• 제목/요약/키워드: 사용자 개입

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자율 컴퓨팅을 적용한 SOA 서비스 결함 관리 기법 (A Method to Manage Faults in SOA using Autonomic Computing)

  • 천두완;이재유;라현정;김수동
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권12호
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    • pp.716-730
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    • 2008
  • 서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.

의사결정트리 기법을 이용한 파프리카용 스마트팜 전문가 시스템 (Smart Farm Expert System for Paprika using Decision Tree Technique)

  • 정혜선;이인용;임중선
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.373-376
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    • 2018
  • 기존의 파프리카 스마트팜 시스템의 경우 여러 센서 값을 기준 값에 추종하도록 설정 되어 있기 때문에 다른 외란의 값이 들어오면 시스템이 최적의 판단을 하지 못하는 경우가 많아 파프리카 생장에 유해한 경우가 발생한다. 이를 의사결정 나무 기법을 활용하여 파프리카 스마트팜용 전문가 시스템을 설계하여 주변 환경에 따라 달라지는 요소들에 의해 생성되는 데이터를 사용하여 농민의 경험치와 유사한 의사결정 구조를 가진 제어 알고리즘을 구축한다. 현재의 스마트팜 제어시스템의 경우 농민이 설정해둔 기준 값에 센서 값들을 추종하도록 시스템화 되어 있기 때문에 주변 환경의 외란에 대한 사용자의 개입이 필수적이다. 파프리카 스마트팜 장비를 제어하기 전 여러 환경 요소 중 가장 영향력을 미치는 것을 선정한 후 농민들의 경험치와 표준 의사결정 기준이 반영된 복합 환경제어를 위한 전문가 시스템을 모델링하였다. 설계된 모델은 내외부 환경 데이터에 의해 학습된 의사결정트리 기반의 파프리카용 전문가시스템으로 서, 사용자의 간섭을 최소화한 제어기를 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 연구를 통해 여러 데이터를 복합 시키면서 각 환경 요소들이 상호관계를 갖고 있으며, 나아가 여러 주변 환경 요소들이 생장에 영향을 미치고 있기에 전문가용 파프리카 스마트팜을 만들 때 표준이 될 수 있는 제어 알고리즘이 될 것으로 기대한다.

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가상현실 미술치료 (VRAT) 콘텐츠의 치료적 요인 특성에 대한 분석 (Analysis on Characteristics of Therapeutic Factors of VRAT(Virtual Reality Art Therapy) Contents)

  • 임성윤
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 20세기 초부터 대안적 심리치료의 관심과 발전과 더불어 예술치료의 영역도 발전, 확장되어 가고 있다. 특히 근래 들어 기술의 발전과 코로나 사태(Covid 19 Pandemic)가 불러온 언택트(Untact) 시대는 디지털 예술치료 콘텐츠에 대한 개발을 가속화 하고 있다. 그 중 가상현실(Virtual Reality)에 대한 높은 관심은 전통적 예술치료를 넘어서는 새로운 매체의 치료적 효과성에 대한 기대와 의문을 동시에 불러오고 있다. 이 연구에서는 통합 미술치료이론인 ETC(Expressive Therapies Continumm)의 개념 틀과 치료적 구성요소에 기반한 체계적 문헌분석을 통해 가상현실 미술치료(VRAT:Virtual Reality Art Therapy) 콘텐츠의 치료적 요인의 특성을 알아보고자 하였다. 연구결과로는 VRAT 콘텐츠는 사용자의 동적, 지각적, 인지적 요인을 촉발하는 좌반구 대상의 치료적 요인이 주로 나타났고 감각적, 정서적, 상징적 요소에 치중된 우반구 대상의 치료적 요인은 상대적으로 드물게 나타났다. 그 이유로는 VRAT 매체의 특성 및 기술적 한계 외에도 실험적 단계의 특성상 치료사의 적극적 개입과 장기적 세션 구성의 부재, 사용자들의 VRAT 에 대한 두려움과 서툼, 낯섦 등에 기인한 것으로 보인다. 연구의 한계로는 적은 수의 분석 대상 문헌과 미술치료라고 하기엔 미비한 현 VRAT 의 형식이며 본 연구의 결과로서 도출된 VRAT 콘텐츠 매체와 환경에 기인한 치료 요인의 특징과 가능성이 향후 VRAT 콘텐츠의 적절한 개발에 유용하게 쓰이길 기대한다.

통계와 시각화를 결합한 데이터 분석: 예측모형 대한 시각화 검증 (Data analysis by Integrating statistics and visualization: Visual verification for the prediction model)

  • 문성민;이경원
    • 디자인융복합연구
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    • 제15권6호
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    • pp.195-214
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    • 2016
  • 예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.

건물 통합 정보를 이용한 지붕 추출 의미론적 분류 (Semantic Segmentation for Roof Extraction using Official Buildings Information)

  • 염성관;이희권;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.582-583
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    • 2021
  • 태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

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이더리움 기반의 선물(Future) 전력 거래 시스템 설계 (Design and Implementation of Ethereum-based Future Power Trading System)

  • 염성관;이희권;신광성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.584-585
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    • 2021
  • 태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

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가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV 적용에 대한 단일 및 다중 네트워크 성능 평가 및 분석 (Performance Evaluation and Analysis on Single and Multi-Network Virtualization Systems with Virtio and SR-IOV)

  • 이재학;임종범;유헌창
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.48-59
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    • 2024
  • 하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

정사모자이크 제작을 위한 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능 평가 (Assessment of Parallel Computing Performance of Agisoft Metashape for Orthomosaic Generation)

  • 한수희;홍창기
    • 한국측량학회지
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    • 제37권6호
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    • pp.427-434
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    • 2019
  • 본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.

디지털 영상 기반 정량적인 사시각 측정을 위한 새로운 소프트웨어 (A New Software for Quantitative Measurement of Strabismus based on Digital Image)

  • 김태윤;서상신;김영재;양희경;황정민;김광기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.595-605
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    • 2012
  • 사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

색상 불변 특징을 이용한 고해상도 위성영상의 영역기반 건물 추출 (Region-based Building Extraction of High Resolution Satellite Images Using Color Invariant Features)

  • 고아름;변영기;박우진;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.75-87
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    • 2011
  • 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.