복잡한 문제를 효과적으로 해결하고 기술을 개발할 수 있는 능력은 21세기의 새롭고 필수적인 리터러시 기술이다. 디지털 리터러시는 거의 모든 학문과 직업을 뒷받침하는 필수 도구이다. 우리나라는 2015개정교육과정에서 소프트웨어 교육을 통해 다양한 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 컴퓨팅 사고력을 함양하고 협업적 문제해결 과정을 통해 의사소통능력, 공동체 의식을 함양하고자 하였다. 본 논문에서는 2015개정 교육과정이 디지털 리터러시 능력을 함양할 수 있는지에 대해 소프트웨어 교육과정의 교육내용을 통해 분석하였다.
물리적으로 분산된 개발자들은 분산 페어 프로그래밍 지원 시스템을 활용하여 페어 프로그래밍을 수행할 수 있다. 하지만 원격 화면 공유기능 위주의 기존 CSCW 기반의 분산 페어 프로그래밍 지원 시스템들은 많은 개발자들이 분산 페어 프로그래밍을 수용하기에는 사용의 접근성, 용이성 등의 측면에서 미흡한 점이 많다. 본 논문에서 우리는 소프트웨어 개발자들이 분산 페어 프로그래밍을 수용하기 적합한 형태의 시스템 모델로서 IDE(Integrated Development Environment) 기반의 분산 페어 프로그래밍 시스템을 제안한다. 본 시스템의 GUI와 사용자 시나리오는 분산 페어 프로그래밍이 용이하도록 개발되었으며 디자인 패턴 을 적용하여 확장성이 높도록 시스템을 설계하고 자바언어로 구현하였다. 본 연구결과는 기존의 상업용 IDE에서 분산 페어 프로그래밍 기능과 GUI를 구현하는 개발자들에게 도움이 될 것이다.
최근 건설 산업에서는 비용 절감과 공기 단축 등 건설 프로세스의 새로운 대안으로 BIM(Building Information Modeling)의 효용성이 널리 알려지며 대형건설사와 건축사사무소를 중심으로 BIM 적용을 위한 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 이러한 과정은 다양한 분야의 전문가들의 협업으로 이루어지기 때문에 작업자간의 원활한 설계 정보 공유를 위해서는 각기 다른 BIM 소프트웨어에서 만들어 내는 데이터간의 정보호환이 필요하다. 이에 본 논문에서는 빌딩스마트(buildingSMART International, BSI)가 제시한 건축, 엔지니어링, 시공 분야(AEC)의 데이터 교환을 위한 국제 표준인 IFC(Industry Foundation Classes)를 이용하여 이기종 파일 간 호환성 검토 및 문제점 분석을 통해 정보모델개발의 기반자료로 활용하고자 한다.
Edge computing 환경에서는 노드끼리 직접 또는 간접적으로 전송되는 많은 수의 데이터가 Computing 노드에 의해 수집된다. Computing 노드에 실시간 적으로 전송되어지는 데이터의 저장 및 처리를 위해 기계학습(Machine learning) 기법이 사용된다. 기존의 기계학습 모델의 학습방법의 경우 Edge computing 노드의 지능화에 다소 맞지 않는 방법이며 노드들 간의 협업 시스템을 기계학습 모델에 구축하는 것 또한 중요개선사항 중 하나이다. 본 논문에서는 Edge computing 환경에서 적용 가능한 기계학습 모델을 조사하였다. 본 조사를 통하여 향후 edge computing 환경에서의 제약사항에 대해 더 구체적이며 다양한 연구방향을 제시할 수 있으며 효율적인 모델 적용을 목표로 한다.
