• 제목/요약/키워드: Composability

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공공 웹서비스 저장소에 대한 연구조사 (A Survey on Public Web Service Repositories)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.15-35
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    • 2010
  • 웹서비스 기술은 응용 어플리케이션 간의 원활한 상호작용 방법을 제공하기 위해 급격하게 발전하고 있다. 현재 웹서비스 관련 연구들은 웹서비스 모델링, 웹서비스 발견, 조합 그리고검증 등의 다양한 방향으로 진행되고 있다. 현재 웹서비스 기술적 상황에 대한 기대라는 관점과 웹서비스의 미래 확장 모델에 관하여 많은 연구들은 상충되고 있다. 다양한 연구방향의 상대적 적절성을 평가하는 한 방법은 현재 공공영역에 존재하는 웹서비스들에 대하여 각각의 연구방향들의 적용 가능성을 연구조사하는 것이다. 따라서, 이 논문에서현재 공공영역에 존재하는 웹서비스들에 대한 연구조사 실행하고 결과를 보고한다. 이논문의 목적은 공공영역에 현재 존재하고 있는 웹서비스의 개수와 복잡성, 그리고 조합성 정도를 측정하고자 한다. 또한, 가까운 미래의 유익한 웹서비스 연구방향에 관한 유용한 정보를 제공하고자 한다.

한글 조합성에 기반한 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델 (Few-Shot Korean Font Generation based on Hangul Composability)

  • 박장경;;최재영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.473-482
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    • 2021
  • 최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.

공정 제어 응용을 위한 분산 능동 객체 시스템(DAOS)의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Distributed Active Object System(DAOS) for Manufacturing Control Applications)

  • 음두헌;유은자
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제7권2호
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    • pp.141-150
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    • 2001
  • 낙공정 제어 응용은 로봇, AGV(Automatic Guided Vehicle), 컴베이어 등과 같이 능동적이면서 병행적으로 동작하는 컴포넌트들로 구성되며 이들간의 상호작용으로 수행이 이루어진다. 객체지향 기술은, 이러한 컴포넌트들을 재사용이 가능한 객체로 모델링하여, 공정 제어 응용의 생산성 및 확장성을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존 객체지향 기술의 객체는 상태와 행위 정보만을 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하며, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 Java/CORBA 기반의 분산 환경에서 객체의 상태와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)을 지원하여, 공정 제어 컴포넌트들을 더욱 완전하게 모델링할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행할 수 있는 기능을 말한다[1, 2]. 따라서 DAOS 방식은, 메시지 전달을 이용해 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, 인터페이스 변수들을 사용하여, 스스로 기동할 수 있는 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 기존 객체지향 기술보다 분산 공정 제어 소프트웨어 생산성 및 확장성을 개선하고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용을 향상시킨다.

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제조 클라우드 CPS를 위한 oneM2M 기반의 플랫폼 참조 모델 (A Novel Reference Model for Cloud Manufacturing CPS Platform Based on oneM2M Standard)

  • 윤성진;김한진;신현엽;진회승;김원태
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제8권2호
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    • pp.41-56
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    • 2019
  • 제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

CKFont2: 한글 구성요소를 이용한 개선된 퓨샷 한글 폰트 생성 모델 (CKFont2: An Improved Few-Shot Hangul Font Generation Model Based on Hangul Composability)

  • 박장경;;최재영
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권12호
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    • pp.499-508
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    • 2022
  • 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델에 대한 연구가 많이 진행되었으며, 최근에는 한글 1벌을 생성하기 위하여 입력되는 글자 수를 얼마나 최소화할 수 있는지(Few-Shot Learning)에 대하여 연구되고 있다. 본 논문은 28개 글자를 사용하는 CKFont (이하 CKFont1) 모델을 분석하고 개선하여 14개 글자만을 사용하는 CKFont2 모델을 제안한다. CKFont2 모델은 28글자로 51개 한글 구성요소를 추출하여 모든 한글을 생성하는 CKFont1 모델을, 24개의 구성요소(자음 14개와 모음 10개)를 포함한 14개의 글자만을 이용하여 모든 한글을 생성하는 모델로 성능을 개선하였으며, 이는 현재 알려진 모델로서는 최소한의 글자를 사용한다. 한글의 기본 자/모음으로부터 쌍자음(5), 복자음(11)/복모음(11) 등 27개를 딥러닝으로 학습하여 생성하고, 생성된 27개 구성요소를 24개의 기본 자/모음과 합한 51개 구성요소로부터 모든 한글을 자동 생성한다. zi2zi, CKFont1, MX-Font 모델 생성 결과와 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였으며, 구조가 간결하고 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델로 한자나 태국어, 일본어에도 확장 적용이 가능하다.