본 논문에서는 안드로이드 기반의 효율적인 모바일 소프트웨어 개발을 위한 로그 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안한 모델은 관점지향 프로그래밍을 적용하여 로깅 대상의 변경 없이 로그를 획득하며, 획득한 로그를 원격 호출 인터페이스를 사용하여 로깅 관리자에 전달한다. 로그 관리자는 안드로이드 기본 컴포넌트인 서비스 형태로 구성하며, 로깅 대상 어플리케이션 수행에 독립적으로 로그를 관리한다. 제안한 모델은 로깅을 위한 어플리케이션 변경을 최소화하고, 로깅이 어플리케이션 실행에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다.
과거 제조업의 글로벌화에 이어 지식서비스의 글로벌화 추세는 소프트웨어 부문에서도 새로운 유형의 국제분업화를 야기하고 있고 소프트웨어 기업들의 비즈니스 방식에도 상당한 영향을 주고 있다. 하지만 국내 소프트웨어 산업은 글로벌 소프트웨어 아웃소싱 시장에서 매우 작은 비중을 차지하고 있고, 고임금 구조로 글로벌 기업들의 아웃소싱 수요를 유인할 수 있는 동기 요인을 제공하지 못한 것이 사실이다. 따라서 본 글에서는 최근 부각되고 있는 인도와 중국의 글로벌 소프트웨어 아웃소싱 시장 동향과 정부의 정책적 지원 현황을 살펴보고, 한국 상황에 적합한 글로벌 아웃소싱 모델이 무엇인지를 살펴본다.
모바일 융합 서비스를 개발하기 위해 단순 컴포넌트의 조립(integration)이나 합병(merge)과 융합 서비스를 식별하는 기존의 개념만으로 부족하다. 비즈니스 서비스 모델에 적합한 비즈니스 기능을 가진 융합 서비스를 지원하는 응용 시스템 개발을 위해 비즈니스 서비스 모델에서부터 서비스 모델로의 매핑과 다양한 자산(assets)정보가 필요하며 이들을 설계 단계에서 구현 단계를 지원하는 적절한 프레임 워크가 절대적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 집약적인 신기술을 도입하여 시장 전략과 융합 모바일 도메인에 적합한 소프트웨어 개발 도구 및 환경 지원을 위한 모바일 융합 서비스 기반 공통 프레임워크(SOCF:Service Oriented Common Frameworks)를 연구하며 실생활의 모바일 서비스가 제공자와 고객 간에 재사용 단위의 추상화 수준을 단순 컴포넌트를 넘어 서비스 제공과 사용사이(provide/consume)의 서비스 수준까지 확대하여 다양한 서비스 자원들을 통합하고 재사용하여 서비스 융합 시스템 개발을 지원하는 프레임워크 설계 및 구현에 관한 내용을 서술한다.
지금의 IPTV는 IP기반 방송융합 서비스로서 현재 세계 유명 통신 사업자들을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 하지만 'IP+방송' 이라는 그저 단순한 결합과 부가서비스들의 제한으로 인해 기술의 비효율성이 드러나 있으며, 주로 IPTV서비스를 필두로 현재 콘텐츠에 대한 유출사고가 이루어지고 있다. 따라서 변화된 새로운 형태의 차세대 IPTV서비스와 더불어 그 특성에 맞게 보안 서비스에 대한 요구사항이 필요하다. 본 연구에서는 유무선 통합 환경에서 제공되는 IPTV서비스에서의 안전하고 효율적인 콘텐츠 서비스 제공을 위한 'CAS 적응형 DRM 모델'을 제안하였다. 사용자가 다운로드한 DRM이 적용된 콘텐츠를 안전하고 효율적으로 자신이 소유한 디바이스에서 이용할 수 있는 방안을 제시한다.
소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.
