클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 기반으로 소프트웨어, 스토리지, OS 등의 가상화된 IT 자원 서비스로서 이용한 만큼 비용을 지불하는 방식으로 제공된다. 따라서 이를 이용하는 사용자 또는 조직이 IT 자원의 유지비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. 하지만 기존의 단일 클라우드 서비스 모델은 가용성 문제, vendor lock-in 문제 등의 해결하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 클라우드 서비스 간 상호작용을 통해 기존 단일 클라우드의 문제를 해결하고자 하는 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 모델을 hybrid 클라우드 서비스 모델이라 칭한다. 현재까지 hybrid 클라우드 서비스 모델은 multi-cloud, inter-cloud, collaborative-cloud 등 크게 세 가지 형태로 제안되었다. 본 논문에서는 hybrid 클라우드 서비스 모델에 대한 전반적인 내용을 분석하고, 서로 다른 클라우드 서비스 간 상호작용 과정에서 새롭게 발생할 수 있는 보안 문제를 분석한다.
기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.
현대의 스트레스 케어는 대부분 비디오 시청, 상담, 취미 활동 등을 통해 진행된다. 시각, 청각을 스트레스 케어에 활용한 사례는 이미 일상에서 쉽게 접할 수 있음으로 다른 새로운 감각을 요구하고 있다. 본 논문에서는 스트레스 케어를 목적으로, 생체정보를 대상으로 딥러닝 기술 기반의 '사용자 스트레스 및 효과적인 스트레스 해소 요소 판단 알고리즘 모델'을 사용하는 서비스 제공 시스템을 설계한다. 생체정보는 손목시계형 웨어러블을 통해 수집된 심박수, 혈압, 체온, 산소포화도, ECG 등 생체데이터를 사용한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 생체정보를 알고리즘, 모델을 통해 스트레스 수치를 예측하여 사용자에게 적절한 음악과 조명을 이용한 시청각적 요소와 아로마 요법을 이용한 후각적 요소를 제공한다.
VoIP(Voice over IP)는 패킷교환망을 통해 음성통신을 제공하는 기술이다. 초기의 VoIP에서는 사용상 제약조건과 불편함 때문에 사업모델이 성립하지 못하였다. 무선 광대역통신이 가능해지고, 멀티미디어 서비스에 적합하게 진화함에 따라 VoIP에서 무선접속기술을 이용한 Mobile VoIP서비스를 제공하고 있다. Mobile VoIP의 편리성으로 인하여 VoIP에서 새로운 사업모델이 창출되었고, 웹 2.0과 Mobile 인터넷전화의 결합에 의해 SNS(Social Network Service)으로 서비스가 확장되었다. 이로 인해 많은 서비스 제공자가 발생하였고, 이 서비스 제공 사업자는 크게 이동통신사업자, 소프트웨어 서비스 사업자, 가상이동통신사업자, 그리고 별정 사업자로 분류된다. 4가지의 서비스 제공 사업자는 각각 사업모델이 차별화 되어 있다. 본 논문에서는 Mobile 인터넷전화 기술동향을 살펴보고 서비스 동향을 분석한다. 그리고 Mobile 인터넷전화의 서비스 제공사업자의 차별화된 사업모델을 분석한다.
현재, 도서관시스템의 소프트웨어 사용 방식은 클라이언트/서버 및 ASP 방식으로 서비스를 제공함으로써 하드웨어 및 소프트웨어 구매비, 설치 및 배포, Customization, Upgrade, 문제점 관리, 라이센스의 고비용 등 소프트웨어 전반에 걸쳐 관리가 힘들고 고비용의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 SaaS 기반의 전자도서관 통합관리 서비스 시스템에서는 SaaS 성숙도 레벨 3 이상에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 성능을 개선하였다.
소프트웨어에 대한 사용자 요구가 점차 다양화하고 복합화함에 따라 단일 시스템을 단일 어플리케이션 형태로 구축하기보다 여러 개의 단위 기능의 조합을 통해 시스템을 구축할 필요가 높아지고 있다. 이를 위해 여러 모델이 제안되어 왔으나, 구현에 있어 대부분 웹 서비스 기술을 사용하고 있어, 분산 환경이 아닌 모바일 플랫폼에서의 로컬 실행 환경에서는 적합하지 않았다. 또한 개별 서비스를 독립적으로 사용하기 힘들거나 내용상의 의존성이 생겨 특정 서비스에 의존하게 되는 문제등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 시스템의 구성 컨텐츠를 각기 독립된 소프트웨어로 개발하여 표준 데이터 공개를 통해 이들을 동적으로 조합하여 시스템을 구축하는 안드로이드 플랫폼 기반 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 본 프레임워크는 웹 서비스를 이용하여 서비스 프로세스를 합성하는 대신 일종의 데이터 공유를 통해 시스템 내 구성요소들을 결합시킴으로써, 컴포넌트로서의 소프트웨어 합성 방법에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.