대규모 프로젝트는 여러 부서의 조직적이며 집중적으로 관리가 되고 있다. 그러나, 소규모 프로젝트나 자체 운영 유지보수에 대한 관리는 그에 미치지 못하고 있으며, 긴급한 이슈가 발생시 전사대상 공지가 수월하지 않다는 문제점들이 있다. 이 문제 해결을 위해 접수부터 개발, 테스트, 이관의 각 단계에서 기업용 SNS 를 활용하여 부서간 업무 협업을 통한 품질보증 활동을 향상할 수 있는 응용방법을 제안하였다. 사례 연구를 통해 기업용 SNS 를 적용하여 소프트웨어 개발 유지보수 프로세스를 수행한 결과, 긴급 이슈 발생 건이 줄고, 조직의 구성원들의 이슈 확인에 대한 책임감 등 조직원의 품질에 대한 의식과 관심의 향상을 이끌어 내었다.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
소프트웨어의 규모가 커지면서 시스템 기능 테스트 단계에 일일이 원시코드를 참조하면서 테스트하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 시스템 테스트 단계에서 다양한 요구명세 정보들을 이용하는 블랙박스 테스트 방법들이 많이 연구되고 있다. 테스트 기법에 활용한 요구명세는 시스템을 표현하는 기술 방법과 의미의 차이로 인해 테스트 케이스와 커버리지가 크게 달라서 테스트 계획 단계에서 테스트 기법과 그 기법의 적용 결과에 대해 깊이 고려해야 한다. 이러한 필요성으로 인해 본 연구에서는 다양한 블랙박스 테스트 기법들에 대한 실험과 그 결과에 대해 논하였다. 기법의 특성이 미치는 테스트 결과를 분석하고 평가하기 위해 객체지향 시스템의 명세와 모델링 기법으로 가장 잘 알려진 UML을 이용한 테스트 기법을 포함하여 다섯 가지의 블랙박스 테스트 기법을 실행하고 비교하였다. 그리고 다섯 가지 기법들을 서로 다른 두 응용 시스템에 적용하였고 그 결과로 추출된 테스트 케이스의 커버리지를 분석하였다.
거대해지고 복잡해진 건설프로젝트에서 건설 생애주기 동안 필요한 모든 정보를 효과적으로 관리하기 위한 BIM에 대한 관심이 증가하고 있다. BIM을 이용한 협업에서 정보의 교환과 공유는 이윤을 극대화할 수 있는 중요한 요소이다. IAI에서는 건설프로젝트의 모든 참여자가 사용할 수 있는 표준 파일포맷으로 STEP기반의 IFC모델을 제시하고 있고 현재 $2{\times}3$버젼이 게시되어 있어서 이를 지원하는 BIM소프트웨어에서 IFC포맷으로 내보내거나 들여올 수 있다. 하지만 실험결과 IAI로부터 IFC호환성 인증을 받은 BIM소프트웨어들이라도 IFC포맷의 파일을 내보내거나 들여올 때 정보가 손실되거나 변형되는 오류가 발생하였다. BIM소프트웨어 사용자들은 정보공유를 위해 IFC파일을 사용했을 때 자신도 모르게 에러가 발생해서 프로젝트에 큰 손실을 입을 수도 있다. 본 연구에서는 호환성 검사에 대한 기존의 연구를 살펴본 후 IAI의 검사 과정을 조사하고 문제점을 도출한 후 문제점에 대한 해결방안을 제시하고자 한다.
애니메이션 제작은 수많은 전문가가 협업하며 새롭고 흥미로운 영상 제작을 위해 많은 아이디어를 주고받는다. 흥미로운 영상 제작은 프로젝트의 성공과 직결되는 문제이기 때문에 제작자들이 아이디어를 표현하는데 있어 기술적인 부분에 대한 부담이 없는 편이 더 나은 창작환경을 제공한다고 할 수 있다. 실제 키프레임 애니메이션 제작환경에서는 더욱 나은 결과물을 얻어내기 위해 빈번하게 아이디어가 수정되며 가능한 초기 단계에서 개발된 애니메이션 Key pose 데이터를 버리지 않고 다시 쓸 수 있도록 재활용하는 기술, 무게중심을 일시적으로 바꿀 수 있는 기능 등은 애니메이션 작업의 생산성에 기여하며 제작자의 창작 분위기 개선에 큰 도움을 준다. 본 연구는 컴퓨터 애니메이션 소프트웨어에서 구현되는 액션 애니메이션을 분석하여 실제 생산성을 저해하는 요소들을 살펴보고 애니메이션 제작 생산성 향상에 기여할 수 있는 기술적 개념들과 관련 툴 개발의 필요성을 도출한다.
In this paper, we present a self-adaptive software platform that enables an IoT gateway to perform autonomous operation considering IoT devices connected each other in resource-constrained environments. Based on the oneM2M device software platform publicly available, we have designed an additional part, called SAS (self-adaptive software) consisting of MAM (memory-aware module), NAM (network-aware module), BAM (battery-aware module), DAM (data-aware module), and DH (decision handler). A prototype system is implemented to show the feasibility of the proposed self-adaptive software architecture. Our proposed system demonstrates that it can adaptively adjust the operation of gateway and connected devices to their resource conditions under the desired service scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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