최근 다양한 비즈니스 모델 및 컴퓨팅 환경이 웹 서비스로 집결됨에 따라 웹 애플리케이션 형태의 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라 국내외 대부분의 기업/조직들이 웹 소프트웨어 개발에 있어서 SOA(Service Oriented Architecture)를 적용한 사례들이 늘어나고 있다. SOA는 네트워크가 가용한 소프트웨어 자원에 대해 느슨한 결합과 프로토콜 독립 그리고 표준화 분산 컴퓨팅 접근방법 이다. SOA는 다양한 기업의 서비스 조합을 통한 프로세스의 통합을 요구하는 비즈니스 사용자의 신속함과 융통성을 제공하는 향후 기업의 관심 있는 기술이다. 하지만 SOA의 표준모델에서는 특정한 개발 방법론이 제시되지 않아 기존의 방법론들을 적용하여 개발하거나 SOA 솔루션 업체에서 제안하는 방법론으로 SOA 기반 애플리케이션을 구축하고 있다. 이로 인해 SOA를 초기 도입하는 기업의 경우 개별 프로젝트 단위에서 부분적 도입에 그치고 있어서 SOA의 장점 활용하는 것이 제한적이다. 본 논문에서는 소규모 웹 프로젝트의 생산성 향상과 SOA의 효과적 적용을 위해 Agile 개발 방법론을 SOA에 적용하는 프레임워크를 제안한다. SOA 아키텍처를 기반으로 하여 Agile 방법론을 도입한 아키텍처를 설계 구현하며 프레임워크 개발과정에서 필요한 다양한 Practice요소를 도입하여 프로세스 모델을 제안한다. 프레임워크 실행을 통해 향상된 개발속도와 고객의 변화하는 요구 수용성 및 유지보수성 향상을 평가하게 된다.
최근 휴대용 기기들이 대중화되어 한 사람이 하나 이상의 휴대용 기기를 소지하고 있고 스마트폰 활용도 또한 늘어나는 추세이다. 스마트폰이 많이 보급됨에 따라 폭발적으로 스마트폰의 애플리케이션 활용이 늘어나고 있다. 현재의 애플리케이션 스토어는 플랫폼별로 애플리케이션을 개발해줘야 하는 종속적인 면이 있다. 앱스토어는 크게 애플의 앱스토어와 구글의 안드로이드 마켓으로 양분되어 있고 각 플랫폼에 맞춰 애플리케이션이 개발되어야 한다. 각각의 플랫폼에 맞춰서 애플리케이션을 개발하면 개발 비용은 2배에 근접하고 다른 소규모 플랫폼(Ex 바다)들은 애플리케이션 개발자들을 모아야만 자신들의 플랫폼에 맞는 애플리케이션이 나오는 단점이 있다. 이러한 플랫폼에 맞춰서 개발된 네이티브 애플리케이션의 범용성에 대한 해결책과 모바일에서의 다양한 요구사항을 수용하기 위해 웹 애플리케이션이 각광받고 있다. 웹 애플리케이션은 플랫폼에 종속되지 않고 어느 휴대용 기기에서도 동작하기 때문에 각 플랫폼별로 개발하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 웹 애플리케이션 스토어끼리의 연동 프로토콜을 통해 애플리케이션을 연동하여 어느 웹 애플리케이션 스토어에서도 볼 수 있고 특정 플랫폼에 구애받지 않는 거대한 시장이 생겨날 수 있다. 하지만 아직 웹 애플리케이션 스토어라는 표준이 없고 존재하는 웹 애플리케이션 스토어가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 연동에 관한 프로토콜을 제안하고 구현을 통해 기존의 애플리케이션 스토어의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 2018년도 9월 식중독의 원인과 주요 발생을 분석하고 HACCP 인증제와의 관련성을 분석하여 상관성을 보고자 하였다. 식중독 3개년 환자 수와 원인 물질 자료와 HACCP 인증업체와 식중독 발생빈도의 빅데이터 자료를 기반으로 가설 1: '학교급식을 매개로 살모넬라가 퍼졌을 것이다.', 가설 2: 'HACCP 인증업체가 증가할수록 식중독 발생 건수는 줄어들 것이다.'를 세우고 증명하기 위해 최근 3년 하절기 7월~9월까지의 월별 식중독 발생 건수의 차이를 검증하였고 2018년의 9월의 식중독 원인을 밝히기 위한 2018년 식중독 발생지와 원인 물질 간의 연관성 분석을 하였으며, 가설 2를 확인하기 위해 HACCP 인증업체 수와 식중독 발생 건수 간의 상관관계를 사용하였다. 연구결과 2018년도 9월의 식중독 원인은 살모넬라균이었으며 학교급식을 통해 제공된 외주 식품이 원인인 것을 알 수 있었다. 또한, HACCP 인증제의 확대가 식중독 감소에 유의하게 기여하지 않았음을 알 수 있었다. 따라서 살모넬라 예방법과 식중독을 감소시킬 수 있는 HACCP 인증이 되기 위한 해결 방안으로 관리운영방안의 보완을 제시하였다.
