IMO의 이-내비게이션은 안전항해와 해양환경 보호를 위해 진행중인 프로젝트이다. 이-내비게이션의 전략 이행 계획 중 마리타임 클라우드라는 프로젝트가 존재한다. 마리타임 클라우드는 해양 이해관계자들 간의 정보교환을 위한 IT 프레임워크 기술이다. 마리타임 클라우드의 아키텍처와 클라이언트 프로그램인 EPD를 분석하여 구조, 동작방식 등을 파악하였으며 이를 통해 실제 클라이언트 프로그램을 구현하였다. 클라이언트 프로그램으로는 현재 AIS-ASM을 통해 제공되고 있는 서비스인 정박정보(Berthing Data)를 대상으로 마리타임 클라우드의 메시지 전달 기능인 MMS 서비스를 이용해 데이터 교환이 이루어질 수 있는지 테스트하였다. 테스트 결과 MMS 서비스를 이용한 데이터 교환에 성공하였으며 이는 향후 마리타임 클라우드 서비스 개발에 도움이 될 수 있으며, 한국형 마리타임 클라우드 개발에 기여할 수 있다.
기관은 모든 인적, 물적 자원을 비즈니스 경쟁력으로 변환하기 위한 노력과 디지털 지식정보화 환경의 대응에 따라 ERP(Enterprise Resource Planning)을 도입 하였고 여러 성공 요인으로 열거된 요인 중에는 인적자원관리가 존재 한다. 하지만 ERP의 인적자원관리 모듈은 기능적 인사관리 역할에 머물러 있다. 인적자원을 어떻게 활용할 것인가는 인재를 탐색하고 인식하는 것으로 출발하는 것으로 시작한다. 제안한 API Gateway 기법은 ERP의 인적자원관리 모듈의 확장의 가능성을 시작으로 첫 번째, 블록체인 네트워크를 활용해 인적자원의 공유와 탐색을 위한 API의 설계와 구현을 하였고 두 번째로 정보의 위변조 방지를 위해 API와 같이 동작하는 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 함께 설계 및 구현 하였다. 제안한 기법은 인적자원을 적극적으로 활용할 수 있는 도구로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 빅 데이터 기술을 활용하기 위한 완벽한 자원이 될 것이다.
Frans Prathama;Seokrae Won;Iq Reviessay Pulshashi;Riska Asriana Sutrisnowati
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권6호
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pp.101-112
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2024
본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.
최근 사회에서는 총기를 사용하는 범죄가 증가하고 있으며, 방화 및 테러에 이용될 수 있는 화학물질 및 방사선 물질들의 부실한 관리로 인해 많은 곳에서 관련 사고가 잇따르고 있다. 이에 따라, 위험물에 대한 위치를 추적함과 동시에 위험물에 대한 정확하고 신속한 정보를 제공하는 혁신적인 위험물 관리기술이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 위험물 관리 기술의 한계성 및 문제점을 극복하기 위하여 RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템의 구축 사례를 보인다. RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템에 대한 아키텍처를 정의하고, RFID 태그에 위험물에 대한 정보를 저장하기 위한 방법을 정의하며, 웹 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실제로 위험물을 모니터링 하는 사례를 보인다. 논문에서 제시하는 실시간 위험물 모니터링 시스템은 위험물 정보를 관리하고 위험물을 제어하기 위한 위험물 모니터링 서버, 위험물과 모니터링 서버의 중계자 역할을 수행하는 위험물 모니터링 미들웨어, 위험물에 부착된 RFID 태그로부터 위험물의 정보를 읽기 위한 RFID 리더기, 위험물의 정보, 상태 및 위치에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스로 구성된다. 이 시스템은 총기류, 방사선 물질, 유해성 화학물질 등 여러 가지 위험물에 대하여 RFID를 이용한 위치정보에 기반하여 위험물을 관리하는 시스템으로 위험물에 대한 반입, 반출 검사 및 실시간 위치정보를 획득할 수 있다. 또한 웹 기반의 시스템이고, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 필요할 때는 언제 어디서나 웹을 통하여 위험물에 대한 시각적인 모니터링을 할 수 있다.
