• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.191-202
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• 2002

최근 다양한 가족유형이 일반화되어가면서 현재 웹상의 주거공간 설계에 대한 전반적인 재검토와 함께 다양하게 표출되는 사용자 요구에 충족할 수 있도록 새로운 형식의 주거 공간 리모델링 제안이 이루어져야 할 시점에 이르렀다. 이에 거주자 생활 패턴 변화에 대응하는 주거 공간의 제안과 웹 구조상치 설계 및 리모델링의 과정이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 -인터넷 기반 가상아파트 리모델링 지능형 서비스 시스템- 사용 시나리오와 프로토타입을 제시하여 리모델링 자동 내역 산출을 위한 시뮬레이터 디자인을 연구하였다. 연구는 크게 네 부분으로 구성되어진다. 먼저, 문헌 연구를 통하여 리모델링의 범위 및 유형 분류로 가능하게 된, 전반적인 리모델링 개념과 기존 범람되어지고 있는 용어들을 정리하였다. 두 번째로 본 연구의 기본모델인 아파트의 공간 가변화를 고정 요소와 가변 요소로 분류하여 실제적 가변벽체의 적응성과 유연성을 살펴보았다. 세 번째로 현장 공사단계의 시뮬레이션을 위한 상담, 마감재, 가견적, 실견적의 데이터베이스화 과정이다. 그 데이터베이스는 다이아그램 계층구조와, 모델을 리모델링 할때 생성되는 일위대가 및 물량 산출 내역 근거표에 기초하여 소개되었다. 마지막으로 기 개발된 시스템을 활용하여 리모델링 시뮬레이터의 시스템 구조도와 사용 시나리오를 제시하였다. 그리고 그 시스템의 디자인 대안을 탐색하고 표현하기 위한 수단으로 프로토 타입을 제작하여 기존 온라인 프로그램 인터페이스의 효율성을 증가시키고 정보 누락의 문제점을 개선하였다.

• 서비스연구
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• 제10권1호
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• pp.17-31
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• 2020

최근 금융산업의 글로벌 트렌드인 오픈뱅킹(Open Banking)이 향후 금융시장 내 다양한 혁신을 일으키는 원동력이 되고 금융업의 분화와 재결합을 촉발하기 위해서는 올바른 정책방향과 세부 과제의 추진이 중요하다. 본 연구는 오픈뱅킹의 등장배경, 국내외 동향 그리고 한국의 오픈뱅킹 정책을 조사·분석하고, 오픈뱅킹 제도의 성공적인 안착과 활성화를 위한 정책방향과 추진과제를 제언하고자 한다. 오픈뱅킹은 고객의 명시적 동의를 전제로 제3자(TPP: Third Party Provider)에게 은행 계좌 등에 대한 접근을 허용하고 지급결제(Payment) 기능을 개방하는 정책이다. 오픈뱅킹 시대 개막은 은행과 핀테크 기업 간의 경쟁과 협력이 본격적으로 시작되는 계기가 되어 금융산업의 경쟁력을 높이고 금융소비자의 효용 증대에 기여할 것으로 기대된다. 이를 위해 정책당국은 개방형 금융결제 인프라 의 고도화, 오픈뱅킹 법적 근거 마련과 함께 고객 데이터 유출, 금융시스템 안정성 저하 등의 부작용을 최소화하는데 만전을 기해야 한다. 은행과 핀테크 기업은 흩어져 있는 고객 금융정보를 하나의 플랫폼으로 단순 집중하여 상품 또는 서비스를 추천하는 금융서비스의 표면적 결합을 넘어 진정한 금융서비스의 융합과 차별로 발전시켜야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.33-54
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• 2010

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 분류체계를 효율적으로 제공할수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계를 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계는 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 프로토타입 시스템로 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.67-101
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• 2014

