본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어를 활용한 온라인 코딩 플랫폼의 설계 및 구현 결과에 대해서 기술하였다. 오픈소스 기술의 주요 모듈을 활용하고 개발 단계에서 도커 기반의 컴포넌트 기술을 적용하여 코딩 플랫폼이 안정적으로 수행이 될 수 있게 구성하였다. 또한 코딩 플랫폼의 설계 및 구현에 있어서 컴포넌트 기반의 소형 모듈의 서비스 연동 방식을 적용하여 시스템이 효율적으로 동작이 될 수 있게 하였다..
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 많은 기업들이 관련 기술 연구를 통해 여러 플랫폼들을 제안하고 있다. 이러한 상황은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 발전에 도움이 되지만, 통합되지 않은 다수의 플랫폼으로 인한 문제점도 존재한다. 왜냐하면 클라우드 컴퓨팅 환경에 대해 처음 접하는 사용자의 경우, 플랫폼 선택시 합리적인 선택을 하기 어렵기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 가장 많은 업체들이 제공하고 있는 오픈소스 기반의 플랫폼인 OpenStack, Eucalyptus, CloudStack, OpenNebula를 비교 및 분석한다. 분석 결과에서 알 수 있듯이, 각 플랫폼은 지원 가상화 기술, 스케줄링 기법, 배치 기법, 호환성 등 여러 가지 특성들 차이로 인한 장단점이 존재한다. 분석 결과를 바탕으로, 사용자들은 플랫폼들의 특성을 파악해 상황에 맞는 플랫폼을 합리적으로 선택할 수 있다.
현재 정부에서는 실수요자 중심의 맞춤형 정보 제공 계획을 수립하고, 다량의 공공정보를 개방하기 위한 제도적 장치를 마련하는 등 적극적으로 공공정보 개방 정책을 펼치고 있다. 이러한 정책을 바탕으로 개방된 공공정보의 활용성을 극대화하기 위해서는 이를 공간정보 분야로 확대할 필요성이 있으나 아직은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공정보 개방 창구인 공공데이터포털의 연동 정보를 분석하여 공간정보로 표현할 수 있는 대상을 선별하는 기준을 제시하였고, 외부시스템 간의 데이터 연계 방식을 살펴보았다. 이를 통해 공공데이터포털의 공공정보와 오픈플랫폼 간의 자료연계를 효율적으로 지원하기 위한 연계서버 모형을 정립하여 향후 오픈플랫폼과 공공데이터포털 정보를 활용한 새로운 공간정보서비스를 창출하고자 하였다.
공간정보 오픈플랫폼에서는 국가공간정보를 공개하여 국민이 자유롭게 활용할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 증가하고 있으나, 현재 오픈플랫폼은 실내와 실외의 공간정보 데이터가 상이한 형식과 저장구조로 구성되어 매끄럽게 연결된 서비스가 불가능한 상황이다. 또한 현재 서비스에 사용되는 3차원 데이터 포맷이 최근 서비스 환경의 변화와 신기술을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 오픈플랫폼 3차원 데이터의 서비스 향상 및 상호운영성 확보를 위하여 서비스에 사용되는 3차원 데이터 포맷의 개선방안을 제시하였다. 제안한 포맷은 기존 포맷과 비교하여 경량화되었고 렌더링 속도가 개선되었다.
