본 논문에서는 iOS 플랫폼을 위한 스마트 가상기계(Smart Virtual Machine)를 설계하고 구현하였다. iOS 플랫폼을 위한 스마트 가상기계는 가상기계 기반의 컴파일러가 C/C++나 Java 언어로 작성된 프로그램과 의미적으로 동등한 중간 코드를 생성하면 이를 입력으로 받아 실행시켜주는 프로그램이다. 스마트 가상기계는 실행 파일인 SEF(Smart Executable Format) 파일을 입력으로 받아 실행하며, SEF 로더와 인터프리터, 내장 라이브러리, 실행 환경으로 구성되어 있다. 스마트 가상기계는 스마트 기기 등에 탑재되어 하드웨어 독립적으로 실행되며 어플리케이션 형태로 실행이 가능하므로 플랫폼에 독립적인 장점을 가진다. 또한, 프로그래머는 개발 언어의 제약 없이 프로그램을 작성할 수 있고, 프로그램을 플랫폼 독립적으로 실행할 수 있다.
Java Card 플랫폼을 내장한 스마트 카드는 현재의 스마트 카드에 적용되는 모든 표준을 따르는 전형적인 스마트 카드인데, 자바카드 플랫폼의 장정을 최대한 이용하기 위해 적용할 기술은 메모리 측면에서 보면 사용할 수 있는 자원이 적어 다양한 용도로 사용에 있어 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 적은 메모리 자원을 가지고 보다 효율적이고 최적화된 성능을 가지는 자바플랫폼을 지원하기 위해 자바 플랫폼의 성능에 핵심이 되는 자바 카드 가상기계(JCVM)의 성능최적화 방안에 대한 방법을 제시하고자 한다.
최근 국내외 플랫폼 업체와 이동통신사들이 서로 다른 스마트 플랫폼을 채택하여 사용함으로 인해 개발자는 하나의 스마트 콘텐츠를 서비스하기 위하여 각각의 스마트 플랫폼 특성에 맞추어 콘텐츠를 개발하거나 변환 작업을 해야 한다. 하지만, 기존의 스마트 콘텐츠를 다른 스마트 플랫폼으로 이식하기 위한 변환 작업에 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이런 이유로 최근에 개발 언어의 제약 없이 한번 프로그램을 작성하면 어떤 플랫폼에서도 실행할 수 있는 OSMU(One Source Multi Use)의 핵심기술인 스마트 크로스 플랫폼(Smart Cross Platform) 또는 하이브리드 플랫폼(Hybrid Platform)에 관한 관심이 높아져 폰갭(PhoneGap), HTML5를 기반으로 한 센차터치(Sencha Touch)와 같은 시스템이 소개되고 있다. 본 논문에서는 플랫폼에 의존적인 기존의 Android나 iOS, Windows Phone과 달리 스마트 기기에 탑재되어 플랫폼에 독립적으로 응용 프로그램을 다운로드하여 실행할 수 있는 스마트 크로스 플랫폼 기반의 스마트 가상기계(Smart Virtual Machine)를 개발하였다. 스마트 가상기계는 Java 언어를 사용하는 썬 마이크로시스템스사의 JVM이나 C/C++/C# 언어를 사용하는 마이크로소프트사의 .NET 프레임워크와 같은 기존 기술들과 차별적으로 C/C++와 Java 언어를 모두 지원하여 콘텐츠 개발자들로 하여금 개발 언어 선택의 제한 없이 스마트 콘텐츠를 개발 할 수 있는 환경을 제공하여 준다.
현재 스마트 디바이스 콘텐츠는 각 플랫폼별로 독립적인 프로그래밍 언어와 개발 환경이 존재하기 때문에 다양한 플랫폼에 동일한 콘텐츠를 제공하기위해서는 각 플랫폼에 적합한 방식으로 중복 개발되어야 한다. 스마트 크로스 플랫폼은 이러한 문제점을 해결하기 위한 가상기계 기반 솔루션으로 다양한 개발 언어를 지원하고, 탑재된 모든 플랫폼에 동일한 실행환경을 제공하여 콘텐츠 개발을 용이하게 하고 다른 플랫폼으로의 이식 비용을 절감할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 스마트 크로스 플랫폼에서 Java 프로그래밍언어를 지원하기 위한 컴파일러를 소개한다. 구현된 Java 컴파일러는 Java 콘텐츠를 입력으로 받아 스마트 크로스 플랫폼에서 실행하기 위한 플랫폼 독립적인 스택 기반 가상기계 코드인 SIL을 생성한다.
