'NIST framework and road map for smart grid interoperability standards' 기술 보고서는 스마트 그리드의 발전 방향, 표준의 상호운용성을 확보하는 아키텍처 프레임워크를 제시하고, 식별된 표준 리스트, 사이버 보안 전략, 시험 인증 프레임 워크를 제공하는 문서이다. 특히, 스마트 그리드의 표준 프로토콜인 SEP 2.0과 OpenADR 2.0이 그 예이다. SEP 2.0과 OpenADR 2.0은 기능적으로 HEMS와 스마트 그리드를 이어주는 역할을 할 수 있지만, 두 프로토콜 간에 상호운용 표준은 상기 문서에서 계획된 바가 없다. 또한, OpenADR 연합에서는 OpenADR 2.0과 SEP 2.0간의 상호운용을 위한 매핑 테이블을 정의하는 작업이 진행 중이라 발표했지만, 아직 공개한 정보는 없다. 따라서 본 논문에서는 신재생 에너지 효율 개선 HEMS 개발에 있어 ICT 전력 융합을 위한 SEP 2.0과 OpenADR 2.0b간의 상호운용을 각 프로토콜의 표준 사양 문서 기반의 구문과 의미로 대응하는 매핑 모델을 제안 하고 수요 반응 서비스 시나리오 기반의 의미 매핑 기능 예제를 통해 이를 확인하였다.
최근 스마트폰 사용이 증가하면서 빅 데이터 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기술이 발달하고 있으며, 빅 데이터 서비스를 제공받으려는 사용자 또한 증가하고 있다. 빅 데이터 서비스 중 하둡 프레임워크는 데이터 집약적인 분산 어플리케이션을 지원하는 하둡 파일 시스템과 하둡 맵리듀스로 서비스를 제공하고 있으나, 하둡 시스템을 이용하는 스마트폰 서비스는 데이터 인증시 보안에 매우 취약한 상태이다. 본 논문에서는 스마트폰 서비스를 제공하는 하둡 시스템의 초기 과정의 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 하둡 시스템의 안전한 다중 데이터 처리를 지원하기 위해서 대칭키 암호 기술과 함께 ECC 기반의 알고리즘을 조합하였다. 특히, 제안 프로토콜은 사용자가 하둡 시스템에 접근하여 데이터를 처리할 때, 초기 인증키를 대칭키 대신 타원 곡선 기반의 공개키를 사용함으로써 안전성을 향상시켰다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
최근 스마트기기의 보급률이 점점 증가하면서, 기기의 활용도가 계속해서 증가함과 동시에 사용되는 응용프로그램도 점차 고급화하고 있다. 그러나 이로 인해 기기의 사용시간은 점차 줄어들게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위하여 하드웨어/소프트웨어적으로 수많은 연구들이 이루어지고 있다. 그 중 하나는 프로세스 단위 별로 전력 소모량을 프로파일링하는 것인데, 이렇게 측정된 에너지 소모 데이터에 기반하여 프로세스들을 관리함으로서 잔존 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 아울러 응용프로그램이 소모하는 에너지 사용 트레이스를 프로그램 설계 단계에서 분석하고 고려함으로서 저전력 프로그램 설계도 가능케 한다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼을 위한 소프트웨어 기반의 프로세스 레벨 전력 소비량 측정 기법들을 조사하고 그 기법들의 장점과 단점을 서로 비교 분석하여 개선 방안을 제안한다.
최근 임베디드 시스템은 운영체제를 포함하는 복잡한 소프트웨어 계층 구조를 가지는 형태로 발전하고 있다. 이러한 소프트웨어의 성능을 분석하기 위해서는, 한 소프트웨어 계층에서의 성능 뿐 아니라 전체 소프트웨어 계층 구조를 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 리눅스 기반 임베디드 시스템의 모든 소프트웨어 계층 구조를 고려할 수 있는 성능 분석 도구를 설계하고 구현한 결과를 보인다. 제안하는 기법은 응용 프로그램이나 라이브러리에 대한 재컴파일 없이 모든 소프트웨어 계층의 성능 분석에 필요한 측정 정보를 수집한다. 이 기법을 통해 리눅스 기반 임베디드 시스템에서 응용 프로그램의 실행에 따라 발생하는 사용자 정의 함수, 미들웨어 라이브러리 함수, 커널의 시스템 호출, 커널 이벤트에 대한 다양한 성능 분석을 수행할 수 있다. 실험을 통해 본 연구를 통해 구현된 분석도구를 사용하여 실제 실행 경로 분석, 각 소프트웨어 계층의 함수나 이벤트의 소요시간 분석, 그리고 소프트웨어 계층간 실행 흐름 분석 결과를 확인할 수 있으며, 이를 통해 전체 소프트웨어 계층상의 성능 병목을 찾을 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 functional 프로그래밍과 분산 메모리 환경인 Spark를 통해 SPARQL 질의문 처리의 오버헤드를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 시멘팁웹의 RDF 온톨로지 데이터는 폭발적으로 증가하고 있기 때문에, 대용량 온톨로지 데이터에 대한 질의문을 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. SPARQL 질의문 처리에 대한 기존의 연구들은 하둡의 맵리듀스 프레임워크에 초점을 맞추고 있다. 그러나 하둡은 분산 파일 처리를 기반의 작업을 수행하므로 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서 질의문 처리 속도를 향상 시키기 위해 본 논문에서는 분산 메모리 시스템을 통해 질의문을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 SPARQL 질의어 사이의 Binding 값을 Propagation하기 위해서 Spark의 Join방식, Functional 프로그램의 Map, Filter 방식, Spark의 캐시 기능을 활용 하는 방식을 제안하고 있다. 본 논문의 실험 결과는 다른 기법들과 비교하여 높은 성능을 얻었다. 특히 현재 가장 빠른 성능을 보이는 SPARQL 질의 엔진인 Sempala와 유사하다는 결과를 얻었다.
