딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
지하시설물의 효과적인 데이터의 관리는 인간 삶 측면에서 매우 중요하다. 여기에는 최신성의 정확도 높은 데이터의 입력이 선행되어야 한다. 그래서 효율적인 데이터를 입력을 위한 방법이 중요하다. 본 연구에서는 오픈소스(open source) 소프트웨어를 활용하여 하수 시설물 현장조사 프로그램을 개발함으로써 종이도면을 태블릿PC로 대체할 수 있도록 하였다. 태블릿PC를 활용하여 현장에서 취득하는 도형 및 속성정보를 데이터베이스 서버를 통해 실시간으로 전송하도록 하였으며, PostGIS 쿼리(query)를 개발하여 구조화편집 자동화로 하수 시설물 GIS (Geographic Information System) 데이터베이스 구축에 수작업을 최소화하였다. 또한, 하수 시설물 GIS 데이터베이스 구축 프로그램을 활용하여 데이터베이스 구축을 하였고, 이를 기존방식의 하수 시설물 데이터베이스 구축과 작업공정, 작업시간을 비교·분석한 결과 작업공정이 단순화되었고 작업시간이 단축되었다. 아울러 오픈소스 소프트웨어의 간단한 커스터마이징을 통해 타 분야의 현장조사 및 데이터베이스 구축에 활용할 수 있을 것이다.
콜드체인의 마지막 단계인 백신전달 과정에서 대부분 얼음을 넣은 단열컨테이너로 온도를 조절하며, 백신의 온도 조절이 적절하지 않아 낭비되는 백신의 양이 상당하다. 예방접종을 관리하고 운영하는데 온도 데이터가 중요하며, 본 연구에서는 실시간 백신전달 모니터링 시스템을 개발하였다. 휴대용 백신 냉장고의 온도, 위치 및 전력 소비 데이터를 수집하기 위해 문자(Short Message Service) 통신 방법을 사용하였고, 한국과 탄자니아(아루샤 및 킬리만자로 지역)에서 시스템을 테스트하였다. 개발된 백신 냉장고는 문자통신을 통해 데이터 손실없이 실시간으로 백신상태를 모니터링을 할 수 있었다. 백신의 상태 및 데이터는 클라우드 서버를 통해 웹 기반 유저 인터페이스에서 확인할 수 있었다.
사회가 복잡해지고 첨단 사회로 갈수록 저작권 침해 사례는 증가하고 있다고 볼 수 있다. 소프트웨어 저작권 분쟁 중에는 소프트웨어가 복제되어 업그레이드 소프트웨어로 만들어 졌는지 판단에 대한 분쟁이 있을 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 업그레이드 여부에 판정에 대한 분석 방법을 제안하고자 한다. 소프트웨어 업그레이드 분석을 위하여 소프트웨어 동일 유사성 분석 기법을 이용하였다. 분석 대상 프로그램은 서버, 관리 프로그램, 라즈베리 PC 프로그램들을 대상한다. 첫번째 분석은 프로그램들의 생성 정보와 내용의 일치성을 확인한다. 그리고 제출된 프로그램과 현장에 설치된 프로그램간의 기능과 화면 구성에 대한 유사성 여부를 분석한다. 두 번째 비교 분석은 동일한 환경에서 두 개의 프로그램을 동작을 시켜 유사성을 비교 분석한다. 비교 분석 결과 2 개의 프로그램은 동작과 구성화면이 동일함을 확인되었다. 그리로 한 몇 개의 파일에서 사소한 차이는 발견되었으나 2개 프로그램은 대부분 동일하거나 거의 유사한 소스 코드를 이용하여 제작된 것을 확인하였다. 따라서 본 프로그램은 업그레이드 프로그램으로 판정 할 수 있다.
최근 스마트폰의 성능이 급격히 향상되고 모바일 플랫폼에서 백그라운드 앱의 실행이 늘면서 모바일 환경의 멀티태스킹이 활성화되고 있다. 모바일 환경에서는 종래의 데스크탑 및 서버 응용들과 달리 응답시간이 중요한 대화형 작업들이 대부분을 차지하고 있으며, 일부 응용은 데드라인이 존재하는 실시간 작업에 해당된다. 본 논문에서는 스마트폰에서 실시간 작업과 대화형 작업이 동시에 실행될 때 메모리 관리를 어떻게 함으로써 이질적인 멀티태스킹 환경의 요구사항을 충족할 수 있는지에 대해 연구한다. 본 논문에서는 실시간 작업의 요구 조건 만족을 위해 필요한 메모리 크기를 분석 및 모델링하고 이에 기반해서 멀티태스킹 작업 간의 메모리를 할당하는 방안을 제안한다. 이종 앱의 스토리지 접근 트레이스를 추출하고 이에 기반한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 실시간 작업의 요구를 일정 수준으로 보장하면서 대화형 작업에 합리적인 성능을 제공함을 확인하였다.
