임베디드 시스템에서는 모듈간의 상호작용으로 데이터를 주고 받는다. 이때 오류가 포함된 리소스 데이터를 전달하면 시스템의 실행 오류를 유발할 수 있다. 상호작용에 활용되는 리소스들은 모듈간의 의존관계를 만들며 의존관계에 있는 모듈의 변화가 다른 모듈의 기능에 영향을 미치게 된다. 몇몇 임베디드 시스템 조사 자료에 따르면 모듈간의 상호작용 오류가 심각한 소프트웨어 실패의 원인이 되기도 한다. 상호작용 테스팅 단계에서는 이러한 상호작용 오류를 검출하여 시스템 실패의 위험을 낮추고자 한다. 모듈간의 상호작용은 직접 또는 간접적으로 일어난다. 직접적인 상호작용은 모듈의 직접 호출을 통해 이루어지며, 간접 상호작용은 직접호출 이외에 리소스 데이터의 의존성을 통해 나타난다. 이 연구에서는 직접 상호작용에 의한 오류 검출 방식에서는 발견되지 않는 간접 상호작용과 연관된 오류를 검출하고자 한다. 먼저 상호작용 패턴을 분석하여 상호작용 모델을 생성하고 이를 기반으로 상호작용 오류를 검출하는 테스트 케이스 디자인 방법을 제안한다. 마지막으로 결함 주입 기법을 이용하여 제안된 방법의 효용성 및 실효성을 분석한다.
IETF는 보통이름을 인터넷 리소스의 URI로 풀이하기 위한 서버와 클라이언트간의 객체 교환 프로토콜인 CNRP를 제안하였다. CNRP는 하나의 인터페이스를 통해 다양한 서비스들에 접근할 수 있고, 원하는 리소스를 쉽게 얻도록 해주는 것은 물론, 결과로 얻은 리소스를 단순한 데이타가 아닌 정보로서 재사용 할 수 있도록 한다. 이러한 장점으로 인해 CNRP는 인터넷 서비스의 통합이나, 보통이름 풀이가 필요한 응용에서 널리 사용될 것으로 본다. 하지만, CNRP 명세에서는 구체적인 구현 방법에 대해서는 언급하지 않고 있다. CNRP를 이용한 몇몇 연구에서 프로토타입 시스템을 개발하여 구현 방안을 제시하고 있지만, CNRP 객체를 모두 구현하지 않거나 하나의 서버를 가지는 형태로 개발되어 다양한 응용에서 이용하기엔 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 CNRP 서버/클라이언트를 구현할 때 발생하는 문제점들을 분석하여 그에 대한 해결 방안을 제시함으로써 구체적인 구현 방안을 제시하고, CNRP 명세에서 정의한 모든 객체를 구현한다. 또한, 본 논문에서 제시하는 방안으로 구현한 CNRP 서버와 클라이언트를 사용하여 회사이름 풀이 서비스의 프로토타입 시스템을 개발함으로써, 구현 방안의 타당성을 검증한다. 본 논문에서 구현된 CNRP 서버/클라이언트는 다양한 CNRP 응용 시스템 개발에 활용될 수 있다.
최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.
클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
음성언어 처리 분야는 인간의 자연어 발화를 컴퓨터가 자동으로 이해하고 처리하는 알고리즘을 연구하는 분야로, 자동 통번역, Siri와 같은 음성 대화 시스템, 차세대 인터페이스, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용군을 포함한다. 특히, 음성언어 처리 기술은, 최근 빅데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트 정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가 거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근 빅데이터를 이용하여 음성언어 처리 기술의 성능을 개선시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 본고에서는 이들 연구의 배경 및 연구 동향들을 소개하기로 한다.
IoT 기술이 발달하면서 기기들 간의 안전한 통신을 위한 보안 시스템 탑재의 필요성이 대두되었다. 보안 시스템은 암호 키의 안전성과 밀접한 관련이 있기 때문에, 안전한 난수발생기를 통해 생성한 난수를 키로 사용하는 것이 중요하다. 그러나 제한된 리소스를 갖는 IoT 기기들의 특성으로 인해, 기존 난수발생기를 IoT 기기에 구현하기 어려운 문제가 있다. 이에 IoT 기기에서 사용 가능한 난수발생기에 대한 연구들이 진행되어 왔으며, 특히 IoT 기기들이 탑재하고 있는 각종 센서를 활용한 난수발생기의 설계 방안들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 주로 탑재되는 센서를 5가지로 분류하고, 각각의 센서별로 난수성을 측정하는 연구들을 분석한다. 우리가 조사한 바에 따르면 이러한 센서들의 출력이 충분한 난수성을 제공하고 있으며, 본 논문에서 각 센서들을 활용하여 난수발생기를 설계한 연구들을 분류하고 특징을 살펴본다.