최근 소프트웨어의 다양한 환경에서의 사용으로 다른 시스템과의 통합을 위한 요구가 증가하고 있으며, 소프트웨어 개발이 치고 복잡하게 됨에 따라 유지보수가 어렵게 되었다. 컴포넌트 기반 개발은 이런 문제점과 요구를 해결하기 위한 방법으로 대두되고 있으며, 웹 서비스와의 연동을 통한 기업의 요구사항 변경에 민첩하게 대응되는 방법으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스 통한 소프트웨어 개발비용의 감소와 생산성의 향상으로 기업의 요구사항 변경에 대한 민첩성을 보장하기 위한 컴포넌트 기반의 웹 서비스 개발을 제안한다. 이는 컴포넌트의 재사용성과 대체성을 통해 신뢰성과 수정의 용이성을 보장하고자 한다. 이를 위한 웹 서비스 개발 컴포넌트기반의 서비스 지향 아키텍처를 정의하고, 서비스 지향 모델기반 Facade-Backside 컴포넌트를 분석/설계를 통해 웹 서비스 구현 전략에 대해 논한다. Facade-Backside 컴포넌트에서 등록, 검색을 위한 웹 서비스 사례를 제시한다.
정보 검색서비스 모델 도출 영역에서는 정보 검색시스템을 각 센서 네트워크의 서비스로의 추상화를 기반으로 동적으로 필요한 센서 네트워크 서비스의 검색서비스로 제공하는 시스템으로 정의하였다. 이어 효율적인 정보 검색서비스의 요구사항을 정의하였으며 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 성능 분석 모델을 개발하였으며 마지막으로 효과적인 설계 공간을 도출하였다. USN 기술 현황 분석 영역에서는 USN 시스템 기술, USN 네트워킹 기술, 그리고 USN 미들웨어 및 서비스플랫폼 부문으로 분류한 후 각 기술부분별로 세부기술에 대하여 국내외 대표적인 기술개발의 내용과 현황을 조사. 분석 결과를 제시한다. 이러한 기술 분석의 결과를 바탕으로 USN 소프트웨어 모델 도출 영역에서는 센서 네트워크의 센싱, 데이터 저장, 데이터 네이밍, 네임서비스 부문에 대하여 모델을 도출한다. 이러한 모델 도출은 USN 하드웨어 및 소프트웨어의 참조 모델을 제시한다. 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크 개발 영역에서는 입력 쿼리 명세, Lookup, 분산 레졸루션을 위한 성능확장성 측면에서 효과적인 시스템 구축 프레임워크로 DNS 기반 정보 검색서비스 아키텍처와 DHT 기반 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크를 제시하였다.
자원이 풍부한 언어를 사용하여 훈련된 모델을 만들고 해당 모델을 사용해 자원이 부족한 언어에 대해 전이 학습하는 방법인 교차언어 전송(Cross-Lingual Transfer)은 다국어 모델을 사용하여 특정한 언어에 맞는 모델을 만들 때 사용되는 일반적이고 효율적인 방법이다. 교차언어 전송의 성능은 서비스하는 언어와 전송 모델을 만들기 위한 훈련 데이터 언어에 따라 성능이 매우 다르므로 어떤 언어를 사용하여 학습할지 결정하는 단계는 효율적인 언어 서비스를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 교차언어 전송을 위한 원천언어를 찾을 수 있는 특성이 무엇인지 회귀분석을 통해 탐구한다. 또한 교차언어전송에 용이한 원천 학습 언어를 찾는 기존의 방법론들 간의 비교를 통해 더 나은 방법을 도출해내고 한국어의 경우에 일반적으로 더 나은 원천 학습 언어를 찾을 수 있는 방법론을 도출한다.
소프트웨어 개발 프로젝트 사업의 성패는 사업의 첫 관문인 소프트웨어 견적의 결과에 좌우되는 경우가 많다. 특히, 확정가격 계약으로 수행되는 국내의 소프트웨어 사업 관행 하에서는 견적의 잘못이 회사의 존폐로 귀결되는 경우도 있다. 견적의 핵은 정확한 원가의 파악인데, 이를 위해서는 고객이 요구한 업무량과 개발자의 생산성을 정확히 아는 데서 출발해야 한다. 문제는 고객의 요구를 사업 초기에 정확히 파악하는 것이 쉽지 않을 뿐 아니라, 개발자 자신의 생산성을 잘 모른다는 것이다. 더욱이 정보의 부족으로 프로젝트의 특성 파악을 제대로 할 수 없어서, 해당 프로젝트에 적합한 생산성 보정계수의 적용이 어렵다는 점이다. 본 사례는 삼성SDS가 금년도에 종료된 수십 여 개의 프로젝트로부터 수집한 생산성 영향인자들이 생산성에 어떠한 영향을 어느 정도나 미치는 지를 분석한 것이다. 본 분석을 통하여 생산성에 영향을 미치는 주요 인자들을 식별할 수 있었고, 이들이 미치는 영향 정도를 바탕으로 견적에서 활용할 수 있는 다양한 파라메트릭 모델을 만들 수 있었다. 본 논문은 생산성 영향인자의 식별과 이들을 이용한 견적용 파라메트릭 모델의 개발 방법을 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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