본 논문에서는 셀 수준의 진화 프레임워크를 이용하여 인공개체의 행동로직을 진화하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 셀 수준의 진화 프레임을 구현하였으며 이 프레임 상에서 인공개체가 먹이를 먹기 위해 행동로직을 진화하는 것을 살펴보았다. 인공개체의 행동로직 진화를 관찰하기 위하여 행동결정 로직 프레임을 제안하여 적용하였다. 테스트결과 인공개체가 빠른 세대 내에 먹이를 잘 먹는 로직으로 진화하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 여러 번의 실험을 통하여 대부분의 실험에서 거의 동일한 행동양식을 보이는 것으로 진화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 진화 알고리즘을 이용한 알고리즘이나 하드웨어의 진화와는 다른 방법으로서 기본적으로 접근 방법에 차이점이 있다. 이런 결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 프레임워크가 셀 수준의 진화를 관찰해볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있다.
소프트웨어 시스템 진화는 소프트웨어 시스템의 유지보수의 일종으로 계획적이고 체계적인 유지보수 프로세스이다. 소프트웨어 진화 연구는 기존 시스템의 비용편익 분석을 통해 시스템의 유지가치에 대한 판단 근거를 제공하며, 아키텍처를 기반으로 하는 진화는 반복적인 진화 작업의 자동화를 가능케 하여 유지보수 비용 감소를 가능하게 해주는 연구이다. 본 논문에서는 아키텍처 변환패턴을 이용한 소프트웨어 시스템 진화 프레임워크를 제안한다.
소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템이 존재하기에 앞서 소프트웨어 시스템에 관한 많은 결정을 내릴 수 있게 하고 아키텍처 수준에서 시스템을 분석 가능하게 함으로써 체계적으로 계획 된 소프트웨어 개발이 가능하도록 한다. 이와 마찬가지로 아키텍처 기반의 소프트웨어 진화 계획은 소프트웨어 진화가 진행되기 이전에 아키텍처 수준에서 진화에 대한 많은 단계별 결정들을 내리고 분석하게 함으로써 체계적으로 계획된 진화가 가능하도록 한다. 본 논문은 아키텍처 기반의 결정적 진화계획에 대하여 소프트웨어 진화계획에 관련된 용어들과 개념들을 정의하고 또한 결정적 소프트웨어 진화계획들로부터 최적의 선택을 할 수 있도록 진화설계를 가치관점에서 평가하는 프레임워크를 제시함으로써 아키텍처 기반의 소프트웨어 진화 계획을 수립하는 방법론적 기반을 제공한다. 또한 본 연구의 프레임워크를 적용한 사례를 통하여 제안하는 프레임워크의 적용방법과 효용성을 보인다.
최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.
본 논문은 기존의 정보가전 및 홈네트워크 분야에서 사용되던 다양한 유.무선 기술들을 통합 및 연동하며, 센서 네트워크, RFID, IPv6 등의 새로운 기술들을 적용하여 디지털홈의 유비쿼터스 환경을 제공할 수 있는 다양한 홈네트워크 프레임워크 표준들을 살펴본다. 먼저 제 II장에서 이질적인 홈네트워크 시스템간의 상호 호환성을 확보하기 위해서 제안된 다양한 홈네트워크 프레임워크 표준들의 세부 구조를 살펴보고 제 III장에서 이러한 표준들의 개념 및 특성을 바탕으로 통합된 형태의 개방형 홈네트워크 프레임워크를 위한 요구사항들을 제안하고 각 홈네트워크 프레임워크의 특성을 바탕으로 앞으로의 진화방향을 살펴본 후 결론을 맺는다.
본 고에서는 멀티 응용 데이터 플랫폼으로 진화하고 있는 하둡(Hadoop) 2.0의 주요 특징과 관련된 다양한 데이터 처리 프레임워크들에 대해서 기술하고자 한다. 기존의 맵리듀스(MapReduce) 기반의 배치 처리(Batch Processing)에 최적화되어 있던 하둡 1.0과는 달리, YARN의 등장과 함께 시작된 하둡 2.0 플랫폼은 다양한 형태의 데이터 처리 워크플로우들(Batch, Interactive, Streaming 등)을 지원할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 또한, 최근에는 고성능컴퓨팅 분야에서 주로 활용되던 기술들도 하둡 2.0 플랫폼에서 지원되고 있다. 마지막으로 YARN 어플리케이션 개발 사례로서 본 연구팀에서 개발 중에 있는 Many-Task Computing (MTC) 응용을 위한 신규 데이터 처리 프레임워크를 소개한다.
최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.
본 연구는 기존의 변종 악성코드와는 달리 진화알고리즘을 기반으로 한 악성코드 자동 생성 프레임워크에 대한 것이다. 우리가 제안하는 시스템은 소스가 알려지지 않는 바이너리 상태의 악성코드를 역공학적 기법을 이용하여 소스 상태로 복원하고 복원된 소스를 이용하여 다양한 변종 악성코드를 생성하는 것이다. 진화 연산을 적용하기 위해 평가함수의 설계가 중요한데, 우리는 행동 기반 분석 기반의 평가 함수를 포함하는 프레임워크를 제안하였다.
시장 적시성과 서비스의 품질을 만족하기 위해 웹 서비스는 서비스를 재사용하여 애플리케이션을 구성한다. 그리고 동적 진화(evolution)는 소프트웨어에 유연성을 제공하고, 계속 변경되어 예측하기 어려운 비즈니스 요구사항에 애플리케이션이 적응할 수 있도록 해준다. OWL 기반의 OWL-S(Web Ontology Language for Services)는 서비스를 기술하기 위한 온톨로지 언어이다. OWL-S의 의미적인 정보는 자동화된 시맨틱 웹 서비스의 발견과 호출, 서비스 조합을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱 웹 서비스를 이용한 웹 애플리케이션의 동적 진화를 지원하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 프로토타입을 통해 제안한 프레임워크의 타당성을 보인다.
전자정부 표준프레임워크는 공공부문 정보화 사업을 위해서 개발 보급되었으나, 최근 민간부문으로 확대 적용되면서 정부차원의 강제성 없이 자발적으로 오픈 플랫폼 생태계로 진화하기 시작하였다. 또한 전자정부 표준프레임워크는 세계 전자정부 1위의 대한민국에서의 성공적인 안착에 힘입어 개발 도상국을 중심으로 해외로도 확산 조짐을 보이고 있다. 본고에서는 최근 내수 시장의 한계 및 국내 SW 산업 정책이 중소기업 중심으로 이루어지면서 대형 IT서비스 기업들의 해외진출 전략이 공격적으로 전환되고 있는 시점에서 전자정부 표준프레임워크를 중심으로 국내 기업의 장점을 살리면서 단점을 극복할 수 있는 성공 전략에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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