• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.59-71
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• 2013

클라우드 서비스(아마존 웹서비스 등)를 활용하여 글로벌 경쟁력을 갖춘 중소업체의 온라인 서비스(예. Zynga, 파프리카랩)가 등장하거나 금융시장 분석서비스가 클라우드를 활용하는 등 클라우드의 활용도가 높아지고 있으나, 국내 중소기업의 클라우드 이용은 아직 낮은 수준에 머물고 있다. 특히, PaaS(플랫폼 클라우드)가 성장하면서 모듈화된 인터넷 도구를 손쉽게 활용하여 비즈니스를 개발하는 행태가 증가할 것으로 전망되는 만큼, 국내기업의 IT부문 경쟁력 제고를 위하여 국내외 도입 성공사례를 연구하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-108
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• 2011

기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.621-626
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• 2016

재귀적 질의 알고리즘은 소셜네트워크 서비스의 도달가능 질의와 같은 많은 응용프로그램에 사용된다. 하지만 최근에 소셜네트워크 서비스의 규모가 커짐에 따라 그래프 데이터의 크기 또한 커지고 있다. 따라서 재귀적 질의 알고리즘을 싱글 머신에서 가동하는 것이 거의 불가능해졌다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 고속 분산 인메모리 플랫폼인 스파크와 트위스터에서 재귀적 질의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘은 아마존 EC2 머신 50대에서 Real-world 데이터 셋인 LiveJournal과 ClueWeb으로 실험하였다. 실험결과 상대적으로 노드 수는 적고 평균 차수(degree)는 높은 LiveJournal 데이터 셋에서는 스파크에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 트위스터의 것보다 좋았다. 그리고 상대적으로 노드 수는 많고 평균 차수는 낮은 ClueWeb 데이터 셋에서는 트위스터에서 구현된 재귀적 알고리즘의 성능이 스파크의 것보다 좋았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2061-2066
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• 2017

음성인식 기술은 사용자의 음성을 인식하여 명령을 실행하는 기술로 현재는 자연어 처리 기법과 접목되어 인공지능 음성인식 서비스로 제공되어 지고 있다. 이러한 인공지능 음성인식 서비스는 IoT기기를 제어하거나 뉴스 또는 날씨와 같은 정보 제공 분야에서 활용되고 있다. 정보 제공 분야의 하나인 대학 정보는 주로 웹을 통하여 제공되나 너무 많은 데이터를 제공하기 때문에 사용자가 신속하게 원하는 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자가 찾고자 하는 정보를 음성으로 인식하고 제공하기 위한 대학 안내 시스템을 설계하고 구현한다. 대학정보를 각 주제별로 분류하고 이를 제공하기 위한 람다 함수를 설계한다. 그리고 알렉사 스킬 키트를 이용하여 노드제이에스로 구현된 모듈을 아마존웹서비스에 업로드하여 음성인식을 이용하여 대학 정보를 제공한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.263-279
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• 2024

클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.880-881
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• 2016

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.19-20
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• 2019

서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.759-769
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• 2008

개방-API, 매쉬업, 신디케이션 등 웹 2.0의 참여 공유 개방을 촉진시키는 융합기술이 교육 분야에도 변화를 주고 있는데, 교육 분야에서의 융합은 '교육 2.0'으로의 진화를 뜻하며 이러한 웹 2.0의 사조가 반영된 기술 환경에서의 새로운 교육을 '교육 2.0'이라고 지칭한다. 교육 환경은 학습자, 교육자 그리고 교육기관 간의 긴밀한 소셜 네트워크의 공간이다. 온톨로지 언어로 개발된 디지털 관계망 기술은 개인화된 교육 서비스와 맥락을 이해한 시맨틱한 교육을 가능하게 한다. 특히 아마존의 평판 시스템, 위키피디아의 집단지성에 의한 여과시스템 등은 학습자가 교육의 주체로서 참여의 역할을 넓히고 쌍방향적인 대등한 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 우리나라의 경우 웹 2.0 사상을 반영한 '교육 2.0' 서비스는 현재 운영되지 않고 있는데, 이는 단순한 시스템 최신화의 수준이 아니라 교육하는 방법과 기술에 대한 다양한 함의를 가지기 때문이다. 따라서 '교육 2.0' 서비스가 실현되기 위하여 아직 적극적으로 검토되지 않은 '교육 2.0'의 개념을 융합 기술의 문맥으로 분석할 필요가 있다. 웹 2.0 기술과 교육 콘텐츠가 융합하기 위해 콘텐츠간의 연결에 있어서 새로운 네트워크 아키텍처를 소개하고 이의 활용과 분석을 하였다. 본 연구는 '교육 2.0'을 실현하기 위하여 융합 기술을 활용한 네트워크 아키텍처와 '교육 2.0' 서비스를 고찰하고 분석함으로써 향후 '교육 2.0' 플랫폼 구축에 선행 연구로 활용될 것으로 전망한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.7-17
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• 2021

본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.