현재 국내 IPTV 서비스에서는 콘텐츠 보호를 위해 기존 방송 보호시스템인 제한수신시스템(CAS)과 디지털저작권관리(DRM) 기술을 혼용하여 사용하고 있다. 하지만 사용자는 가정의 셋톱박스에서 뿐만 아니라 모바일 단말을 통해서 IPTV 콘텐츠를 시청하고자 한다. 이는 셋톱박스의 콘텐츠나 채널을 모바일 IPTV 와 연계하는 것을 요구한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 셋톱박스에서 공유되는 콘텐츠나 채널을 모바일 단말까지 안전하게 공유하기 위해 요구되는 보안 문제점을 도출하고 이에 따른 보안 요구사항을 도출하며, 이를 기반으로 DCAS(downloadable conditional access system) 을 위한 보안 프레임워크를 제안한다. 또한 기존의 SRP 프로토콜[7]을 기반으로 키 교환 프로토콜을 구성하여 셋톱박스와 모바일 IPTV의 안전한 콘텐츠와 채널의 공유가 가능한 DCAS용 인증 프로토콜을 제안한다.
건설 현장에서 발생하는 사고가 전체 산업재해의 약 20~30%로 높은 비율을 보이고 있기 때문에, 위험성평가를 통해 위험을 감지하고 대책을 수립하는 것이 중요하다. 이 연구의 목적은 현장의 모든 관리자 및 근로자들이 참여하고 정보를 공유함으로써 근로자들의 안전한 작업환경을 조성하고, 건설현장 근로자의 안전의식과 안전문화를 형성하여 안전사고를 미연에 예방하기 위한 위험성평가 프레임워크 개발에 있다. 이를 통해 종합적인 안전관리를 실현하고, 안전한 작업환경을 조성하며, 근로자의 안전의식을 높이고 안전문화를 정착시키는 것이 주요 목적이다. 본 연구에서는 디지털 플랫폼을 활용하여 건설현장에 적합한 위험성평가 프레임워크를 개발하고자 한다. 이 프레임워크를 통해 안전한 작업환경을 조성하고, 건설현장 근로자의 안전의식과 안전문화를 형성하여 안전사고를 미연에 예방할 수 있다. 이러한 연구결과는 안전한 작업환경 조성과 안전사고 미연에 예방하는데 중요한 역할을 할 것으로 예측가능하다.
모바일 협업은 사용자로 하여금 다양한 모바일 장치를 통해 정보를 공유하거나 교환을 가능하게 하며, 모바일 P2P 플랫폼은 분산 환경에서 이를 구현하기 위한 대표적인 방법으로 제시되고 있다. 그러나 효율적인 실시간 정보 공유를 가능하게 하는 SIP 프로토콜 기반의 공간데이터 공유 프레임워크에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 논문에서는 모바일 기기 간에 공간 정보를 직접 송수신할 수 있도록 하는 모바일 P2P 플랫폼을 구성하기 위해 세션 제어 프로토콜인 SIP를 기반으로 실시간 공유 프레임워크를 구성하였다. 구현과 검증 시나리오의 적용을 통해, 위치 정보 송수신에 사용될 수 있는 포인트 데이터 이외에도 다양한 공간객체들을 SIP MESSAGE 메소드를 이용하여 전송할 수 있도록 표준 WKT와 WKB 기반 프로토콜이 정의되었으며, 기본도, 지번도 등 기본 지도 데이터는 SIP 서버와 통합된 긍간 데이터 서버를 이용하여 제공되도록 하였다. 지도 서버는 벡터 데이터를 포함하는 Feature 서비스와 이미지를 포함하는 Map 서비스가 모두 가능하도록 구성하였으며, 각각의 정보를 두 개의 저장소로 분리하여 서비스할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 SIP기반으로 구성되어 효율적인 데이터 송수신이 가능하며, 모바일 기기 간의 VoIP 통화 중에도 필요한 지도 및 위성영상 정보 등을 실시간으로 송수신할 수 있도록 하는 장점이 있으므로 이를 필요로 하는 산림 관리, 국방 등의 분야에 응용 가능하다.
본 논문은 스프링 프레임워크를 이용한 클라우드 환경에서의 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 프레임워크를 적용함에 따라 소프트웨어의 재사용성을 최대화할 수 있으며, 개발된 표준 API를 적용함으로써 개발비용 및 기간의 단축시킬 수 있으며, 각 컨테이너(공통모듈 플러그인) 형태로 프레임워크를 설계함으로써 기능의 추가가 쉽고, 재사용이 가능하며, 사용자가 요구하는 웹 환경을 구축함으로써 정부에서 제시하는 표준 프레임워크와 호환성을 제공한다.
