다. 이때 효율적인 콘텐츠 딜리버리를 위해 P2P 네트워크로부터 NGSON의 컨텍스트 인지 능력을 활용할 수 있다.

<그림 3> P2P as NGSON service

NGSON with WEB

NGSON과 웹과의 관계는 이용자에게 복합 서비스를 제공하고자 하는 것으로 이러한 복합 서비스는 NGSON의 고유 능력인 컨텍스트 인지, 동적 적응을 활용할 수 있다. NGSON은 웹으로부터, 웹 서비스, 웹 페이지, 위젯과 같은 컴포넌트 자원을 이용할 수 있다.

NGSON과 웹 간의 관련성에 있어서 다음과 같은 3가지 모델을 고려할 수 있다.

(1) 인터랙션 모델: 자원별로 다른 인터랙션 제어 기능을 제공한다. 웹 서비스를 위해서 NGSON이WS-security, WS-agreement, WS-interaction 등을 지원해야 한다. NGSON과 웹 통합을 위해서 서비스 라우팅 FE는 서비스 인터랙션, 서비스/서비스 인에이블러 접근 제어를 제공해야 한다.

(2) 딜리버리 모델:여러 산업으로부터의 서비스를 융합하고 웹 응용을 통해 전달

(3) 컴포지션 모델: 웹 상에 가용한 서비스들을 조합하고, 웹의 서비스/자원 인터페이스를 NGSON에서 조합 가능하게 함.

<그림 4> NGSON with Web

결론

차세대 서비스 오버레이 네트워크는 기존 IMS, P2P, Web 네트워크에 ‘오버레이’하여 상황기반의 지능적인 서비스를 제공하기 위한 프레임워크로서, 그동안 기존 망과의 관계가 명확하지 않았으나 이번 회의에 여러 기고서를 통해서 상기와 같이 정리되었다. 즉, 하부망의 종류에 관계없이, 여러 하부망으로부터의 (상황) 정보들을 이용하여 복합 서비스를 조합하여 제공하며, 상황 변화에 적응적으로 대응할 수 있는 서비스 구조를 통해 차세대 네트워크가 지향하는 이용자/개인에 맞춤형으로 품질을 보장하는 서비스 네트워크에 대한 표준화를 목적으로 한다.


황진경 (KT 종합기술원 부장, jkhwang@kt.com)

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기술사 시험 준비 요령

기본카테고리 2009. 10. 4. 13:28

기술사 시험 준비 요령
Ⅰ.기술사 시험 준비 기간
1.기술사 시험 준비 기간은 개인별 능력에 따라 다소 차이가 있으나 대략
하루 5~6 시간 공부 기준으로 100 일 정도 필요하다.
2.공부 기간을 길게 잡으면 오히려 실패할 가능성이 크다.
3.기술사 시험은 단기간에 집중적인 학습을 통해 최대한의 효과를
보도록 하는 것이 바람직 하다.
Ⅱ.기술사 수험생의 마음 가짐
1.기술사 시험은 결코 쉬운 시험이 아니다.
2.기술사 준비기간 동안에는 기술사만을 생각한다.
3.일일 학습 계획은 반드시 지킨다.
4.기술사 시험의 성패는 정신력과 끈기가 80% 이다.
5.기술사 자격 취득은 결코 쉽게 얻을 수 없는 것이 진리이다.
6.기술사 시험에 관련된 유언비어에 절대 흔들리거나 현혹 되어서는
안 된다.
Ⅲ.학습 계획
1.먼저 기술사 시험 준비의 시작과 종결 날짜를 결정 한다.
(100 일 ~120 일 정도가 적당)
2.전체 Schedule 표를 작성한다.
3.전체 계획표를 참고하여 15 일 또는 30 일 단위로 세부
Schedule 표를 작성한다.
4.매일 공부전 1 일 Schedule 표를 작성한다.
5.Schedule 표 작성시 본인의 능력, 공부 시간등을 충분히 고려하여
실천할 수 있도록 작성하는 것이 중요하다.
6.실천하지 못할 학습 계획은 차라리 작성하지 않는 것 보다 못하다.
Ⅳ.기술사 수험 준비의 기본 원칙
1.대부분의 수험생들의 오류는 기본을 제대로 정립하지 않은 체 자료
정리에만 모든
시간과 노력을 투자 하는데 있다.
2.기본 사항만을 암기한다.
기술사 관련 교재 및 자료를 모두 암기 한다 해도 반드시 기술사
시험에 합격 할 수는 없다.
3.공부하는 과정에서 논술력과 응용력을 키운다.
①기술사 시험의 당락 여부는 논술력과 응용력이 크게 좌우한다.
②논술력과 응용력이 있어야만 암기량을 최소화 할 수 있다.
4.과년도 기출 문제를 통해 학습 한다.
①기출 문제를 통해 논술력과 응용력을 키울 수 있다.
②기술사 시험에 나올 문제는 정해져 있다.
5.Item 만 암기 해서는 논술형 답안 작성을 할 수 없다.
①시험장에서 Item 에 맞는 문장을 생각해서 쓸 시간적 여유가 없다.
②기본 사항은 Item 은 물론이고 세부 내용까지 암기 되어 있어야 한다.
6.새로운 형태의 문제 및 시사성 문제등의 난이도 높은 문제를 두려워 할
필요가 없다.
①기본만 확실히 해두면 어떠한 문제라도 충분히 접근이 가능하다.
②새로운 문제라도 그 뿌리는 기본사항에 있다.
시간 배분 및 답안 작성 요령
1.시험 시간은 매 교시당 100 분씩 총 400 분간 시험을 치르게 된다.
2.문제는 정확히 읽고 요구 사항을 정확히 해석한다.(매우 중요)
3.시간 배분 및 답안작성 방법
① 문제를 모두 읽고 30 점 문제 중 자신이 있는 문제를 선택한다.
② 1 교시 용어 설명 문제는 20 점 문제이므로 각 문제별 시간 배분은
15 분~20 분 정도로 하고 답안 분량은 1.5 Page ~ 2Page 정도로
한다.
③ 30 점 문제는 약 25 분 ~ 30 분 사이에 답안을 작성 해야 한다.
④ 답안 분량은 대략 2.5Page ~ 3Page 정도로 한다.

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