프로젝트에서 리스크 관리란 프로젝트 진행 시 발생가능성이 있고, 프로젝트에 긍정적 또는 부정적 영향력을 가진 이슈를 미리 발굴하여, 효과적으로 관리하기 위한 기법이다. 이런 점에서 리스크 관리는 프로젝트 목적 달성 즉 성공을 위한 수단이며, 예기치 못한 사건에 대한 사후대책 보다는 사전대책의 특성을 가지고 있다. 이러한 리스크 관리에 대하여 건설, 금융, 국방, 공공 분야의 프로젝트에서는 그 중요성을 인식하여 다양한 분야의 연구가 활발히 진행 중이고 현장에서도 활용하고 있으나, 소프트웨어 개발 프로젝트에서는 아직 그 중요성에 대한 인식이 부족하고, 현장에서의 활용도 저조하다. 반면 소프트웨어 개발 프로젝트에 대한 고객의 요구사항(비용절감, 일정 단축, 품질 향상, 신기술 적용등)은 점점 복잡해지고, 정교해지고 있어 제한된 리소스로 개발을 진행해야 하는 프로젝트 팀 입장에서는 프로젝트 성공에 대한 부담감이 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 리스크 관리를 수행한 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트의 사례를 비교하여 리스크 관리가 프로젝트 성공에 미치는 영향에 대해 연구하였다.
Web 2.0의 사용자 참여, 개방, 공유 중심의 인터넷 환경은 대량의 다양한 정보가 생성, 공유되고 있으며, 효율적인 검색기법만으로는 원하는 시점에 필요한 정보를 효과적으로 제공받지 못하는 상태이므로, 정보검색이나 필터링 과정에 추가적인 기법들이 요구되고 있다. 또한, 유비쿼터스 환경이 구축됨에 따라 정보검색은 장소와 시간에 관계없이 수행되며, 상황과 환경에 능동적이며 실시간적인 응답을 요구받고 있으므로. 정보검색이나 추천과정에서는 사용자의 상황과 요구조건에 적합한 정보를 결정하는 효율적인 리소스 매칭기법이 필수적이다. 본 논문에서는 연구개발을 주 업무로 하는 임의조직을 대상으로 구성원들의 정보활동을 효과적으로 지원하는 정보서비스 시스템의 개발에 관련된 방법론으로 대상조직의 소프트웨어적 분석과 구성의 정의, 정보와 지식의 표현과 관리, 리소스 매칭기법 등을 기술하고, 이를 응용한 정보서비스 시스템을 구현하여 타당성을 보이고자 한다.
프레즌스 서버는 사용자들로 부터의 다량의 SIP 등록 요청 메시지와 프레즌스 리소스에서 발생하는 다량의 프레즌스 이벤트 통지를 실시간으로 처리해야 하므로 프레즌스 서비스 시스템에서는 다중 서버 구조가 필요하다. 본 논문에서는 각 프레즌스 서버의 부하 레벨을 낮추기 위하여 SIP 기반 CCMP 제어 메시지를 사용한 다중 서버 프레즌스 서비스 시스템 구조를 제안하였다. 이 시스템에서 각 프레즌스 서버들은 CCMP 제어 메시지를 사용하여 현재 부하 상태를 서로 교환하며, 사용자 및 프레즌스 리소스 양의 변화에 따른 전체 시스템 부하를 각 서버들이 효율적으로 분산 처리 할 수 있도록 한다. CCMP 제어 메시지들은 이와 같은 프레즌스 서버의 부하 제어에 최적화 되도록 설계되었고, 이들 제어 메시지를 이용한 프레즌스 서버 사이의 제어 메시지를 서로 교환하는 절차도 함께 제시 되었고 제안된 다중 서버 프레즌스 서비스 시스템의 성능은 실험으로 분석하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 구조의 경우 평균 프레즌스 등록 처리 시간이 40.8%에서 69.2%까지 감소함을 보여주었고 평균 프레즌스 통지 처리 시간은 29.4%에서 62.7%까지 감소함을 보여주었다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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