대표적인 분산 객체 환경을 위한 프레임 웍으로 1990년대 초 OMG(Object Management Group)에서 발표한 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)를 들 수 있다. 이것은 분산, 이기종 환경에서 객체기반 응용 프로그램들의 재사용성(reusability), 이식성, 상호 운용성(interoperability)을 위한 공통 프레임 ???p이다. 하지만 표준 CORBA는 실시간 응용 프로그램 지원을 위한 한계점을 내재하고 있으므로 이를 그대로 적용하기에는 적합하지 않다. 때문에 RT-SIG(Real-Time Interest Special Croup)에서는 실시간 어플리케이션을 지원하기 위한 일련의 작업이 이루어 졌고, 그 산물로는 TAO(The Ace Orb)와 NraD(US Navy Research and Development), lona 사의 Orbix ORB, Lockheed Martin 사에서 개발한 CORBA 등이 있다. 하지만 표준 CORBA 명세서에 따르면 COS(CORBA Object Service)중의 하나인 이벤트 서비스는 실시간 응용프로그램을 지원하기 위해 필요한 실시간 디스패칭과 스케줄링의 보장, 중앙 집중화된 이벤트 필터링과 상관성을 위한 명시, 주기적 처리 지원 등의 기능이 결여되어 있기 때문에 이를 지원하는 실시간 이벤트 서비스가 요구된다. 이러한 요구에 부합하기 위해 필요한 요구사항을 자바 API 형태로 구현하고 향후 성능에 대한 개선 방향을 제시한다.
Indonesia and South Korea have become inseparable in various respects since the 2 countries established diplomatic relation in 1973. Indonesia is a tropical region that stretches across the equator, comprised of 5 main islands (Java, Kalimantan, Sumatra, Sulawesi, and Papua) and 4 archipelagoes (Riau, Bangka Belitung, Nusa Tenggara, and Maluku). As most population of Eastern Indonesia (Sulawesi, Papua and Nusa Tenggara & Maluku) live in poor areas, it is expected that there will be many parasites. Nevertheless, little is known about the status of parasites in Indonesia. This study examines the prevalences of malaria and lymphatic filaria, which are prevalent in Indonesia, as well as those of soil-transmitted-helminths (STH). As a result, the Plasmodium falciparum and P. vivax case loads are almost equal. The current prevalence of P. vivax is uniformly low (<5%) in all age groups and annual parasite incidence (API) showed decreasing tendency as 0.84 per 1,000 population in 2016. However, more than 65 million people still live in malaria epidemic regions. Lymphatic filariasis remains an important public health problem and 236 cities were classified as endemic areas in 514 cities/districts in 2017. It is difficult to ascertain the current prevalence rate of STH in Indonesia, although West Sumba and Southwest Sumba in East Nusa Tenggara reported prevalence rate of more than 20%. The study also considers the (sero) prevalences of other parasites identified in Indonesia. This report should be useful not only to parasitologists but also to travelers and people with business in Indonesia.
본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.
최근 저가의 모바일 기기들이 출시되면서 단순한 휴대용 전자수첩에서 벗어나 학습과 업무용을 많은 이용되고 있으며 일반적인 응용프로그램 또한 많이 생산되고 있다. 그러나 휴대용 모바일 기기들의 단점중 하나가 저속의 소용량 시스템이라는 것이다. 이로 인해 일반 시스템에서 가동 중인 데이터베이스나 검색 알고리즘을 이식 시킬 경우 시스템의 성능을 저하되고 만다. CBDS trio알고리즘을 적용하여 모바일 환경에 맞는 저 용량 색인과 빠른 검색을 실현시킬 수 있게 되었다. 성능을 파악하기 위해 B-tree로 구현된 자바 Treeset API와 비교해본 결과 속도에서는 약간 느렸으나 저장 공간에서는 약 29$\%$의 공간 절약을 할 수 있어 실용 가능함을 보여주고 있다.
디지털 압축 기술로 인한 방송 대역폭 증가 효과와 방송수신기의 영상처리기술 발달에 따라 디지털방송에 멀티 뷰 기능을 활용하는 연구 및 응용 개발이 진행되고 있다. 디지털방송에서의 멀티 뷰 기능은 시청자에게 서너 개의 방송프로그램 영상을 동시에 시청할 수 있게 하거나 스포츠 방송의 경우 멀티 앵글 영상을 제공하여 원하는 시점에서 경기를 감상할 수 있도록 하는데 주로 응용되고 있는데 백 수십 개의 방송프로그램을 제공하고 있는 근래의 디지털방송 양상을 반영하고 데이터서비스의 다양한 멀티 뷰 활용을 지원하는 통합적인 멀티 뷰 영상 지원 방법이 존재하지 않고 있다. 이 에, 본 논문은 디지털방송 사업자가 운영하는 모든 방송프로그램 영상들을 포함하는 멀티 뷰 영상을 구성하고 이를 데이터서비스가 활용할 수 있도록 DVB 표준에 정합되는 멀티 뷰 영상 활용 정보를 구성하고 전송하는 방식, 그리고 데이터서비스가 멀티 뷰 영상을 자신의 기능으로 수월하게 활용할 수 있도록 방송수신기의 미들웨어를 확장하는 방법을 제안한다.
OSGi 프레임워크는 원격으로 관리할 수 있는 자바 기반의 서비스 플랫폼으로서 응용프로그램의 생명주기 관리모델과 서비스 레지스트리, 실행 환경을 제공하며 이를 기반으로 다양한 OSGi 계층과 API, 서비스가 정의되어 있다. 번들은 OSGi 프레임워크에서 실행될 수 있는 응용 프로그램으로 번들 저장소를 통해서 배포되고 일반적으로 저장소에 있는 번들은 지정된 웹 페이지를 통해서 접근 가능하다. 하지만 불행하게도 현재의 번들 저장소는 어떠한 종류의 그룹별 접근이나 동적인 번들의 설치와 배포에 대한 기능을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 효과적인 사용자 그룹의 접근을 제어하는 웹데브(WebDAV) 프로토콜 기반의 OSGi 번들 저장소인 WOBR에 대하여 기술한다. WOBR은 WOBR 저장소와 이를 관리하고 접근하기 위한 관리 번들과 접근 번들로 구성된다. 관리 번들은 WOBR 번들 저장소의 설정과 저장소에 접근하는 사용자 그룹을 관리한다. 접근 번들은 저장소 접근기능과 번들의 검색을 지원한다. 추가적으로, 로컬 환경에 설치된 번들의 생명주기를 관리하는 기능을 제공한다.
로직 밤에서 악성 행위를 트리거하는 분기문의 조건은 미리 파악할 수 없어 안드로이드 악성 앱 분석을 어렵게 하고 있다. 로직 밤과 트리거일 수 있는 잠재적으로 의심스러운 분기문을 탐지하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 리플렉션과 같이 런타임에 결정되는 정보가 포함된 앱에서는 의심스러운 분기문을 제대로 탐지할 수 없다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 리플렉션이 사용되어도 앱 실행 로그 기록과 분석을 통해 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있는 도구를 제안한다. 제안한 도구는 안드로이드 앱이 실행되는 동안 로그에 호출된 사용자 정의 메소드와 자바 API, 리플렉션으로 호출된 메소드 정보와 분기문 정보를 기록하고 이를 분석하여 호출된 메소드와 분기문간의 관계를 파악하여 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있다. 실험을 통해 리플렉션이 사용된 앱에서도 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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