스마트 카드를 사용함에 있어서 APDU 통신은 필수적이다. 이런 APDU 를 통해 패킷을 주고 받을 경우에 그 패킷의 이진코드를 분석해 자바 가상 기계에 어떻게 할당되는지 시각적으로 보여줌으로써 그 이진코드 하나 하나가 어떤 의미를 내포하고 있는지 보다 명확하고 쉬운 이해가 가능 하도록 하며, 복잡한 절차의 카드와 카드리더기 사이의 APDU 통신을 버튼 하나로 해결해준다.
유비쿼터스 사회화에 따른 개인의 정보를 보호하기 위한 방안들이 많이 제시되고 있다. 이런 방안의 한 분야로 CPU와 메모리를 가진 스마트카드가 널리 사용되고 있으며, 스마트카드 중에서도 다양한 응용 프로그램을 사용 가능하게 하는 자바카드의 사용이 확대되고 있다. 자바카드 파일 시스템의 표준은 따로 정의되어 있지 않지만, 일반적으로 스마트카드 파일 시스템 표준을 따른다. 하지만 스마트카드 파일 시스템 표준을 따름에 있어서 자바카드 가상기계의 특성상 데이터 및 코드의 중복사용으로 메모리 공간의 비효율적인 사용과 처리 속도가 늦어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자바카드의 이러한 단점을 해결하기 위해 File Cache 기법과 Direct Access 기법을 제안하여 최소한으로 코드 수를 줄여 메모리 공간의 효율적인 사용과 처리 속도를 개선한다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.125-137
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2009
스마트카드는 작은 크기의 마이크로 컴퓨터칩을 내장하고 있다. 이 칩은 프로세서, RAM, ROM, 클럭, 버스 그리고 암호전용 코프로세서 등을 포함하고 있다. 따라서 이 칩은 RFID 태그와 비교해서 가격이 비싸고, 복잡하지만 안전한 칩이다. 스마트카드의 주요 응용분야는 전자뱅킹이나 안전한 통신 관련 분야이다. 자바카드는 개방형 플랫폼 중 가장 널리 사용되는데 그 이유는 자바카드의 보안성, 플랫폼 독립성, 그리고 빠른 개발 싸이클 때문이다. 하지만 자바카드는 실행속도가 느리기 때문에 자바 카드의 성능개선은 중요한 연구 분야가 되어왔다. 본 논문에서는 효과적인 트랜잭션버퍼 관리 방법을 제안하여 자바카드의 성능을 개선시켰으며 실험을 통하여 그 성능을 입증하였다.
오늘날 대부분의 스마트카드는 자바카드 플랫폼을 채택한 자바카드가 표준안으로 자리매김 하고 있다. 자바카드는 전원이 차단되면 작업 중이던 데이터가 손실되는 문제점을 가지고 있다. 데이터 손실의 해결책으로 트랜잭션 개념이 사용되지만, 한 번에 하나의 트랜잭션 처리만을 허용하므로, 트랜잭션이 필요한 작업들은 이전에 작업 중인 트랜잭션이 끝날 때까지 대기해야 하고, 이는 자바 카드의 성능을 저하시키는 요인이다. 본 논문에서는 자바 카드의 수행 성능을 향상시키기 위한 방안으로 다중 트랜잭션 버퍼에서 트랜잭션을 수행할 수 있도록 이중 잠금 규칙을 규정하고, 이 규칙에 따라 트랜잭션을 처리함으로써 트랜잭션 처리 성능을 개선시키고자 한다. 이러한 연구 결과를 통해 데이터의 안전성을 놀이고 트랜잭션이 필요한 데이터의 대기 시간을 줄이고 자바 카드의 수행 속도를 증가 시킬 수 있다.
본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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