본 논문은 동일한 경량 컨테이너 구조 환경에서 스프링 2.5와 EJB 3.0의 개발 생산성에 대한 지침과 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. 스프링은 경량 컨테이너 아키텍처로 성공적인 오픈 소스 모델로 알려져 있으며, EJB는 엔터프라이즈 환경에서의 표준 프레임워크로 현업에서 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 동일한 플랫폼 상에서 스프링 2.5와 EJB 3.0 프레임워크에 대한 성능 평가 연구는 부족하였다. 또한 정량적 분석도 일부분의 LoC(Line of Code) 분석만 시도함에 따라 새로운 사양이 발표됨에도 구체적인 평가 지표와 지침이 부족하여 소프트웨어 생산성의 평가와 프로젝트의 새로운 시도에 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 동일한 개발 플랫폼 환경을 기반으로 파일럿 시스템을 스프링 2.5와 EJB 3.0 프레임워크에서 설계하고 구현한 후, 개발 플랫폼 환경별 객관적인 소프트웨어 개발 생산성을 비교하고, 표준화에 따른 평가 지표를 제공하고자 한다.
위성 탑재소프트웨어를 개발하는 과정에서 프로세서 에뮬레이터와 위성 시뮬레이터는 핵심툴로서, 소프트웨어 개발과 검증 단계에서 사용되며 실제 하드웨어를 대체할 수 있는 수준까지 활용이 가능하다. 현재 한국항공우주연구원에서 개발 중인 저궤도 위성의 탑재컴퓨터의 프로세서는 SPARC v7 기반의 MCM-ERC32SC 프로세서를 사용하며, 프로세서 에뮬레이터의 경우Aeroflex Gaisler에서 판매되는 TSIM-ERC32 에뮬레이터를 사용한다. 국내 인공위성 개발 시 ERC32 프로세서를 계속 사용할 경우 TSIM-ERC32의 제한 조건과 종속성을 벗어날 필요가 있으며, 추후 위성 시뮬레이터 개발 시 고성능의 프로세서 에뮬레이터가 요구되기 때문에 새로운 프로세서 에뮬레이터 개발 필요성이 지속적으로 대두되었다. 본 논문에서는 첫 번째 단계로 공개형 프로세서 에뮬레이터인 QEMU를 기반으로 ERC32 프로세서 에뮬레이터 개발 방법에 대해서 기술하며 개발 된 에뮬레이터 상에서의 소프트웨어 개발 및 디버깅 방법에 대해서 설명한다.
기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.
이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.
오픈스택은 개발자가 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 플랫폼을 구축할 수 있게 하는 오픈소스 소프트웨어이다. 오픈스택은 서버, 네트워크, 스토리지 자원들을 가상화하고, 사용자들에게 이를 제공한다. 본 논문에서는 입출력 연산 시 서버와 스토리지 노드 간에 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 고속 통신을 지원하는 인피니밴드 스토리지 네트워크를 적용한 오픈스택 클라우드 스토리지 시스템의 구조를 제안한다. 또한 모든 SSD들에 분산 RAID-60 구조를 적용하여 Nova의 가상머신에서 사용 가능한 All Flash Array 기반의 고성능 Cinder 스토리지 볼륨을 구현하며, 오픈스택에 적용한 인피니밴드 스토리지 네트워크가 고성능 스토리지 가상화에 적합함을 보인다.
본 논문은 스프링 프레임워크 2.0과 2.5와 연관된 객체지향 소프트웨어 개발 생산성에 대한 지침과 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. 스프링 프레임워크는 경량 컨테이너 아키텍처로 성공적인 오픈 소스 표준 모델로 알려져 있다. 그러나 동일한 플랫폼 상에서 스프링 프레임워크 2.0과 2,5에 대한 성능 평가 연구는 부족하였다. 또한 정량적 분석도 일부분의 LoC(Line of Code) 분석만 시도함에 따라 새로운 사양이 발표됨에도 구체적인 평가 지표와 지침이 부족하여 소프트웨어 생산성의 평가와 프로젝트의 새로운 시도에 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 동일한 플랫폼 상에서 스프링 프레임워크의 새로운 버전의 개발 생산성 평가하기 위한 특정 지침을 제시하고, 이전의 사양과의 객관적인 소프트웨어 개발 생산성 지침을 제공하고자 한다.
최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
Lim, Cheolsoon;Lee, Yebin;Cha, Yunho;Park, Byungwoon;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권4호
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pp.251-261
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2022
The Centimeter Level Augmentation Service (CLAS) is the Precise Point Positioning (PPP) - Real Time Kinematic (RTK) correction service utilizing the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) L6 (1278.65 MHz) signal to broadcast the Global Navigation Satellite System (GNSS) error corrections. Compact State-Space Representation (CSSR) corrections for mitigating GNSS measurement error sources such as satellite orbit, clock, code and phase biases, tropospheric error, ionospheric error are estimated from the ground segment of QZSS CLAS using the code and carrier-phase measurements collected in the Japan's GNSS Earth Observation Network (GEONET). Since the CLAS service begun on November 1, 2018, users with dedicated receivers can perform cm-level precise positioning using CSSR corrections. In this paper, CLAS-based VRS-RTK performance evaluation was performed using Global Positioning System (GPS) observables collected from the refence station, TSK2, located in Japan. As a result of performing GPS-only RTK positioning using the open-source software CLASLIB and RTKLIB, it took about 15 minutes to resolve the carrier-phase ambiguities, and the RTK fix rate was only about 41%. Also, the Root Mean Squares (RMS) values of position errors (fixed only) are about 4cm horizontally and 7 cm vertically.
This paper implements dual-kernel system using standard Linux and real-time embedded Linux for the real-time control of intelligent robot systems. Such system provides more useful services including standard Linux thread that is easy to implement complicated tasks and real-time tasks for the deterministic response to velocity control. Here, an open source real-time embedded Linux, XENOMAI, is ported on embedded target board. And for interfacing with motor controller we adopted a real-time serial device driver. The real-time task was implemented with a priority to keep the cyclic control command for trajectory control. In order to validate deterministic response of the proposed system, the performance measurement of the delay in performing trajectory control with feedback loop is evaluated with non real-time standard Linux. The proposed software architecture is anticipated to take advantage of features in both standard Linux and real-time operating systems for the intelligent robot systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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