IT 자원의 상호운용성 및 재활용성 등의 장점을 지니고 있는 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service Oriented Architecture)는 새로운 비즈니스 환경변화에 가장 빠르게 대응할 수 있는 최적의 대안으로 각광받고 있다. 그러나 SOA는 구현의 복잡성 및 그에 따른 높은 비용 등의 문제점들을 갖고 있다. 이러한 문제점들의 보완을 위해 웹 지향 아키텍처(WOA: Web Oriented Architecture)가 제안되어 각광받고 있지만, 이 또한 보안 및 안정적인 메시지 전달 등의 문제점들을 안고 있다. 이에 본 논문에서는 SOA와 WOA의 핵심 개념인 서비스를 내 외부 서비스로 분류후 각각을 SOA와 WOA에 적용하고, SOA와 WOA가 지닌 장점을 바탕으로 유연성이 강조된 통합 아키텍처 설계하였다. 제안한 아키텍처는 구현이 보다 간편하고, 서비스 지향적이며, 고객의 요구사항을 충분히 만족시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 AHP (Analytic Hierarchy Process) 기법을 통하여 제안한 아키텍처 설계의 유용성을 평가하였다.
이 연구는 PIM(Processing-in-Memory) 아키텍처를 활용하여 General Matrix Multiplication(GEMM)의 최적화 기법을 UPMEM PIM 을 통해 탐구한다. 본 연구는 CPU 에서 경험하는 메모리 대역폭의 제한을 극복하고 병렬 처리 구조를 활용함으로써 GEMM 연산에서 PIM 의 잠재적 이점을 확인한다. 또한 연속된 세 개의 행렬 곱셈에 대한 효율성을 평가하고, 데이터 전송 시간이 성능 최적화의 주요병목 현상으로 작용하는 것을 확인한다. CPU 에서 UPMEM 커널로 전송되는 데이터의 양을 한 번에 늘리면서 전송 횟수를 줄이는 방법을 사용하여 CPU 에 비해 성능을 최대 6.57 배 향상시켰다.
웹 앱에는, 서로 다른 웹 페이지를 웹브라우저에 로드할 때 동일 데이터가 반복적으로 획득되고 처리되어 화면상에 표시되는 문제가 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 자바 웹 앱을 재구조화하는 기법을 제안하고 평가한다. 자바 웹 앱을 MVC(Model-View-Controller) 아키텍처 관점에서 동적 분석하고 컴포지트 뷰 패턴을 활용하여 중복해서 사용되는 데이터를 식별한다. 이를 토대로 페이지 요청 시 중복 데이터가 로드되지 않도록 앱을 재구조화한다. 재구조화를 통해 MVC 아키텍처에 부합하며 성능이 향상된 웹 앱을 생성한다. 이렇게 재구조화된 웹 앱은 기존 웹 앱의 응답 시간을 데스크톱 PC, 모바일 기기에서 각각 38%, 55% 개선하였다. 아울러 오픈 소스 웹 앱을 이용한 사례 연구를 통해 제안하는 기법의 적용 가능성을 보였다.
융합 서비스를 빠른 시간 안에 시장에 제공하기 위해서는 외부 서비스와 자신의 핵심 역량을 융합하는 능력이 필요하며, 정보시스템 아키텍처는 이러한 서비스 융합을 효과적으로 지원해야 한다. 서비스 지향 아키텍처는 이러한 서비스 융합을 성공적으로 지원할 수 있는 정보시스템 아키텍처이다. 그러나 기존의 서비스 지향 아키텍처를 이용한 융합 서비스의 구현은 개별 서비스 진화가 융합 서비스의 진화로 반영되지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 서비스 지향 아키텍처의 맥락하에서 개별 서비스의 진화에 따른 융합 서비스의 자체적 진화를 지원하기 위한 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기법의 도입을 제안하였다. 이를 위해 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 필요성을 제시하기 위해 스마트 운동 기구와 관련된 융합 서비스 시나리오를 제시하고 해당 기술이 구현해야 할 요구 사항을 도출하였다. 그리고 도출된 요구 사항을 만족시킬 수 있는 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 개념 및 구조를 제안하였다. 마지막으로 OSGi, Apache Camel, Apache CXF 등을 이용하여 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 프로토타입을 구현하여 제안된 기술에 대한 간략한 평가를 수행하였다.
RISC-V는 오픈소스 명령어 집합 아키텍처로, 다양한 하드웨어 구현에서 사용되며, RV64I 기본 명령어 집합과 16개의 표준 확장을 통해 시스템 요구 사항에 맞게 유연하게 확장할 수 있다. 현재 RISC-V 아키텍처에서는 반환 주소를 보호하기 위해 쉐도우 스택 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 RISC-V 아키텍처에서 컴팩트 쉐도우 스택 메커니즘과 병렬 쉐도우 스택 메커니즘의 성능을 SPEC CPU 2017 및 beebs 벤치마크를 사용하여 비교하였다. 실험 결과, 병렬 쉐도우 스택 메커니즘이 컴팩트 쉐도우 스택 메커니즘보다 더 높은 오버헤드를 보이는 것으로 나타났다. 이는 RISC-V 아키텍처의 한계로 인해 병렬 메커니즘의 효율성이 떨어짐을 시사하며, 따라서 컴팩트 쉐도우 스택이 RISC-V 아키텍처에 더 적합함을 보여준다. 또한 본 논문에서 기존 RISC-V 쉐도우 스택의 보안상 한계를 파악하고, RISC-V의 안전한 수행 환경을 보장하기 위해 쉐도우 스택 메커니즘의 성능과 보안성을 향상시키는 방향을 제시한다.
