최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
마트폰 등 스마트기기의 확산으로 촉발된 스마트워크는 국내에서는 근로 시간 대비 낮은 노동 생산성 및 일과 삶의 조화, 저탄소 녹색성장 등의 사회적 논의와 맞물려 이슈화가 되고 있으며 모바일, 보안 및 클라우드 컴퓨팅 관련 IT기술의 발전으로 인한 업무 방식의 변화 또한 스마트워크에 대한 논의의 활성화를 뒷받침하고 있다. 그러나 일부 연구에서는 스마트워크에 대한 막연한 기대와 달리 기대하는 수준의 효과가 없을 것이라 지적하고 있다. 본 연구는 스마트워크 유형 중 홈오피스 방식의 스마트워크 도입 시 직원만족도와 생산성 증대에 미치는 요인들이 무엇인지 고찰하기 위해 실증연구를 실시하였다. 실제 홈오피스 도입 기업의 사용자 인터뷰와 사회-기술적 체계(socio-technical system) 접근기법을 기반 하여, 영향요인을 도출하고 홈오피스 근무자를 대상으로 설문을 실시하였다. 연구결과를 요약하면, 일과 삶의 균형, 홈오피스 업무-시스템적합도, 홈오피스-직무적합도가 홈오피스 만족도에 직접적인 영향을 미침을 확인하였고, 홈오피스-직무적합도와 홈오피스 만족도, 홈오피스 환경품질이 홈오피스 생산성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
도시 발전에 따른 부작용들을 해결하기 위한 한 방안으로 도시에 정보 통신 기술이 융합된 스마트 시티를 구축하고 있다. 스마트 시티 플랫폼은 스마트 시티 서비스의 개발 및 통합을 지원해야 한다. 따라서 스마트 플랫폼이 지원해야 하는 기반 기술과 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 분석하였다. 스마트 시티 플랫폼이 지원하는 기반 기술로 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 및 사이버-물리 시스템의 4가지 범주로 분류하고 구현 가능한 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델을 도출했다. 스마트 시티 플랫폼의 참조 모델은 도시관리자에게 특정 도시 문제를 해결하기 위한 기능적 또는 비 기능적 요구 사항에 따른 기반 기술의 투자와 서비스 개발 범위에 대한 의사 결정에 활용하고. 플랫폼 개발자에게 스마트 시티 구축을 위한 소프트웨어 플랫폼의 기능적 및 비 기능적 요구 사항과 구현 기술을 식별하고 결정하는 가이드라인을 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.742-756
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2022
A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
본 연구는 5G 신기술에 가장 민감한 세대의 윤리 행태를 권장하는 일환으로 미래 정보전문가를 희망하는 주체를 위한 윤리 리터러시(Ethics-Literacy) 교육과정모형 개발을 목적으로 한다. 연구 범위의 핵심 주제인 5G 특성, 리터러시, 윤리 쟁점, 6C 역량기반 교육, 이용자 경험 등을 주제어로 최근 5년 이내(2022-2017) 출간된 국내외 학술 연구자료를 조사하고 내용분석으로 최종 86편을 연구대상으로 선정하여 문헌 연구가 진행되었다. 분석 결과가 제시하는 것은 첫째, 기존의 리터러시는 5G 환경에 대응된 네 영역으로 구분될 수 있고 둘째, 분석된 윤리 쟁점은 모든 리터러시 영역에서 보이는 공통 쟁점과 각 리터러시 영역별 특수 쟁점으로 비교 구분되었다. 분석된 결과와 4차 산업혁명 교육방식으로 제시된 6C 역량기반 교육을 바탕으로 대학 차원의 5G 정보환경 정보전문가를 위한 윤리 리터러시 교육과정모형을 개발하여 제시하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 기반 가상화는 게스트 운영체제 대신에 호스트 운영체제를 공유함으로써 가벼운 사용감으로 가상머신 기반 가상화 기술의 대안으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 호스트 운영체제를 공유함으로써 발생하는 문제점이 컨테이너 기반 가상화의 취약성을 높일 수 있다. 특히 컨테이너들이 자원들을 과도하게 사용함으로 인해 컨테이너들의 격리성을 침해할 수 있는 noisy neighbor problem은 사용자들의 가용성을 위협하게 되므로 보안 문제로 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 가상화 환경에서 noisy neighbor problem이 격리성 보장을 위협할 수 있는 취약성을 고찰한다. 이를 위해 컨테이너 기반의 가상화 구조를 분석하여 기능별 계층에 대한 격리성 보장에 위협이 될 수 있는 취약점을 도출하고 해결 방향과 한계점을 제시한다.
