최근 컴퓨터 및 통신기술의 적극적인 결합에 따른 생산 시스템의 자동화 및 지능화가 급속하게 진행됨에 따라, 자동화 시스템의 핵심 요소 중 하나인 스마트 센서를 내장한 필드 장치들의 수도 급격하게 증가하고 있으며 이들을 통합 관리할 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 엔코더의 위치 데이터 센싱 기능과 CANopen 프로토콜을 결합한 스마트 엔코더 구조를 제안하고, 복수 개의 엔코더를 CAN 네트워크를 통해 동시에 관리, 모니터링할 수 있는 시스템 구조를 설계, 구현하였다. 구현한 시스템의 성능과 기능적 동작은 상용 엔코더와의 비교 실험과 CANopen 호환성 테스트를 이용하여 검증하였다.
본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 eduroam의 사용자 대리인증 시스템인 eduroam AND를 소개한다. eduroam은 전 세계 연구기관과 교육기관을 대상으로 서비스 중인 글로벌 무선인터넷 접속 서비스이다. eduroam AND(AutheNtication Delegation)는 eduroam 서비스에 가입되지 않은 국내 연구기관과 교육기관의 구성원들이 eduroam의 사용자 계정을 자가 생성하고 eduroam 서비스에 접속할 수 있게 할 목적으로 개발된 시스템이다. eduroam AND는 국제 표준에 따르는 연합 인증기술을 구현해 적용함으로써 서비스 접근 편의성 향상, 사용자 신원확인과 검증의 용이, 사용자 식별정보의 효율적 관리, 사용자 인증정보의 관리부담 완화 등의 기대효과를 갖는다. 또한 계층적 라우팅 구조를 갖는 eduroam의 노드상태 및 메시지 라우팅 상태 등을 상시 모니터링 함으로써 운영 관리의 효율성을 높일 수 있다. eduroam AND는 오픈소스 소프트웨어를 이용해 구현되었으며 국가과학기술연구망에 구축되어 운영 중이다. 마지막으로 구현결과를 중심으로 eduroam AND를 정성적으로 평가한다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
본 논문에서는 양자컴퓨팅 기술을 활용해 유의미한 수준의 현실 문제를 해결하는 데 있어서 응용을 어렵게 하는 요인이 무엇인지 도출하고, 관련 연구 동향과 방향성을 제시한다. 이를 위해, 양자컴퓨팅 기술을 응용하는 일의 어려움을 이해하는 데 필요한 양자 역학의 기본 지식을 컴퓨터공학의 관점에서 정리하고, 현재 상용화된 양자 컴퓨터와 양자 프로그래밍 계층을 문헌을 통해 분석한다. 또한 클라우드 기반 상용 양자컴퓨팅 서비스의 현황과 활용 방안에 대한 분석과정을 통해, 현시점에서 양자컴퓨팅의 실용적 응용을 어렵게 하는 요인으로 양자 컴퓨터 프로그래밍에 대한 진입장벽과 노이즈가 존재하는 중규모 양자 컴퓨터에 대한 제약사항, 아직 성장 중인 오픈소스 생태계, 현실 문제 크기에 대한 시뮬레이션의 어려움의 네 가지 요인을 도출하고 관련 연구에 대한 동향과 방향성을 제시한다. 이를 통해, 양자컴퓨팅 기술의 실용적 응용을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.
최근 이상기후로 인하여 우리나라 산림에 태풍 및 국지성 호우가 빈번히 발생하고 있다. 이로 인해 사면재해가 많이 발생하고 있으며 그 중 호우로 인한 많은 양의 물과 함께 토석 및 부유물이 중력에 의해 경사면을 따라 흐름 형태를 보이는 토석류 재해는 속도가 매우 빠르고 파괴적이며 그 결과는 비참하기까지 하다. 더구나 인구밀도가 낮은 산지 계곡부 뿐만 아니라 도시지역에서도 토석류 재해가 빈번히 발생하며 국내 및 해외에서도 토석류에 의한 피해사례는 자주 볼 수 있다. 이러한 토석류 재해의 피해를 줄이고자 토석류의 유동성을 저감시키기 위한 대책구조물의 시공이 많이 이루어지고 있으며 최근에는 투과형 구조물 중 하나인 원통형 기둥구조물을 그룹 형태로의 시공하는 경우가 늘어나고 있다. 토석류와 대책구조물 간의 상호작용은 월류(overflow), 쳐오름(run-up), 역류(backwater) 등의 복잡한 흐름 거동을 보인다. 하지만 원통형 대책구조물에 대한연구가 많이 이루어져 있지 않고 대규모 실험 또한 비용이 많이 소요되고 실행하기도 어렵다. 이 연구는 오픈소스 소프트웨어인 OpenFOAM을 사용하여 원통형 대책구조물의 설치 조건에 따라 토석류 흐름에 미치는 영향을 분석하였다. 짧은 시간 내에 흐름이 발생하고 비뉴튼 유체 특성을 갖는 토석류의 유효전단응력이 난류전단응력에 비해 상당히 크므로 난류의 영향은 무시하였다. 계산된 수치모의의 결과를 같은 규모로 시행한 실험결과와 비교분석 및 검증하였다. 공학학적 문제에 적용 가능하도록 비교적 낮은 해상도의 계산 격자를 사용했지만 실험에서 보여지는 토석류의 흐름거동을 양호하게 재현했으며 원통형 대책구조물의 배치조건에 따라 토석류 선단부 유속의 감소 정도 및 시간에 따른 흐름깊이 변화를 분석할 수 있었다. 이 연구는 다양한 조건을 가지는 토석류 흐름을 해석하는데 유용하게 활용할 수 있으며, 추후 복잡한 실제지형 조건을 고려하는 연구를 통하여 적용성을 확보하고자 한다.
본 연구는 도서관, 기록관, 박물관 등 전문적인 기관에서 기록물을 보존하고 관리하는 중앙 집중식 디지털 아카이브 구축방식과는 달리, 예산과 전문 인력이 부족한 민간 아카이브 또는 일반 개인의 디지털 아카이브 구축을 위한 공개 소프트웨어의 활용 가능성을 조사하고자 하였다. 이를 위해 공개 소프트웨어 세 가지 AtoM, ArchivesSpace, Omeka를 제안하고, 공개 소프트웨어에 대한 경험이 없는 구축자와 이용자를 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 평가결과, AtoM은 기록관리시스템과 서비스를 제공하기 위해 개발된 시스템으로 구축자와 이용자 모두 만족도가 높게 나타났으나, ArchivesSpace는 기록물 입력 필수 항목이 많고, 이미지 객체가 검색 화면에 제공되지 않는 등 구축자와 이용자 모두 불편하다고 응답하였다. Omeka는 아이템 레벨만 간단히 입력하여도 아카이브 구축이 가능하여 구축자 만족도는 높게 나타났으나, 검색 서비스를 고려하지 않은 전시 기능 중심 시스템으로 이용자 만족도는 낮게 나타났다. 이러한 평가 결과를 기반으로 소규모 기관이나 일반 개인이 공개 소프트웨어를 선정하고자 할 때 고려해야 하는 선정 기준을 목적, 라이선스, 구축 환경, 기능, 메타데이터, 상호운용성 등의 항목으로 제안하였다.
최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.
오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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