소인수분해와 같이 매우 큰 경우의 수를 탐색하고 연산하며 비교하는 작업에서 강점을 가지는 양자컴퓨터는현재 사용되는 암호체계를 붕괴시킬 수 있다는 점에서 위협이 될 수 있다. 하지만 화학, 머신러닝과 같은 분야에서는 대단히 큰 혁신을 가져올 차세대 컴퓨터로 주목받고 있으며, IBM, Google, Amazon과 같은 세계적인 IT 기업들이 이러한 양자컴퓨터 관련 연구개발에 적극적으로 투자하고 있다. 본 고에서는 양자컴퓨터의 최근 개발 현황과 양자컴퓨팅을 위한 플랫폼인 IBM Qiskit, Google Cirq, ProjectQ, Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, Intel Quantum SDK에 대해 알아보고자 한다.
이 연구에서는 성장하고 있는 O2O 기반 식품 배달 플랫폼 서비스의 발전 방안을 모색하였다. 식품 배달 플랫폼은 IT와 신기술 적용을 더 해 기존에 없던 수익구조를 새롭게 창출하고 있으며, 모바일 환경에 익숙한 젊은 세대가 주 소비자로 떠오르고 있다. 연구방법으로는 국내외 배달 플랫폼 사례 조사를 통해서 발전 방안을 제시하였다. 식품 배달 플랫폼 시장은 IT, 물류, 제조, 유통 등의 인수합병을 통한 사업 확장 등 적극적인 발전을 보이며, 앞으로는 수수료 제로, 할인 이벤트를 통한 가입자 유치 등 활발한 마케팅으로 주 소비자들의 지속적인 이용을 끌어내야 한다. 이 연구를 기반으로 향후 식품 배달 플랫폼 외에 다양한 채널의 배달 플랫폼과 더불어 이용 고객의 총체적 경험 가치를 위한 후속 연구가 필요하다.
한반도를 비롯한 전 세계를 대상으로 가뭄과 홍수 등 물관련 재해정보를 체계적으로 수집·분석하고 이를 정부부처 및 민간에서도 제공 가능한 국가 차원의 과학적이고 효율적인 수재해 대응 및 관리 위하여 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단이 2014년 7월 1일 출범하여 수행중에 있다. 정보플랫폼 융합기술 연구단은 국토관측센서(위성, 레이더, 지상관측자료) 기반 광역 및 지역 수재해 정보 허브 구축 및 운영기술 개발로 행복한 안심국토 및 물산업 강국 실현이라는 연구비전 아래, 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리기술, 가뭄/하천건천화 평가 및 예측 기술 개발, 홍수재해 평가 및 예측 기술 개발, 빅데이터기반 광역 및 지역 수자원정보 서비스 플랫폼 기술 개발이라는 4대 연구성과 목표로 X-Net 실증 테스트베드 구축을 통해 획득된 자료를 기반으로 수재해 감시·평가·예측 등에 필요한 관련 수문정보를 생성하고 있으며, 생성된 위성영상 및 수문레이더 등의 수문정보를 활용하여 미계측 유역에 대한 수자원 변동 감시 및 가뭄과 하천 건천화를 효율적으로 평가·예측함으로써 물안보 대응체계를 강화하기 위한 기술을 확보하고 있다. 또한 광역 및 국지 홍수 피해 범위와 규모 등을 평가·산정하고 정확히 예측함으로써 홍수재해를 저감할 수 있는 기술 개발을 추진하고 있으며, 최종적으로는 광역 및 지역 수문자료와 수재해 관련 분석정보를 체계적으로 관리하고 맞춤형 수재해 정보를 제공할 수 있는 수재해정보플랫폼 및 포털시스템을 개발 글로벌 물 정보 허브로써 기반을 조성해 나가고 있다. 이에 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하여 운영중에 있는 수재해 정보플랫폼의 고정밀 수문레이더 기반 도시홍수 관리시스템, 위성기반 가뭄 모니터링 시스템, 미계측 지역 수문정보 및 수자원 모니터링 시스템, 한국형 지표 수문정보 생성 시스템 개발현황 등 그간의 노력에 대해 소개하고자 한다.
ICT(Information and Communication Technology)의 발전속에서 늘 그 중심에 서 있던 이슈는 플랫폼이다. ICT 업계에서 제공하는 서비스를 이용하는 일반 사용자들은 플랫폼의 존재를 알지 못하면서 자연스럽게 서비스를 이용하지만 그 이면에는 사용자들에게 자신의 플랫폼을 제공하기 위한 노력이 숨어 있는 것이다. 즉, 플랫폼 지배를 통해 ICT 업계의 선두를 유지해 오거나 선두로 나서고자 하는 노력과 시도는 늘 있어 왔으며 플랫폼 기술은 단일 목적 단일 서비스 지원을 위한 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼에서 출발하여 개인화 서비스 플랫폼, 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 거쳐 융합 서비스 플랫폼까지 발전 해 왔다. 서비스 사용자들에게 공통 요소를 제공해 준다는 플랫폼의 본질은 변화되지 않고 있지만 관련 기술의 발전과 더불어 플랫폼을 바라보는 관점에 따라 플랫폼의 구조와 기능 발전을 거듭해 왔다고 볼 수 있다. 본고에서는 이러한 ICT 업계의 기술 발전 흐름 속에서 가장 큰 의미를 담고 있는 플랫폼에 대해 다양한 관점에서의 플랫폼의 의미와 변화를 살펴보고자 한다. 그리고 나서, 플랫폼 기술 발전의 흐름 속에서 사용자들에게 Tele-experience 서비스를 쉽게 사용할 수 있도록 지원해주고 서비스를 제공해 주는 Tele-experience 실감서비스 플랫폼 개발 방향과 이슈에 대해 살펴봄으로써, 향후 플랫폼의 역할에 대해 조명해 보고자 한다
IT의 환경은 컴퓨터와 인터넷을 물과 공기처럼 이용할 수 있고, 새로운 성장 동력이 될 수 있는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 그리고 비즈니스 지능의 시대로 진화되고 있다. 그러나 다양한 상호작용과 인포그래픽 측면에서는 사용자의 요구가 점점 더 많아지고 있으며, 웹 브라우저가 제공하지 못하는 추가적인 기능의 필요성도 점점 많이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 N-티어 플랫폼 환경에서 인포그래픽을 기반으로 N-스크린 융합 표현 계층의 설계를 제안하도록 한다.
