디지털 자산이란 이미지, 오디오, 비디오 등과 같이 디지털화된 형태로 존재하는 멀티미디어 정보를 의미한다. 디지털 자산은 저장에 요구되는 방대한 저장 공간 및 자산의 내용 표현에 요구되는 다차원적 정보 특성과 같은 특징들로 인하여, 효율적인 관리를 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 자산을 효과적으로 관리하기 위한 디지털 자산 관리자를 구현하였다. 개발된 디지털 자산 관리자는 디지털 자산 중 가장 복잡도가 높은 비디오 자산을 주요 관리 대상으로 하며, 다양한 디지털 자산 관련 응용 환경 중 디지털 컨텐츠 저작을 주요 응용으로 가정한다. 디지털 자산 관리자는 비디오 자산에 대한 효과적인 접근을 위해 계층 구조 모델에 기반을 둔 자산 관리 기능을 제공하고, 저장 시스템과의 독립성을 최대한 보장하며, 빠른 내용 기반 유사성 검색 기능을 지원한다.
자바 프로그래밍 언어는 인터넷 및 분산 네트워크 환경에서 효과적으로 수행될 수 있도록 설계된 언어이다. 그러나 각 플랫폼에서 인터프리터 방식으로 실행된다는 단점을 가지고 있기 때문에, 자바 프로그램을 효율적으로 실행하기 위해서는 Bytecode를 목적 기계 코드인 SPARC 코드로 변환하는 코드 생성 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 재목적 코드 생성 기법을 이용하여 Bytecode를 SPARC 코드로 변환하는 코드 생성 시스템을 구현하였다. 이를 위해 Bytecode로부터 SPARC 코드 생성 규칙을 기술한 Bytecode 테이블을 작성하였고, 클래스 파일을 입력으로 받아 Bytecoed를 코드 확장시에 적합한 형태로 변환하는 정보추출기를 구현하였다. 정보추출기가 Bytecode 명령어의 피연산자에 대한 상수 기억장소의 엔트리를 결정한 후, 코드 확장기가 변경된 Bytecode를 Bytecode 테이블에 따라 SPARC 코드로 변환한다. 또한, 재목적 코드 생성 시스템은 다양한 목적 기계 코드를 생성하기 위해 체계적으로 재구성될 수 있다.
본 논문은 서로 다른 벤더의 응용 프로그램과 생체 신호 측정 장치가 동적으로 데이터 전달을 할 수 있는 생산자(Producer)/소비자(Consumer) 패턴 기반의 데이터 결합기 구조를 제안한 것으로 휴대용 정보 단말에서 컴포넌트 기반의 프로그래밍이 가능하고 서비스 지향적인 동작 메커니즘을 제공하는 OSGi 플랫폼의 번들로서 구현된다. 데이터 결합기는 정적으로 데이터 생산자와 소비자를 연결하는 OSGi WireAdmin 서비스의 단점을 보완한 것으로, 데이터를 사용하는 주체인 응용 프로그램의 요구 사항을 응용 프로그램 설명자(Application Descriptor)로 형식화하고 데이터를 생산하는 주체인 생체 신호 측정 장치의 기능을 장치 설명자(Device Descriptor)로 형식화하여 런타임에 데이터 생산자-소비자 쌍을 만들어 동적으로 데이터가 연결되는 기능을 제공한다. 따라서 센서 기반 응용을 개발할 때 데이터 생산자와 데이터 소비자를 사이에서 빈번하게 일어나는 연결 관리를 동적으로 해주는 기능 구현에 활용 가능하다. 본 논문의 목적은 생체 신호 측정 장치와 같은 데이터 생산자와 헬스케어 응용 프로그램과 같은 데이터 소비자를 분리시켜 헬스케어 서비스 개발의 편이성을 제공하기 위한 것이다.
본 논문에서는 학습 패러다임의 변화에 따른 효과적인 학습을 제공하기 위해 Learning Design (LD) 기반 학습관리시스템에서 전단부 엔진인 LD Publication 엔진을 설계하고 구현하였다. LD Publication 엔진은 LD 기반으로 작성된 학습 콘텐츠 패키지를 분석하고 학습활동을 기술한 정보파일의 구문과 의미를 분석하여 모델화한다. 모델화된 데이터는 학습관리시스템에서 효과적으로 접근 가능한 형태로 단편화하여 데이터베이스에 영속한다. LD 기반 학습관리시스템은 학습 효과와 학습자 편리성을 제공하여 높은 학습 성과를 가져올 수 있도록 도와준다. 그리고 학습 콘텐츠의 재생산, 재사용, 공유를 통한 콘텐츠 개발의 활성화를 도모하고 인프라 확대에 기여할 것이다. 또한, 학습자의 역량, 성향 그리고 학습이력 등을 연계가 가능하도록 설계되어 시스템의 확장이 용이하다.
본 논문에서는 서로 다른 플랫폼으로 구성된 허브 사이트 가맹점들이 지역적으로 분산되어 있는 분산 이기종 환경에서 각 가맹점들의 기존 플랫폼을 통일시키지 않고 독립적으로 고객이 관심을 가질만한 맞춤 정보 및 광고를 선정하여 제공하기 위한 시스템 설계 및 구현 내용을 서술한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 각 가맹점을 방문하는 고객들의 정보를 수집하기 위한 모니터링 기능, 고객 개개인의 특성에 맞는 서비스를 선정하기 위한 벡터 모델, 그리고 벡터 모델을 이용하여 선정된 서비스를 허브사이트 또는 각 가맹점을 방문하는 고객 개개인에게 제공하기 위한 기능을 지원한다. 본 시스템은 상점 입장에서는 허브 사이트 가맹점이 됨으로써 기존 플랫폼을 바꾸지 않고도 통합 서비스 및 개인화 서비스 제공이 가능하며, 고객 입장에서는 한번의 고객 등록으로 맞춤 서비스를 제공받을 수 있다는 장점을 갖는다.
실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
최근 비즈니스 프로세스와 IT 시스템은 점점 더 복잡해져 가고 있다. 특히 엔터프라이즈 어플리케이션은 복잡도를 제어하기가 힘들어지면서 관리비용도 계속 증가해가는 추세다. 따라서 복잡도는 소프트웨어 개발에 있어서 방심해선 안될 중요한 문제가 되었으며, 이와 같은 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 절실히 필요한 실정이다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 어플리케이션 개발 복잡도 문제를 해결하기 위한 ISIS(Integrated System of Independent Subsystems) 아키텍처를 제안하고자 한다. ISIS는 대규모 엔터프라이즈 어플리케이션의 복잡도를 줄이고자 하는 노력에서 연구개발 되었으며, 시스템 개발의 복잡도를 줄이고 컴포지트 어플리케이션 개발이 가능한 아키텍처 모델이다. 엔터프라이즈 어플리케이션은 상호연관성 및 ISIS 분해방법에 따라 독립적인 서브시스템(sub-system)으로 나뉘게 된다. 그리고 이 기종 분산 플랫폼에 위치한 각 서브시스템의 상호연동을 위해서 ISIS 지원 미들웨어를 사용한다. 본 논문에서는 이와 같은 ISIS 기술을 검증하고자 ITSM(IT Service Management) 시스템에 ISIS 아키텍처를 적용 및 구현하였다. 결론적으로 ISIS 아키텍처는 개발 복잡도를 줄임으로써 비즈니스 요건이 변경되거나 기존 시스템을 업그레이드 할 경우 구조유연성 및 개발생산성을 향상시킬 수 있다.
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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