IT 자원의 상호운용성 및 재활용성 등의 장점 통하여 새로운 비즈니스 환경변화에 가장 빠르게 대응할 수 있는 최적의 대안으로 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service Oriented Architecture)가 최근 각광받고 있다. 그러나 구현의 복잡성 및 그에 따른 낮은 ROI(Return on Investment) 평가와 같은 SOA의 문제점들을 보완하기 위해 웹 지향 아키텍처(WOA: Web Oriented Architecture)가 제안되었다. 하지만 WOA 또한 보안 및 안정적인 메시지 전달 등의 문제점들을 안고 있다. 본 논문에서는 SOA와 WOA 구현의 핵심 개념을 연구하고, SOA 또는 WOA를 이용하여 서비스를 구현할 경우 중요한 핵심 개념의 복잡도를 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통하여 평가하였다. 이를 통하여 SOA 또는 WOA 구현 시 요구되는 핵심 요구사항의 중요도를 평가하고 개발자에게 미치는 구현 복잡도를 측정할 수 있다.
본 연구는 가축의 생육상태를 온도 및 Ph 센서를 통해 실시간으로 감지하는 시스템의 설계를 다룬다. 농축산 환경에 적합한 요구사항을 토대로 센서와 임베디드 미들웨어, 그리고 백엔드 시스템에 필요한 소프트웨어 구조를 설계하고 평가한다. 특별히 논문에서는 출판-구독 모델을 통해 모듈의 추가 및 삭제가 용이한 모델을 제시하며, 이를 구현하기 위한 기법과 평가를 소개한다.
클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근 많은 기업들이 조직 내의 소프트웨어 프로세스 개선을 위한 CMMI 레벨 획득을 위해 노력을 기울이고 있다. 하지만 기존의 CMMI 지원 솔루션들은 특정 프로세스 영역별로 분리되어 제한적으로 활용됨으로써 원활한 평가 지원에 한계가 있다. 따라서 소프트웨어 단계별 프로세스 전반에 걸쳐 툴, 자산 그리고 산출물들의 연계적 적용, 관리를 지원하는 통합 저장소 활용이 절대적으로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 CMMI 관련 툴, 방법론 그리고 다양한 문서 등을 효과적으로 관리 지원을 위한 통합 저장소인 PARMS(Process Assets Repository Management System) 개발 기술에 대해 서술한다. 즉, 통합 저장소 아키텍처와 메타데이터를 설계하고, 통합 모델을 제시한다. 이들 모델을 기반으로 하여 기 개발된 각 도구간의 효과적 네트워킹을 위한 미들웨어 아키텍처 구현은 CBD 개발 기법을 적용한다. 그리고 구현된 프로토타이핑 시스템 실행 예를 제시하고 저장소 평가 모델을 적용하여 평가한다. 이를 통해 소프트웨어 프로세스 개선을 위한 기존의 지원 도구로부터 산출되는 이질적인 산출물들을 통합하여 보다 쉽고 간편한 제어 및 관리를 가능케 하며, 통합된 소프트웨어 프로세스 개선 자산을 통해 CMMI의 인증 지원에 유용한 도구로 활용가능하다.
뉴로모픽 아키텍처는 저에너지로 인공지능 기술을 지원하는 차세대 컴퓨팅으로 주목받고 있다. 그러나 뉴로모픽 아키텍처 기반의 FPGA 임베디드 보드는 크기나 전력 등으로 인하여 가용 자원이 제한된다. 본 논문에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 특징점의 고려 없이 크기를 재조정하는 보간법과 에너지 기반으로 특징점을 최대한 보존하는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 통한 특징 표현 방법을 비교 및 평가한다. 크기가 조정된 이미지는 일반적인 PC 환경에서와 FPGA 임베디드 보드의 Nengo 프레임워크에서 컨벌루션 신경망을 통해 정확도를 비교 분석했다. 실험 결과 PC의 컨벌루션 신경망과 FPGA Nengo 환경 모두에서 DCT 기반 분류 성능이 일반 보간법보다 약 1.9% 높은 성능을 보였다. 실험 결과를 바탕으로 뉴로모픽 구조 기반 FPGA 보드의 제한된 자원 환경에서 기존에 사용되던 보간법 대신 DCT 방식을 이용한다면 분류에 사용되는 뉴런의 표현에 많은 자원을 할당하여 인식률을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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