인터넷전화(VoIP), 인터넷TV(IPTV), 클라우드컴퓨팅(Cloud Computing), 스마트폰(Smart Phone) 등 스마트 IT 시대가 진전되면서 데이터(data) 전송이 폭증하고 있고, 서비스의 품질보장(QoS, Quality of Service)이 더욱 중요시되고 있다. 따라서 인터넷 트래픽(internet traffic)의 체증문제를 효율적으로 해소하고 망의 지속적인 업그레이드(upgrade)를 촉진하는 유인체계(incentive system)를 마련하는 것이 절실히 요청되고 있다. 그러나 한편에서는 인터넷망에서 어떠한 차별도 없는 '철저한 망중립성(Network Neutrality)'이 오늘날의 인터넷시대를 가능하게 한 일등공신임을 주장하면서 엄격한 망중립성을 법제화할 것을 요구하고 기존 제도를 고수할(Status Quo) 것을 주장하기도 한다. 따라서 본 연구는 인터넷환경의 변화를 살펴보고 망중립성 이슈를 분석한 후 선순환 인터넷생태계의 조성과 공정경쟁의 보장 및 이용자편익의 최대화를 위해서는 시장메커니즘의 핵인 가격기구 즉 요금시스템이 제대로 작동되어야 함을 제기한다. 그리고 바람직한 인터넷 사용요금의 부과방안으로 이용량과 QoS 보장여부 등 인터넷 이용형태에 따라 가격을 차별화하고 중장기적으로 네트워크 확충에 필요한 재원을 마련하기 위해 이부가격제(two-part tariff)를 실시하는 방안을 제시한다.
최근 가상화와 클라우드 컴퓨팅 이슈가 대두되면서 서비스 품질과 성능 안정성을 보장하기 위한 대안으로서 시스템 자원 관리의 필요성이 부각되고 있으며, 디스크 입출력 자원은 오랜 기간 동안 심각한 성능 병목으로 인식되어 왔다. 다수의 서비스들이 입출력 자원에 대하여 경쟁 상태에 있는 경우, 낮은 중요도를 갖는 서비스 또는 프로세스들에 의하여 제한된 입출력 자원들이 점유되는 경우가 빈번하게 발생하며, 이는 중요 서비스의 품질 및 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한, 특정 프로세스 또는 서비스가 사용할 수 있는 입출력 자원을 예측할 수 없는 경우에는 서비스의 성능 안정성 및 품질을 보장할 수 없으며 제한된 자원에 대한 효율적인 사용을 어렵게 만드는 문제점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상기 문제점의 개선을 위하여 예측 가능한 입출력 대역폭을 제공하는 서비스 기반 디스크 입출력 제어 방식을 제안하며, 제안 방식은 서비스 기반의 예측 가능한 입출력 대역폭을 제공함으로써, 안정적인 서비스 품질 및 성능을 유지하도록 하며, 제한된 입출력 자원의 효율적인 사용을 가능하게 한다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
최근 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등의 분야에서 고속 저장 장치에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 성능이 우수한 고속 저장 장치가 개발되고 있지만 현재 리눅스 운영체제의 입출력 스택은 하드 디스크 드라이브를 고려해서 설계되었기 때문에 고속 저장 장치를 충분히 활용하고 있지 못하다. 이 논문에서는 고속 저장 장치의 입출력 대역폭과 입출력 지연시간을 최대로 활용할 수 있는 최적화된 입출력 스택을 제안한다. 이를 위해 기존 리눅스의 블록 입출력 계층을 새로운 인터페이스를 가지는 입출력 계층으로 대체하고 최적화한다. 제안된 입출력 계층은 기존의 하드 디스크 드라이브를 고려한 블록 계층을 우회하고 디바이스 드라이버를 최적화하여 고속 저장 장치의 성능을 최대한 이용할 수 있게 해준다. 또한, 리눅스의 ext2/ext4 파일 시스템을 제안된 입출력 계층 위에서 동작할 수 있도록 최적화하였고, 벤치마크 실험 결과를 통해서 제안하는 입출력 스택은 기존 리눅스 입출력 스택과 비교하여 1.7배 정도의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
다양한 정보기기와 소셜네트워크시스템, 그리고, 클라우드컴퓨팅환경 등과 같은 인터넷기반의 인프라를 토대로 분산화되고 공유가능한 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 최근에는 데이터에 내재되어 있는 유용한 정보와 지식을 추출하고 분석 및 분류하기 위한 데이터분석 및 마이닝기법으로서, 이진데이터 또는 다치데이터에 관한 형식개념분석기법에 관한 연구가 활발하게 진행되어 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있다. 그러나, 각 속성들이 구간값을 갖는 형태로 이루어진 구간데이터의 분석에 대한 형식개념분석에 관한 연구는 많이 수행되지 못하였다. 본 논문에서는, 구간데이터를 분석하기 위하여 형식개념분석기법을 기반으로 하는 새로운 분류기법을 제안한다. 또한, 구간데이터의 이진화, 개념추출 및 개념계층구조 구축 등, 본 논문에서 제안한 새로운 분류기법을 지원하기 위한 도구(iFCA)의 구축에 관하여 소개하고, 마지막으로, 몇가지 실세계의 데이터를 대상으로 한 실험결과를 토대로, 본 논문에서 제안하는 분류기법의 유용성에 대해서 설명한다.
최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.
기업은 SNS를 홍보 및 마케팅, 고객관리에 적극 이용하고 있다. 그러나 SNS는 고객의 의견과 아이디어를 수집하고 기업 내 외 관계자들의 협업을 도모하는 Co-creation을 실현하기에는 부족한 기능이 있다. 본 연구의 목적은 기업과 소비자의 상호연계를 통한 가치를 공동 창출하는 Co-creation을 위한 SNS의 플랫폼을 설계하는 것이다. 이를 위해 기존의 SNS의 문제점을 파악하고 SNS의 플랫폼 설계를 위한 고려사항으로 애플리케이션의 활용, 클라우드 서비스와의 연동, 기업 시스템과의 연동을 설계의 주요 요소로 정의 하고 각 요소별로 플랫폼을 설계하였으며 이를 통합한 플랫폼의 모형을 제시하였다. 설계된 플랫폼은 가상의 시나리오를 통해 그 타당성을 살펴보았다. 본 연구의 시사점으로는 Co-creation을 SNS와 접목하여 기업과 소비자 간의 공동 가치창출을 위해 소통의 효과와 효율을 극대화 시킬 수 있는 SNS의 플랫폼 설계에 관한 연구가 처음으로 시도되어 후속 연구를 유발하였다는 점이다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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