많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
Google 지도는 AJAX(Asynchronous JavaScript and XML) 기술을 이용하여 Web-GIS의 반응 속도를 크게 변화시켰다. 또한 Google은 Open API(Application Programming Interface)인 Google Maps API를 공개하여 기존의 SDK(Software Development Kit)와 ASP(Application Service Provider)가 주도하던 지도 시장에 Open API라는 패러다임의 변화를 가져왔다. 이후, 많은 정부와 기업과 오픈소스 진영에서 비슷한 방식의 Open API를 내놓았으며 Web-GIS 시장을 키워왔다. 또한 HTML5 표준에 대한 최신 웹브라우저의 적극적인 표준 구현으로 인해 웹지도는 단순한 웹페이지가 아닌 하나의 웹어플리케이션으로 진화하여 속도와 성능향상을 이루었다. 하지만 많은 공간정보 2D Open API들이 나왔지만 국내의 API에 대한 현실적인 비교분석은 잘 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 먼저 공간정보 2D Open API를 이루고 있는 구성요소들을 살펴보고, 각각의 API들이 어떠한 기능들을 얼마만큼 지원하는지를 살펴보고자 한다. 또한 각 API 별로 기능적인 특징과 서비스적인 특징들을 살펴보고 비교분석을 수행하고자 한다. 끝으로, 공간정보 2D Open API의 서비스 사례들을 살펴보고 앞으로의 발전 방향에 대해 제시하고자 한다.
In this paper, we implemented the object scanning with nxtOSEK which is an open source platform. nxtOSEK consists of device driver of leJOS NXJ C/Assembly source code, TOPPERS/ATK(Automotive real time Kernel) and TOPPERS/JSP Real-Time Operating System source code that includes ARM7 specific porting part, and glue code make them work together. nxtOSEK can provide ANSI C by using GCC tool chain and C API and apply for real-time multi tasking features. We experimented the 3D scanning with ultra sonic and laser sensor which are made directly by laser module diode and experimented the measurement of scanning the object by knowing x, y, and z coordinates for every points that it scans. In this paper, the laser module is the dimension of $6{\times}10[mm]$ requiring 5volts/5[mW], and used the laser light of wavelength in the 650[nm] range. For detecting the object, we used the beacon detection algorithm and as the laser light swept the objects, the photodiode monitored the ambient light at interval of 10[ms] which is called a real time. We communicated the 3D scanning platform via bluetooth protocol with host platform and the results are displayed via DPlot graphic tool. And therefore we enhanced the functionality of the 3D scanner for identifying the image scanning with laser sensor modules compared to ultra sonic sensor.
2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.
발전된 정보통신기술은 개방형협업을 위한 오픈 플랫폼 역할을 수행함으로써 개인간 상호협력을 용이하게 한다. 본 연구에서는 사회연결망이론을 바탕으로 개방형협업의 대표적 형태로 주목받고 있는 오픈소스 프로젝트의 상호협력 네트워크를 살펴보고자 한다. 특히 상호협력 네트워크 내에서의 개방형협업 기여도가 높은 참여자의 네트워크 중심구조를 분석해보고자 한다. 이를 위해 대표적인 오픈소스 프로젝트 플랫폼인 깃허브(GitHub)의 782개 리파지토리의 8,101명의 개발자를 대상으로 782개의 협업 네트워크를 도출함으로써, 협업에 있어 기여도가 높은 개발자의 연결 근접 매개 중심성 특성을 분석하였다. 분석 결과, 연결 매개 근접 중심성이 높은 개발자의 커밋수가 많아지는 것으로 나타났으며, 이중에서도 매개중심성에 의해 그 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 사이즈가 클수록, 허브가 존재할수록 개발자의 매개중심성과 커밋수 간의 관련성이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 개방형협업의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시해줄 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권6호
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pp.542-547
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2016
최근 사물인터넷의 큰 주목을 받으며 다양한 분야에서 사물 인터넷 응용 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 사물을 구성하는 핵심으로 오픈소스 하드웨어가 활용되면서 소프트웨어에서 주목받고 있는 '오픈소스'(open-source) 개념이 사물인터넷 시장의 활성화로 하드웨어 분야에서도 큰 주목을 받고 있다. 저렴한 하드웨어 비용과 빠른 개발속도가 장점인 오픈소스 하드웨어의 등장은 사물인터넷 응용 서비스의 아이디어를 구체화할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 오픈소스 시스템을 활용하여 주변의 환경 정보를 수집 및 교환하고 처리하는 사물인터넷 응용 서비스 시스템을 구축한다. 전체적인 시스템 구조 및 하드웨어, 소프트웨어 구성을 설명한다.
