연구개발 활동을 지원하는 웹서비스 ScienceON은 논문, 특허, 연구보고서, 정책동향 정보뿐만 아니라 연구에 필요한 다양한 기능과 인프라를 통합적으로 제공하고 있다. 하지만 개인 데스크톱에서 활용이 용이한 검색 중심의 웹서비스는 언제 어디서나 쉽게 학술정보를 활용하고자 하는 사용자 요구를 충족시키기 어려운 문제가 있다. 연구자가 모바일 환경에서 쉽게 학술정보를 이용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 본 논문에서는 검색 중심이 아닌, 개인의 관심정보와 논문 저자 식별 기반의 논문 피딩(feeding) 프로세스를 제안한다. 관심 분야 및 키워드 기반의 최신논문과 인기논문을 실시간으로 제공하고, 공저자 네트워크 및 저자 식별정보를 활용하여 최적화된 추천 논문을 제공한다. 또한 논문 중심의 커뮤니티를 제공하여 연구 활동 및 논문에 관한 다양한 의견 교환 채널로도 활용될 수 있다.
Newsweek 가 2007 년을 '위젯의 해'라고 선언할 정도로 IT산업에서 위젯에 대한 관심이 커져가고 있다. 위젯은 인터넷으로부터 정보를 전달 받아 화면에 표시하는 작은 그래픽 사용자 인터페이스 도구의 일종을 뜻한다. 위젯은 웹 사이트와 연동하여 제 기능을 다할 뿐 아니라 데스크톱, 모바일, 심지어 TV로까지 연동될 채비까지 갖추어 가고 있다. 그러나 현재 TV 환경에서는 TV용 위젯 그래픽 가이드라인이 없는 실정이다. 본 연구의 목적은 TV 시청 환경에 적합한 위젯 가이드라인을 제안함에 있다. TV와 PC의 사용 환경은 서로 다르며 크게 세 가지 측면으로 볼 수 있다. 첫째는 목적적 측면이다. PC는 주로 작업, 검색의 목적을 가지고 있는 반면, TV는 즐기고, 쉬기 위한 목적을 가지고 있다. 둘째는 조작적 측면이다. PC는 키보드, 마우스와 같은 다양한 입력 도구를 사용하여 문자와 위치 등을 쉽게 입력하고 다양한 조작을 할 수 있는 반면, TV는 리모컨으로 제한적인 조작을 한다. 셋째는 시청 환경적 측면이다. TV의 시청거리는 PC나 모바일 보다 멀다. 그리고 보편적으로 가족이 공유하는 미디어라는 점을 알 수 있다. 본 연구를 위하여 세 가지 선행연구를 종합하였다. 첫째, 위젯의 정의와 유형에 대해서 연구하였다. 둘째, TV와 PC환경의 차이를 연구하였다. 셋째, 위젯과 TV의 가이드라인을 분석하였다. 이와 같은 선행연구를 종합하여 TV 환경에 적합한 위젯 디자인 가이드라인을 도출하였다. 연구자는 가이드라인을 콘텐츠, 그래픽, 인터랙션 세 부분으로 나누어 각각에 대한 가이드라인을 제안한다. 또한 연구자가 제안하는 가이드라인의 적합성을 검증하기 위하여 이 가이드라인에 토대로 한 TV 용 위젯을 제안한다. 연구의 범위는 국내의 40 인치 HDTV를 중심으로 제한한다. PC 에서처럼 TV 에서 위젯이 정착하기 까지 많은 시행착오가 있을 것이라 예상된다. 본 연구가 TV 환경에 적합한 위젯에 관한 연구의 시작이 되기를 기대한다.
