4차 산업혁명을 맞이해서 여러 분야에서 커스터마이제이션(Customization,맞춤제작)이 주된 화두가 되고 있다. 4차 산업혁명인 인더스트리 4.0은 제조업에 사이버 물리 시스템(CPS:Cyber Pysical Systems), 사물인터넷(IoT:Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 적용하고 있다. 그리고 이 인더스트리 4.0의 핵심 키워드 중 하나가 대량 맞춤제작이다. 이 맞춤제작을 통해 고객의 요구에 맞는 최척화 된 제품이나 서비스를 개발하여 제공하게 된다. 따라서 제품의 경쟁력은 높아지고 고객만족도는 향상되게 된다. 특히 사물 인터넷 기술의 확산으로 인해서 다양한 디바이스나 사물들 간의 원활한 서비스 연동을 위해서는 이러한 맞춤제작은 필수적인 부분이다. 모바일 환경에서도 모바일 앱(Mobile App.)들이 여러 다양한 모바일 디바이스에 맞춰서 고객에게 필요한 서비스들이 맞춤형으로 조립되어 작동되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 현재 많은 안드로이드나 애플의 ios 플랫폼 등을 기반으로 한 여러 다양한 모바일 디바이스들에서 이루어지고 있는 맞춤제작 구조의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 클라우드 서버 기반의 모바일 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 제시한다. 제시된 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 여러 디바이스들에 적용해 본 결과 기존에 비해 맞춤제작에 걸리는 총 시간이 기존에 비해 반으로 줄어드는 효과를 가져올 수 있었다.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
클라우드 컴퓨팅이 IT 업계의 화두로 부상하면서 다양한 유형의 클라우드 서비스들이 나타났고, 다수의 클라우드 서비스들 중 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 과정의 복잡성을 해소하기 위해 클라우드 서비스 브로커 기술이 (Cloud Service Broker, CSB)등장하였다. CSB의 핵심적인 기능 중 하나는 사용자에게 최적의 클라우드 서비스를 추천해주는 것이다. 일반적으로 CSB에서 클라우드 서비스 추천을 위해 서비스 사용자들로부터 서비스에 대한 평점을 피드백으로 받아 서비스를 평가하는 방법을 사용할 수 있다. 그러나 사용자마다 평점을 매기는 기준이 다양하므로 평점만으로 서비스를 평가하기에는 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 사용자의 리뷰에 기계 학습 기반의 감정 분석(Sentiment Analysis) 기법을 적용하여 평점 기반 서비스 평가를 보완하는 방법과 이를 적용하여 구현한 CSB의 프로토타입을 제시한다. 또한 실제 클라우드 서비스 리뷰를 학습 데이터로 사용한 실험을 통해 감정분석에 사용될 수 있는 여러 학습 알고리즘의 성능을 비교한 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 서비스 평가 기법은 기존의 평점 기반 서비스 평가의 단점을 보완하며 사용자 경험 측면의 서비스 품질을 반영할 수 있다.
The amount of data is increasing significantly as information and communication technology advances, mobile, cloud computing, the Internet of Things and social network services become commonplace. As the data grows exponentially, there is a growing demand for services that recommend the information that users want from large amounts of data. Collaborative filtering method is commonly used in information recommendation methods. One of the problems with collaborative filtering-based recommendation method is the cold start problem. In this paper, we propose a method to improve the cold start problem. That is, it solves the cold start problem by mapping the item evaluation data that does not exist to the initial user to the automatically generated data from the mobile app. We describe the main contents of the proposed method and explain the proposed method through the book recommendation scenario. We show the superiority of the proposed method through comparison with existing methods.
