P2P(Peer to Peer) 기술은 잠재적 능력에도 불구하고 컨텐츠의 저작권문제와 보안문제 등으로 인하여 많은 사람들이 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 연구는 인터넷 사용자(개인)와 소규모 서버를 운영하는 조직들이 정보 제공, 분배, 공유의 정보시스템 구조를 자신들의 목적에 맞게 자유롭게 만들 수 있는 프레임워크인 오픈웨어 (Openware)의 개발에 관한 것이다. 오픈웨어는 P2P기반 시스템으로 다음과 같은 특징올 갖는다. 1) 다수의 서버와 클라이언트로 이루어지는 구조로, 사용자의 목적에 맞게 집중형 혹은 분산형 구조를 자유롭게 혼합하여 정보시스템을 구성 할 수 있다. 이러한 정보 구조의 유연성은 다양한 형태의 협업(개인과 개인, 개인과 그룹, 그룹과 그룹)이 요구되는 응용 시스템의 기반을 제공한다. 2) 데이터 관점에서 오픈웨어는 개인이 데이터베이스를 손쉽게 생성, 관리 할 수 있고, 자신의, 데이터 혹은 데이터베이스 구조를 다른 사람이나 그룹과 공유 하거나 통합 할 수 있다. 3) 데이터 통신면에서 오픈웨어는 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 프로토콜만을 사용하는 웹 기반 시스템으로 인터넷에 연결 되어있는 누구와도 오픈웨어를 통해 협업이 가능하다. 4) 소프트웨어 이름에서 알 수 있듯이 오픈웨어는 Java, JSP, Apache, Resin등 공개소프트어로 만들어져 있고, 오픈웨어 자체도 공개소프트웨어이다. 오픈웨어는 개인과 그룹의 흠페이지 생성과 관리, 파일 공유 기능이 구현 되어있고, 데이터베이스 공유, 통합 기능을 이용하여 개인이나 그룹의 주소록관리, 일정관리 등이 가능하다. 오픈웨어는 사용자 흑은 개발자가 다양한 형태의 응용컴포넌트를 자유롭게 등록하여 기능을 추가 할 수 있는 확장성올 제공하고 있어서, 앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.
이 논문에서는 학습관리시스템에 대한 다양한 오픈소스 소프트웨어를 비교하고, 사용자들이 쉽게 설치할 수 있고, 다양한 기능을 포함한 무들(moodle), 줌라(joomla)와 Third Party 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습 콘텐츠 관리 시스템을 구현하고 분석한다. 오픈소스 소프트웨어인 무들은 국내외에 잘 알려져 있고, 많은 참여자로 인하여 타 오픈소스 소프트웨어에 비해 커뮤니티의 활동이 왕성하고, 여러 운영체제 환경에서 APM(Apache, MySQL, PHP)을 사용하여 비교적 쉽게 설치할 수 있고, 모듈화 구조로 개발되어 확장이 가능하다. 줌라 또한 APM 환경에서 강력한 기능을 가진 CMS로서 CMS에 기반한 LMS 컴포넌트를 제공하여 설치가 가능하다. 쉬운 설치와 강력한 기능, 사용자에게 친숙한 인터페이스로 사용자가 점점 늘고 있다. 이 연구에서 구현된 시스템은 기존의 국내외 상용 소프트웨어와 비교, 평가하여 초기에 많은 비용을 투자하지 않고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습관리시스템 구축을 할 수 있는 가능성을 제시하였다.
위젯은 자주 이용하는 서비스를 독립적으로 구동시키는 작은 응용프로그램으로서, 콘텐츠를 제공하는 웹 사이트 등을 직접 방문하지 않고도 사용자가 원하는 콘텐츠를 손쉽게 얻을 수 있어서 많은 관심을 끌고 있다. 이러한 위젯은 오픈 API를 이용하면 손쉽게 개발될 수 있다. 하지만 위젯의 다양한 응용 가능성에도 불구하고, 현재 오픈 API를 제공하는 웹 사이트가 많지 않다. 그 이유는 웹 사이트 운영자가 오픈 API를 제공하기 위해서는 기존의 웹 서버 구조를 변경하거나 웹 서버 리소스를 수정해야 하는 어려움이 있기 때문이다. 본 논문에서는 기존의 웹 서버 구조 또는 웹 서버 리소스를 변경하지 않고, 개발자가 위젯 개발을 가능하도록 하는 것은 물론, 사용자가 위젯을 사용할 수 있도록 웹 서버를 대신하여 오픈 API를 제공하는 오픈 API 프록시 서버 시스템을 제안한다. 오픈 API 프록시 서버 시스템의 구성은 크게 오픈 API 소스 코드 생성기와 오픈 API 프록시 서버로 이루어져 있다. 오픈 API 소스 코드 생성기는 사용자가 원하는 오픈 API를 생성하도록 사용자에게 GUI를 제공하여 오픈 API 프록시 서버로 오픈 API 소스 코드 생성 요청을 보내는 프로그램이다. 오픈 API 프록시 서버는 본 논문에서 제안하는 HTML 테이블 처리 라이브러리를 이용하여 웹 사이트로부터 HTML 웹 페이지를 받아서 대상 HTML 테이블로부터 유용한 정보를 추출한다. 그리고 이를 XML 문서로 가공하여 오픈 API를 통해 제공한다. 실제 웹 사이트의 HTML 테이블을 대상으로 실험하여 오픈 API 프록시 서버 시스템의 동작을 검증하였다.
