오늘날 기업들은 비즈니스의 가치체인(Value Chain)의 변화로 회사의 해체와 재통합 기업의 글로벌화, 비즈니스의 아웃소싱, 산업영역의 붕괴가 빈번하게 이루어지고 있는 것이 현재기업의 현실이다. 따라서 기업은 비용을 절감하고 매출을 높이며 운영자본 및 고정자산의 지출을 최소화하기 위하여 전세계 자기업의 시스템을 통합관리하려 하고 있다. 이를 충족하기 위하여 델 사는 웹 시스템을 구축하여 정보기술측면의 유연성을 확보하게 되었다. 본 논문에서는 프리웨어 프레임워크인 알바티스, 스프링프레임웍, EJB를 UML툴로 프로그램을 설계하고, JSTL, X-INTERNET로 표현함으로써 네트워크사용량, 컴포넌트개발, 프로그램배포, 오프라인작업의 가능성, 대량데이터의 처리, 웹서비스 이용, 프로그램의 설치, 유저인터페이스, 유연성, 확장성, 보안성을 측정하여 프로젝트 특성상의 적합성을 검증하려 한다.
실내용 IR-UWB 레이더를 기반한 침입 탐지, 추적 시스템을 지원하기 위한 미들웨어 설계를 제안한다. 이 미들웨어의 설계는 다수의 측정 구역으로부터 받은 연속적인 데이터의 관리에 초점이 있다. 효율적인 데이터 관리를 위해 레이더 소프트웨어 플랫폼을 기능적으로 구분하여 설계하고 연동하였다.
최근 CNN 기반 객체인식 시스템은 고정밀도 모델을 기반으로 정확도를 높이고 있다. 하지만 고정밀도 모델일수록 모델의 크기가 늘어나고 더 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다. 따라서 모델 경량화 기술이 많이 연구되고 있으며, 그 중에 대표적인 경량화 기술이 양자화 기술이다. 양자화 기술은 파라미터의 크기와 연산 오버헤드를 줄이지만, 정확도 역시 줄어들게 된다. 영자화와 정확도의 상관관계를 분석하기 위해서 본 논문에서는 INT8 과 FP32 을 이용한 Mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크를 구성하고, 임베디드 시스템 환경에서의 INT8 연산에 기반하여 맞추어 각 layer 별 Mixed Precision 연산을 수행하여 보고, 모델의 정확도를 측정하여 분석하여 보았다.
과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.
최근 다양한 연구 분야에서는 CUDA 프레임워크를 이용하여 병렬 처리를 통해 연산 시간을 단축하는데 성공하고 있다. 이 중 숄레스키 분해는 양의 정부호 행렬을 하삼각행렬로 분해하는 과정에서 많은 행렬 곱셈이 요구되어 GPU 의 구조적 특징을 활용하면 상당한 가속화가 가능하다. 따라서 이 논문에서는 CUDA 코어에 연산을 할당할 때, 핵심 요소인 블록의 개수와 블록 당 쓰레드 개수를 조절할 수 있는 병렬 숄레스키 분해 연산 프로그램을 구현하였다. 서로 다른 세 종류의 행렬 크기에 대해 다양한 블록 수-쓰레드 수 환경을 설정하여 가속화 정도를 측정한 결과, 각 행렬 별 최적 환경에서 동일 그룹 내 최장 시간 대비, 1000x1000 행렬에서는 약 1.80 배, 2000x2000 행렬에서는 약 2.94 배의 추가적인 가속화를 달성하였다.
전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.
2006년 07월 정보시스템의 효율적 도입 및 운용을 지원하기 위해 ITA/EA 구축이 법제화 된 이후 ITA/EA 구축 기관의 수가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 행정안전부의 자료에 따르면 2007년 10월 기준으로 약 36개 기관이 ITA/EA를 도입하였으며, 향후 총 49개 중앙행정기관, 총 16개 광역지방자치단체가 ITA/EA 도입계획을 제출하였다. 향후 5년간($2007{\sim}2011$) 약 1900억 원에 이르는 소요예산이 계획되어 있다. 그러나 활발한 구축 열기에 비해 기 구축된 아키텍처 정보의 관리 및 활용에 대해서는 다소 미흡한 부분이 있다. 행정안전부가 발표한 ITA/EA 기 구축 기관의 ITA 성숙도 측정결과 총 4개의 성숙도 측정 영역(투입, 산출, 관리, 활용) 중 "관리", "활용" 두개 영역의 성숙도가 가장 떨어지는 사실이 이를 반증하는 결과이다. 이러한 이유로 아키텍처 정보의 관리 및 활용에 대한 이슈는 최근 ITA/EA 추진하는 조직의 최대 관심사가 되고 있다. 넥스젠엔씨지는 이러한 현행의 ITA/EA 추진의 이슈를 해결하기 위한 방안으로 기 구축된 아키텍처 정보의 현행화를 위한 ITA/EA 현행화 프레임워크(NAMF)와 구체적인 현행화 절차를 개발하였다. 또한 최근 이를 적용하여 대규모 아키텍처 정보에 대한 현행화를 완료하였다. 넥스젠엔씨지의 아키텍처 현행화 방법론과 적용 사례는 현재 ITA/EA 도입을 계획하거나, 기 도입한 조직의 아키텍처 정보 현행화 이슈 해결하는데 이바지 할 것으로 기대된다.
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.
본 연구는 도서관의 성과를 측정하기 위한 방법의 하나로 논리모델의 적용가능성을 논의했다. 사례연구로 연구대상 도서관이 운영하는 어린이와 청소년을 위한 독서프로그램 중의 하나인 독서대학의 성과를 측정하기 위한 논리모델 성과 프레임워크를 개발하였다. 논리모델에 포함된 성과요소 중에서 도서관 데이터를 통해 측정이 가능한 중기성과를 중심으로 성과를 측정하였고 측정결과, 독서대학은 연구대상 도서관이 제시하고 있는 산출평가 방식의 결과물에서 나타나지 않은 성과들을 만들어냈다. 도서대출과 관련하여 독서대학 참여자의 52%는 긍정적인 성과를 경험했다. 또한 프로그램 종료 후 참여자의 독서동아리 가입이 증가했고 다양한 주제분야의 도서를 읽는 경향을 보였다. 그러나 다른 독서관련 프로그램 참여율이나 독서대학의 재참여율은 가시적인 성과를 보이지 않았다. 이러한 연구결과는 논리모델이 도서관 성과연구에 기여할 수 있음을 보여주고 있다.
IEEE 802.l1b 무선 네트워크에서 스테이션들이 저전력 모드로 동작할 때, 스테이션들은 액세스 포인트 (AP)가 주기적으로 전송하는 비콘(beacon)에 동기를 맞춘다. 잡음이나 이웃한 무선 네트워크의 트래픽으로 인해 비콘 수신에 장애가 발생하는 경우 다음 번 비콘까지 깨어서 에너지를 소모하게 된다. 이 논문에서 에너지를 적게 소모하면서 다음 비콘을 탐지하기 위한 방법을 제안한다. IEEE 802.l1b 무선 인터페이스의 저전력 모드에서 비콘 수신 장애 문제점이 설명되었고 에너지 소모를 줄이기 위한 새로운 탐지 방법이 제안되었다. 네트워크 시뮬레이터인 ns2를 이용하여 제안된 방법에 대해 모의실험이 수행되었고 IEEE 802.l1b의 저전력 모드와 비교했다. 스테이션이 깨어있는 시간으로 측정된 결과는 무선 네트워크에서 프레임의 수신오류가 발생할 때 에너지 소모가 개선되는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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