• 제목/요약/키워드: 사용자 웹 인터페이스

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계산 과학 응용을 위한 과학 워크플로우 통합 수행 환경 설계 (A Design of Integrated Scientific Workflow Execution Environment for A Computational Scientific Application)

  • 김서영;윤경아;김윤희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.37-44
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    • 2012
  • 빠르게 발전하는 컴퓨팅 기술에 비례해서 컴퓨팅 기기의 이용이 더욱 편리해짐에 따라 계산과학 분야의 연구자들은 점점 더 컴퓨팅 기술에 의존하고 있으며 더욱 계산 집약적인 연구를 진행하고 있다. 이러한 계산 과학 연구자들의 연구 환경 지원을 위하여 전 세계적으로 e-사이언스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 여전히 연구자의 실험 환경과 컴퓨팅 자원간의 별도의 설정과 설치 과정이 필요 없는 자유로운 연구 환경에 대한 보장이 요구되고 있다. 본 논문에서는 계산과학 분야의 연구자들의 실험 환경을 분산된 고성능 컴퓨팅 인프라와 함께 웹 브라우저를 통해 쉽게 접근 가능한 과학 워크플로우 통합 수행 환경을 제시한다. 이 환경에서는 워크플로우 설계 툴을 통해 정의된 순서와 작업 특성을 고려하여 분산된 그리드 자원에 제출함으로써 작업들에 대한 자동화된 수행을 제공한다. 포탈을 통해 제공되는 워크플로우 설계 툴은 사용이 용이한 인터페이스를 제공하며 실시간으로 워크플로우의 실행 상태를 모니터링 서비스를 통해 제공한다. 사용자는 워크플로우의 실행에서의 중간 결과를 확인하고 수행의 흐름을 결정할 수 있다. 이로써 복잡한 HTC 기반의 실험 수행을 효과적으로 진행할 수 있으며 연구의 생산성을 높일 수 있다.

Node.js를 활용한 웹GIS 서버의 설계와 구현 (Design and Implementation of Web GIS Server Using Node.js)

  • 전상환;도경태
    • Spatial Information Research
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    • 제21권3호
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    • pp.45-53
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    • 2013
  • 웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.

자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 컨테이너 식별자 인식

  • 김재용;박충식;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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    • pp.500-506
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    • 2005
  • 본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

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원전 가동전/중 검사정보관리 시스템 개발 (Development of Pre-Service and In-Service Information Management System (iSIMS))

  • 유현주;최성남;김형남;김영호;양승한
    • 비파괴검사학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.390-395
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    • 2004
  • iSIMS는 한국 수력원자력 주식회사의 원자력발전소에서 수행하는 가동전/중 검사 절차를 지원하는 웹베이스의 통합 정보 시스템이다. 이 시스템은 가동전/중 검사에 적합한 적용규격(CODE, Standards) 및 규제기관에서 원하는 규제조건 등과 부합하는 검사 계획단계에서 최종 보고서 단계까지의 전체 검사공정을 지원하는데 목적을 두고 있다. 이 시스템의 주요 기능은 검사계획, 검사 및 보고서출력, 검사과정 통제 및 해당 검사부위의 정보 찾기와 그 부위를 비쥬얼하게 찾아 갈 수 있는 자원관리 부분으로 구성된다 본 시스템은 해당 용접부에 대해 2D로 된 위치정보와 3D로 제공되는 비쥬얼정보를 제공하고 이들은 데이터베이스 응용프로그램과 인터페이스 하여 서로에 대한 정보를 공유하여 사용자에게 제공한다. iSMIS는 데이터베이스 관리 도구, 2D와 3D 비쥬얼 도구 등의 상용 소프트웨어 패키지를 사용하여 구현하였다. iSIMS에 대한 주요 기능과 기술은 본문에 기술하였다.

클라우드 환경에서 MongoDB 기반의 비정형 로그 처리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of MongoDB-based Unstructured Log Processing System over Cloud Computing Environment)

  • 김명진;한승호;최운;이한구
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.71-84
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    • 2013
  • 컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.