최근 바이러스 감염병 및 새로운 질병은 한 지역에 국한되는 것이 아니라 전 세계적으로 확산되어 경제적, 사회적으로 심각한 피해를 일으키고 있다. 또한, 새로운 질병의 발현 주기가 짧고, 확산 속도도 빨라지고 있다. 질병에 대한 확산을 막기 위해 격리, 폐쇄 등 질병 발생 후 수동적인 형태의 대응이 우선시 되고 있다. 이러한 형태의 대응은 질병 확산 방지에 근본적인 대응으로는 부족한 부분이 많이 있다. 이에, 본 연구에서는 새로운 질병 발생 정보를 포함한 질병 예방 모니터링 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 IoMT 환경 구축을 통해 질병 정보와 사용자의 정보를 수집한다. devices를 이용한 정보 수집은 사용자의 생체정보와 질병 서버에 등록된 데이터를 수집하고 분류한다. IoMT 환경에서는 사용자의 데이터를 수집하여 사용자 질병 감염 여부를 평가하여 사용자에게 제공한다. 본 연구를 통해 개인의 질병 증상 정보를 제공하고, 질병 확산에 대한 능동적인 대응 방법을 제공할 수 있다.
빗물자원의 대부분은 바다로 유입되어 소모되거나, 하수로 유입되어 불필요한 고도처리 공정이 진행되고, 하수처리장 용량에 과부하를 발생시키는 등 막대한 예산이 투입되고 있는 실정이다. 갈수기시 농가에서 용수를 확보하기 위한 용수 운반장치 등 기반구축이 쉽지 않으며, 인력 부족으로 정상적인 용수공급에 어려움을 겪고 있다. 이에 빗물자원을 용수로서 효율적으로 활용하기 위한 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구는 빗물저류조에 스마트 관수제어 시스템을 적용한 것으로 지중에 설치된 토양수분 센서와 저류조 내부의 수위 센서에서 관측된 데이터를 토대로 자동으로 지중에 수분을 공급하는 시설이다. 지중에 수분이 부족할 경우 밸브를 열어 자동으로 펌프를 가동시켜 저류조 내부의 물을 지중으로 공급시키며 지중의 수분이 충분하거나 저류조 내부의 물이 부족해질 경우 밸브를 닫아 공급을 중단하도록 한다. 또한 저류조의 수위와 토양의 수분량, 펌프의 작동여부 등은 앱을 이용하여 실시간으로 확인이 가능하며, 스마트폰 앱을 이용한 수동조작 또한 가능하다. 본 기술은 집수, 저류, 공급, 통신, 제어, 센서 총 6종의 모듈로 구성되어 있으며, 사용자의 환경 및 예산의 따라 집수, 저류, 공급 모듈 등 맞춤형 제품 구성이 가능하도록 개발하였다. 저류조의 물공급을 관리, 제어하는 시스템으로 센서로부터 전송받은 데이터를 기준으로 펌프를 작동시켜 수분공급을 제어할 수 있으며 해당 기록을 서버에 저장하여 데이터의 통계를 구할 수 있도록 하였다. 사용자가 앱을 통하여 직접적인 제어 및 가동환경에 대한 설정을 할 수 있어 사용자가 직접 현장에 오지 않아도 토지의 현황과 저류조의 수위, 수분 공급상황 등을 직접 제어할 수 있도록 개발하였다.
베이스보드 매니지먼트 컨트롤러(BMC, Baseboard Management Controller)는 다양한 통신 인터페이스를 사용하여 서버 모니터링, 유지보수, 제어 기능을 지원한다. 그러나, 디바이스 드라이버 초기화 과정에서 예기치 못한 문제가 발생할 경우 BMC가 정상적으로 동작하지 않을 수 있기 때문에 디바이스 드라이버 초기화 과정을 정확하게 분석하고, 분석 결과를 확인할 수 있는 기능을 제공하는 부팅 과정 프로파일링 도구는 필수적이다. 기존 부팅 과정 프로파일링 도구들은 BMC 부팅 과정 분석에 필요한 디바이스 드라이버 초기화 과정과 결과를 구체적으로 제공하지 않아 개발자가 필요에 따라 여러 도구를 조합하여 사용해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 BMC의 부팅 과정 프로파일링 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 디바이스 드라이버 초기화 과정분석, CPU 및 메모리 사용률 분석, 커널 버전 관리 기능을 제공한다. 제안하는 도구를 사용하여 부팅 과정을 쉽게 분석할 수 있으며, 분석 결과는 부팅 시간 단축에 사용될 수 있다. 또한 제안한 도구를 Linux 기반의 BMC에 구현하고, 제안한 도구가 기존 프로파일링 도구에 비해 효율적임을 보인다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
근래 정보의 다양성과 활용에 따라 많은 데이터가 생성되었고, 데이터를 수집, 저장, 가공 및 예측 하는 빅데이터 분석의 중요성이 확대되었으며, 필요한 정보만을 수집할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 웹 공간은 절반 이상이 텍스트로 이루어져 있고, 유저들의 유기적인 상호작용을 통해 수많은 데이터가 발생한다. 대표적인 텍스트 데이터 수집 방법으로 크롤링 기법이 있으나 데이터를 가져올 수 있는 방법에 치중되어 웹 서버나 관리자를 배려하지 못하는 크롤러가 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 크롤링 과정에서 발생할 수 있는 문제점 및 고려해야 할 주의사항에 대해 살펴보고 효율적으로 데이터를 가져올 수 있는 개선된 동적 웹 크롤러를 설계 및 구현한다. 기존 크롤러의 문제점들을 개선한 크롤러는 멀티프로세스로 설계되어 작업소요 시간이 평균적으로 4배정도 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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