조선 해양산업에서 엔지니어링 설계시스템은 사용 데이터의 대량화와 실시간성으로 인하여 이전의 2D CAD(2차원 CAD)의 한계와 문제점에서 벗어나 최근에는 3D CAD(3차원 CAD) 환경으로 발전해오고 있다. 그러나 3D CAD 환경에서는 다양한 엔지니어링 모델 정보와 그래픽 데이터가 늘어남에 따라 서버의 자원 지원에 대한 부하가 크게 발생될 뿐만 아니라, 3D CAD로 제작한 설계 모델을 자유롭게 핸들링 할 수 없는 문제점이 있다. 또한 사용자 측면에서는 서버 당 접속 세션이 늘어남에 따라 전반적인 성능저하가 초래된다. 따라서 네트워크 퍼포먼스에 대한 효율적인 협업 환경을 지원하는 엔지니어링 설계시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 높은 그래픽 처리 능력과 공유 기술이 뛰어난 가상화 솔루션 시트릭스 젠앱 6.5(Citrix XenApp)와 강화된 GPU(Graphic Processing Unit) 하드웨어 가속 기술을 적용한 NVIDIA GRID(엔비디아 그리드) K2 솔루션을 적용함으로써 효율적인 엔지니어링 협업 설계시스템을 위한 프레임워크를 설계하고 구현하였다.
최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.
기술의 발전으로 방송환경이 다양화되면서 전문가가 아니어도 단순한 제작 환경에서 직접 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인 방송 산업 규모가 점차 증가하고 있다. 그로 인해 개인 방송 제작자들은 필요에 의해 선택적으로 최적의 시스템을 구성하기 위한 기술들을 요구하고, 개인 방송 시청자들은 PC뿐만 아니라 모바일 등의 선호하는 디스플레이 장치를 선택하여 언제 어디서나 시청하는 것을 원한다. 이를 위해서는 제작자와 시청자를 고려한 개인방송 서비스 모델 및 기술을 제공하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 IP 네트워크 및 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 제작에서부터 전송 및 표출에 대한 전체적인 시스템 기술과 서비스 모델에 대해 논한다.
최근들어 제품을 개발하는 과정 중, 디자이너와 개발자, 의사 결정권자들이 FEM, CFD 시뮬레이션 결과를 리뷰할 때에 가상현실기술을 도입하는 사례가 늘고 있다. 몰입감을 높여주는 가상현실환경은 모델에 대한 해석 결과물을 정확하고 효과적으로 분석할 수 있도록 돕는다. 데이터의 실제 크기와 같게 혹은 그보다 더 크고 자세한 이미지를 제공하는 가상현실 몰입환경은 사용자가 데스크탑 환경만을 사용할 때 경험할 수 없는 높은 사실감을 제공함으로써 사용자에게 시각적인 만족감을 줄 수 있다. 하지만 데스크탑 환경에 비해 해상도가 낮고, 어두운 곳에서 스테레오 안경이나 HMD(Head Mounted Display), Data glove등을 착용해야 하는 불편함과 멀미, 시각적인 피로, 방향감각 상실로 대표되는 가상멀미 등으로 인해 장시간 사용에 어려움이 있다. 데스트탑 환경에서의 데이터 리뷰는 고해상도 이미지 분석은 가능하지만, 입체감이 떨어지기 때문에 리뷰 데이터의 실제감이 떨어진다. 이와 같은 문제점들을 보완하기 위해서 본 논문에서는 데스크탑 환경과 가상현실 환경 간의 협업이 가능한 FEM/CFD 가시화 시스템을 제시한다. 본 시스템은 가상현실 몰입환경에서 해석 데이터를 단순히 가시화하는 것뿐만이 아니라, 데스크탑 시스템과 동일한 3D 인터페이스 구조를 제공한다. 따라서, 해석 결과 분석을 위한 동일한 post-processing 작업이 네트워크로 연결된 원격 공간의 사용자들이 사용하는 시스템들 사이에서 실시간으로 진행될 수 있다.