새로운 정보환경과 기술변화로 도서관 시스템에도 많은 요구변화가 생겨나게 되었다. 이와 같은 변화의 대안으로 나타나고 있는 것이 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software)다. 해외에서는 도서관 오픈소스 소프트웨어의 필요에 의해 현재 발전.보급되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 관종별(공공, 대학, 전문)도서관의 도서관 시스템 현황과 해외 오픈소스 소프트웨어보급 및 판매 현황을 조사하여 분석하였다. 현황조사와 분석결과를 통해 국내 도서관의 오픈소스 소프트웨어 도입의 필요성을 제기하고자 한다.
최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 오픈 도메인 QA 시스템의 발전은 가속화되고 있다. 특히 IR 시스템(Information Retrieval)과 추출 기반의 기계 독해 모델을 결합한 접근 방식(IRQA)의 경우, 문서와 질문 각각을 연속 벡터로 인코딩하는 IR 시스템(Dense Retrieval)의 연구가 진행되면서 검색 성능이 전통적인 키워드 기반 IR 시스템에 비해 큰 폭으로 상승하였고, 이를 기반으로 오픈 도메인 질의응답의 성능 또한 개선 되었다. 본 논문에서는 경량화 된 BERT 모델을 기반으로 하여 Dense Retrieval 모델 ORQA와 REALM을 사전 학습하고, 한국어 오픈 도메인 QA에서 QA 성능과 검색 성능을 도출한다. 실험 결과, 키워드 기반 IR 시스템 BM25를 기반으로 했던 이전 IRQA 실험결과와 비교하여 더 적은 문서로 더 나은 QA 성능을 보였으며, 검색 결과의 경우, BM25의 성능을 뛰어넘는 결과를 보였다.
본 논문에서는 병원에서 환자의 대기시간을 실시간으로 모니터링하기 위한 오픈소스 기반의 시스템을 제안한다. 환자의 위치 데이터를 실시간으로 분석, 처리하기 위한 고성능 스트림 처리 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위해서는 오픈소스 프로젝트를 활용하는 것이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 오픈 소스 시스템으로 다양한 하둡 서브프로젝트들로 구성된 하둡 에코시스템이 있다. 본 논문에서는 먼저 시스템 요구사항을 정의하고 하둡 에코시스템에서 이를 만족시키기 위한 몇 가지 오픈소스 프로젝트들을 선정한다. 그리고, 선정된 아파치 스파크, 아파치 카프카 등을 이용한 시스템 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 기존 시스템과의 연계 및 오픈소스 프로젝트를 통해 구축비용을 절감할 수 있으며, 또한 분산 스트림 처리를 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있다.
본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.
본 논문에서는 NHN에서 제작한 오픈소스 분산처리 플랫폼 Coord 및 색인정보를 생성하는 Lucene을 이용하여 문서 검색 시스템의 설계를 제안한다. 주로 Coord 플랫폼을 사용하여 분산 검색 시스템의 구축 프로세스 및 구축 과정에서 고려할 점들에 대해 소개하고 있다. 구축 결과물에 대한 정량적 분석 및 특성을 다른 경쟁 플랫폼들과 비교 분석한다면 Coord의 사용을 활성화시킬 수 있는 자료로 사용될 수 있을 것이다. Coord 플랫폼을 개괄한 후에는 실제적인 시스템의 전체 구조를 제안한다. 이후에는 색인정보를 담고 있는 분산시스템을 설계할 때 생길 수 있는 여러 가지 문제점을 언급하고 그에 대한 Coord를 사용한 알고리즘을 해결책으로 제시한다. 이러한 설계를 바탕으로 실제 ACM논문 검색 시스템을 제작하여 운용한 예를 보인다. 또한, 본 논문이 제안한 시스템이 오픈소스 라이브러리 활용의 실례로써 Coord 및 여타 오픈소스 커뮤니티에 일조함을 기대할 수 있을 것이다.
OpenStack과 같이 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 관리 플랫폼 (Cloud Management Platform) 의 빠른 구현으로 인하여, 오픈 소스를 이용한 개인 및 기관의 클라우드 구축 시도가 지속적으로 증가되는 추세이다. 이러한 클라우드 운영자들에게, 구축한 클라우드 컴퓨팅 시스템의 동작 검증은 필수적이다. 본 논문은 클라우드 시스템 구축 검증하기 위한 오픈 소스 기반의 클라우드 테스트 도구를 디자인하며 구현한다. 특히, 제안된 테스트 도구는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Tempest를 활용하며, Tempest의 테스트 케이스를 통해서 OpenStack기반의 클라우드를 검증한다. 제안된 소프트웨어는 국내에서 처음으로 개발되는 클라우드 시스템 구축 테스트 도구의 프로토타입이며, 앞으로 클라우드 기술 개발 및 사용자 확대에 기여할 것으로 예상된다.
오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R3를 제안한다. R3는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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