상용 ORDBMS 개발사들은 자신의 DBMS에 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 추가하는 확장 방법을 제공하고 있다. 이러한 확장은 상위 레벨 인터페이스를 사용하여 이루어진다. 이러한 기법을 소결합(loose-coupling)이라 부른다. 소결합의 장점은 구현하기 쉽다는 것이나, 높은 성능이 요구되는 대용량 데이타베이스에서 새로운 데이타 타입과 연산을 추가하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는, 이러한 요구 조건.을 충족하기 위해 밀결합(tight-coupling)이라는 개념을 사용하는 것을 제안한다. 밀결합에서 새로운 데이타 타입과 연산은 DBMS의 엔진 내부에 통합된다. 따라서, 새로운 데이타 타입과 연산이 높은 성능으로 일관성 있게 제공된다. 이 밀결합 아키텍처는 정보 검색 기능과 공간 데이타베이스 기능을 한국과학기술원/첨단정보기술연구센터에서 개발 중인 객체 관계형 DBMS 오디세우스/IR에 통합하기 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는, 오디세우스/1R을 소개하고 오디세우스/IR과 밀결합된 정보 검색 기능(미국 특허 등록)을 설명한다. 다음으로, 오디세우스/1R을 사용한 단일 시스템(non-parallel) 설정에서 2,000만건의 웹 페이지를 관리할 수 있는 웹 검색 엔진을 보인다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 u-city, u-Health 등과 같은 영역에서의 다양한 서비스를 통해 유비쿼터스 사회에서 u-life 실현을 가능하게 하는 핵심 인프라이다. 따라서 u-Life의 핵심 기술인 USN 기술에 대한 국내 표준화 확립을 위한 연구가 필요하다. 현재 USN에 대한 표준 현황은 센서 노드 구현을 위한 기술과 센서 노드들 사이의 에너지 효율적인 통신을 위한 프로토콜 및 기존의 망과 연동을 위한 기술 표준 및 연구가 대부분이다. 그러나 센서 네트워크와 USN 응용을 위한 이기종 센서 네트워크의 통합관리, 센싱 데이터 관리 및 USN 데이터베이스 구조 정의 등과 같은 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준 및 연구는 아직 까지 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 국내 센서 네트워크 서비스의 표준 개발 및 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석과, 국내 TTA(Telecommunications Technology Association) 관련 표준과 상호 연관성 및 OGC 기반 서비스 플랫폼 적용 가능성에 대한 분석을 통한 센서 네트워크상의 표준 서비스 플랫폼 아키텍처에 대한 연구를 하였다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
본 논문에서는 임상콘텐츠모형(Clinical Contents Model; CCM) 산출물의 효율적인 개발과 배포 및 홍보를 지원하는 관리시스템인 CCM Manager를 개발했다. CCM의 개발과정에서부터 산출물 관리 및 배포까지의 업무 프로세스를 분석하여 관리자 기능과 사용자 기능을 도출했고, CCM 아키텍처를 기반으로 데이터베이스를 설계하였으며 각 사용자들이 쉽게 접근하여 내용을 검색할 수 있도록 하기 위해 웹 기반으로 개발하였다. CCM Manager는 모델 개발자 상호간의 개발된 결과물이 잘 공유될 수 있게 지원하고, 관리자가 수작업으로 산출물을 패키지화하여 배포하지 않아도 일반 사용자에게 CCM의 모델 형식의 산출물을 배포하고 홍보할 수 있도록 하였다. 본 연구는 다양한 검색 기능과 시각화된 모델 브라우징 방식을 제공하고, 관리자 기능까지 포함한다는 측면에서 타 임상정보모델 지원시스템에 비해 우수함을 보인다. 본 연구에서 개발된 CCM Manager는 현재 CCM 개발 프로세스에서 활용되고 있으며, 그 결과를 바탕으로 향후 CCM Manager 활용에 대한 효용성 분석이 이루어질 전망이다.
비즈니스 프로세스의 자동화된 처리와 이에 대한 모니터링 요구는 기업마다 특화된 형태를 지니는 것이 일반적이다. 비즈니스 프로세스는 일반적인 데이터베이스 트랜잭션과는 달리 수행에 장시간이 소요되며, 비즈니스 상황에 따라 매우 복잡한 처리 로직을 가진다. 이러한 처리 로직들은 사업 정책이나 환경이 변함에 따라 자주 변경되기 때문에 기업은 특정 비즈니스 프로세스의 모니터링 과정에서 해당 프로세스 인스턴스의 전체적 의미를 종합적으로 파악하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 프로세스의 종합적인 모니터링을 위해 GMA(Grid Monitoring Architecture)를 사용하였다. GMA는 이종 시스템 환경 하에서 모니터링 정보를 효과적으로 관리하고 감독하기 위하여 제시된 확장성이 높은 아키텍처이다. 다양한 처리 로직을 지원할 수 있도록 GMA 모델에 복합 이벤트의 처리 기능을 부가함으로써, 비즈니스 프로세스에 대한 자동화된 실행과 상위수준의 모니터링이 가능한 시스템을 구축할 수 있었다.
오늘날 많은 조직은 노동의 유연성을 확보하고 비용절감을 위하여 종래의 사무실 개념을 탈피하여, 언제 어디서나 편리하게 효율적으로 업무에 종사할 수 있도록 하는 미래지향적인 업무환경인 스마트워크를 도입하고 있다. 이러한 스마트워크의 본질은 일반적으로 조직 내부에서 접근하는 기술보다 위험하고 스마트워크 사용자가 원격 접근을 통해 내부 자원을 이용할 수 있게 하는 위험을 증가시킨다. 따라서 조직은 광범위한 외부 공격으로 부터 자신의 정보자산을 효과적으로 보호할 수 있는 적절한 보안기술과 통제절차를 구축할 필요가 있다. 본 논문은 안전한 스마트워크 서비스 환경에서의 보안 위협에 대한 연구로 기존 문헌에 대한 분석과 분류 및 정의하는 탐색적 연구방법을 적용하였다. 그 결과로 단말, 소프트웨어/플랫폼, 네트워크 등 3가지 스마트워크 서비스 계층 관점에서 최종적으로 16가지의 스마트워크 보안 위협을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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