국내 신발산업(Footwear Industry)은 주로 외국의 대형 바이어에 의존적인 형태로 생산하는 주문자 상표 부착 생산방식이 대부분을 차지하며, 신발 제조에서 인건비가 차지하는 비중이 절대적이어서 대형 바이어들이 중국, 베트남, 인도네시아 등의 저임금 국가로 신발 생산기지를 옮겨가고 있다. 이로 인해 국내 신발산업은 많은 어려움을 겪고 있는 것이 사실이다. 또한 국내의 신발제조기업들도 상당수 해외에 생산공장을 운영하고 있으며, 국내 생산공장은 그 규모가 굉장히 축소되어 있거나 혹은 연구개발 및 부품 조달기지로서의 역할을 수행하고 있다. 이러한 신발산업의 환경에 변화에 대해 산업 차원에서 대응할 필요성이 있다. 앞으로 국내 신발산업이 성장하기 위해서는 전체 공급망의 협업체제를 갖추는 것이 필요하다. 이를 위해서는 공급망 네트워크 구조를 분석하여 비효율적인 부분을 개선해야 하며, 기업간의 비즈니스 프로세스를 새롭게 정립하여 혁신해야 한다. 이에 본 연구에서는 신발산업의 공급망 네트워크 구조를 분석하여 개선 모델을 제시하였으며, 공급망에서 대부분을 차지하는 신발 완제품 제조기업과 부품 제조기업간의 비즈니스 프로세스를 분석하여 개선된 비즈니스 프로세스를 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 정적 및 동적인 상황 정보의 양이 무한대로 늘어나게 됨에 따라, 추천서비스에 있어서 정보 과부하 문제와 프라이버시 침해 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서버와의 교신 없이 고객 중심의 자체적인 정보처리와 고객들간 직접 커뮤니케이션을 통하여, 효율적이고 안전한 정보 획득이 가능하도록 P2P방식의 협업을 통하여 선호도가 유사한 다른 고객들의 상품에 대한 평가정보가 전달되는 추천서비스를 제안하였다. 제안한 추천방식은 협업필터링의 기본 법칙을 따르고 있지만, 현재 센서 네트워크에 접속해 있는 전체 고객를 대상으로 이웃 고객을 탐색하는 방법대신에 목표 고객 주위의 가까운 이웃을 지역적으로 탐색하는 방법을 채택하여 성능의 저하없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 추천이 가능하도록 하였다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 프로토타입의 통합 네트워크 시스템의 구현을 통해 실세계 상점에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 활용 가능성을 제시하였다. 마지막으로 실제 모바일 회사의 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 특징을 제시함으로써 향후 유비쿼터스 서비스 애플리케이션의 범용적인 추천모델을 제공하고자 한다.
본 논문은 FEC 환경에서 응용 서비스의 처리 지연시간 최소화를 위하여 선행연구 제안한 부분 오프로딩 시스템의 네트워크 부하에 따른 오프로딩의 효과를 분석한다. 모바일 장치와 FEC 서버 간의 2계층 협력 컴퓨팅 시스템으로 구성된 제안 시스템을 로컬 전용 및 에지 서버 전용 처리와 비교한다. 제안 시스템은 다중 분기구조의 재구성 선형화를 통한 부분 오프로딩 알고리즘[1]과 두 계층 간의 최적 협업 알고리즘[2]을 포함한다. 실험은 다중 분기구조의 DAG 토폴로지를 갖는 논리적 CNN 모델을 대상으로 계층 스케줄링을 적용하여 수행하였으며, 실험 결과 제안 시스템은 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 항상 효율적인 작업 처리 전략 및 처리 지연시간을 제공함을 입증하였다.
본 논문에서는 개방형 플랫폼 기반의 영상콘텐츠 제작 서비스를 위한 비즈니스 모델을 제안한다. 이는 중개형 플랫폼 구축 전략 관점에서 성격이 다른 두 고객층인 자신의 영상 자료로 영상콘텐츠를 제작하고 싶어 하는 수요자와 제작한 영상 콘텐츠 템플릿을 제공하는 공급자를 대상으로 온라인 상에서 양면시장 설립에 부합되며, 또한 교차(간접) 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그리고 협업과 공유 및 맞춤 서비스를 제공함으로써 두 고객층에 상호 이익을 만족시킬 수 있는 개방형 플랫폼 기반의 비즈니스 서비스 모델이라고 할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Web 기반의 중개형 플랫폼 서비스 운영 및 구축을 위한 시스템 구성 등을 제안한다.
본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.
최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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