• 한국IT서비스학회지
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• 제11권2호
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• pp.107-118
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• 2012

Recently, as the clouding computing begins to receive a great attention from people all over the world, it became the most popular buzz word in recent IT magazines or journal and heard it in many different services or different fields. However, a notion of the cloud service is defined vaguely compared to increasing attentions from others. Generally the cloud service could be understood as a specific service model base on the clouding computing, but the cloud, the cloud computing, the cloud computing service and cloud service, these four all terms are often used without any distinction of its notions and characteristics so that it's difficult to define the exact nature of the cloud service. To explore and analyze the cloud service systematically, an accurate conception and scope have to be preceded. Therefore this study is to firstly clarify its definition by Delpi method using expert group and then tries to provide the foundation needed to enable relative research such as establishing business model or value chain and policies for its activation to set off. For the Delpi, 16 experts participated in several surveys from different fields such industry, academy and research sector. As a result of the research, Characteristics of the Cloud Service are followings : Pay per use, Scalability, Internet centric Virtualization. And the scope as defined including Grid Computing, Utility Computing, Server Based Computing, Network Computing.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1245-1255
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• 2015

클라우드 컴퓨팅의 성장과 더불어 클라우드 이용자 데이터 보안에 대한 우려가 증가하고 있으므로 이러한 우려를 감소시키는 것이 클라우드 컴퓨팅에서 필수적이다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 정의 및 장단점을 설명하고 클라우드 컴퓨팅 발전법에서 정의하고 있는 이용자 정보 보호 규정에 대해 논한다. 다음으로 클라우드에서의 개인정보 보호 논점 및 개인정보 위 수탁에 관한 기존 연구 내용을 살펴본다. 그리고, 클라우드 서비스 유형에 따른 개인정보 저장 방식의 차이를 살펴보고 이로 인해 클라우드 서비스 별로 개인정보의 위 수탁 관계가 달라져야 함을 논한다. 이를 바탕으로 IaaS와 SaaS 클라우드 서비스 유형별로 개인정보를 보호하는 방안을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.655-657
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• 2014

본 논문은 클라우드 서비스를 위한 초고화질 영상 송수신 미디어 플랫폼인 레고형 UHD(Ultra High Definition) 미디어 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼을 이용하면 옥/내외 환경에서 UHD 영상을 이용할 수 있는 클라우드 서비스를 자유롭게 공유할 수 있고, 차세대 무선 통신기술(802.11ac, LTE Broadcast 등)이 적용된 다양한 미디어 제품과 제안된 플랫폼을 활용한다면 누구나 손쉽게 개발시킬 수 있으며, 다양한 비즈니스 모델에 적용할 수 있어 새로운 시장과 산업 창출을 기대 할 수 있을 것으로 생각한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권3호
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• pp.163-171
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• 2013

최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.77-86
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• 2013

클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-18
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• 2016

Linked Data is a web standard data definition method devised to connect, expand resources with a standardized type. Linked Data built in various areas expands existing knowledge through an open data cloud like LOD(Linked Open Data). A project to link and service existing knowledge through LOD is under way worldwide. However, LOD project in domestic is being participated in a specific field to the level of research. In this paper, we suggests a method to build the area of technical knowledge like legislations in type of Linked Data, and distribute such Linked Data built to LOD. The construction method suggested by this paper divides knowledge of legislations in structural, semantic, and integrated perspective, and builds each of them by converting to Linked Data according to the perspective. Also, such built Linked Legal Data prepares to link knowledge in a standardized type by distributing them onto LOD. Built Linked Legal Data are equipped with schema for link service in various types, and give help increase understand the access type to existing legal information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2450-2463
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• 2024

Many legacy information systems are currently being clouded. This is due to the advantage of being able to respond flexibly to the changes in user needs and system environment while reducing the initial investment cost of IT infrastructure such as servers and storage. The infrastructure of the information system migrated to the cloud is being integrated through the API connections, while being subdivided by using MSA (Micro Service Architecture) internally. DBMS (Database Management System) is also becoming larger after cloud migration. Scale calculation in most layers of the application architecture can be measured and calculated from auto-scaling perspective, but the method of hardware scale calculation for DBMS has not been established as standardized methodology. If there is an error in hardware scale calculation of DBMS, problems such as poor performance of the information system or excessive auto-scaling may occur. In addition, evaluating hardware size is more crucial because it also affects the financial cost of the migration. CPU is the factor that has the greatest influence on hardware scale calculation of DBMS. Therefore, this paper aims to calculate the conversion factor for CPU scale calculation that will facilitate the cloud migration between heterogeneous DBMS. In order to do that, we utilize the concept and definition of hardware capacity planning and scale calculation in the on-premise information system. The methods to calculate the conversion factor using TPC-H tests are proposed and verified. In the future, further research and testing should be conducted on the size of the segmented CPU and more heterogeneous DBMS to demonstrate the effectiveness of the proposed test model.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.309-315
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• 2012

모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.

• 재활치료과학
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• 제13권1호
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• pp.49-63
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• 2024

목적 : 본 연구의 목적은 현상학적 방법론과 워드 클라우드 분석을 통해 발달장애 아동 부모의 인지재활 경험에 대한 인식을 알아보기 위함이다. 연구방법 : 인지재활에 대한 부모 인식을 알아보기 위하여 발달장애 아동의 부모 5명을 심층 인터뷰하였다. 아울러 Python을 사용하여 워드 클라우드 분석을 하였고, 출현 빈도 수가 높은 단어를 중심으로 5명의 연구자가 의미 단위와 주제를 현상학적 방법으로 분석하였다. 결과 : 인지재활의 현상에 대한 의미 단위 43개 및 구성요소 9개를 도출하였고, 이로부터 총 3개의 주제를 최종 도출하였다. 도출된 중심 주제는 인지재활의 정의, 인지재활의 문제점, 인지재활 기관 선택 시 고려사항이었다. 인지재활은 발달장애 아동의 학습, 일상생활 기능, 인지기능 향상을 목적으로 하는 치료라는 인식이 있었다. 인지재활의 문제점으로는 치료방식, 치료사의 전문성, 치료비용에 관한 문제인식이 있었다. 마지막으로, 인지재활 기관 선택 시 고려사항으로는 치료사의 전문성, 입소문, 비용과 시간의 적정성이 있었다. 결론 : 발달장애 아동의 부모는 인지재활을 통해 아동의 실질적인 기능 향상을 기대하고 있었고, 이와 더불어 임상에는 현실적인 문제들이 존재하고 있었다. 본 연구는 부모가 인식하는 문제점들을 보완한 보다 나은 인지재활 서비스로 발전되는 데 기초자료가 될 것이다.