모바일 인터넷 디바이스(Mobile Internet Device, MID)는 장소에 구애를 받지 않고 다양한 무선 인터넷(Wi-Fi, GSM, CDMA, 3G등)을 이용하여 어플리케이션 서비스를 이용하는 장치이다. MID는 휴대성, 인터넷 접속성 등 편리함으로 널리 사용될 것으로 예상되나, 크기가 작은 장치로서 낮은 성능의 CPU, 작은 용량의 메모리, 낮은 전력, 작은 액정의 화면 등 자원의 제약성을 가지고 있다. 따라서, 높은 사양을 요구하는 어플리케이션을 MID에 설치하거나 많은 양의 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는데 제약을 가지고 있다. 이런 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 필요한 기능을 서버 측의 클라우드 서비스 형태로 설치 운영하고, MID 단말기에서 필요한 기능은 인터넷을 이용하여 호출 형태로 사용한다. 기능이 MID 클라이언트와 서버에 분산되어 있고, 원격의 서비스를 사용하며, 제3의 개발자가 개발한 서비스 등을 이용하기 때문에 서비스의 이질성(Heterogeneity)과 독립성(Independability)등으로 서비스의 품질 (Quality of Service, QoS)이 떨어질 수 있다. 클라우드 서비스의 고유한 속성인 이질성과 독립성으로 인해 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질모델을 유도 제시한다. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
망분리는 침해 사고의 예방과 데이터를 보호할 수 있는 중요한 정책이다. 최근 소프트웨어 개발에 있어 재택 근무와 클라우드, 오픈소스 활용 등 IT 환경이 변화하고 있다. 이러한 변화에 핀테크 기업들은 망분리 규제로 개발 생산성과 효율성이 낮아지고 있어 이에 대한 망분리 완화 요구가 계속되었다. 정부는 IT환경 및 핀테크 기업의 망분리의 완화 요구에 전자금융감독 규정을 개정하였다. 2023년 01월 01일부터 시행된 전자금융감독규정 일부 개정안은 클라우드 환경에서의 연구개발 목적인 경우에 한정하여 망분리가 완화되었다. 클라우드 개발 환경에서 개발된 소프트웨어를 배포 시스템을 통해 운영 시스템에 적용할 경우 기존 경계 기반 모델로는 망분리 조건을 충족하지 못할 것이다. 본 연구에서는 제로 트러스트 보안 체계를 활용하여 망분리 환경에서의 DevOps 체계를 유지할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
전자통신 및 스마트기기 사용의 확산과 더불어 스마트플랫폼 시대에 맞는 강의 및 새로운 서비스 구상이 필요하고, 다양한 콘텐츠 및 시스템 변화에 대비하여 교육 시스템을 설계, 구현할 필요성이 강조되고 있다. 국내 사이버 대학들도 스마트폰 기반의 모바일 캠퍼스 구축 등 융복합 기술을 통한 새로운 정보통신 환경에 부합하는 교육시스템과 네트워크 기반 구축에 빠르게 대처하고 있는 실정이다. 이에 본 연구의 목적은 K대학의 사례연구를 통해 클라우드 기반 시스템 설계와 구현, 활용효과를 제시함으로서 효과적인 도입 방법 및 개선점 등을 시사하는 것이다. K대학의 행아웃 학습시스템 도입사례를 통해 교수와 학생간 자유로운 의견 교환 및 정보공유를 통해 학생의 학업성취도 및 만족도가 향상되었고, 시간 및 운영비용 등의 절감을 통해 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 이 연구 결과는 실시간 영상강의의 새로운 모델을 발굴하고 학습 환경 개선을 위한 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 제시한다.
현재 코로나-19 팬데믹 현상으로 인해 기업이나 기관에서는 원격근무를 제공하는 상황에서 안전한 근무환경을 구축하기 위해 논리적 망 분리 기술 중 하나인 가상화 데스크톱 기술을 도입하고 있다. 가상화 데스크톱 기술을 도입함에 따라 기업이나 기관에서는 망분리 환경을 보다 안전하고 효과적으로 운영할 수 있게 되었으며, 업무망에 신속하고 안전하게 접근해 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있게 되었다. 그러나 가상화 데스크톱 기술을 도입함에 있어, 높은 사양의 서버와 스토리지, 라이선스의 비용적인 문제가 있으며, 운용 및 관리적인 측면에서의 보완이 필요한 실정이다. 이에 대응하기 위한 방안으로 기업이나 기관에서는 클라우드 컴퓨팅 기반의 기술인 가상 데스크톱 서비스(DaaS, Desktop as a Service)로 전환하는 추세이다. 하지만 클라우드 컴퓨팅 기반의 기술인 가상 데스크톱 서비스에서 공동책임모델은 사용자 접근 통제와 데이터 보안은 사용자에게 책임이 있다. 이에 본 논문에서는 가상 데스크톱 서비스 환경에서 공동책임 모델을 근거로, 사용자 접근 통제와 데이터 보안에 대한 개선 방안으로 클라우드 기반 하드웨어 보안 모듈(CloudHSM)과 edge-DRM Proxy를 제안한다.
