본 논문에서는 아마존 웹 서비스(AWS)를 사용하여 리눅스 가상환경을 구성하고, 이를 바탕으로 wordpress 서버를 구축하는 방법을 제시한다. AWS는 아마존 회사에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스이며 가상 컴퓨터와 스토리지, 네트워크 인프라 등 다양한 서비스를 제공한다. AWS에서 제공하는 서비스들 중 Lightsail을 사용하여 리눅스 가상서버와 Wordpress 서버를 구현한다. Amazon Lightsail은 AWS에서 제공하는 서비스들 중 가장 쉽게 사용가능하다. 본 논문을 통해 보다 리눅스 및 서버 구축에 어려움을 겪는 초보자분들의 진입장벽을 낮추고 보다 활성화된 클라우드 서비스를 생활화하고자 한다.
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전에 따라 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지 인식 성능이 향상되고 있으며, 또한 Serverless Computing이 이벤트 기반의 클라우드 애플리케이션 개발 및 서비스를 위한 차세대 클라우드 컴퓨팅 기술로 각광받고 있어 딥러닝과 Serverless Computing 기술을 접목하여 실생활에 이미지 인식 서비스를 사용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Serverless Computing 기술을 활용하여 효율적인 딥러닝 기반 이미지 인식 서비스 시스템 개발 방법을 기술한다. 제안하는 시스템은 Serverless Computing 기반 AWS Lambda Server를 이용하여 적은 비용으로 대형 신경망 모델을 사용자에게 서비스할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 AWS Lambda Server의 단점인 Cold Start Time 문제와 용량제한 문제를 해결하여 효과적으로 대형 신경망 모델을 사용하는 Serverless Computing 시스템을 구축할 수 있음을 보인다. 실험을 통해 AWS Lambda Serverless Computing 기술을 활용하여 본 논문에서 제안한 시스템이 비용 절감뿐만 아니라 처리 시간 및 용량제한 문제를 해결하여 대형 신경망 모델을 서비스하기에 효율적인 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
오늘날 농촌의 인구가 고령화됨에 따라 농업 자동화는 필수가 되었다. 본 연구에서는 단동온실 자동화를 위한 외부 환경 측정 기술이 연구되었다. 연구를 위해 (주)이지팜에서 측정한 외부 환경 데이터를 사용하였다. 또한 Windows 7 환경에서 JAVA와 APM_SETUP 8을 이용하여 웹 기반의 기상청 AWS 데이터를 받는 시스템을 개발하였다. 스마트온실에 가상 외부기상데이터를 제공하기 위한 프로그램은 서버와 클라이언트로 구성되었다. 서버 프로그램은 30분마다 기상청으로부터 날씨 데이터를 받아서 스마트온실에 보내주도록 만들어졌다. 클라이언트 프로그램은 자바 애플릿으로 개발되어, 서버와 통신하여 30분마다 기상청 AWS 데이터를 받아서, 수신된 기상청 AWS 데이터를 스마트 온실 외부 환경 정보로 인식한다. 이 시스템은 (주)이지팜에서 측정한 기상 데이터와 비교함으로서 평가되었다. 외기 온도의 경우 기상청 AWS 데이터와 약간의 차이를 보였다. 그러나 평균절대편차는 2.24℃ 이하로 적은 차이를 보였다. 그러므로 개발된 가상 외부기상측정시스템의 날씨 정보는 스마트온실의 외부 날씨 정보로 사용될 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문에서는 스마트폰을 이용한 정치 온라인 플랫폼의 설계 및 구현에 관한 것으로, 일반인들이 지역사회의 정치에 쉽게 참여할 수 있도록 하였다. 정치 온라인 플랫폼은 국회의원 모니터링, 법안 모니터링, 각종 이슈의 참여기능으로 구성되어 있다. 이 플랫폼은 AWS 서버, DB와 안드로이드 앱 형태로 구현하였다. 특히 공공 Open API와 Naver API를 이용하여 실시간으로 정치 관련 정보를 업데이트하였다. 본 시스템은 법안 및 정치적 이슈에 대해서 사람들 간의 의견을 나누는 분야에 잘 활용될 수 있다.
