코로나19 이후 비대면 근무가 증가함에 따라 협업 툴의 사용이 증가하고 있다. 협업 툴은 다양한 기기에서의 접근성을 보장하기 위해 크로스 플랫폼(cross-platform) 형태로 개발되고 있으며, 이를 위해 Chromium 기반의 오픈소스 프레임워크인 Electron을 사용하는 것이 최신의 개발 경향이다. Electron 오픈소스 프레임워크를 사용하여 개발된 어플리케이션 Electron App의 경우 Chromium 기반 웹 브라우저와 유사한 방식으로 데이터를 저장하므로, 웹 브라우저에서 데이터를 획득하는 방법과 동일한 방법으로 어플리케이션의 데이터를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 협업 툴 잔디(jandi), 슬랙(slack), 팀즈(microsoft teams)를 중심으로, 웹 브라우저 저장소(web storage)의 데이터 구조를 분석하고 이를 기반으로 Electron App의 메시지를 획득하는 방안을 제시한다. 잔디는 기존에 개발된 도구를 활용하여 Cache에서 메시지를 획득하였고, 슬랙, 팀즈의 경우 본 논문에서 개발한 메시지 카빙 도구를 이용하여 IndexedDB에서 메시지를 획득하였다.
오늘날 이메일은 사회적으로 널리 사용되는 보편적인 통신수단이 되었다. 공공기관에서 기관 내 의견 교환은 물론 외국과의 교류와 통상문제, 타 기관이나 기업, 단체 등과의 관계에서 중요한 통신 수단으로 쓰이고 있다. 또한 전자 정부를 지향하는 추세에서 이메일은 국민과 접촉하는 일차적인 수단이 되고 있다. 그러나 우리나라는 아직 이메일을 공식적인 기록으로 인정하고 있지 않고 이메일 관리를 위한 어떤 지침도 제공하고 있지 않다. 이메일은 전자 기록의 한 형태이며 공공 업무를 위해 사용되었다면 기록으로서 획득되고 관리되어야 하고, 획득 관리하기 위해서는 필요한 메타데이터 요소를 규정하는 것이 필수적이다. 따라서 본고의 최종적인 목적은 이메일 기록의 획득 시 확보해야할 메타데이터 요소를 제안함으로써 우리나라 이메일 기록관리의 기초를 제공하는데 있다.
최근 우주산업의 급속한 발달로 다양한 목적의 인공위성들이 개발되고 있다. 이러한 인공위성들은 그 사용 목적에 따라 다르지만 매우 많은 양의 데이터들을 다루게 된다. 이러한 데이터에는 각각의 주어진 임무에 사용되는 정보들이 대부분을 차지하지만 위성자체의 상태 데이터도 릴 정시간마다 화인을 해주어야 한다. 위성의 상태 데이터는 위성 각 부분의 이상유무나 위치, 시간 등 위성이 정상적으로 그 역할을 수행하고 올바른 궤도를 유지하는데 필요한 정보들이다 위성탑재 소프트웨어는 하드웨어 데이터나 위성의 상태 데이터를 심해진 시간간격마다 일어 메모리에 저장해 두는 일을 한다. 다목적실용위성 2호에서 이러한 데이터 획득을 자동적으로 수행하기 위해 매 시간간격마다 요구되는 데이터를 테이블 형식으로 헤더파일에 생성하는 프로그램을 구현하였다. 이 구현된 프로그램을 이용하여 다목적실용위성 2호의 탑재소프트웨어가 개발되고 있다.
라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.