우리는 곧 포스트 코로나 시대를 마주하게 될 것이다. 현재, 한국보건복지인력개발원에서 운영 중인 보건복지 인력 대상 직무교육 본래 목적 달성과 교육 일관성 유지를 위한 변화 혁신이 필요한 시점이다. 본 고에서는 보건·복지 직무교육 콘텐츠를 집적하여 효율적·효용성 있는 교육과정 운영을 위한 대안을 찾기 위해 국내·외 문헌고찰을 했다. 이를 통해 오픈 플랫폼 구축 가능성을 점검하고 충분한 대안으로서 제시할 수 있을 것으로 판단했다. 오픈 플랫폼의 수요자는 보건복지 서비스 인력(종사자), 전문가(교수, 관련기관 공직자, 전문가 등), 대상 국민, 관련 시민사회단체 등이다. 또한, 제공자(suppliers)는 강사진(연구자, 교수, 관련기관 공직자, 전문가 등), 보건복지개발원을 포함 보건복지 관련 공공기관이 될 것이다. 보건복지 부문 직무교육 오픈 플랫폼 구축을 통해 대상자의 교육 접근성과 학습관리시스템 운영이 가능하겠다, 무엇보다도, 교육 전문가의 업무 중복과 예산 효율화에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
버츄얼 플랫폼은 SoC를 구성하는 프로세서 코어 및 주변장치들을 소프트웨어로 모델링한 것으로, 현재 국내외 대기업에서는 버츄얼 플랫폼을 활용한 Top-Down 설계 플로우를 기반으로 최적 SW+SoC 융합시스템 구조 설계 및 IP 재활용을 통해 개발한 다양한 플랫폼을 제품 개발에 활용하고 있다. 본 논문에서는 오픈 IP인 OpenRISC 프로세서 코어 기반의 버츄얼 플랫폼을 제안한다. 제안된 버츄얼 플랫폼은 타겟 코드를 호스트 코드로 변환하여 수행하는 코드 변환 기법을 사용하여 약 20 MIPS 급의 고속 에뮬레이션을 지원한다.
금융권 공동 오픈 플랫폼 구축·서비스에 따라 스타트업 생태계에 안전한 보안 기술이 요구되고 있다. 금융권 표준 오픈 API는 상호인증 과정의 핵심 API 인증키 보호를 위해, 결제 관련 핀테크 기업이 추가 보안 기술을 개발/적용하는 것을 권고하고 있다. 본 연구는 다중 채널을 사용하는 강화된 API 보안 프로토콜을 제안한다. 기존 오픈 API 관련 연구의 문제점과 취약점을 추가 분석하고, 이기종 플랫폼의 호환성을 고려하여 설계되었다. 기존 보안 프로토콜의 단일 채널에 추가 보안 채널을 분리하여 은닉하는 방법을 적용했다. 성능 분석 결과 다중 채널의 통신 세션 양방향 안전성과 강화된 인증키의 중간자 공격 안전성을 확인하였으며, 다중 세션에서 지연시간의 연산 성능(1초 이하)을 확인하였다.
국/내외의 공공 데이터 공유 개방 흐름에 힘입어, 데이터기반의 다양한 비즈니스 기회가 창출되면서, 데이터를 효과적으로 공유 관리하기 위한 오픈 데이터플랫폼이 공공, 과학기술 분야를 중심으로 확산 발전하고 있다. 공공분야에서는 공공데이터 공유를 위한 CKAN, Socrata 등의 플랫폼이 있으며, 연구분야에서는 DSpace를 기관 데이터 공유 레파지토리(repositories)들이 있다. 국내외에 이러한 플랫폼을 이용하여 데이터를 공유하거나, 분야별로 데이터 저장소들이 증가일로에 있다. 나아가, 최근 단순히 공유하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 데이터 분석을 용이하게 하는 분석 개발 서비스환경을 제공하는 시도가 MS, Google, AWS등에서 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 일련의 플랫폼 개발 동향 및 그들의 특징을 살펴보고, 현존하는 분석형 데이터 플랫폼이 지향하는 기능들에 대해 살펴보기로 한다.
빅데이터 및 머신러닝 플랫폼을 구축하기 위해선 많은 하드웨어와 소프트웨어, 데이터 엔지니어가 필수인데, 초급 엔지니어들은 경험 부족으로 인해 기업의 수요를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 초급 데이터 엔지니어가 쉽게 접근 가능한 오픈소스를 활용한 빅데이터 플랫폼과 머신러닝 플랫폼을 통합한 7개층으로 이루어진 '데이터 플랫폼'을 제안한다. 향후 제안하는 플랫폼의 현실적인 검증을 위해 계층간 연계가 얼마나 용이한지에 대해 후속연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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