현재 위성정보 활용은 데이터 중심의 과학적 연구를 위주로 하고 있어 위성정보 처리나 응용 시스템에 대한 연구나 기술 개발은 미흡한 실정이다. 특히 위성영상정보는 다른 분야에 비하여 대용량의 정보 처리와 전문 분석 기능을 요구하기 때문에 응용 시스템 개발을 위한 연구의 필요성이 점점 부각되고 있다. 한편 정보시스템 분야에서는 웹 기반 표준과 클라우드 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 프레임워크 등과 같은 내용들이 적용상의 장점과 실질적인 수요에 근거하여 부각되고 있다. 이 연구에서는 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 환경인 오픈스택(OpenStack)과 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 하여 위성정보 처리기능을 제공하는 웹서비스 시스템을 시험 구현하였다. 처리 기능은 서로 다른 웹 서비스 시스템 간에 상호 운영이 가능하도록 GeoServer에서 지원하는 WPS를 적용하였다. 이러한 클라우드 기반 웹 서버 구축에 따라 운영되는 클라이언트 측도 HTML 5와 JQuery, OpenLayers와 같은 오픈소스를 적용하여 구현하였다. 이 연구의 결과는 추가적인 현장 적용 실험과 수요자 요구 기능 추가 실험 등을 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경과 전자정부 표준프레임워크, 공간정보 처리 표준 사양들이 복합적으로 요구되는 위성정보 분석 처리 시스템 구현을 위한 참고 모델로 이용될 수 있다.
CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 빠른 보급으로 인하여 기존의 인터넷 환경 뿐 아니라, 하드웨어, 운영체제, 애플리케이션, 서비스까지 모든 면에서 변화하고 있다. SaaS 기반 클라우드 컴퓨팅 환경은 웹 플랫폼 기술과, 웹 클라우드 서비스가 더욱더 밀접하게 연계되는 형태로 발전하고 있다. 전자도서관 시스템도 기존의 ASP 방식에서 벗어나 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 서비스모델로 진화하고 있다. 웹 인터페이스 측면에서 접근했을 때 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 중요한 부분은 사용자를 위한 커스터마이징이라 할 수 있다. 따라서 본 논문은 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용성과 접근성을 고려한 사용자 맞춤형 웹 인터페이스를 제안함으로써 기업과 사용자들에게 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 쉽게 웹 사이트를 검색할 수 있도록 제안 하고자 한다. 이를 위해 사용자 맞춤형 웹 인터페이스 개선을 위한 디자인을 제시하고 연구대상인 SaaS 기반의 전자도서관 서비스인 LinkSaaS 웹사이트에 적용해 본 후, 사용성평가를 실시하였다. 이를 통해 각각의 사용자 개인에게 맞는 인터페이스 디자인을 구성할 수 있는 UI환경을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅의 요소 기술과 응용 모델에 대한 관심과 수요가 증가하고 있고, 많은 정보시스템과 웹 서비스 분야에서 이를 적용하고 있다. 정보통신기술 발전은 공간정보 분야와 직접적인 관계가 있다. 공간정보 응용 서비스를 개발하는 경우 PaaS가 실질적인 클라우드 생태계 구축의 중요한 전제 조건이기 때문에 PaaS 기술에 대한 분석이나 적용 가능성을 먼저 분석할 필요가 있다. PaaS 클라우드는 데이터베이스 운영 및 관리, 애플리케이션 개발과 배포뿐만 아니라, 관련 확장 프로그램을 공유할 수 있게 한다. 그러나 국내외에서 PaaS를 기반으로 하는 공간정보 서비스 시스템 개발은 응용 및 연구 초기 단계이다. 이 연구에서는 현재의 클라우드 컴퓨팅 관련 내용을 개관하고 오픈소스 기반으로 PaaS 클라우드 기술의 핵심 요소인 컨테이너 방식을 공간정보에 적용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이 기술 요소들은 경제적인 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하고자 하는 국내 공간정보 산업계를 위한 적용성 및 확장성이 클 것이다. 이 연구 결과는 공간정보 응용을 위한 서비스 개발과 실험을 위한 기초 자료가 될 것으로 기대한다.
BIM 기술은 현재 빠르게 건설 산업 전반에 적용 및 확산되고 있다. 그러나 고비용의 BIM 인프라, 법령의 부재, 운영 프로세스 등의 문제로 도입 초기의 기대와 달리 그 활용도면에서 만족할 만한 기대치를 채우지 못하고 있다. 설계 단계에서 수행되는 BIM 기술 기반의 협업 설계 인프라 구축은 성공적인 건설 프로젝트를 위한 필수 요소로 볼 수 있다. 현재 BIM은 클라우드 컴퓨팅기술과 결합하여 드로잉, 3D 모델링, 객체 데이터, 속성 정보 등을 생성할 수 있는 서비스 들이 파생되고 있으며 설계 인프라를 위한 핵심으로 떠오르고 있다. 본 논문은 VDI 시스템 환경 설정 및 구축을 통해 BIM 모델링, Viewing, 모델 체크, 마크업 등 BIM을 수행할 수 있는 서버 인프라 서비스 구축 방안을 제시한다. VDI 성능 시스템 테스트를 통하여 BIM 설계 환경에 필요한 가상 머신 리소스를 산정하고 배분하는 방식을 제안하여 클라우드 컴퓨팅 기반 BIM 설계 및 BIM 설계정보를 활용 프로젝트 운영 방향을 제시하고자 한다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Choi, Byung Sook;Lee, Sahng Woon;Park, Raejin
천문학회보
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제45권1호
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pp.56.1-56.1
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2020
한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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