광 인터넷의 서비스는 단일서비스 모델과 도메인 서비스 모델로 구분된다. IETF는 단일서비스 모델의 제어 평면을 위하여 GMPLS를 정의하고 있으며, OIF 및 ODSI는 도메인 서비스 모델 기반의 O-UNI 규격을 정의하고 있다. 광 인터넷을 위한 망 관리 기능은 제어 기능에 비하여 표준화가 활발히 진행되고 있지 않으며, OIF 및 ODSI에서 O-UNI의 구성 및 연결 관리를 위한 MIB를 정의하고 있다. 본 논문에서는 광 네트워크의 제어평면 및 관리평면과 전달평면사이의 개방형 인터페이스 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델은 네트워크 장비들에게 시스템 관리 기능을 최소화 시키므로 새로운 서비스의 창출 및 소프트웨어의 유지보수를 용이하게 한다.
컴포넌트 기반 소프트웨어에서는 사용될 컴포넌트의 성능을 확인하는 것이 개발될 소프트웨어의 품질 확보를 위해 중요한 요소라고 할 수 있다. 기존의 컴포넌트 성능 측정 방법은 컴포넌트 모델이나 미들웨어에 종속적이며 그에 따라 소프트웨어의 개발환경이 변경될 경우 추가적인 비용을 필요로 하고, 웹 서비스 등을 이용하여 서비스의 통합이 이루어질 시에 유연하게 적용할 수 없다는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위한 한 가지 방법으로 미들웨어와 컴포넌트 모델에 종속되지 않는 컴포넌트의 성능 측정 방법을 제안한다. 이러한 방법을 이용하면 동일 기능을 수행하는 컴포넌트들에 대해 성능을 측정 비교할 수 있는 장점이 있다.
본 연구의 목적은 국내 오픈소스 공간정보 소프트웨어 산업 활성화를 위한 오픈소스 공간정보 소프트웨어 비즈니스 모델을 제안하는데 있다. 본 연구에서는 국내외 오픈소스 소프트웨어 비즈니스 모델을 유형화하여 정리하고 공간정보 분야에서 가능한 비즈니스 모델을 도출한 후 국내 공간정보 기업에 적합한 오픈소스 소프트웨어 비즈니스 전략을 제안하였다. 비즈니스 모델 제안은 국내 오픈소스 공간정보 소프트웨어 관련 기업들과의 인터뷰 및 사례 분석을 통해 이루어졌으며, 비즈니스 모델 분석 방법론은 경영학에서 활용하는 비즈니스 모델 캔버스를 활용하였다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 비즈니스 모델은 기업의 성격에 따라 달리하였는데, 배포자 유형 기업은 앞으로는 해당 소프트웨어를 기반으로 하는 보다 전문적인 서비스를 통한 비즈니스가 가능할 것으로 분석된다. 생산자 유형 기업은 국내시장뿐만 아니라 세계시장으로의 진출도 고려할 수 있을 것으로 전망된다. 국내 오픈소스 소프트웨어에 대한 관심의 증가 속도로 볼 때 서드파티 서비스 공급기업의 수는 앞으로 지속적으로 증가 할 것으로 보인다. 따라서 서드파티 서비스 공급자 기업은 기술력 확보를 통해 다양한 비즈니스 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단되었다.
Computer-Aided Control Engineerig(CACE) 프레임워크는 컴퓨터 제어시스템의 개발비용과 신뢰성에 대한 위기에 대처하여, 제어시스템 엔지니어링 분야의 독립적인 소프트웨어 패키지들을 상호 호환성 있게 통합하여 컴퓨터 제어시스템의 모델링과 구현, 유지보수 및 소프트웨어 재사용에 이르는 라이프사이클 전단계에 걸쳐 일관적으로 사용될 수 있어야 한다. 이러한 개념의 개방형 통합 소프트웨어 패키지 운영체제가 광범위한 응용분야에서 재사용될 수 있도록 하기 위해서는 다음과 같은 5가지 서비스 클래스를 제공하는 프레임워크라는 기반구조에 의해 개발되어야 한다. 프레임워크에서 제공하려는 서비스들은 여러 응용분야의 소프트웨어 패키지들을 통합적으로 운영하기 위하여 필수적으로 요구되는 서비스 개념으로서 데이터베이스 서비스, 모델정의 서비스, 태스크 운영 서비스, 사용자 대화 서비스, 프로세스 통신을 위한 메시지 서비스들이 존재한다.
본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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