• 제목/요약/키워드: Module dependency

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엣지-클라우드 협업 기반 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼 (A Platform Providing Interactive Signage Based on Edge-cloud Cooperation)

  • 문재원;금승우;이상원
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.39-49
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    • 2019
  • IoT 데이터 분석 기술의 발전으로 사용자의 상황을 실시간으로 분석하고 분석에 따른 상황 기반 서비스 제공이 가능해졌다. 대부분의 디지털 사이니지는 정보를 일방향으로 제공하기 위한 홍보 목적으로 사용되었지만, 개별 사용자의 상황과 반응에 따라서 개인화된 콘텐츠를 제공하는 방향으로 진화할 것이다. 그러나 기존 인터랙티브 디지털 사이니지 플랫폼은 하드웨어 의존도가 높기 때문에 그 수정이나 응용이 어렵다. 제안하는 플랫폼은 광고 콘텐츠 등록 및 인터랙티브 사이니지 콘텐츠 생성이 용이하면서도 센서 분석 결과에 기반 하여 적시에 광고를 재생 가능하도록 주요 기능들을 클라우드와 엣지에 분리하여 모듈화 하였다. 엣지는 개인 데이터를 직접 처리하여 프라이버시 이슈를 최소화 하면서도 실시간 센서 데이터를 바탕으로 콘텍스트를 분석하여 빠르게 대응이 가능하다. 클라우드는 엣지보다 다수 작업자의 접근 및 관리가 용이하므로 다수가 함께 작업하는 사이니지 콘텐츠 생성은 클라우드 플랫폼에서 처리함으로써 접근성과 유연성을 높였다. 설계된 인터랙티브 사이니지 제공 플랫폼은 사이니지 콘텐츠를 제공하는 제공자와, 사이니지 콘텐츠를 이용하는 시청자 측면에서 테스트를 진행하였으며 콘텍스트 변화에 적시 대응하면서도 빠르게 인터랙티브 사이니지 콘텐츠를 구성할 수 있음을 확인하였다.

하드웨어 종속/독립성에 따른 신뢰성 부팅 기술 구성 요소 분류 (Classification of Trusted Boot Technology Components based on Hardware Dependency)

  • 박건호;김시은;이양재;이성기;강태인;김훈규;박기웅
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.44-56
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    • 2018
  • 전 세계적으로 국방력 향상을 위해 초정밀무기체계에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 초정밀무기체계는 무기로 사용될 뿐만 아니라 사람이 접근하기 힘든 장소의 정찰 및 감시 역할도 수행하기 때문에 그 활용성이 점차 확장되고 있다. 이러한 무기체계가 공격의 대상이 될 경우, 국가 안보에 중요한 군사 데이터가 유출될 수 있고, 더 나아가 기기가 탈취될 경우 오히려 자국을 위협하는 테러 도구로 사용될 수 있기 때문에 이와 같은 위협을 방지하기 위해서는 무기 체계에 대한 보안이 매우 중요하다. 이러한 무기체계의 보안을 유지하기 위해서는 전원이 인가된 시점부터 응용프로그램이 실행되기까지 시스템 운용의 전반적인 모든 과정에 신뢰성을 부여하는 신뢰체인을 형성하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 부팅 기술 분석을 바탕으로 신뢰성 부팅 기술을 구성하는 요소 기술들을 도출하고 하드웨어 종속/독립성을 기준으로 분류한다. 본 논문에서 분류한 하드웨어 종속/독립성에 따라 분류한 신뢰성 부팅 구성 요소를 바탕으로 신뢰성 부팅 기술을 적용하기 위해 필요한 최소한의 하드웨어 종속적인 구성 요소를 제시하여 우리 군에서 국방력 향상을 위해 자체개발하는 초정밀무기체계 설계에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

엣지 디바이스인 소셜 로봇에서의 영상 딥러닝을 위한 모듈 교체형 인공지능 서버 설계 및 개발 (Design and Development of Modular Replaceable AI Server for Image Deep Learning in Social Robots on Edge Devices)

  • 강아름;오현정;김도연;정구민
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.470-476
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    • 2020
  • 본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.