Event Data Recorder(Car Black-Box) with WiFi dongle have been released, and the platform of the majority is the Linux platform. This is because the platform development is possible in little investment cost by reducing the source licensing costs by taking advantage of the open source. But utilizing Linux platform has the limitations of boot-up time and consuming processing power due to the limitation of battery capacity, to be cost-competitive to minimize the use of memory. In this paper, the real-time operating system(RTOS) is utilized to optimize these portions. MP4 encoder and Muxer are developed to be about ten seconds boot up and minimized memory. It has the advantages of operating at lower power consumption than the Linux utilizing WiFi dongle. Utilizing a WiFi dongle is to provide a progressive download feature on smart phones to lower product prices. But RTOS has the weakness in WiFi. Porting TCP /IP, Web and DHCP server and combination with the USB OTG Host interface by implementing the protocol stack are developed for WiFi. And also SPI NOR flash memory is utilized for faster boot time and cost reductions, low processing power to be consume. As the results, the developed proved the 10 seconds booting time, 24 frame rate/sec. and 10% lower power consumption.
제어 및 필드 레벨에서의 OPC UA는 필드 버스를 대체할 만큼의 충분한 성능을 제공하지 못한다. OPC 협회는 실시간 및 비연결 메커니즘을 지향하고, MQTT나 AMQP와 같이 브로커 기능을 지원하는 새로운 사양인 OPC UA 발행-구독 모델을 OPC UA Part14 표준으로 추가하였다. 본 논문은 OPC UA Part14 표준을 추가한 OPC UA 발행자와 DDS 구독자 간에 상호운용성을 위한 게이트웨이에 관한 내용이다. 본 논문에서 제안한 게이트웨이는 라즈베리파이 4를 사용하였으며, DDS는 오픈 소스인 OpenDDS를 사용하였다. OPC UA 발행-구독 모듈은 Open62541 발행-구독 오픈 소스를 기반으로 해당 소스에서 제공하지 않는 기능을 추가 구현한 것인 A-Open62541 발행-구독 모듈을 사용하였다.
본 연구에서는 오픈 소스와 소셜 컴퓨팅의 결합인 소셜 코딩 플랫폼의 대표적인 사이트 Github(http://github.com)를 대상으로 소셜 컴퓨팅 요소들이 프로젝트 결과물에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 소셜 컴퓨팅 요소의 적용 및 효과에 대한 논의는 갈수록 활발해지는 추세이나, 오픈 소스와 같이 대표적인 온라인 협업 공간에 소셜 컴퓨팅 요소를 적용하였을 때 그것이 협업 성과에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 보다 세부적인 연구 질문은 다음과 같다: 1) 소셜 코딩 플랫폼의 시스템 요소들은 기능적으로 어떻게 구부할 수 있는가? 2) 실제 프로젝트의 결과물과 시스템 요소 이용 간에는 어떠한 관계가 있는가? 이에 답하기 위해 본 연구에서는 정성 및 정량적 분석을 수행하였다. 정성적 분석으로는 Github 이용자들의 인터뷰 결과에 기반하여 Github에서 제공하는 시스템 요소들을 기본적인 기능에 따라 분류하였고, 정량적 분석으로는 시스템 요소들과 프로젝트 결과물 간의 관계를 파악하기 위해 2,034개 프로젝트 샘플을 대상으로 다중 회귀 분석을 실시하였다. 결론적으로, 외부 연결 시스템 요소들이 프로젝트들의 코드에 큰 영향을 미친다는 사실을 발견하였다. 마지막으로는 본 연구의 결과에 기반한 함의를 제시하였다.
Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attracted attention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided into piezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. The electromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility, compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined by the shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, in terms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of an electromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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