현재 우리 정부는 플랫폼 전자정부 도입을 서두르고 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술과 시스템을 모색하여 궁극적으로는 공공기관 각각의 이종 대민서비스를 단일창구에서 맞춤형으로 제공하고자 한다. 따라서 이 연구에서는 창구의 프런트오피스 민원인의 다양한 서비스 제공요청에 대응해서 백오피스에서 단일한 방식으로 맞춤형 공공서비스를 제공하기 위해서는 먼저 백오피스 차원에서 공공데이터가 연동되어야하므로 각 행정기관이나 부처의 공공데이터를 기반으로 백오피스에서 통합차원에서 민원인에 대해서 단일한 서비스를 제공할 수 있는 별도의 응용프로그램으로서 앱과 데이터 단위에서 공유를 효율적으로 수행하는 이종서비스 상호 간의 정보시스템 통합이 가능한 새로운 메타데이터정보시스템을 제안하였다. 제안된 시스템이 구현되면, 민원인의 프런트오피스 차원의 생활공간에 존재하는 서비스 수요사슬과 백오피스 차원의 공무원의 사무공간에서 이루어지는 서비스 공급사슬의 일원화를 통한 단일 창구에서의 연동이 유기적으로 되면서, 민원인에 대한 맞춤형 공공서비스 달성을 한발 앞당길 수 있다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 클라우드 서비스, IoT 기술 및 모바일 애플리케이션을 통해 통합적인 u-헬스케어 환경기반의 의료정보시스템이 구축되고 있다. 이러한 의료정보시스템에서는 응급 처치나 치료를 목적으로 의료진에게 환자의 의료정보를 접근할 권한이 제공되어야 한다. 따라서 의료정보시스템에서 의료진이 담당하는 환자의 생체정보 및 개인 의료정보에 접근하기 위해서는 신뢰적이고 신속한 인증과정이 필요하다. 그러나 현재 시스템 환경에서는 의료진의 ID/PWD만을 이용하는 단순하고 정적인 사용자 인증기법으로 의료정보시스템을 접근하고 있다. 이러한 이유에서 본 논문에서는 환자가 응급상태조건을 고려한 다양한 인증 요소를 포함한 의료정보접근의 투명성을 제공하는 동적상황인증기법과 이를 지원하는 동적상황인증시스템을 제안하였다. 본 동적상황인증은 사용자 인증과 이동 단말기 인증을 결합한 인증으로, 기존의 사용자 인증 뿐 아니라 의료진이 사용하는 이동 단말기의 인증을 위해 환자의 응급상태, 의료진의 역할, 근무시간, 근무위치 등과 같은 다양한 인증요소 속성들을 사용하였다. 우리는 응급상태판별, 동적상황인증, 인증지원 DB 구축을 포함한 동적상황인증시스템을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안한 동적상황인증시스템의 서비스 수행성 검증을 위해, 의료진으로 하여금 동적상황인증과정과 그 이후 담당환자에 대한 의료정보접근 허가와 함께 의료정보서버로부터 의료진 자신의 이동 단말기에 모바일 애플리케이션을 내려 받아 실행함으로써 의료정보의 인증 및 접근과정을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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