필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.
We will provides a micro-pump infusion injector with the cloud networking for remote control. The existing infusion injector with controlled manually have an uncomfortable to use it inconveniently. The proposed remote control infusion, infusion system enables the identification and control of injected amount through the IOT function on th WEB. The micro-pump used is a piezo electric pump manufactured by using MEMS technology, and the amount of charge is varied depending on the frequency magnitude through the micro-controller. The micro-pump can adjust the speed of the fluid depending on the frequency and can be from 0.1ml / min to 7ml / min when the frequency is from 3 to 110Hz.
컨테이너 기반 애플리케이션 개발의 증가와 마이크로서비스 아키텍처의 보급으로 컨테이너 클러스터 내 워크로드 간 안전한 통신이 중요해지고 있다. 또한, 최근에는 단일 클러스터 환경이 아닌 멀티 클라우드 등의 도입과 함께 다중 클러스터 환경이 점차 증가하면서 서로 다른 클러스터의 서비스 간 통신에 대한 보안 역시 강조되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 다중 클러스터 환경에서의 서비스 간 상호 인증 및 통신 암호화를 구현하고자 한다. 특히, 서비스 간 상호 인증이 가능한 mTLS (Mutual TLS)를 SPIFFE/ SPIRE 를 이용하여 구현하고, 이를 다시 확장하여 단일 클러스터 뿐만 아니라 다중 클러스터에서도 동일한 상호 인증 체계 및 통신 암호화를 사용할 수 있도록 하므로 컨테이너 환경 전반에 걸친 보안성과 신뢰성을 향상시키고자 한다.
레가시 3D API를 이용한 원격 렌더링 시스템을 개발한다면 다양한 응용 분야가 있다. 실시간 비디오 스트리밍 기반 클라우드 게이밍 서비스의 구현에 활용하거나, 다수의 3D 어플리케이션에 대한 렌더링을 지원하는 GPU 가상화의 구현 등에 활용할 수 있다. OpenGL API은 독립적인 전역함수로 구성되어 있고, Direct3D API는 마이크로소프트의 COM 기술 기반의 인터페이스와 그 멤버함수로 구성되어 있다. 본 논문은 상대적으로 구현이 복잡한 Direct3D에 대한 원격 렌더링 시스템을 성공적으로 설계하고 구현함으로써 일반적인 레가시 3D API에 대한 적용 가능성을 확인하고자 한다. 본 연구에서 구현한 원격 렌더링 시스템을 샘플 Direct3D 어플리케이션에 적용하고, 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 확인한다.
Kim, Woo-Lin;Ham, Hye-Won;Yun, Sang-Un;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.105-110
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2021
본 논문에서는 STT(Speech-to-Text), TTS(Text-to-Speech) API와 가속도 센서 기반의 청각 장애인의 의사소통을 도와주는 안드로이드 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 청각 장애인의 대화 상대가 말하는 것을 마이크로 녹음하고 STT API를 이용하여 텍스트로 변환하여 청각 장애인에게 보여주는 기능을 제공한다. 또한, TTS API를 이용하여 청각 장애인이 문자를 입력하면 음성으로 변환하여 대화 상대에게 들려준다. 청각 장애인이 스마트폰을 흔들면 이 애플리케이션이 실행하도록 가속도 센서 기반의 백그라운드 서비스 기능을 제공한다. 본 논문에서 구현한 애플리케이션은 청각 장애인들이 다른 사람과 의사소통을 할 때 영상통화로 수화를 이용하지 않고 쉽게 대화할 수 있는 기능을 제공한다.
5G 시대를 맞아, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행 차량, 스마트 제조 등의 기술 소요가 증가하고 있다. 전자기기의 고효율을 위해 고집적회로 및 패키징 연구는 중요하다. 전해도금된 솔더는 범프 조성의 균일성에 한계가 있다. 작은 크기의 솔더 파우더로 구성된 솔더 페이스트는 고집적 패키징에 일반적으로 사용되는 솔더 중 하나이다. 솔더 페이스트에 나노 입자를 첨가하거나 기판 표면 마감 처리를 하여 젖음성을 향상시키고, 금속 패드 계면에서 금속간화합물의 성장을 억제하는 연구가 진행중이다. 본 논문은 나노 입자 첨가를 통한 솔더 페이스트의 젖음성 향상과 계면 금속간화합물의 성장을 억제하는 원리에 대하여 설명한다.
의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.
애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 마이크로소프트 Azure(Microsoft cloud computing service)를 이용하여 낙동강 유역의 유출해석시스템을 개발하고, Azure의 가상머신(VM, Virtual Machine) 설정에 따른 시스템 실행시간을 평가하는 것이다. 이를 위해서 낙동강 유역을 20개의 소유역으로 구분하고, 각 소유역에 대해서 GRM 모형을 구축하였다. 각 유역의 유출해석은 상하류 위상관계를 유지하면서 독립된 프로세스로 실행된다. 실시간 유출해석을 위해 국토교통부의 실시간 강우레이더 자료와 댐방류량 자료를 이용한다. 유출해석시스템은 Azure에서 실행되며, 유출해석 결과는 웹을 통해서 가시화 된다. 연구결과 실시간 수문자료 수신서버와 유출해석 계산서버(Azure) 및 사용자 PC가 연계된 낙동강 실시간 유출해석시스템을 개발할 수 있었다. 유출해석을 위한 전산장비는 하드디스크와 메모리 보다는 CPU의 성능에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 유출해석시의 디스크 입출력(I/O)과 계산 프로세스를 분산함으로써 입출력과 계산 병목을 각각 감소시킬 수 있었고, 실행시간을 단축시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 고해상도의 공간 및 수문 자료를 활용하는 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템을 구축하기 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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