상수관망의 수질사고와 이상상황 발생시 대응을 위해서는 급수구역에 설치되어 있는 자동수질측정기, 정밀여과장치, 재염소주입설비, 자동드레인 등의 계측·제어설비들 간의 유기적인 정보공유를 통한 제어를 필요로 한다. 스마트 상수관망 운영플랫폼은 이러한 인프라 시설의 운영방안을 고려하여 분산되어 있는 계측데이터를 통합감시 및 제어하는 시스템으로 개발되었다. 상수관망 운영플랫폼은 능동형 분석 제어기술을 도입하여, 스마트 상수관망 인프라 설비를 최적제어할 수 있도록 구현하였다. 통합운영 플랫폼은 PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, OpenLayers 등의 기술을 활용하여 개발하였다. 플랫폼은 계측감시, 시설관리, 운영제어 등의 기능으로 구성되며, 상수도 업무지원을 위한 관망해석 및 네트워크 분석 기능을 지원한다. 본 시스템은 스마트 상수도 구축사업을 통해 구축한 유량·수질모니터링 장비와 수질관리를 위해 도입된 재염소, 자동드레인 설비의 운영상태를 실시간 조회하는 모니터링 프로그램과, 관망해석 프로그램 그리고 대상설비의 최적제어를 위한 운영관리 프로그램으로 구성되어 있다. 모니터링 프로그램은 현장에서 측정되고 있는 유량, 수압, 수질, 펌프운전 등의 상태를 실시간으로 감시하고 클라우드 데이터베이스에 저장·관리하는 기능을 수행한다. 관망해석 프로그램은 EPA_Net모형과 연계되어 관망수리·수질해석을 수행하는 부분으로 재염소설비의 염소 추가주입이나 자동드레인을 통한 배제시 나타나게되는 관의 수리·수질변화를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분석하고 결과를 가시화 하는 기능을 갖고 있다. 운영관리 프로그램은 재염소 주입이 필요할 경우 주입량의 산정하는 부분과 관망 파손이나 수질사고 발생시 최적 단수예상지역을 도출하는 기능을 보유하고 있다. 향후 스마트 상수관망의 능동형 수질관리를 추진하는 지자체에 도입하여 인프라운영관리 기술 확보 및 수질관리 능력 개선과 실시간 감시 및 위기 대응능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
스마트플랫폼이란 기존 플랫폼과 첨단 IT기술을 결합함으로써 물리 및 가상공간을 초연결 환경으로 구현한 진화된 플랫폼이라 정의된다. 초연결로 언급되는 정보와 정보, 인프라와 인프라, 인프라와 정보, 공간과 서비스가 연결은 사용자의 삶의 질과 환경을 획기적으로 변화시켜 주는 고품질의 서비스 구현 및 제공을 가능하게 한다. 특히 스마트 정부와 스마트 헬스케어 구현으로 사회안전망과 개인건강관리 수준을 획기적으로 개선시킨 효과를 모두에게 제공하고 있다. 이 과정에서 생산되고 소비되는 수많은 정보들은 그 자체로서 혹은 빅데이터 분석을 통해 공공 및 개인의 기본권을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다. 특히 스마트시티의 생태계를 형성하는 핵심기능으로서의 스마트플랫폼은 자연스럽게 지속적으로 확장되어 가기 때문에 그에 따르는 데이터의 처리운용과 네트워크 운영 상 커다란 보안 부담에 직면하고 있다. 이 논문에서는 스마트시티의 핵심 기능으로서의 플랫폼 구성 요소와 그에 대한 적절한 보안위협 및 대응 방안을 연구한다.
본 논문은 웹서비스 프로토콜을 기반으로 B2B 애플리케이션을 위한 collaborative 아키텍처의 디자인을 목적으로 하며, 시스템의 가능성을 제시하기 위해서 이 아키텍처를 기초로 하여 개발한 시스템의 사례를 소개하고 있다. 상이한 비즈니스 프로세스가 B2B 환경에서 인터페이스가 되어져야 하므로 협업의 기능은 B2B 구현을 위해서 필요한 분야이다. 본 시스템의 개발 및 구현을 위한 플랫폼으로는 웹서비스, XML 및 ASP.NET을 이용하였다. 웹서비스는 애플리케이션간의 상호작용을 위해 체계적이고 확장 가능한 프레임웍을 제공한다. 웹서비스 프레임웍은 통신프로토콜, 서비스 기술 및 서비스 제공의 세부분으로 구성되는데 SOAP, WSDL, UDDI가 각각 여기에 해당한다. ASP.NET은 .NET의 상위 계층에 위치한 서비스 집합과 컴포넌트에 맞게 활용되어진다. B2B환경에서 시스템 구현을 위한 상품의 범주와 이에 대한 상세한 설명의 서비스를 위해 웹서비스에서는 SQL 서버 데이터 베이스를 이용하였다.
