상황 인식 서비스는 상황 획득 및 추론 과정 등의 기능을 지원함으로써, 상황 인식 서비스의 구현을 쉽게 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나. 이들 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 필수적으로 지원되어야 하는 사용자 및 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 서비스의 이동성을 효과적으로 지원하기 위해서 서비스간의 상호 작용을 위한 서비스 검색 및 조합, 서비스 이동성을 지원하는 동적 상황 인식 서비스 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계 구현한다. 또한 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 UPnP. Jini 등의 표준 인터페이스 기술을 이용해서 다양한 가전과 센서 등의 외부 기기들과 연동이 가능하다.
It has been known that torrential rainfall events have been occurring worldwide due to climate change. The accelerated soil erosion has caused negative impacts on water quality and ecosystem of receiving waterbodies. Since soil security issues have been arising in various areas of the world, intensive interests have been given to topsoil management in Korea. Thus in this study, Web GIS-based computing system of physical, chemical, and biological topsoil quality indices were developed. In this study, five soil quality maps at national scale and top soil erosion potential were prepared for evaluation of soil quality based on soil erosion potential. For this system, the open source Web GIS engine, OpenGeo, was used as core engine of the system. With this system, decision makers or related personnel in areas of soil erosion Best Management Practices (BMPs) would be able to find the most appropriate soil erosion BMPs based on soil erosion potential and soil quality at the area of interest. The Web GIS system would be efficiently used in decision making processes because of ease-of-use interface and scientific data used in this system. This Web GIS system would be efficiently used because this system could provide scientific knowledge to decision makers or stakeholders. Currently various BMP database are being built to be used as a decision support system in topsoil management and topsoil quality areas.
클라우드 컴퓨팅은 아마존, MS, 구글, IBM 등 IT 관련 글로벌 기업들이 참여하면서 이슈화되기 시작하였다. 클라우드 컴튜팅은 인터넷을 통해 하드웨어와 소프트웨어를 아웃소싱 형태로 공유, 여러대의 단말기를 통해 분산형 컴퓨팅 환경을 구축하는 개념으로, 오픈소스를 통해 비용 절감효과도 발생한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스는 외국에 비해 아직 한국에서 크게 성장을 하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 수용의도를 공공 클라우드 컴퓨팅 서비스를 중심으로 기술 수용의도를 분석하고자 한다. 이를 위해 공공 클라우드 서비스를 이용한 사용자를 대상으로 2013년 1월 초부터 2월 말까지 설문조사를 실시하였으며, 기본 기술수용모델(TAM)을 기반으로 연구 모형을 도출하였다. 연구 결과 개인적 측면은 지각된 유용성, 서비스 측면, 시스템 측면 그리고 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시스템 측면은 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 용이성은 서비스 측면과 시스템 측면 그리고 기술 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 유용성은 서비스 측면과 시스템 측면에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술 수용의도에 가장 큰 영향요인은 시스템 측면으로 나타났으며, 지각된 용이성 순으로 나타났으며, 개인적 측면은 기술 수용의도를 감소시키는 것으로 나타났다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
XML 웹서비스는 인터넷을 이용한 오픈 네트워크를 통해 단일 또는 다수의 비즈니스 업체 간의 기존 컴퓨터 시스템 프로그램을 결합시키는 표준화된 소프트웨어 기술로서 기업의 수익증대와 비용절감의 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 특히 모바일 매쉬업(Mashup)을 위해서는 XML 웹서비스의 처리가 필수적이다. 본 논문에서는 WIPI 환경과 웹서비스 상에서 사용할 수 있는 XML 파서를 구현하였다. 그리고 HTTP 통신이 WIPI상에서 가능하도록 하여 XML 웹서비스의 서비스 개발에 적용함으로써 모바일 환경에서의 XML 웹서비스 인터페이스를 구현하였다. 유무선 환경에서 동시 사용가능하게 적용한 것은 어떠한 환경에서도 적용 가능한 파서임을 나타낸다. 또한 기존의 파서들과의 성능비교를 통해 제안한 파서가 속도면에서 뛰어난 점을 보여준다. 이에 대한 실제 응용으로서 WIPI용 Java언어를 기반으로 인터넷 서점에 적용하였다.
