• 제목/요약/키워드: Mobile Edge Cloud

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링크드오픈데이터 기반 스마트 라이브러리의 참조모델에 관한 연구 (A study of Reference Model of Smart Library based on Linked Open Data)

  • 문희경;한성국
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.1666-1672
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    • 2016
  • 최근 스마트 기술이 다양한 정보시스템 분야에 적용되고 있다. 특히, 기존 도서관 서비스 분야는 디지털도서관을 넘어 스마트 도서관으로 변화되었다. 이러한 변화의 환경에서 다양한 콘텐츠와 서비스 그리고 사용자와 스마트 디바이스를 지원하는 도서관 서비스 소프트웨어 플랫폼이 요구된다. 기존 도서관 서비스는 서로 다른 이기종의 도서관 시스템간의 의미적 상호운용성이 저해되는 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 제공과 시스템간의 상호작용 그리고 서비스의 통합에 중점을 두어 미래 도서관 시스템의 원형으로 링크드오픈데이터 기반의 스마트 라이브러리 제안한다. 링크드 오픈데이터 기반 스마트 라이브러리는 첨단 정보기술이 모여진 혁신적인 시스템이다. 우리는 링크드오픈데이터를 기반으로 스마트 라이브러리를 위한 다양한 요구사항에 따라 시스템 환경을 설계하였다. 이용자의 요구사항과 정보기술의 에코시스템을 고려하여 스마트 라이브러리 시스템의 기능적 요구사항에 대해 기술한다. 또한 기능적 요구사항을 수용하고 다양한 스마트 디바이스를 통해 사용자에게 스마트 지식 서비스를 제공할 수 있는 참조 프레임워크를 보여준다.

첨단 ICT 기술에 대한 가치평가 모델 분석 (Analysis of the Valuation Model for the state-of-the-art ICT Technology)

  • 오선진
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.705-710
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    • 2021
  • 오늘날 수많은 다양한 기술 분야 중에서 첨단 정보통신(ICT: Information Communication Technology) 기술이 진정한 4차 산업 혁명의 핵심기술로 급속히 발전하고 있다. 최근 정보통신 분야의 최대 이슈는 무선 네트워크 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 이용한 머신러닝 기반 인공지능 응용 그리고 자율주행 자동차나 로봇 등 자율 제어기반 응용기술 관련 분야라 할 수 있다. 이러한 최첨단 정보통신 기술들에 대한 가치는 여러 주변의 환경 요인들에 의해 결정되기 때문에 매우 유동적일 수 있으며, 이들 기술에 대한 성공적인 기술 이전이나 거래 및 사업화를 위해서는 이 기술이 갖는 가치에 대한 정확한 기술 가치평가 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 최첨단 ICT분야 기술들이 갖는 고유의 특징과 기술 이전 및 사업화에 영향을 미칠 수 있는 주요 요소를 면밀히 분석하고, 기존에 널리 사용되어 오는 기술 가치평가 모델의 각 단계별 분석을 통해 최첨단 ICT 기술이 갖는 고유의 특성을 반영한 보다 정확한 가치평가 방법론을 제안하고자 한다.

라이다 기반 실내 자율주행 차량에서 신경망 학습을 사용한 성능평가 (Performance Evaluation Using Neural Network Learning of Indoor Autonomous Vehicle Based on LiDAR)

  • 권용훈;정인범
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권3호
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    • pp.93-102
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    • 2023
  • 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.