최근 네트워크 대역폭과 CPU의 처리 능력이 향상되고 인터넷 사용의 보편화됨에 따라 멀티미디어 데이터를 실시간으로 전송하고 재생하는 멀티미디어 스트리밍 프레임워크가 출현하게 되었다. 이에 서로 다른 하드웨어 플랫폼, 운영체제, 네트워크 환경에서의 상호 운용성(interoperability)을 제공하는 CORBA(Common Object Request Broker Architecture) 기반의 멀티미디어 스트리밍 프레임워크가 출현하고 있다. 현재 멀티미디어 서비스에서 QoS(Quality of Service)를 지원하기 위하여 사용자의 요구사항 반영 구조 연구, 서비스 지원 미들웨어 구조 연구, 통신 프로토콜 및 전송 시스템 등 부분적으로 QoS(Quality of Service)를 지원하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 상호 운용성을 포함한 CORBA 환경에서 스트리밍 서비스 표준에 의한 시스템에 QoSM(QoS Manager)을 정의하고, 구성요소의 역할 및 맵핑 방법과 이를 위한 인터페이스를 제시한다.
전력거래소는 발전경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 따른 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 시장운영시스템(MOS; Market Operation System)을 활용하여 급전체계를 개선하기 위해 준비중이다. 현행 급전체계에서는 거래 전일에 수행한 수요예측을 바탕으로 1시간 단위운영발전계획을 전일에 수립하고 EMS(Energy Management System)를 이용하여 발전기에 대한 경제부하배분(ED; Economic Dispatch)을 시행하고 있지만, 현 EMS는 시장체제 환경 전에 도입된 설비로 시장환경에 대한 고려가 되어 있지 않고 계통운영 보조서비스의 실시간 반영이 어려운 점이 있다. 전력거래소는 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 MOS를 연계하여 MOS의 5분 단위 수요예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 체계를 개선할 계획이다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 기대할 수 있다. MOS-EMS간 자료연계에는 ICCP(Inter-Control Communication Protocol)와 FTP 프로토콜을 사용하였고, 수차례 모의운영을 통하여 데이터베이스 및 현장 취득 자료의 정확도(accuracy)가 양 시스템 간 연계 및 전력 계통의 안정적 운영에 매우 중요한 요소로 나타났다. 전력거래소는 장기적으로 CIM(Common Information Model)기반의 표준 전력계통 데이터베이스를 구축하고 시스템 간 자료 연계를 위해 XML을 활용하여 시스템 간 상호 운영성(Interoperability)과 자료 연계의 안정성을 높일 계획이다. 본 논문은 MOS-EMS 연계에 따른 시스템 간 자료의 흐름 및 처리에 대해 주로 설명하고자 한다.
이 연구는 대학정보 사전공개서비스의 운영 현황을 대학기록물의 관리와 서비스라는 관점에서 분석하고 서비스의 안정적인 정착과 운영을 위한 개선방안을 제언하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대학알리미 사이트와 대학정보공시 운영협력대학 40곳을 대상으로 각 대학 홈페이지에 공시된 대학정보를 중심으로 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석한 결과, 첫째, 사전정보공개서비스를 통해 공시된 정보는 대학의 주요 기능인 연구나 교육에 관한 정보보다 대학행정 정보에 치우쳐 있었다. 둘째, 사전정보공개서비스를 통해 공개된 대학정보는 많은 오류와 잦은 수정으로 인해 신뢰성의 문제가 있었다. 끝으로, 각 대학 홈페이지의 정보공개 메뉴들은 형식적으로 기재되어 운영되고 있음이 밝혀졌다. 이상의 문제점을 해결하기 위한 운영방식의 개선을 제언하였다. 첫째, 공개된 대학정보의 신뢰성 확보를 위해 대학정보 공시방법의 개선을 위한 법적, 제도적 보완을, 둘째, 대학정보 사전공개서비스와 관련된 기관들간의 상호연계성 확보를 통한 운영의 일원화를, 셋째, 공개된 대학정보에 대한 메타데이터도 함께 공개할 것을, 마지막으로, 대학의 기본 기능에 충실한 정보들이 보유 관리되어 공개될 수 있도록 대학내 기록연구사를 배치할 것을 제언하였다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
전력 소비자 근처에 설치, 운영하는 소규모 발전 형태인 분산형 전원에 대한 관심이 최근 들어 커지고 있다. 전력산업 구조개편이 진행되고 있는 현 상황에서 분산형 전원을 배전계통 내에 설치하고, 배전계통의 상태추정 기법을 적용하여 배전계통 운영을 안정적이고 신뢰성 높게 하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배전계통에 분산형 전원을 추가하였을 때 계통 손실에 미치는 영향을 분석하여 분산형 전원의 최적위치를 선정하고, 분산형 전원이 포함된 배전계통을 위한 상태추정 기법을 개발하였다. 불량데이터에 대한 강건성이 뛰어난 WLAV 상태추정기를 구현하였으며, 단일, 다중, 상호작용 불량 데이터에 대한 테스트를 실시하였다. IEEE 34 모선 수지상 계통을 사용하여 사례연구를 수행함으로써 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하였다.
TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.
클라우드 기반의 주식 체결 시스템에서는 대규모의 데이터가 운영되고 있다. 그러나 주식 체결 시스템에서 클라우드 기반으로 데이터 상호운용은 쉽지 않은 기술이다. 또한 시스템상의 최적의 전송속도와 데이터 적시성을 만족하기에는 어려움이 따른다. 그로 인한 저지연 최소화 문제와 처리 속도 향상을 위한 다양한 기술이 도입되고 있다. 하지만 Socket Direct Protocol, TCP/IP Offload Engine과 같은 하드웨어로는 속도 개선의 한계가 있으며, 도입 효과 또한 낮다는 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 XMDR-DAI 기반 주식 체결 시스템 제안하여 데이터 적시성을 만족하고, 최적의 전송 속도와 신뢰성을 만족하기 위해 Safe Proper Time 방식을 제안한다.
MPEC-7 메타데이타는 이미지의 칼라 히스토그램과 같은 멀티미디어 객체의 속성을 기술할 수 있어서, MPEG-7을 사용하는 멀티미디어 디지털도서관 시스템은 멀티미디어 객체에 대한 내용기반 검색을 가능하게 해준다. MPEC-7 메타데이타는 XML 데이터이며, 이애 대한 질의를 위해서는 XQuery와 같은 XML 데이터를 위한 질의어가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터에 대한 XQuery 질의를 처리할 수 있는 XQuery 엔진을 제안한다. 엔진은 XQuery를 입력받아 정보검색을 위한 POT(Primitive Operation Tree)를 생성한다. 우리의 방식은 표준질의어인 XQuery를 처리함으로써 디지털도서관 시스템 사이의 상호 운영성을 확보할 수 있으며, XQuery 엔진과 정보검색기 사이의 표준 인터페이스로 사용할 수 있는 POT를 위한 primitive operation 집합을 정의하였으며, 또한 POT 상에서의 질의 최적화를 수행하여 검색 성능 향상을 도모하였다.
에너지 관리시스템(EMS)은 전력계통 제어용 종합 자동화 설비로서 전력계통 운영의 효율성과 전력공급의 신뢰도 향상을 위해 운용되고 있다. EMS의 중요한 기능중 하나는 일련의 계통해석 애플리케이션들을 통해 전력계통의 상태를 해석하여 안전도를 감시하고 평가하는 것이다. 이러한 계통해석 애플리케이션들은 상호간에 데이터의 일관성을 유지하기 위해 하나의 동일한 전력계통모델을 사용하여야 하며, 주어진 시간에서 여러 개의 독립적인 기능이 순차적으로 실행하여 계통의 상태정보를 실시간으로 제공해야 하므로 데이터의 입출력이 매우 빠르게 이뤄질 수 있어야 한다. 따라서 이러한 실시간 애플리케이션이 요구하는 신뢰성과 성능을 만족하기 위해서는 공통 네트워크 모델 기반의 데이터베이스와 그에 맞게 애플리케이션을 위한 데이터 입출력 구조나 기능을 설계하여야 한다. 본 논문은 전력IT 국가전략과제로 개발 진행 중인 한국형 EMS(이하 K-EMS)의 계통해석 애플리케이션을 위한 데이터베이스의 구조와 애플리케이션을 구성하는 세부기능들의 구조를 이러한 관점에서 기술하고자 한다.
챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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