본 논문은 응용수준 액티브네트워크(ALAN)상에서 자치 적응성(Self-Adaptation) 컨텐츠 서비스 네트워크(CSN)에 관하여 언급하였다. 최근에는 컨텐츠 전송에 초점을 둔 CDN(Content Delivery Network)기술과 더불어 서비스 전송에 초점을 둔 CSN(Content Service Network)이 등장하였다. 그리고 CSN과 관련하여 IETF(Internet Export Task Force)에서는 OPES(Open Pluggable Edge Service)표준의 표준화가 진행 중에 있다. 그러나 최근에 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 도래와 함께 망에서는 사용자의 자주 변화하는 제약조건에 맞는 서비스를 제공하기 위한 자치적응성(self-adaptation)이 요구되고 있다. 기존 CDN/CSN는 자치 적응성의 고려가 부족하다. 왜냐하면 기존 망이 이러한 기능을 현재 지원할 수 없기 때문이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 망에서 기능성 제공이 가능한 액티브네트워크 상의 자치적응성 CSN의 구조를 제안하였다.
RISC-V는 프로세서의 혁신을 위하여 개방형 표준 협력을 통하여 개발된 무료이며 개방된 명령어집합 아키텍처 프로세서이다. 산업체와 학계의 협동으로 태동한 RISC-V는 프로세서 구조에 새로운 수준의 하드웨어 및 소프트웨어의 자유를 가져다주면서 확장 가능하기 때문에, 향후 50 년의 컴퓨터 설계와 혁신에 견인차 역할을 할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 RISC-V가 개발되고 도입됨에 따라, 산술논리, 메모리, 분기, 제어 및 상태레지스터, 환경호출 및 중단점으로 구성된 명령어 아키텍처를 고찰하고 특징을 살펴보았다. 또한 Verilog를 이용하여 설계된 RISC-V 프로세서를 ModelSim으로 모의실행하고 Quartus-II로 합성한 결과, RISC-V의 38 개 명령어를 성공적으로 수행할 수 있었다.
본 논문의 목적은 공개 SW 생태계에 대한 정책적 함의 및 핵심 과제 도출을 위하여 소프트 시스템 모델(Soft System Model) 방법론을 도입하여 국내 공개 SW 생태계 시스템을 분석하고 이를 토대로 공공부문의 바람직한 공개 SW 생태계 구축을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 한다. 지식기반사회에서 정보통신기술은 경제를 움직이게 만드는 핵심 동력의 역할을 수행하고 있으며, 최근에는 그 중심이 하드웨어에서 소프트웨어로 이동하고 있다. 이렇듯 지식과 기술을 중심으로 한 소프트웨어 중심사회에서는 지식과 기술의 축적을 통한 부가가치의 창출이 체증하는 한계 수익 체증 현상이 나타난다. 특히 소프트웨어 중심사회를 구성하는 한 축인, 공개 SW는 다양한 사람들이 지식을 공유하며 축적해 나가고 이를 통해 개발이 이루어진다는 점에서 새로운 국가 성장의 도구로 적절하다고 할 수 있다. 공개 SW가 개발자들의 자발적인 참여로 발전해 나가는 특징을 가진 만큼, 이를 관리하고 보상하는 생태계를 만들기 위해서 정부의 적극적인 지원과 관심이 필요하다. 따라서 정부가 공개 SW 기반의 소프트웨어 생태계를 만들기 위해 어떠한 정책적 방향을 제시해야 하는지를 알아보기 위해 소프트 시스템 모델 방법론을 도입하여 공개 SW 생태계 시스템에 대하여 분석하였다.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용한 데스크탑 가상화 시스템을 구축하여 이를 대학의 컴퓨터 실습실에 적용하였으며, 가상화 서비스 제공시간을 개선하기 위하여 HDFS를 이용한 해결 방법을 제안하였다. 또한, HDFS를 사용하여 데스크탑 가상화 서비스에 필요한 이미지 관리 구조를 설계하고 구현하였으며, 이를 실제 PC 30대를 운영하는 실습실에 적용하여 구축비용, 전원절약율, 라이센스 비용 절감율 및 관리 비용 등 네 가지 측면에서 기존시스템과 비교하였다. 실험 결과 HDFS를 이용하였을 경우 데스크탑 가상화를 서비스하기 위한 이미지 전송시간을 대폭 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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