본 논문은 스마트 기기의 터치 인터페이스를 활용하여 학습자가 직접 입체 학습 콘텐츠를 제어함으로써 보다 실감적인 교육 환경을 구축하고자 한다. 또한 기존의 입체 학습 콘텐츠는 제작의 어려움으로 인해 콘텐츠 확보와 제공에 한계가 있어 교사 및 학습자가 직접 콘텐츠를 제작하고 공유할 수 있도록 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크는 직관적인 XML 언어로 구성되고 안드로이드가 탑재된 기기에서 재생 및 저작이 가능하도록 어플리케이션을 구현하였으며 콘텐츠 공유를 위한 서버 환경도 구축하였다. 제안한 프레임워크는 전문가 평가를 통해 타당성을 검증한 결과 새로운 학습 콘텐츠 활용 가능성 면에서 긍정적으로 분석되었다.
오늘날 공학 분야에서 한 분야에서만 이뤄지던 연구가 다분야 통합 연구로 바뀌어 가고 있다. MDO(Multi-Disciplinary Optimization) 프레임워크는 각 분야의 설계 도구들 간의 데이터 공유로 효율적 관리를 위한 기술과 여러 분야가 분산된 환경 하에서 병렬로 작업할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 기존의 MDO 프레임워크는 여러 분야의 설계 도구들을 통합 관리하는 표준 인터페이스가 없고 이것들의 작업 흐름을 자동으로 통합 관리할 환경이 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 사용하여 각 설계도구 간의 표준 인터페이스를 제공하고, 워크플로우를 사용하여 이것들을 자동으로 통합 관리하는 웹 서비스 기반 통합 설계 프레임워크를 구현한다.
로봇 어플리케이션의 활용도는 사회 전반에서 점차 확대되고 있지만 로봇들의 컴퓨팅 자원 차이로 인해 한 로봇에서 다양한 어플리케이션을 실행하기는 힘든 실정이다. 본 논문에서는 로봇이 주변장치와의 자원 공유를 통해 자원의 제약을 극복하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 협업에 요구되는 공통 구성 요소들을 정의한다. 또한 네트워크로 연결된 로봇과 다양한 장치의 예시를 통해 프레임워크의 동작 흐름을 보인다.
그리드는 대규모의 독립된 자원을 공유하여 과학 연구와 같은 문제를 해결하기 위한 컴퓨팅 환경을 제공한다. Globus는 그리드를 구축할 수 있는 표준적인 미들웨어로서 자원 관리, 보안, 데이타, 정보 서비스 등의 핵심적인 서비스를 제공하지만 어플리케이션에서 필요한 다양한 요구를 충족시키기에는 아직 많은 연구가 필요하다. 그 중에서도 워크플로우 서비스는 복잡한 어플리케이션을 위한 중요한 서비스로 부각되고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 서비스를 지원하는 메타 스케줄링 프레임워크 (MSF)를 제안한다. 메타 스케줄링 프레임워크는 그리드 작업에서 요구하는 내용과 작업 절차를 표현할 수 있는 XML 기반의 작업 제어 언어 (JCML)를 제공하며, 이를 바탕으로 복잡한 작업 처리를 효과적으로 관리할 수 있는 워크플로우 관리 서비스를 제공한다.
기업은 조직내에서 공유되고 사용되는 지식을 경쟁우위와 직결된 지적자본으로 인식하고 있다. 이에 따라 많은 선행연구에서 지식근로자 사이에 공유되는 지식을 파악하고자 노력하였다. 선행 연구의 한 가지 접근법은 정보기술을 이용하여 자동화되고 효율적으로 명시적인 지식을 공유하는 기술적인 방법을 강조하는 접근법이며 다른 접근법은 지식근로자간 휴먼 네트워크를 이용하여 암묵적인 지식의 흐름을 파악하고자 하는 연구이다. 두 번째 접근법의 경우 지식공유를 위해 실행공동체의 역할이 강조되고 있으나 자발적인 참여가 아닌 경우 실행공동체를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구에서는 휴먼 네트워크를 사회연결망 관점에서 파악하여 지식의 전파를 분석하고 실행공동체에 참여할 수 있는 지식근로자를 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 두 가지 사회연결망 관련 지표를 이용하여 지식 근로자를 분류하는 프레임워크를 제시하고 실무적용 가능성을 확인한 결과를 제시하고자 한다.
소프트웨어를 개발하거나 실행하는 환경은 매우 다양하다. 최근에 혁신을 이끌고 있는 인공지능 모델은 오픈소스 프로젝트룰 통해 공개되는 코드나 라이브러리를 활용하여 구현하는 경우가 많다. 하지만 실행을 위한 환경 설치 과정이 쉽지 않고, 데이터 혹은 기학습된 모델 사이즈가 대용량일 경우에는 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것이 불가능한 경우도 발생하고, 동료와 작업을 공유하거나 수동 배포의 어려움 등 다양한 문제에 직면한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 소프트웨어가 유연하게 동작할 수 있도록 효율적인 리소스를 관리할 수 있는 컨테이너 기술을 많이 활용한다. 이 기술을 활용하는 이유는 AI 모델이 시스템에 관계없이 정확히 동일하게 재현될 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 인공지능 모델 개발과 관련하여 코드가 실행되는 환경을 편리하게 관리하기 위하여 소프트웨어를 컨테이너화하여 배포할 수 있는 기능을 제공하는 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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