최근 많은 소프트웨어 개발 프로젝트들은 지속적으로 요구사항들이 변경되는 대규모의 복잡한 시스템이며 컴포넌트 기반이나 제품계열 소프트웨어 개발 방식과 같이 아키텍처 기반으로 소프트웨어를 개발하고 있다. 이러한 소프트웨어 개발환경에서 생산성이나 유지보수 향상을 위해서는 무엇보다도 유연하고 확장 가능한 아키텍처가 필요하다. 본 논문에서는 CBD(Component Base Development) 기반의 비즈니스 어플리케이션 개발 및 유지보수 시 생산성과 유지보수 향상을 위해 필요한 유연성과 확장성 품질속성을 가진 소프트웨어 아키텍처를 제시하고 이들 품질속성을 달성하기 위한 방법들을 아키텍처 모델을 통해 설명한다. 또한, 본 논문에서는 최근 프리젠테이션(Presentation) 프레임워크(Framework)로 잘 알려진 Struts와 JBean이라 불리는 본 논문에서 제안한 프레임워크의 성능을 비교했다. JBean 프레임워크는 프리젠테이션 프레임워크와 비즈니스 로직 프레임워크를 가지고 있기 때문에 공정한 실험을 위해 JBean에서 비즈니스 로직 프레임워크에 관련된 모듈을 제거하고 단지 프리젠테이션단 프레임워크만 가지고 실험을 한 결과 JBean의 프리젠테이션 단 프레임워크가 평균 초당 18개의 거래를 더 처리하고 있다.
본 연구는 Usability 중심의 웹사이트 평가를 위한 프레임워크 모델의 구축을 목표로 한다. 이를 위해 기존에 구축된 웹사이트 평가 방법론을 분석하여 평가 요소 별 중요도를 설정하였다. 비교 분석을 통해 나온 문제점들을 기초로 웹사이트평가를 위한 평가요인(Critical Factor)을 선정하여 새로운 프레임워크 모델 $C^3$ISP(Contents, Community, Commerce, Interface, Security, Performance)를 제시하였다. 향후 연구과제로는 프레임워크의 유용성을 분석하기 위한 Running Test를 실시한다.
딥러닝 프레임워크는 현재에도 계속해서 발전되어 가고 있으며, 다양한 프레임워크들이 존재한다. 딥러닝의 대표적인 프레임워크는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있다. 딥러님 프레임워크는 이미지 학습을 통해 이미지 분류에서의 최적화 모델을 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용하고 있는 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 활용하여 이미지 학습을 진행하였으며, 이 과정에서 도출한 결과를 비교 분석하여 최적화된 프레임워크을 알 수 있었다.
폐기물 가스화는 생산된 합성가스를 이용하여 발전 등 직접적인 에너지원으로 이용할 수 있으며, 고부가가치 화합물의 원료 공급원으로도 이용할 수 있다. 폐기물 가스화를 이용한 고부가가치 화합물 제조의 경우 기존 화합물 제조공정에 폐기물 가스화 공정이 연계되어, 하나의 복합시스템으로 운영이 된다. 따라서 기존 공정과 최적으로 연계될 수 있는 폐기물 가스화 시스템의 개발 또는 선정이 필요하며, 이를 위하여 폐기물 가스화 시스템에 대한 분석 평가가 적절하게 이루어져야 한다. 본 연구에서는 시스템공학 개념을 적용하여 폐기물 가스화 시스템의 체계적인 분석 평가를 위한 프레임워크를 개발하였다. 시스템공학은 요건분석, 기능분석, 합성(통합), 분석/관리 프로세스를 통하여 시스템을 성공적으로 구현하기 위한 다학제적인 접근방법이다. 이러한 시스템공학의 개념 및 기본 프로세스를 적용 조정하여 폐기물 가스화 분석 평가 프레임워크를 개발하였으며, 개발된 프레임워크는 계층구조로 표현이 된다. 계층구조는 분석관점, 분석항목, 분석지표로 구성이 되며 분석된 데이터에 대한 평가는 AHP를 통하여 계산된 가중치를 적용하여 이루어진다.
본 고에서는 "방송통신과 재난"의 연관성을 세가지 관점에서 분석하는 프레임워크를 제안하였다. 이 프레임워크는 "대국민 재난방송통신", "재난안전통신" 및 "방송통신 재난관리"의 세 가지 핵심 영역으로 구성되어 있다. 또한 각 영역의 주요기능과 이슈에 대해 기술하였다. 제안한 프레임워크를 사용하여 국내 관련 법을 분류하였고 미국의 사례 분석도 간략히 기술하였다. 본 고에서 제안한 프레임워크는 향후 우리나라의 관련 법, 정부 조직 및 정부 정책의 기본 틀로 활용될 수 있을 것이다.
