인터넷이 발달하기 이전에는 클라이언트에서 실행되는 응용 소프트웨어들이 주로 사용되었다. 그러나 클라이언트 기반의 응용 프로그램은 운영체재 또는 다른 소프트웨어와 충돌 문제를 일으켰고, 클라이언트에 배포를 하는데 있어 버전 문제, 운영체재의 상이한 구조 차이에서 오는 실행 오류 등이 존재했었다. 이런 단점들이 인터넷이 발달되며, 클라이언트-서버 기반의 웹 응용 프로그램으로 대체되기 시작했다. 그러나 웹 브라우저가 가지는 기본적인 제약으로 인해 응용 프로그램은 서로 다른 수 많은 언어로 제작되고, 또 그로 인한 실행 성능에 심각한 문제를 야기하기도했다. 이런 문제점들을 해결하는 대안으로 최근 스마트 클라이언트라는 기술이 대두되고 있다. 스마트 클라이언트는 과거의 리치 클라이언트와 씬 클라이언트가 가지는 장점을 모두 포함하고 있다. 스마트 클라이언트는 기본적으로 웹서비스 기반인데, 사용자에게 응용 프로그램의 실행과 관련된 기능 일부를 전담하게 하고 서버는 데이터만 받아서 가공하는 개념이다. 본 연구에서는 버스정류장에 설치된 BIT(Bus Information Terminal)를 중심으로 현재 실무에서 이루어지는 개발방식을 비교하고 웹브라우저를 활용한 보다 풍부한 기능 사용이 가능한 스마트 클라이언트 기반 BIT를 설계 적용하였다.
최근 들어 기업을 포함한 각 조직에서는 그들이 그 동안 축적한 데이타를 의미 있는 정보로써 활용하기 위해 데이타의 자유로운 포맷팅이 가능한 리포팅 툴을 의사 결정을 위한 데이타 분석 툴로서 확대 사용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존에는 하나의 동적 문서에 대해서 다수의 조회자가 발생하는 성격의 동적 문서들을 생성 및 배포하기 위하여 리포팅 툴을 사용해 왔다. 이러한 용도에 적합하도록 기존의 리포팅 툴은 서버 측에서 동적 문서의 생성을 담당하는 구조를 취하고 있다. 또한 서버 프로그램은 동적 문서의 미리 생성, 정기적 갱신 등을 담당하는 스케줄러와 반복된 생성을 피하기 위한 캐쉬 기능을 통하여 효율적 운영을 꾀하고 있다. 그러나 데이타 분석 용도의 동적 문서의 생성은 다수의 조회자를 고려한 동적 문서의 생성이 아니며 사용자가 다양한 값의 파라미터를 입력하는 방식으로 짧은 시간 간격으로 반복적인 동적 문서의 즉시 생성을 요구하는 특정이 있다. 이와 같이 리포팅 툴의 사용 범위 확대는 기존 리포팅 툴의 서버 측에 처리 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 제한된 리소스 환경에서도 대량의 데이타를 가공하여 동적 문서를 생성할 수 있는 리포트 뷰어를 통해 배포 목적이 아닌 데이타 분석 목적의 동적 문서의 경우 클라이언트 측에서 생성하도록 하여 서버의 부하를 분산시키고자 한다.
본 논문은 클라우딩 환경에서 클라이언트와 저장 서버, 검증 서버로 구성하여 자가 조직 저장 매체의 데이터 손실을 방지하고, 보안을 유지하기 위한 DDMPF( Distributed Data Management Protocol using FAT)을 제안한다. DDMPF는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 자가 조직 저장 서버를 구축하고, 데이터를 분할하여 저장 서버에 분산 저장함으로써 기존의 클라우딩 저장 매체의 중앙 집중화 문제와 저장 서버 문제로 인한 데이터 손실 문제를 해결하였고, 파일할당테이블을 이용해 분산 저장된 데이터 관리의 효율성도 향상시켰다. 그리고 DDMPF는 저장 서버의 데이터 무결성을 검증 서버가 검증함으로써 데이터의 신뢰성을 향상시키고, 클라이언트의 비밀키와 EC-DH 알고리즘을 이용하여 생성된 시스템 마스터 키로 이중 암호화하여 전송함으로써 보안을 강화시켰다. 또한, 자가 조직 저장 매체를 구성할 때, 검증서버의 개수를 제한하고, 검증요청메시지에 대한 TS(Time Stamp)을 설정함으로써 플러딩 공격 탐지하였고, 검증을 요청할 때마다 새롭게 생성된 nonce 값을 이용하여 재전송 공격을 탐지하도록 하였다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
At present, the EDI systems are indispensable software in port logistics industry. Currently, a monopolistic VAN/EDI service provider operates the EDI services. The current EDI client software has the 2-tier fat client/server architecture. However, the current EDI software is lack of Web interface and causes lots of cost for maintenance. Therefore, a variety of implementation architecture has been being tried by using script, XML and distributed object-oriented technology. Web/EDI and XML/EDI are the new EDI systems, However, the EDI systems have some limitations such as speed. This study intends to compare the variety implementation architecture for the EDI systems in the users' perspective and explore the strong and weak points of each architecture. We compared the EDI systems based on our experience of more than 2-years of implementation project for the EDI systems of port logistics. We categorized the EDI systems as client application EDI, Web EDI using script, XML/EDI, and 3-tier distributed object-oriented EDI system. We compared them with criteria such as speed, program maintenance, easiness of implementation and usage, security, and load balancing and fail-over. Finally we discuss the direction of optimal EDI system architecture for the future.
BACKGROUND/OBJECTIVES: As the prevalence of chronic diseases has risen, the need for straightforward diagnostic tools for monitoring nutrition status to improve nutrition counseling and disease prevention has likewise increased. This study developed an easily usable dietary behavior pattern diagnosis checklist and investigated its correlation with dietary quality index. SUBJECTS/METHODS: A draft dietary pattern evaluation tool was generated by analyzing previous studies. The draft questionnaire comprised 61 questions for assessing dietary habits. A survey was administered to 320 adults (19 to 64 years old) using the dietary pattern evaluation tool and 24-hour-recall method between March and May of 2014 in Jeonbuk province and the metropolitan area. Principal component analysis with varimax rotation was performed to identify dietary behavior patterns. Nutritional analysis was conducted using CAN-Pro 4.0, and the Diet Quality Index-International (DQI-I) was calculated to assess dietary quality. The correlation between dietary pattern scores and DQI-I scores was also analyzed. RESULTS: The factor analysis resulted in a total of 34 questions mapped to four main dietary behavior patterns: "high fat and calorie" pattern (12 questions), "overeating/binge" pattern (nine questions), "dietary impulse" pattern (eight questions), and "unbalanced food intake" pattern (five questions). The four dietary behavior patterns were negatively correlated with DQI-I adequacy and total scores (P < 0.01). CONCLUSIONS: The dietary pattern evaluation tool developed in this study can be used to diagnose a client's dietary behavior problems and is available as a nutrition counseling tool in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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