스마트폰에서 낸드 플래시 메모리가 저장 장치로 사용됨에 따라 다양한 플래시 파일 시스템과 플래시 변환 계층들이 제시되었다. 플래시 메모리는 덮어 쓰기가 불가능하기 때문에 이들 기법들은 기본적으로 로그 기반 구조를 취하고 있지만 가비지 수집, 데이터 배치 정책의 설계에 따라 성능과 수명 관리 측면에서 많은 차이를 보인다. 본 논문은 플래시 메모리 관리 기법들의 다양한 설계가 성능에 미치는 영향을 알아보고 종합적으로 비교 해보기 위해 대표적인 스마트폰 플랫폼인 안드로이드상에서 시뮬레이션 기반의 성능 평가를 수행 한다. 또한 각 기법들의 설계가 성능에 미치는 영향을 분석 한다.
스마트폰을 비롯하여 스마트 TV, 클라우드 서비스 등과 같은 네트워크 기반 서비스의 증가로 인해 IDC의 서비스 부하 증가 속도가 더욱 증가하고 있다. 이로 인해 IDC의 운영 및 관리 비용이 급격히 증가하고 있다. 특히 IDC의 전력 소비량은 IDC 관리 비용 중 상당한 부분을 차지하고 있다. 이에 따라 본 설계서에서는 IDC의 에너지 효율적인 관리를 위한 기본 시스템으로 적용 가능한 서버 모니터링 시스템을 소개한다. 본 설계서를 통해 제안하는 서버 모니터링 시스템은 현재 산업 표준으로 받아들여 지고 있는 IPMI (Intelligent Platform Management Interface)와 PSMI (Power Supply Monitoring Interface)의 연동을 통해 서버의 하드웨어 상태 및 전력 소비량을 측정할 수 있도록 하였다.
4차 산업혁명 기술의 핵심은 클라우드, 인공지능 및 빅데이터이다. 더욱 효과적인 재단경보 서비스를 위해 재난경보 시스템에 4차 산업혁명기술의 적용이 요구된다. 민방위경보를 포함한 재난경보 시스템의 목표는 다양한 정부기관이 발령한 경보를 효과적으로 국민에게 전달하는 것이다. 효과적인 재난경보를 위해 전달망의 높은 안정성, 유연성, 통합성, 포괄성이 요구된다. 이 논문은 효과적 재난경보를 위해 4차 산업혁명 기술을 적용한 5G/6G 이동통신 네트워크의 일부 구조를 차용하는 차세대 재난경보 플랫폼을 제시한다.
신경망 모델 데이터의 양자화는 모델 크기를 줄이고 추론 시간을 단축할 수 있다. 본 논문에서는 양자화를 지원하는 시뮬레이션 플랫폼의 전체 동작 관리를 위한 관리 모듈에 대해 기술한다. 시뮬레이션 플랫폼이 다중 사용자를 지원하고 다양한 기능을 지원하기 때문에 효율적인 관리 모듈의 구현은 중요하다. 관리 모듈은 웹 서비스의 후위단으로 설계되었으며 라우터와 이벤트 수신자, 프로세스 관리자, 파일 관리자, 세션 관리자, 보조 기능 등을 구현하였다.
본 연구의 의사결정지원 모형을 대상으로 한 시뮬레이션 결과에 의하면 맥주 산업의 조정을 기반으로 한 빅 데이터 협업 플랫폼 하에서 공급망 운영 조건을 동원하고, 공급망 직접 물류 재고는 상대적으로 안정적인 가치를 유지하며 재고가 없거나 심각한 부족도 발생하지 않는다. 따라서 전통적인 맥주 공급망 운영과 같은 재고 상황에서 맥주의 심각한 공급 부족으로 인해 체인 재고 수준 보고서로 인한 수요 정보 확장 상황을 피할 수 있다.
인터넷 상거래의 발전으로 온라인 쇼핑몰은 간편 결제와 같은 다양한 페이들을 지원하며 결제방식에 있어서 다양한 방법들을 제공하고 있다. 한편, 경쟁 우위에 있는 다양한 온라인 앱들은 O2O(Online-to-Offline) 서비스를 기반으로 오프라인 매장에도 진출하고 있다. 반면, 기존의 오프라인 사업장을 가진 소상공인들은 ICT 적용과 활용을 위한 개발에 어려움을 겪고 있을 뿐만 아니라 고객 관리와 광고 등에서도 상대적인 열세로 인하여 오프라인 사업장의 수익은 점점 줄어드는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 블루투스 비콘 기술을 사용하여 고객 관리와 광고 등이 가능하며, 오프라인 사업장에도 적용이 가능한 방법을 제안한다. 제안 방법을 통하여 오프라인 매장에서도 온라인 쇼핑몰처럼 관리가 가능하다.
농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.
IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.
최근 비대면 수요의 증가와 함께 유통·물류산업은 배송서비스 품질 향상을 위해 전략을 세워왔고, 퀵커머스 배송과 같은 빠른 배송서비스가 일상화되자 소비자의 배송서비스의 품질에 대한 기대치도 높아졌다. 이제는 뉴노멀 시대에 접어들며, 수요 불확실성에 대응할 혁신적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 배송서비스 품질 향상 전략으로 도로주행 트랜스퍼 크레인을 메타버스 플랫폼을 통해 제안한다. 트랜스퍼 크레인은 도로의 정체와 상관없이 화물운송이 가능하여 배송서비스 속도 향상과 함께 도로 혼잡비용 감소 등 여러 부가적인 효과를 기대해 볼 수 있다.
메타버스 시장은 향후 지속 성장할 것으로 예상되지만 현재 메타버스 관련 이해관계자 중계 플랫폼은 부족한 실정하다. 따라서 메타버스 서비스 이해관계자간 연결 플랫폼을 개발한다면 개인, 소상공인, 그리고 중소기업 등 서비스 요청자들의 접근성을 높일 수 있으며, 이를 통한 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다. 이에 따라 '메타드림(Meta Dream) 플랫폼'을 기획하고 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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