AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.
OSGi 플랫폼은 자바 기반의 컴포넌트 플랫폼으로써 애플리케이션 개발 환경에서부터 엔터프라이즈 소프트웨어까지 다양한 분야에 사용되고 있다. OSGi 플랫폼은 개방형 소프트웨어 환경에서 컴포넌트를 동적으로 설치하고 갱신하기 위한 기능을 제공한다. 그러나 이러한 환경으로 인해 새로운 보안상 취약점이 발생하고 있으며 최근 보안문제를 해결하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. OSGi 플랫폼에서 취약점은 자바의 멀티 애플리케이션 플랫폼의 한계로 인한 취약점과 OSGi 플랫폼 자체의 취약점으로 분류할 수 있다. 우리는 OSGi 플랫폼 자체의 취약점 중에서 서비스 인젝션에 관한 취약점을 식별하고 이를 방어할 수 있는 매커니즘을 제안한다. 또한 오픈 소스중 하나인 Knopflerfish를 이용하여 제안된 매커니즘을 구현하고 다른 오픈소스들과 비교 평가한다.
최근 4차 산업혁명 및 인터넷 환경이 변화되면서 대학 교육환경의 빠른 변화와 산업체에 재 교육이나 온라인 교육에 있어, 교육자 중심에서 수요자 중심으로 교육환경을 바꾸고자 하는 노력을 하고 있다. 우리나라에서는 2018년부터 '한국형 나노디그리' 모델을 개발하고 한국형 무크 강좌도 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 이에 본 논문에서는 MOOC에 대해서 알아보고 오픈소스 플랫폼(Moodle, Tao-testing, Joomla)를 활용하여 MOOC를 구축함으로서 대학교의 환경을 최소의 비용으로 강의자 및 교육자 위주의 환경에서 수요자가 원하는 교육환경으로 개선하는 방안을 제시한다.
금융권을 중심으로 핀테크 산업이 날로 확장 일변도로 발전을 하고 있다. 핀테크 산업의 지속적인 성장을 위하여 여러 가지 기술적 대안이 고려되고 있다. 그중 기업의 가치를 높여주면서 이용자들의 요구사항을 충족시킬 수 있는 환경을 만드는 것에 대하여 많은 고민을 하고 있다. 즉 데이터를 어떻게 활용하느냐에 관심이 모아지고 있는 것이다. 그러나 데이터를 무심코 사용하다 보면 개인정보보호법을 위배하는 사례가 되는 경우가 있다. 데이터와 서비스를 자유롭게, 그리고 이용자들이 원하는 형태로 가공을 하고, 더 나아가 기업의 가치를 높일 수 있는 생태계를 만드는 오픈 플랫폼의 기술동향과 표준의 방향을 살펴본다.
인터넷의 활성화 및 모바일 서비스의 등장으로 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 이전에는 저장 및 처리할 수 없었던 영역. 이제는 새로운 기술의 등장과 분석을 통한 가치 창출의 가능성으로 빅데이터는 IT 업계의 최대 화두가 되어 가고 있다. 이러한 빅데이터를 바라보는 시각은 크게 기술적 관점과 분석적 관점으로 나뉘고 있다. 특히 기술적 관점에서 바라보는 빅데이터는 하둡을 표준으로 하는 오픈소스 분석 플랫폼의 대두가 고무적이다. 누구나가 대용량의 확장 가능한 시스템을 운영할 수 있는 기회가 온 것이다. 본 고에서는 빅데이터의 그 태생적 특징을 살펴보고, 비교적 저렴한 비용의 플랫폼 환경 구축을 위해 오픈소스 하둡이 널리 활용되고 있는 이유에 대해 알아본다. 또한 하둡의 용도와 어떠한 종류의 데이터 분석을 위해 사용되어지고 있는지, 그리고 하둡의 구성 및 하둡 생태계를 이루고 있는 요소들이 무엇인지 살펴본다. 끝으로 빅데이터를 활용하기 위한 6단계 절차와 이에 발맞춰 하둡 플랫폼을 어떻게 효율적으로 활용할 지에 대해 그 방법을 모색해 보고자 한다.
최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.
국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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