모바일 기기의 보급률과 성능이 급속도로 성장하면서 모바일 기기에서의 비디오 소비 또한 크게 증가하였다. 하지만, 전력과 공간을 줄이기 위해 설계된 모바일 플랫폼은 데스크톱 플랫폼과 비교하여 성능의 한계가 존재한다. 따라서 대용량 비디오 처리를 위해 SIMD 아키텍쳐를 이용하는 임베디드 GPU를 활용하여 이와 같은 한계를 극복하기 위한 고속화 연구가 많이 진행되고 있다. 저장된 데이터를 활용하는 영상처리는 GPU 뿐만 아니라 CPU가 반드시 함께 이용되어야 하며, 모바일 환경에서의 이기종 컴퓨팅 시스템은 프로세서 사이의 낮은 전송속도와 이로 인한 대기시간, 모바일 운영체제가 지원하는 데이터 형태의 필수적인 사용 등의 구조적 단점이 존재한다. 본 논문에서는 임베디드 GPU를 활용한 영상처리 고속화를 위해 임베디드 CPU측에서 병렬처리를 이용하여 앞서 설명한 단점들을 극복하고 실험결과로 모바일 이기종 컴퓨팅 구조에서 임베디드 CPU 활용이 전체적인 연산 효율을 증가시키는 결과를 보였다.
데스크톱 가상화 기반 대규모 가상 플랫폼 인프라 시스템은 다양한 모바일 및 경량 단말 사용자에게 네트워크를 통해 가상 플랫폼 서비스를 끊김 없이 제공하는 것을 목적으로 한다. 대규모 사용자 지원 및 적응형 가상 플랫폼 서비스를 위해서는 가상 플랫폼 전송 프로토콜의 경량화를 통한 서비스 부하를 감소시켜 서버당 가상 플랫폼 서비스 댓수의 증가 및 모바일 사용자 지원을 위한 네트워크 대역폭 부하 감소가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 인프라 상에서 사용자의 컴퓨팅 환경에 최적화된 가상 플랫폼 서비스 제공 및 서비스 부하 감소를 위한 네트워크 경량 프로토콜 전송 시스템을 설계 및 구현한다.
본 논문은 프로젝션 기반 증강현실 기술과 디지털 펜 기술을 결합하여 사용자에게 새로운 스케치를 체험할 수 있는 시스템이다. 기존 증강현실의 상호작용은 마커 기반으로 제안되어 많은 제약이 따르고, 이에 사용자에 더욱 자유롭고 창의적 상호작용 환경을 더해 편의를 제공하는 기술이다. 기존 증강현실의 HMD, 데스크톱 없이 모바일 프로젝션을 사용된 기술에 개발과 논문이 미흡하다. 최근 고화질, 경량의 프로젝터의 일반화와 함께 프로젝션 기반 디스플레이의 응용분야가 많이 증가하고 있고, 디지털 펜 기술이 발전함에 따라 기술에 대한 요구는 많이 증가할 것이다. 본 논문에서는 프로젝션 기반의 증강현실과 디지털 펜을 사용한 상호작용 구조를 구현하기 위한 기술적 과제들을 제안하고 프로젝션 기반의 증강현실 상호작용 필요성 및 가능성을 제시하고자 한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술은 기존의 서버, 데스크톱 컴퓨팅 환경을 빠르게 변화시키며, 차세대 인터넷 서비스의 핵심 분야로 부각되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술 중 특히 저비용, 안정성, 확장성, 무결성 그리고 보안성을 가지고 있는 클라우드 스토리지 서비스가 각광 받고 있다. 이에 본 논문은 클라우드 스토리지 기반 기술인 분산 파일 시스템에 관해서 살펴보고, 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템인 MooseFS, XtreemFS, GlusterFS, Ceph 등을 이용하여 시스템 구축 및 성능 측정을 수행 하였다. 수행결과 Postmark에서는 GlusterFS, MD5SUM에서는 XtreemFS가 가장 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문은 Exemplar Transformer를 활용하여 단일 프로세서 환경에서 동작하는 시각적 객체 추적(Visual Object Tracking) 모델인 ETTrack(Exemplar Transformer Track)을 리눅스(우분투 20.04) 운영체제를 사용하는 임베디드 시스템 라떼판다 알파(LattePanda Alpha)에 탑재하였다. 데스크톱 프로세서인 Intel i7-8700와 라떼판다 알파의 Intel m3-8100y에서의 객체 추적 성능과 속도를 AUC(Area Under the ROC Curve)와 FPS를 통해서 비교평가하였다. 평가 결과 기존 트랜스포머 기반 추적 모델(TransT)과 유사한 성능, 3 FPS 빠른 추적 속도를 나타내는 것을 구현 증명하였다.