본 논문은 AWS IoT 서비스 및 MQTT 기반 스마트 홈 시스템의 구현 사례를 소개한다. 본 연구에서 구현한 스마트 홈 시스템은 온도와 습도를 모니터링 할 수 있고 그에 따라 에어컨 난방 등을 수동 혹은 자동으로 온도 조절이 가능하며 카메라로 방문자를 확인하고 도어록을 원격으로 제어 할 수 있다. 구현된 스마트홈 시스템은 아두이노를 이용하여 도어록, 난방, 전등 및 에어컨을 제어하며 수집된 데이터와 제어정보는 AWS IoT 서비스를 이용하여 관리한다. 본 연구에서는 사용자가 원격에서 IoT 기기들을 제어할 수 있도록 안드로이드 앱을 개발하였으며, 앱과 AWS IoT 서버 및 아두이노 사이의 데이터 통신 및 제어를 위해 MQTT 프로토콜을 이용하였다. 또한 센서 및 기기들을 추가할 수 있도록 확장성을 갖는 AWS IoT 서비스 기반으로 구현되었다.
We developed an efficient small sized weather condition forecasting system (WFS). A cheap NT-server was utilized for handling a large amount of data, while traditional WFS has conventionally relied on Unix based workstation server. The proposed WFS contains automatic weather observing system (AWS). AWS was designed for collecting weather conditions automatically, and it was linked to WFS in order to provide various weather condition information. The existing two phase scheme and chain code algorithm were used for transforming AWS's data into WFS's data. The WFS's data were mapped into geometric information system using various display techniques. Finally the transformed WFS's data was also converted into JPG (Joint Photographic Group) data type, and the final JPG data could be accessible by others though Internet. The developed system was implemented using WWW environment and has provided weather condition forecasting information. Real case is given to show the presented integrated WFS with detail information.
본 논문에서는 Restful API를 이용하여 실시간으로 드론 비행 허가 시스템으로부터 결과 도출 받는 서버를 구현한 결과를 보인다. Flask API과 Ubuntu(AWS)를 이용하여 메인 서버인 허가 시스템과 드론 역할을 하는 실시간으로 요청 신호를 보내는 테스트 서버를 구축하였다. 메인 서버는 Polygon 라이브러리를 이용하여 입력받은 좌표를 사전 조건에 따라 분석하여 승인 여부를 결정하고, API를 이용하여 결과를 테스트 서버에 반환할 수 있도록 구현하였다. 드론 교통 관리를 위한 다양한 드론 비행 허가 방안을 테스트하도록 활용할 계획이다.
디지털액자가 고전적 액자의 향취를 주며 또한 사진을 바꿀 수 있는 기능도 제공하지만 아직 새 흐름이 되는 못했다. 그 이유는 비싼 가격과 사진을 전송하기가 불편하기 때문이다. 우리는 디지털 액자로 사진 전송을 쉽게 하고, 거기에 더하여 위젯과 보안 기능을 추가하는 연구를 하였다. 사진 전송을 위하여 AWS(Amazon Web Service) 서버를 사용하는데 AWS 서버는 언제 어디서나 원할 때면 사진을 WiFi로 전송할 수 있게 한다. 이는 현재 사용하는 USB나 SD 카드를 이용하여 디지털 사진을 전송하는 것보다 훨씬 편리하다. 우리의 디지털 액자를 사용하면 다른 사람과 사진 교환이 쉽고 따라서 가족, 친구, 동료 사이의 친밀감도 쉽게 높일 수 있다.
다양한 플랫폼에 따라 게임을 개발하는 데에는 중복되는 작업들이 있는 것 같다. 각 플랫폼에 따라 데이터를 관리하고 처리하는 유사한 작업이 포함되는데, 이는 개발기간에도 영향을 미친다. 본 논문은 최근 유행하고 있는 전투 시뮬레이션 게임을 멀티 플랫폼 기반으로 서버를 설계 하고 제작하여 플랫폼 형태와 상관없이 동일한 서버와 같은 전투 시뮬레이션의 결과를 볼 수 있는 서버 프레임 워크를 제안한다. JSON 데이터 포맷을 사용하여 속성-값 쌍으로 이루어진 프로토콜을 사용하여 디버깅하기 편하게 설계 하였다. 프로그래밍 언어에 독립적이기 때문에 다양한 언어와 통신을 할 수 있는 장점도 가지고 있다. 서버는 아마존 서버를 이용하여 쉽게 서버 구조를 확장하거나 서버 스펙을 업그레이드 할 수 있는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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