새로운 기술의 활용은 고객과의 관계를 맺기위한 기업들의 마케팅 전략을 변모시켜왔다. 새로운 기술 중에서 소셜 미디어는 기업들이 온라인 고객들에게 다가가기 위한 도구이며, 유명한 소셜 미디어 사이트 중의 하나는 마이크로 블로깅 플랫폼인 트위터이다. 매일 5억건이상의 트윗이 발생하기때문에 연구자들에게는 풍부한 데이터의 원천이며, 기업들에겐 매력적인 마케팅 채널이다. 그럼에도 불구하고 효과적인 트위터 활용전략을 수립하는 것이 어려우며, 이는 적절한 트위터 활용에 대한 이론적인 또는 실증적인 검증이 이루어지지 않았기 때문이다. 본 연구는 기업들이 마케팅 채널로서의 트위터를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대한 실증적인 근거를 브랜드 개성과 브랜드 관여를 중심으로 연구하여 제공하고자 한다. 본 연구는 Aaker의 브랜드 개성에 대한 연구에서 제시한 브랜드 개성 척도를 활용하여 트위터 메시지가 브랜드 개성을 띄고 있는지와 이에 따른 고객들의 참여와 반응을 분석하고자 한다. 또한, 제품의 관여도에 따라서 조절효과가 존재하는지도 분석하였다. 23개 브랜드의 8주간의 트위터 계정의 포스팅을 수집하였으며, 오피니언 마이닝을 통하여 연구 가설을 검증하였다. 구체적인 본 연구의 목적은 첫째로 마케팅 연구에서 제시된 브랜드 개성의 개념이 소셜 미디어인 트위터에도 적용이 가능한지 분석하는 것이다. 둘째는 오프라인 브랜드 개성과 온라인 브랜드 개성간의 일치여부와 소셜 미디어 브랜드 커뮤니티의 활성화간의 관계를 밝히고자 한다. 마지막으로, 제품의 관여도에 따라 온라인/오프라인 브랜드 개성의 일치도가 조절효과를 갖는지를 분석하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.1-22
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• 2009

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.67-81
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• 2006

현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.173-193
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• 2010

월드와이드웹 (WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스가 서비스 지향 컴퓨팅환경으로서 운영하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 구축되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 지향 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 발견을 효율적으로 지원할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계 및 검색기법들을 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계와 기존의 검색기법들은 실질적으로 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 지속적이고 체계적으로 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 통한 복합 검색기법을 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크는 실증적인 프로토타입 시스템으로 개발하였으며, 실제 운영되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 복합 검색기법을 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 의미 있는 실험결과를 보고한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.50-60
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• 2010

지난 반세기 동안 컴퓨터 시스템의 발전으로 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 산업은 유래 없는 호황을 누렸다. 21세기에 들어서는 이러한 흐름이 모바일 기기로 점차 이동하면서 임베디드 시스템 시장이 폭발적으로 증가하였다. 휴대전화, 내비게이션 시스템, PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기들은 시장에 쏟아져 나온 반면에 대부분의 산업용 제어시스템은 여전히 단순제어 시스템에 의존하여 제품이 개발되고 있다. 실제로 이를 첨단 하드웨어와 소프트웨어의 기술로 전환하려고 해도 그 수요가 모바일 시장에 비해 낮아 부품수급이 어렵고 가격이 상승하는 문제를 안고 있으며 기술개발 시 발생하는 많은 비용과 인력은 기업 입장에서는 투자 부담이 될 수밖에 없다. 그러나 미래 고객들에게 제품에 대한 기업 이미지를 끌어올리기 위해서는 고성능 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 네트워크 임베디드 시스템의 최적화된 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 개발된 플랫폼은 멀티미디어 기능을 추가하여 고급형 제품을 위한 플랫폼으로 제작하였다. 멀티미디어 기능을 구현하기 위해서 텔레칩스 사의 멀티미디어 프로세서인 TCC8300을 기반으로 개발하였으며 프로세서 내부의 다양한 병렬하드웨어 기능을 이용함으로써 회로상의 부품의 수를 최소화 하고 성능 향상과 더불어 전력소모량을 최소화하였다. 그리고 소프트웨어의 기술비용(로열티)을 없애기 위해서 오픈소스 기반의 운영체제인 임베디드 리눅스와 오픈소스 기반의 그래픽 라이브러리인 TinyX와 GTK+를 이용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 또한 개발된 플랫폼을 이용하여 여러 가지 방식의 YUV2RGB 프레임 변환 실험 및 측정을 통해서 성능 및 프레임별 변환 시에 소모되는 전력량을 계산하였고 플랫폼의 각 부분별 동작에 대한 전력소모량 측정을 통해서 플랫폼 구성 시 필요한 전력과 성능을 예측할 수 있도록 하였다. 응용제품을 개발할 때 주어진 기능 및 성능 그리고 저전력 등의 사양이 구현 가능한지 분석하고 절충할 때 사용할 수 있는 모델식을 개발하였고 이를 활용하여 직접 제작해 봄으로써 신뢰성을 입증하였다. 이 때, 하드웨어 부품들은 휴대폰 생산 시에 사용되는 부품들을 사용함으로써 저가의 부품을 안정적으로 수급하여 대량생산을 용이하게 하였다.