플래시 메모리는 휴대폰, MP3 플레이어, 개인휴대정보단말기(PDA), 휴대용 멀티미디어 플레이어(PMP), 디지털 카메라 및 캠코더와 같은 이동성이 강한 소형기기에서 가장 많이 사용되는 저장 매체이다. 최근 대용량의 값싼 플래시 메모리가 등장하면서 랩톱이나 데스크톱과 같은 일반적인 컴퓨팅 환경을 지닌 기기들에서도 그 사용이 확대되고 있는 추세이다. 플래시 메모리가 보다 범용적인 저장 장치로 사용되기 위해서는 일반 컴퓨팅 환경에서의 복잡한 작업 부하에서도 우수한 성능을 제공할 수 있는 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)이 반드시 필요하다. 아쉽게도 현재까지 연구된 FTL 기법들은 소형기기의 단순한 작업 부하에 알맞도록 설계되어 있으며, 일반 컴퓨팅 환경과 같이 복잡한 작업 부하를 지닌 환경에서는 우수한 성능을 제공하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 컴퓨팅 환경의 복잡한 작업 부하에 대해서도 우수한 가비지 수집 성능을 제공하는 새로운 로그 블록 교체 기법을 제안하였다. 실험을 통한 평가 결과, 제안한 기법은 기존 기법 대비 평균 35% 정도의 가비지 수집 부하를 감소시키는 것으로 나타났다.
최근 멀티코어 프로세서의 활용이 대중화되고 있다. 멀티코어 시스템에서는 소프트웨어가 동시에 여러 코어를 사용하여 동작을 수행 할 때 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 즉, 하나의 소프트웨어가 여러 코어를 동시에 사용할 수 있는 멀티스레드 프로그래밍 기법을 사용할 때 성능을 높일 수 있다. 이러한 환경에서 효율적인 메모리 할당은 데스크톱, 서버 및 과학 등과 같은 응용에 매우 중요하다. 하지만, 동적으로 메모리를 할당하는 것은 메모리 할당 연산과 반환 연산 및 어떤 스레드가 다른 스레드의 힙 영역에 접근하는 것을 처리하기 위한 동기화 문제로 인한 오버헤드가 발생하여 성능에 영향을 끼치는 문제가 발생하게 된다. 따라서 이와 같은 환경에서 실제로 성능에 어느 정도 영향을 끼칠 것인가를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 이에 멀티코어 환경에서 멀티스레드 기법을 사용하여 메모리 할당 연산이 성능에 어떠한 영향을 끼치는지를 측정 및 평가할 수 있는 시뮬레이터인 MAES(Memory Allocation Evaluation Simulator)를 설계하고 구현한다.
빅 데이터 처리는 데이터의 크기나 복잡도가 커서 기존의 전통적인 데이터 처리 기법으로는 다루기 힘든 데이터의 처리를 의미한다. 싱글보드 컴퓨터를 포함하는 스마트 기기의 보급은 데이터를 처리하는 방법에 많은 영향을 미치고 있으며 이 들을 활용하여 데이터를 처리하는 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터 처리에 필요한 분산처리 시스템을 데스크톱 기기 환경이 아니라 라즈베리파이를 활용하여 하둡 분산처리 환경을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안하는 시스템의 다양한 테스트를 통한 성능 분석과 스케일링의 용이성을 통해 구축한 학습 환경 구성의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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