CA 저장 사과로 제조한 신선절단 사과의 비타민 C 강화와 품질유지기간을 연장하기 위한 방법을 개발하기 위한 일환으로 신선절단 사과를 10% L-ascorbic acid 용액에 침지처리하고 0.03 mm LDPE, 0.04 mm PP 및 0.08 mm Nylon/PE(질소치환) 필름으로 포장하여 1$0^{\circ}C$에서 저장하면서 포장내 기체농도와 품질변화를 조사하였다. 저장 중 포장내 산소는 Nylon/PE 포장구에서 가장 낮게 l~3%로 유지되었고 다음으로 PP, LDPE 포장구 순이었다. 저장초기 포장내 에틸렌 농도의 증가속도는 Nylon/PE 포장구에서 가장 낮았다. 신선절단 사과의 비타민 C 함량은 241mg/100g으로 강화되었으며, 저장 중에는 저산소 조성 포장조건일수록 ascorbic acid 산화를 억제시켜서 Nylon/PE 포장구에서 가장 높게 유지되었다. 절단사과에서 갈변은 저산소 조성 포장조건일수록 억제하는 경향이었으며 LDPE, PP 및 무포장 절단사과는 저장 6일 후부터 발생되었으나 Nylon/PE 포장 절단사과는 저장 14일 후까지도 발생되지 않았다. 절단사과에서 부패와 이취는 LDPE, PP 및 무포장에서는 저장 9일 후에 인지되었으나 Nylon/PE 포장에서는 저장 14일 후까지도 인지되지 않았다. 이상의 결과에서 볼 때 장기간 CA 저장한 사과로 비타민 C 함량이 강화된 신선절단 사과의 제조가 가능하였고 이의 품질유지에 적합한 포장조건은 산소투과도가 낮은 포장재와 산소 제거 후 밀봉하는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명의 기반으로서 블록체인은 다양한 산업에서 신성장 동력을 만들어내는 중요한 핵심 인프라이면서 기술로 자리를 잡아가고 있다. 세계적으로 블록체인에 대한 관심이 기업과 기관의 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술의 특성 및 동향을 조사 및 정리하고 공공기관 기록관리부분에 블록체인 기술의 적용이 필요한지 알아보았으며 공공기관의 기록관리분야의 구축절차 및 구축방법을 문헌으로 연구하였다. 최종적으로 기록물관리분야에 블록체인 기술을 적용하여 아카이브체인(Archivechain)모델을 제안하고 어떠한 기대가 예상되는지 기술하고자 하였다. 전자문서의 기록관리 과정을 기록한 트랜잭션이 블록체인에 탑재되게 되면 단편적으로 비연계되었던 기록관리 표준업무처리 과정에 모든 단계 정보를 한 번에 확인 할 수 있다. 전자기록관리시스템에 블록체인기능이 탑재된다면 문서를 획득 등록하여 문서를 생산한 자가 메타데이터 및 정보를 입력한 후 모든 내용을 저장하고 분류한다. 그렇게 되면 생산현황보고의 절차가 간결하게 될 것이고 원문정보공개서비스를 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 아카이브체인(Archivechain)은 전자문서생산시스템과 기록관리시스템이 일체되었다는 가정하에 하이퍼레저 플랫폼을 적용하여 BaaS형 클라우드 인프라를 적용한 모델이다. 스마트하고 전자 정부로 진보하는 기록관리 체계를 만들기 위해 공공 기록물관리의 모든 생애주기에 블록체인에 배치함으로써 흩어져 있는 정보를 하나로 모을 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.
자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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