본 논문의 목적은 STEAM 기반 태블릿 G러닝 콘텐츠 개발 과정을 분석하는 것이다. STEAM이란 Science(과학), Technology(기술), Engineering(공학), Art(예술), Mathematics(수학)를 뜻한다. STEAM은 이들 분야를 하나로 융합하여 교육함으로써 과학기술에 대한 학생들의 흥미와 이해를 높이고 융합적 사고와 문제해결 능력을 신장시키는 것을 목적으로 하고 있다. 본 논문에서는 초등학교에서 운영할 수 있는 3D STEAM 교육과정을 G러닝과 융합한 플랫폼 개발 과정을 분석하였다. STEAM 학습 주제 분석을 통해 선정된 5학년 과학 '태양계와 별'에 대한 학습자의 흥미와 몰입도를 높이기 위해 단순 IT기반 온라인 학습 콘텐츠가 아닌 G러닝과 융합된 학습 콘텐츠를 새로이 개발하였다. 학생들은 콘텐츠에 대해 높은 흥미와 몰입을 보여주었다.
본 논문은 분산된 센서 디바이스의 리소스 오브젝트 연동 서비스 제공 시스템에 관한 것으로 서비스 전달 플랫폼을 기반으로 한다. 시스템은 서비스 전달 플랫폼(SDP: Service Delivery Platform)과 프록시로 구성되어 있다. 서비스 전달 플랫폼은 분산된 서비스 기능을 인에이블러로 설정하며 인에이블러들의 조합으로 융합서비스를 생성한다. 또한 생성된 서비스를 분산 환경에서 전달하는 역할을 한다. 프록시는 분산된 디바이스들과 서비스 전달 플랫폼을 연결하도록 설정되며 서비스 전달 플랫폼이 분산된 디바이스를 자원으로 인식하여 인에이블러로 정의할 수 있도록 한다. 개발된 시스템을 통하여 분산된 센서 기능이 인에이블러로 정의되어 일반 서비스 기능과 동일한 형태로 융합서비스의 생성 및 전달에 사용될 수 있다.
스마트폰 열풍이 세간에 뜨거운 관심을 받고 있던 즈음에 스마트 TV라는 다소 생소한 단어가 IT업계를 술렁이게 하고 있다. 거대 기업 애플과 구글이 전세계의 스마트폰과 스마트TV에 대한 장악력을 높이고 있고, 이에 맞서 국내에서는 삼성과 LG가 가세하여 스마트 기기에 대한 플랫폼 및 콘텐츠 지배력을 가지고 경쟁을 벌이고 있다. 유무선망이 통합되고 콘텐츠의 융합화가 가속화되면서, 개별 서비스 단위에서 융합서비스로 트렌드가 변화하고 있으며, 스마트 TV도 모바일과의 연계를 통해 웹 서비스 및 소셜 네트워크와 융합된 다양한 콘텐츠를 제공하려는 추세이다. 스마트TV는 단순 TV서비스에서 모바일과 연계하여 N-스크린 서비스로 발전하고 있고, 플랫폼에 대한 경쟁력이 약한 국내 기업의 경우에는 플랫폼 경쟁력을 강화하면서 동시에 서비스의 차별화를 통해 경쟁력을 갖추어 야 할 것이다.
빅데이터는 초연결·초지능·초융합으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 이노베이션 창출, 비즈니스 모델 발굴을 위한 데이터 공유, 연계·활용이 중요하다. 그러나 빅데이터 플럇폼이 공유·연계를 고려하지 않고 폐쇄적으로 구축될 경우 양질의 풍부한 데이터 확보 및 활용이 어렵다. 따라서 본 논문은 데이터 생산·구축 및 연계·유통을 활성화 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례를 비교·분석하여 빅데이터 플랫폼 인프라의 발전 방향을 제시한다.
깊이 정보를 획득하기 위해서 가장 많이 시도되는 방법이 스테레오 정합이다. 스테레오 정합 알고리즘은 다양한 알고리즘의 조합으로 구성되며, 파라메터 또한 다양하다. 일반적으로는 middlebury에서 제공하는 영상과 ground truth를 이용해서 스테레오 정합 알고리즘을 연구하고, 파라메터 최적화 과정을 거친다. 실제 시스템에 알고리즘 및 파라메터를 적용할 때 middlebury 영상으로 선택된 알고리즘과 파라메터가 상이할 수 있다. 본 논문에서는 실제 시스템의 스테레오 카메라를 이용해서 ground truth를 만들 수 있는 방법을 제안하다. 프로젝트를 이용해서 패턴을 투사하고, 스테레오 카메라로 영상을 획득한다. 한 장면에 대해서 다양한 영상으로 스테레오 정합을 수행하여 만들어진 disparity map은 높은 정확성을 가지고 있음으로, 스테레오 정합 알고리즘 검증용 ground truth로 사용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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