목적: 본 연구는 79종의 치과 임플란트에 대해 딥러닝을 이용한 식별 모델의 정확도와 임상적 유용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구 재료 및 방법: 2001년부터 2020년까지 30개 치과에서 임플란트 치료를 받은 환자들의 파노라마 방사선 사진에서 총 45396개의 임플란트 고정체 이미지를 수집했다. 수집된 임플란트 이미지는 18개 제조사의 79개 유형이었다. 모델 학습을 위해 EfficientNet 및 Meta Pseudo Labels 알고리즘이 사용되었다. EfficientNet은 EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4가 하위 모델로 사용되었으며, Meta Pseudo Labels는 확장 계수에 따라 두 가지 모델을 적용했다. EfficientNet에 대해 Top 1 정확도를 측정하고 Meta Pseudo Labels에 대해 Top 1 및 Top 5 정확도를 측정하였다. 결과: EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4는 89.4의 Top 1 정확도를 보였다. Meta Pseudo Labels 1은 87.96의 Top 1 정확도를 보였고, 확장 계수가 증가한 Meta Pseudo Labels 2는 88.35를 나타냈다. Top 5 정확도에서 Meta Pseudo Labels 1의 점수는 97.90으로 Meta Pseudo Labels 2의 97.79보다 0.11% 높았다. 결론: 본 연구에서 임플란트 식별에 사용된 4가지 딥러닝 알고리즘은 모두 90%에 가까운 정확도를 보였다. 임플란트 식별을 위한 딥러닝의 임상적 적용 가능성을 높이려면 더 많은 데이터를 수집하고 임플란트에 적합한 미세 조정 알고리즘의 개발이 필요하다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
본 논문에서는 RTOS 기반 임베디드 소프트웨어 개발에 적합한 모델기반 방법론을 제안하고 이와 함께 개발된 자동코드생성 도구를 기술한다. 현재까지 알려진 대표적인 모델기반 방법론으로는 OMG (Object Management Group)의 MDA (Model-Driven Architecture)가 있으며, MDA 에서는 EJB, 웹서비스,.NET, 그리고 CORBA 와 같은 미들웨어 플랫폼을 대상으로 하는 응용 소프트웨어의 개발을 지원한다. 하지만, 통상적인 임베디드 시스템은 실시간성에 대한 요구조건은 물론 성능과 자원활용에 있어 많은 제약을 가짐에 따라 상당수의 임베디드 시스템은 미들웨어를 사용하지 않고 RTOS 상에서 직접 수행되도록 개발되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 MDA 방법론을 확장하여 플랫폼 의존적인 모델 (PSM, Platform Specific Model) 단계에서 추상화된 RTOS 행위를 표현할 수 있도록 추상 RTOS API (Generic RTOS API)를 정의하고, 아울러 추상화된 RTOS 행위를 자동으로 변환하여 C 코드를 생성해주는 도구인 TransPI 를 함께 제시한다.
자바는 현재 가장 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어중 하나로 컴파일러에 의해 중간언어인 바이트코드로 변환되며 JVM(Java Virtual Machine)에 의해 실행되는 플랫폼 독립적인 언어이다. SIL(Standard Intermediate Language)은 Microsoft사의 .NET 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 중간언어로 가상기계인 EVM(Embedded Virtual Machine)에서 실행된다. 본 논문에서는 자바 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일에서 Oolong 코드를 추출하고 추출된 Oolong 코드를 EVM의 SIL 코드로 변환하여 자바로 구현된 프로그램이 EVM에서 실행되도록 하는 Bytecode-to-SIL 번역기 시스템을 구현하였다. 그리고 본 번역기 시스템을 다른 플랫폼에 용이하게 설치하기 위한 재목적성(retargetability)을 위해 단일패스(one-pass)을 사용하는 기존의 번역기들과 달리 AST를 이용한 컴파일러 기법을 사용하여 AST가 가지고 있는 정보에 대해 최적화 작업을 수행하여 보다 효과적인 코드 변환을 할 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 사용자의 음성 패턴 분석과 텍스트 분류를 중심으로 이루어지는 한국어 감정 인식 작업을 개선하기 위해 Macaron Net 텍스트 모델의 결과와 MFCC 음성 모델의 결과 가중치 합을 분류하여 최종 감정을 판단하는 기존 82.9%였던 정확도를 텍스트 모델 기준 87.0%, Multi-Modal 모델 기준 88.0%로 개선한 모델을 제안한다. 해당 모델을 우울증 예방 플랫폼의 핵심 모델에 탑재하여 covid-19 팬데믹 이후 사회의 문제점으로 부상한 우울증 문제 해소에 기여 하고자 한다.
웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.
지난 몇 년간 인터넷 전자상거래는 폭발적으로 증가해왔으나 그런 증가추세도 어떤 장벽에 부딪힐 운명에 처해있다. 그 원인은 서로의 서비스들을 활용하지 못하는 폐쇄적인 전자 마켓들과 호환이 안 되는 응용들, 상호운영이 안 되는 플랫폼들, 고객들을 불안하게 하거나 혼란시키는 보안과 지불 방식등에 있다. 이런 인터넷 전자상거래의 장애 요소를 극복하고 상호 운영이 가능한 전세게 전자상거래 시장을 구축하기 위하여 인터넷 전자상거래 관련 회사들은 CommerceNet이라는 컨소시엄을 통하여 인터넷 전자상거래 공용 프레임워크인 eCo 시스템에 관한 국제 표준 스펙을 개발하고 있다. 본 논문에서는 CommerceNet에서 추진하고 있는 eCo 프레임워크 프로젝트에서 수행중인 eCo 프레임워크의 표준화 동향과 기반 기술을 분석한 내용을 기술하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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