음악은 삶의 일부이며 상황에 따라 많은 영향을 받는다. 그러나 음악 추천 시스템에 관한 기존 연구들에서는 사용자로부터 획득한 몇 가지 메타데이타(장르, 아티스트 등)만을 내용기반 필터링으로 분석하여 이용함으로써 적절한 상황을 고려하지 못하는 문제점이 있었다. 최근 들어 환경의 몇 가지 상태(온도, 습도 등)변화를 적용한 추천 연구가 이루어지고 있지만 상황으로서 이해하기는 부족한 실정이다. 그러므로 우리는 기존연구에서의 메타데이타는 물론 상황정보를 동적으로 반영하여 사용자가 더욱 만족할 수 있는 음악을 추천하는 것을 제안한다. 또한 사용자에 의한 피드백이 가능함으로써 서비스를 더 향상시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악 선곡에 필요한 상황정보를 정의하고 내용기반 필터링 기법을 사용하여 사용자의 취향과 상황에 적합한 음악 추천 시스템을 설계한다. 본 추천 시스템에서는 홈 네트워크 환경에서 상황정보를 인식하기 위해 OSGi 프레임워크를 사용하였으며 서비스 이동성 및 분산처리를 지원하여 음악 선곡에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상 시켰다.
B2B 거래에 있어서 거래 기업은 비즈니스 협업 처리를 위해 비즈니스 프로세스에 대한 능력을 정의하는 작업이 필요하다. 이 작업을 통해서 정의한 문서는 거래 파트너의 비즈니스 시스템과 상호 운용성을 증대시키는 기본이 된다. 또한 기업의 비즈니스 협업 능력을 정의한 문서들을 기본으로 거래 파트너간 비즈니스 협업의 상호 작용에 대한 정의한 문서가 필요하다. 협업에 대한 상호 작용을 정의한 문서를 바탕으로 거래 파트너간 비즈니스 거래가 이루어지게 된다. XML 기반 개방형 프레임 워크인 ebXML에서는 기업의 비즈니스 협업 능력을 정의한 문서를 협업 프로토콜 프로파일 (Collaboration-Protocol Profile: CPP)이라 하고 협업된 상호 작용을 정의한 문서를 협업 프로토콜 약정서(Collaboration-protocol Agreement: CPA) 라고 한다. 본 논문에 B2B 기업의 상호 운용성을 증대시키는 비즈니스 협업 문서 처리를 위한 시스템을 구현 및 설계하였다.
최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.
B2B 등록저장소는 기엽의 프로파일, 비즈니스 문서, 비즈니스 프로세스, 제공 서비스 등의 B2B 관련 비즈니스 정보들을 저장하고 거래 파트너 또는 잠재 거래 파트너들에게 정보를 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 이 중 B2B 비즈니스 프로세스의 등록저장소의 설계에 초점을 맞추어, 이를 지원하기 위한 메타데이터 온톨로지를 제시한다. 현재 ebXML BPSS (Business Process Specification Schema), WSBPEL (Web Service Business Process Execution Language), BPMN (Business Process Modeling Notation) 등의 다수의 비즈니스 프로세스 정의 언어들이 시장에서 경쟁하고 있다. 이러한 상황을 고려하여, 다수의 다른 프레임워크에서 표현된 비즈니스 프로세스를 등록저장하기 위해서 제시된 메타 데이터 온톨로지는 3개 계층, 공통 메타데이터, 언어별 메타데이터, 상호연관관계 메타데이터로 구성된다. 제시된 메타데이터 온톨로지의 유용성을 보이기 위해서, ebXML BPSS 와 WSBPEL로 표현된 비즈니스 프로세스의 온톨로지 내에 저장을 예제로 제시한다. 또한 제시된 메타데이터 온톨로지의 구현을 위해서 ebXML 등록저장소 정보모델로의 매핑 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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