딥러닝(Deep Learning)을 효과적으로 연구하고 개발할 수 있도록 도와주는 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)가 있다. 딥러닝 프레임워크는 현재 100 가지도 넘는 종류가 있다. 그렇기 때문에 개발의 목적에 가장 적합한 딥러닝 프레임워크를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본고에서는 5가지 대표적인 딥러닝 프레임워크에 대해서 각각의 특징을 분석하고 비교한다. 이를 통하여 딥러닝을 개발하기 전에 개발 목적에 적합한 프레임워크를 선택할 수 있는 간단한 안목을 제시한다.
지난 몇 년간 인터넷 전자상거래는 폭발적으로 증가해왔으나 그런 증가추세도 어떤 장벽에 부딪힐 운명에 처해있다. 그 원인은 서로의 서비스들을 활용하지 못하는 폐쇄적인 전자 마켓들과 호환이 안 되는 응용들, 상호운영이 안 되는 플랫폼들, 고객들을 불안하게 하거나 혼란시키는 보안과 지불 방식등에 있다. 이런 인터넷 전자상거래의 장애 요소를 극복하고 상호 운영이 가능한 전세게 전자상거래 시장을 구축하기 위하여 인터넷 전자상거래 관련 회사들은 CommerceNet이라는 컨소시엄을 통하여 인터넷 전자상거래 공용 프레임워크인 eCo 시스템에 관한 국제 표준 스펙을 개발하고 있다. 본 논문에서는 CommerceNet에서 추진하고 있는 eCo 프레임워크 프로젝트에서 수행중인 eCo 프레임워크의 표준화 동향과 기반 기술을 분석한 내용을 기술하고 있다.
OSI 통신망 보안의 전체적인 보안 프레임워크는 ITU-T X.810, 인증(Authentication) 프레임워크는 ITU-T X.811 그리고 접근 제어(Access Control) 프레임워크는 ITU-T X.812에서 각각 기술하고 있다. 이들은 OSI 참조 모델을 기반으로 한 보안 시스템 설계의 기본 골격을 제공한다. 본 고에서는 통신망 보호를 위한 기밀성(Secrecy), 무결성(Integrity), 가용성(Availability) 보안 서비스들 중에서 기밀성 보장에 해당하는 접근 제어(Access Control) 프레임워크를 ITU-T Rec. X.812(1995.7)를 기반으로 분석하였다.
CAD 프레임워크는 다양한 CAD 툴들의 이용법을 사용자 관점에서 통합하여 사용의 편이성과 설계 작업의 생산성을 높이고 CAD 시스팀 관리의 효율성을 높이고자 창안된 개념이다. 본 고에서는 CAD 프레임워크의 개념과 기능, 구성과 DEC 의 Power Frame을 예로 한 프레임워크의 형태와 발전 현황, 그리고 표준화 동향과 제 4세대 프레임워크를 중심으로 한 앞으로의 전망에 대해 살펴본다.
정보통신 기술의 발달을 기반으로 효율적인 업무 수행과 근로자들의 만족도 향상을 위해서 재택근무, 원격근무, 유연근무와 같은 다양한 근무 제도들이 고안되어 운영되어 왔다. 최근에는 이러한 제도들을 포괄하는 스마트워크의 개념이 각광받으며 도입되어 활용되고 있다. 하지만 아직 스마트워크에 대한 연구는 아직 초기 단계라서 그 정의가 연구마다 상이하여 정립되어 있지 않고, 이와 관계된 변수들에 대해 포괄적으로 살펴본 연구는 없는 것으로 보인다. 본 연구에서는 지난 15년간 국내에서 수행된 스마트워크 관련 학술 연구들을 대상으로 체계적인 문헌 분석(Systematic Literature Review)방법을 이용하여 연구 경향을 분석하였다. 그리고 연구들에서 제시되고 있는 변수들을 취합하여 이론적인 정책 프레임워크를 구축하여 제시하였다. 프레임워크의 구성요소는 업무(Task), 기술(Technology), 개인(People), 조직 구조(Organization Structure), 그리고 관리 수단(Managerial Levers)의 다섯 가지 차원으로 클러스터링이 되었으며 간간이 나타난 사회적 차원의 변수들은 별도로 분리하여 제시하였다. 이 프레임워크는 향후 스마트워크의 심층 연구의 기초로 활용할 수 있을 것이며 이와 관련하여 실증 분석 연구의 방향에 대해 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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