KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1446-1465
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2022
Diversified SaaS applications allow users more choices to use, according to their own preferences. However, the diversification of SaaS applications also makes it impossible for users to choose the best one. Furthermore, users can't take advantage of the functionality between SaaS applications. In this paper, we propose a platform that provides an SaaS mashup service, by extracting interoperable service functions from SaaS-based applications that independent vendors deploy and supporting a customized service recommendation function through log data binding in the cloud environment. The proposed SaaS mashup service platform consists of a SaaS aggregation framework and a log data binding framework. Each framework was concreted by using Apache Kafka and rule matrix-based recommendation techniques. We present the theoretical basis of implementing the high-performance message-processing function using Kafka. The SaaS mashup service platform, which provides a new type of mashup service by linking SaaS functions based on the above technology described, allows users to combine the required service functions freely and access the results of a rich service-utilization experience, using the SaaS mashup function. The platform developed through SaaS mashup service technology research will enable various flexible SaaS services, expected to contribute to the development of the smart-contents industry and the open market.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.176-182
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2020
In this paper, we propose a web-based open artificial intelligence (AI) platform which provides high convenience in input data pre-processing, artificial neural network training, and the configuration of subsequent operations according to inference results. The proposed platform has the advantages of the GUI-based environment which can be easily utilized by a user without complex installation. It consists of a web server implemented with the JavaScript Node.js library and a client running the tensorflow.js library. Using the platform, many users can simultaneously create, modify and run their projects to apply AI functionality into various smart services through an open web interface. With our implementation, we show the operability of the proposed platform. By loading a web page from the server, the client can perform GUI-based operations and display the results performed by three modules: the Input Module, the Learning Module and the Output Module. We also implement two application systems using our platform, called smart cashier and smart door, which demonstrate the platform's practicality.
자바 언어를 이용하여 구축한 위성 영상 처리 소프트웨어인 GeoNet은 자바 언어의 장점을 그대로 수용하는 cross-platform 대용량 위성 영상처리 API로써의 인터페이스를 제공하며 개발 기간을 단축하는 자바 객체지향 패러다임의 기반에서 구축되었다. 네트워크 환경에서의 자바 확장성을 이용한 클라이언트/서버 이미지 처리의 적합성과 융통성 있는 시스템 구조로의 기반을 가지며 웹브라우저를 통한 실행도 GeoNet의 특징이다. 본 연구에서는 자바 언어를 통한 위성 영상 처리 소프트웨어 GeoNet의 개발을 통해 앞으로 확대될 위성 영상의 보급과 분산 환경에서의 영상 처리 요구에 신속히 대처할 수 있는 대안을 제시한다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
SDR(Software Defined Radio) 기술은 RF 및 IF를 신호처리를 위한 고성능 디지털 신호처리 소자를 기반으로 하드웨어 수정 없이 모듈화 되어 있는 통신 플랫폼을 이용하여 소프트웨어 변경만으로 단일의 송수신 시스템을 통해 다수의 무선 통신 규격을 통합 수용하기 위한 무선 접속 기반 기술이다. 다양한 복합 네트워크 환경 하에서 구성될 다양한 통신 시스템은 각각의 무선 네트워크들 간의 쉽고 빠른 인터페이스를 보장하기 위해 재구성 가능한 SDR개념 기반의 통신 플랫폼이 요구된다. 본 논문은 이러한 SDR 기반의 플랫폼 구현을 위해 TMS320C6713 CPU를 이용한 DSP 보드, IF 신호처리를 위한 FPGA 보드와 무선랜 대역의 RF 송수신기가 결합된 형태의 통신 플랫폼을 설계 및 제작하였다. 또한, 제작된 플랫폼을 이용하여 다양한 통신방식(BPSK, QPSK, 16QAM)을 적용함으로서, 재구성 가능한 통신 단말 플랫폼의 구현을 확인하였다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 EK라 플랫폼 프로파일을 표현하는 다양한 방법들이 논의되었고 표준으로 발표되고 있다. 이러한 다양한 플랫폼 프로파일들은 몇 가지 문제점을 안고 있는데 이러한 문제점을 해결하기 위해, 다양한 프로파일을 인식하고 프로파일의 단순화를 통하여 적응화 엔진의 성능을 향상 시키는 프로파일 처리 방식을 제안하고 프로파일링 매커니즘을 개발한다. 즉, 서로 다른 적응화 시스템에서 사용하는 프로파일을 인식하지 못하는 문제를 해결하기 위한 여러 프로파일의 통합방식을 제시하고, 프로파일의 속성을 필수 속성 및 유사 값으로 그룹핑하여 프로파일의 단순화를 실현한다. 이 시스템을 통하여 기존 적응화 시스템에 비교하여 다양한 프로파일 형식의 사용자 요청을 처리할 수 있게 되고, 컴팩트한 프로파일은 콘텐츠 적응화 시스템을 운영하며 동적으로 생성되는 프로파일의 개수를 대폭 줄이게 되어 메모리 사용을 줄이고 콘텐츠 변환의 횟수를 줄이면서 적응화 엔진의 성능을 향상시키는데 기여한다.
In this paper, we propose a world's first programmable video processing platform for video quality enhancement of 8K ($7680{\times}4320$) UHD (Ultra High Definition) TV at 60 frames per second. To support huge computation and memory bandwidth of video quality enhancement for 8K resolution, the proposed platform has unique features like symmetric multi-cluster architecture for data partitioning, ring data-path between clusters to support data pipelining, on-the-fly processing architecture to reduce DDR bandwidth, flexible hardware to accelerating common kernel in video enhancement algorithms. In addition to those features, general programmability of SRP (Samsung reconfigurable processor) as main core of the proposed platform makes it possible to upgrade continuously video enhancement algorithm even after the platform is fixed. This ability is very important because algorithms for 8K DTV is under development. The proposed sub-system has been embedded into SoC (System on Chip) and new 8K UHD TV using the programmable SoC is expected at CES2015 for the first time in the world.
본 논문은 다중대역 및 다중모드의 레이다 기능을 갖는 새로운 SDR(Software Defined Radar) 플랫폼의 개발 결과를 제시한다. SDR 하드웨어 플랫폼은 다중대역의 S, X, 그리고 K 밴드의 교체 가능한 RF 송수신기 및 안테나 모듈과 프로그램 가능한 신호처리기 모듈로 구현된다. 소프트웨어 플랫폼은 다중모드의 CW, Pulse, FMCW, LFM Chirp 파형 발생과 적응 가능한 신호처리 알고리즘 라이브러리 모듈 및 개방형 API 소프트웨어 모듈로 구현된다. SDR 플랫폼의 레이다 통합시험을 통하여 동작 성능을 실시간으로 검증하였으며, 또한 현장 활용시험을 통하여 지상 표적 및 비행체 드론 표적을 성공적으로 탐지하여 시험 결과를 제시하였다.
뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 뇌-기기 접속(Brain-Computer Interface, BCI) 기반의 인간-로봇상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 플랫폼을 제안한다. 사람의 뇌파로 의도를 포착하고 포착된 뇌파 신호에서 의도를 추출하거나 연관시키고 추출된 의도로 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 처리기에 구현된 상호작용 게임과 처리기를 통한 외부 장치 제어가 기술되었다. BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 시도들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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