클라우드 서비스는 낮은 비용과 높은 효율성으로 빠르게 변화하는 스마트사회에서 필수적인 IT인프라로 인식되고 있다. 구글, 아마존 등 해외 유수 기업에서 시작된 클라우드 서비스는 미국과 영국등 외국 정부의 클라우드 서비스 도입 정책에 다양한 영향을 끼쳤다. 특히, 이들 국가들은 정보자원의 효율적 관리를 위해서 클라우드 컴퓨팅의 도입과 아울러 기존 공공서비스의 클라우드 서비스로의 전환을 가속화하고 있다. 본 연구에서는 공공부문에서의 클라우드 서비스 도입을 위한 외국 정부의 다양한 사례 분석을 토대로 공공부문에서의 클라우드 도입시 주요 결정요인을 제시하고 공공부문에서 클라우드 도입 및 활용을 위한 클라우드 서비스 큐브 모델을 제안하였다.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
KAICUBE/한빛-1호는 하이퍼큐브 형태의 연결망을 가진 병렬 컴퓨터이고 각 노드는 i860프로세서와 통신용의 i82380 DMA 콘트롤러를 탑재하고 있다. 40Mh2 CPU클럭을 사용하는 32노드로 구성되어 있고 컴퓨터의 최고 속도는 2.5G-flops 정도로써 이것은 국내 최초의 Giga급 컴퓨터이다. DMA콘트롤러에 의해 구동되는 노드간 통신은 채널 대역폭이 100Mbps정도이다. 0번 노드는 UNIX를 탑재한 호스트 컴퓨터와 연결되어 있고 호스트 컴퓨터는 병렬 프로그래밍 환경과 각 노드를 관리하는 역할을 한다. 익스프레스는 호스트 컴퓨터에 탑재된 병렬 운영 체제이고 사용하기 간편한 사용자 환경과 프로그래밍 방법에 따라 호스트-노드방법과 cubits 프로그래밍 환경을 각각 제공한다. 그밖에 고수준의 병렬 프로그래밍 환경으로써 기존의 순차 프로그램에 기초한 입력 프로그램을 병렬 프로그램으로 자동 변환 해주는 KAPPA가 있다. 여러 분야의 과학 계산용 프로그램이 수행되고 있으며 그의 성능 측정을 통하여 탁월한 성능을 보여 주었다. 보다 편리한 병렬 프로그래밍 환경의 개발과 범용 계산 전응 서버로써 자유로이 사용할 수 있도록 네트워크 기능을 강화하는 일이 남아있다.
고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
초분광 영상은 적외선 영역의 전자기파 대역을 수백 개의 파장으로 나누어 영상화한 데이터로 다양한 분야에서 물체를 찾거나 분류하는 것에 활용된다. 최근에는 딥러닝을 사용하여 분류하는 방법이 주목받고 있지만 초분광 영상 데이터의 특성으로 인해 초분광 영상을 학습 데이터로 사용하기 위해서는 기존의 가시광 영상과는 다른 처리 기법이 필요하다. 이를 위해 초분광 큐브에서 특정 파장의 영상을 선택하여 Ground Truth 작업을 수행하고 환경정보를 포함하여 데이터를 관리하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 해당 소프트웨어의 구성과 기능에 대하여 설명한다.
노트북, 스마트 기기 및 다양한 IoT 장비를 통한 서비스 환경은 매우 빠르게 발달하고 있다. 이러한 인터넷 환경에서 최근의 보안 대책은 주로 네트워크 응용 수준의 보안 대책인 방화벽(침입 차단 시스템-Firewall)과 IDS(침입 탐지 시스템-Intrusion Detection System)으로 이루어지고 있다. 또한, 최근에는 다양한 보안 데이터의 현장 활용이 이루어지고 있고 이런 보안 데이터의 관리와 파기에 대한 이슈 소요가 제기되고 있다. 이러한 보안 데이터의 관리를 위해 문서보안(DRM:Digital Rights Management)이나 데이터 손실 방지 솔루션(DLP:Data Loss Prevention)과 같은 제품이 사용되고 있다. 그러나 이런 보안 대책에도 사용성 문제로 인해 현장에서 사용하기 위해 반출된 데이터 보안 대책은 대부분 환경에서 해당 데이터를 암호화하여 전달하고 저장하는 정도로 운영되고 있으며, 암호키 관리나 데이터의 파기에 관한 대책이 미흡한 것이 현실이다. 이러한 문제점을 기반하여 OS 기반의 보안 모듈을 제공함으로써 사용자는 동일한 인터페이스로 보안 데이터를 관리 운영할 수 있는 SecureOS Module을 제시하고자 한다.
본 논문은 다시점 영상 획득에서 영상 기반 3D 모델 생성까지 실시간으로 처리가 가능한 실시간 3D 모델 생성 시스템을 소개한다. 이 시스템은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 수집, 전송, 관리하는 방법을 소개하며, 전경과 배경의 분리와 부드러운 3D 볼륨 모델 생성 과정을 설명한다. 이 논문은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 실시간으로 처리하기 위한 새로운 분산 데이터 송수신 및 관리 방법을 제안한다. 또한, 다시점 영상으로부터 부드러운 3D 모델을 생성하기 위한 시각 차이를 이용한 코드북 기반 전경과 배경 분리 알고리즘, 원근 보정 보간법을 이용한 수정된 마칭 큐브 알고리즘을 기술한다. 이 시스템은 현재 초당 30프레임 처리 속도로 구축되어 있다.
데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과 위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시효환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
수면은 건강한 삶을 사는데 필수적 요인이나 많은 현대인들이 수면상태의 불편함을 호소하고 있다. 이러한 사람들을 위해 수면상태를 간단하게 평가하고 관리할 수 있는 수단의 필요성이 높아지면서 검사자의 모니터링 없이 집에서 수면 상태를 검사 할 수 있는 기기들이 개발되고 있다. 본 사용성 평가의 대상인 스마트 수면 안대는 잠을 잘 때 생체신호 모니터링을 제공하여 수면 상태를 스스로 편리하게 측정하고 관리할 수 있도록 해준다. 스마트 수면 안대의 사용성과 안전성을 평가하여 발생할 수 있는 사용오류에 관한 잠재적인 요인을 찾아내어 방지하고 본 제품의 사용감과 안전성을 발전시켜 해당 기기의 보급과 개발을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 수면안대 시제품을 형성평가를 시행한 결과, 전원 켜기, 결과 확인이 어렵다는 의견과 수면 안대 착용감이 좋지 않다는 의견이 있었고 수면안대 크기과 무게에 대해 연령별로 다른 의견이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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