작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)
본 논문에서는 여러 시간대에 걸쳐 획득한 영상 데이터 집합에 대하여 동적 모델을 이용한 데이터들의 동시 가시화를 수행하고, 각 모델들 간의 변이를 분석하여 객관적인 영상 분석결과를 가시화해주는 연구를 수행하였다. 먼저 동적 모델의 동시 가시화를 위하여 동적 모델 데이터의 저장 및 로딩 모듈을 설계하였고, 동적 모델들간의 변이 분석은 체적, 속도를 비교 가시화함으로써 이루어졌다. 이를 한 환자에대하여 치료기간 중 일정 시간대별로 획득된 심장영상 집합들에 적용함으로써 기존의 영상분석의 한계점을 극복하고 심장 질환의 진단을 효율적으로 도울 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 신경망을 이용한 내용 기반 이미지 분류 방법을 제안한다. 분류 대상이미지는 인터넷상의 다양한 이미지들 중 오브젝트 이미지이대 웹 에이전트를 통하여 획득하고 정규화 과정을 거친다. 획득한 이미지를 분류하기 위한 특징은 웨이블릿 변란 후 추출된 질감 특징이다. 추출된 질감 특징을 이용하여 학습패턴을 생성하고 신경망을 학습한다. 그리고 구성된 신경망 분류기로 이미지를 분류한다. 본 연구에서는 다양한 질감 특징들 중에서 대비(contrast), 에너지(energy), 엔트로피(entropy)를 이용하여 특징을 추출한다. 실험에 사용한 데이터는 30종류에 대하여 각각 10개씩, 300개의 이미지들을 학습 데이터, 테스트 데이터로 사용하여 구성된 분류기의 인식률을 실험하였다.
센서태그(Sensor Tag)는 기존의 RFID 태그의 특징을 그대로 유지하면서 사물의 온도 습도와 같은 정보를 추가로 획득하여 냉장 제품 등의 관리에 유용하게 사용 할 수 있는 태그이다. 이러한 센서태그에 의해 획득된 정보, 즉 센싱 데이터는 리더의 인식 영역 안에서만 획득할 수 있으며 센싱 데이터가 변화할 때마다 보고하거나 또는 주기적으로 보고를 하는 특징이 있다. 기존의 RFID 환경에서는 센싱 데이터를 단순히 속성 정보로 관리하므로 영역질의 등 센서태그 객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 많은 연산이 필요하며 복합 질의 시 시스템 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 센서태그 객체의 특성을 고려한 통합 데이터 모델을 제시하고 질의를 효율적으로 처리하기 위한 색인 기법을 제안한다. 그리고 동일 리더 인식영역 내의 센싱 데이터가 특정 값으로 집중되는 특성을 고려하여 데이터 삽입 시 강제 합병 기법을 이용하여 노드의 중첩으로 인해 검색 성능을 떨어뜨리는 문제를 해결한다.
수중음향통신은 다중경로로 인한 신호간의 간섭으로 성능이 열악하므로 채널 부호화의 적용은 필수적이다. 수중 통신에서 데이터를 전송하기 위한 패킷의 구조는 동기 획득을 위해 데이터 전송 전에 PN 시퀀스를 데이터의 헤드 부분에 첨가하여 전송한다. PN 시퀀스는 송 수신 간에 서로 알고 있는 데이터를 이용하여 동기를 획득하는 기능을 하고 있으므로 PN 시퀀스는 채널 부호화를 하지 않고 전송된다. 이러한 비부호화 된 PN 시퀀스는 대부분의 연구에서는 동기 획득을 위해 활용되지만 본 논문에서는 동기 획득 뿐 아니라 PN 시퀀스의 성능을 이용하여 데이터 필드의 성능 또한 예측할 수 있어 데이터 필드의 복호부에 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 다중 경로 전달 환경인 수중음향통신에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR에서도 우수한 성능을 보이는 컨볼루션 부호화 기법과 BCJR 복호 방식을 이용하여 다양한 부호화 율에서 비 부호화 된 PN 시퀀스의 오류율과 부호화 된 데이터 필드의 오류율의 상관관계를 시뮬레이션 및 실제 수중 실험을 통해 분석하여 효율적인 수신 구조를 제시하였다.
수중에서 획득되는 대용량 데이터를 영구 보존하고 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템을 설계하고 구현하기 위해서는 대용량 데이터 관리, 다양한 저장장치 관리, 효율적 검색 기능, 융통성있는 데이터 타입 지원 등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 해상에서 획득되는 대용량 시험자료를 효율적으로 관리하기 위해 개발된 수주음향 데이터베이스 시스템에 대해서 논한다. 구축된 시스템은 각 시험별로 획득한 원시자료와 다양한 분석기법을 통하여 추출한 분석자료를 저장, 관리, 제공할 목적으로 개발되었으며, 속도를 고려한 효율적 저장방법, 보안 시험별 검색단어 변경 문제 및 분석자료의 다양한 그래픽 제공 등을 고려하여 대용량 CD-쥬크박스를 가진 유닉스 기반의 클라이언트/서버 환경에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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