최근 국내외적으로 모바일 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문에서는, 모바일 서비스 산업에서 일어나고 있는 변화와 미래 범세계적 사회에서의 인간의 삶의 새로운 방향성을 찾기 위해 노력하였다. 이렇게 시장 환경이 변화하는 가운데 경쟁도 글로벌 경쟁, 생태계 경쟁으로 그 양상이 확대되고 있으나, 글로벌 기업들의 플랫폼 선점과 고도의 생태계 발전 전략에 비해 국내 기업들의 생태계 구축 비전은 아직 뚜렷하지 않은 상황이다. 변화의 시작으로 파악한 스마트 휴대폰과 연결된 오픈 마켓을 분석하고, 변화의 확산으로 파악한 UCC(User Created Contents)와 QPS(Quadruple Play Service), 클라우드 컴퓨팅 등을 주목하고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 서비스 산업 생태계를 구성하고 있는 제반 요소의 구조를 살펴본 후, 이로부터 얻을 수 있는 전략적 시사점을 제시해 보고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5231-5248
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2016
As a service-oriented paradigm, web service composition has obtained great attention from both academia and industry, especially in the area of cloud service. Nowadays more and more web services providing the same function but different in QoS are available in cloud, so an important mission of service composition strategy is to select the optimal composition solution according to QoS. Furthermore, the selected composition solution should satisfy the service level agreement (SLA) which defines users' request for the performance of composite service, such as price and response time. A composite service is feasible only if its QoS satisfies user's request. In order to obtain composite service with the optimal QoS and avoid SLA violations simultaneously, in this paper we first propose a QoS evaluation method which takes the SLA satisfaction into account. Then we design a service selection algorithm based on our QoS evaluation method. At last, we put forward a parallel running strategy for the proposed selection algorithm. The simulation results show that our approach outperforms existing approaches in terms of solutions' optimality and feasibility. Through our running strategy, the computation time can be reduced to a large extent.
최근 클라우드 컴퓨팅의 수요가 증가하고 자택근무 및 외부 업무로 인한 원격접속의 증가했다. 또한 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가함과 동시에 다양한 공격 기법들이 고도화되는 현 상황에서 그에 맞는 새로운 보안 패러다임이 요구된다. 이로 인해 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 원칙을 가진 제로 트러스트(Zero-Trust)를 적용한 네트워크 보안 모델이 보안업계에서 주목받기 시작했다. 제로 트러스트 보안은 모든 네트워크를 감시하고 접근을 허용 받기 위해선 먼저 인증을 받아야 하며 접근 요청자에 대한 최소한의 접근 권한을 부여함으로써 보안성을 높인다. 본 논문에서는 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트와 블록체인을 이용하여 기존 보안 시스템의 한계점을 극복하고 다양한 기업에서 활용할 수 있고 접근제어 강화를 위한 새로운 클라우드 보안 체계를 제안하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제5권2호
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pp.59-65
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2016
With the recent growth in cloud computing, big data processing and collaboration between businesses are emerging as new paradigms in the IT industry. In an environment where a large amount of data is generated in real time, such as SNS, big data processing techniques are useful in extracting the valid data. MapReduce is a good example of such a programming model used in big data extraction. With the growing collaboration between companies, problems of duplication and heterogeneity among data due to the integration of old and new information storage systems have arisen. These problems arise because of the differences in existing databases across the various companies. However, these problems can be negated by implementing the MapReduce technique. This paper proposes a collaboration system based on Database as a Service, or DBaaS, to solve problems in data integration for collaboration between companies. The proposed system can reduce the overhead in data integration, while being applied to structured and unstructured data.
Smart hand-held devices like iPhone, iPad, Andriod and other mobile-OS machines are becoming a well known part of our daily lives. Utilization of these devices has gone beyond the expectations of their inventors. Evolution of Apple's iOS from a mobile phone Operating System to a wholesome platform for Portable Gaming is an adequate proof. Using these smart devices people are downloading applications from numerous online App Stores. Utilizing remote storage facilities and confining themselves to computing power far below than an entry level laptop, netbooks have emerged. Google's idea of Chrome OS coupled with Google's AppEngine is an eye-opener for researchers and developers. Keeping all these industry-proven innovations in mind we are proposing a Context-Driven Cloud-Oriented Application Architecture for smart devices. This architecture enables our smart devices to behave smarter by utilizing very less of local resources.
IT와 인프라는 BT, NT, CT 등의 분야와 융 복합을 통해 새로운 산업 및 수요 창출에 대한 관심이 고조되고 있으며, 정보기술의 융합화 및 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 확산으로 정보기술 서비스 환경이 변화되고 있다. 교육 분야에서도 다양한 IT 기술을 접목한 융 복합 콘텐츠의 출현이 가속화되고 있으며, 교육용 학습기기가 PC 위주에서 모바일 미디어 플랫폼으로 확장됨에 따라 시간 장소 기기의 제약이없는 학습이 가능해 지고 있다. 스마트 교육에 필요한 콘텐츠는 가상현실 기술과 체감형 시뮬레이션 기술, 3D입체 기술 등을 활용한 연구개발과 다양한 콘텐츠 제작이 진행되고 있다. 본 연구에서는 해양 생물 및 환경에 대해 다양한 형태의 콘텐츠로 제작하고, 흥미 유발을 통한 학업 성취도를 높이고 개별화된 맞춤형 학습을 위한 교육용 해양 콘텐츠의 활용 및 서비스 방안에 대해 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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