최근 전 세계 곳곳에서 폭발적으로 확산되고 있는 소셜컴퓨팅(Social Computing)은 정치, 경제, 사회, 문화 동 우리의 삶의 모든 영역에서 실로 지대한 영향을 미치고 있다. 웹 2.0을 기반으로 소셜협업, 소셜 퍼블리싱, 소셜 피드백 등 다양한 유형의 서비스가 제공되고 있으며, 향후 소셜 커넥션이나, 증강 현실, 위치기반서비스 등 더욱 발전된 형태의 진화된 소셜 컴퓨팅 서비스가 이루어질 것으로 기대된다. 그러나 흔히 SNS(Social Network Service), 또는 소셜 미디어 등으로 표현되는 네트워크를 이용한 이와 같은 서비스는 아직 그 정확한 개념과 특징이 구체적으로 정의된 것은 아니며, 이와 관련된 체계적인 연구도 부족한 형편이다. 특히 소셜 컴퓨팅의 비즈니스 활용, 특히 국제무역에서의 수용가능성에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 형편이다. 본 연구는 이러한 문제 인식 하에 흔히 SNS, 소셜 미디어 등으로 표현되는 소셜 컴퓨팅(Social Computing)의 개념과 특징, 그 종류를 정리하고, 비즈니스, 특히 국제무역에서 이를 활용하는 수용 가능성에 대한 고찰을 목적으로 하고 있다.
클라우드 컴퓨팅 서비스는 그 효율성과 안정성이 기반이 되어야 한다. 한 예로 미국은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 안전성을 위하여 FedRAMP 인증을 제시하고 클라우드 컴퓨팅 서비스 산업의 성장은 많은 기업들에게 비용 절감과 업무의 효율성을 제공하고 있으나, 그에 따른 위험성 역시 높아지고 있다. 해킹 등으로 클라우드 서비스 특징상 데이터에 대한 통제성을 잃게 되고, 많은 데이터가 한 곳에 몰리는 현상은 장애가 발생하면 모든 기기의 데이터가 일제히 삭제되는 되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라우드 보안 인증 제도의 비즈니스 연속성의 문제점을 알리고 이를 위한 솔루션인 서비스 가입자 내부에 백업과 외부 백업의 장단점을 비교한다. 결론적으로 외부 백업이 구조상으로 우위에 있음을 보인다.
기존의 시스템에 적용되었던 상호배제 문제는 정적인 분산 컴퓨팅 환경에 적합하도록 설계되어 있다. 하지만 현재는 모바일 컴퓨팅환경이 진행되고 있으므로 정적 분산 환경에서의 상호배제 문제가 새로운 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅환경 에 맞는 알고리즘을 연구하였다. 모바일 컴퓨팅환경이라는 새로운 환경에 알맞은 상호배제문제는 기존의 정적인 분산컴퓨팅환경의 상호배제보다 단말 이동성 빛 차원 취약성 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 보 인다. 본 논문은 정적 분산 환경에서의 상호배제를 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장 할 수 있는 새로운 상호배제 알고리즘을 제안한다. 모바일 분산시스템 노드들의 상호관계를 트리 구조로 나타내고 이동 호스트들 사이의 토큰 전달을 통해서 Deadlock과 Starvation으로부터 자유로운 상호배제를 지원하는 모바일 상호배제 알고리즘을 제안한다
2016년 10월 금융당국은 금융권 내 클라우드 도입 활성화를 위해 전자금융감독규정의 망분리 조항을 개정하였다. 하지만 비중요 정보처리시스템의 데이터만 처리할 수 있도록 규제함으로써 정밀한 고객데이터 분석과 개인화 서비스를 제공하는 금융권에서는 이번 개정에 큰 변화를 느끼지 못하고 있다. 클라우드 서비스의 도입은 비용절감 및 업무혁신에 기여하는 바가 크며, 변화하는 정보통신기술 환경에 필수적인 요건이다. 따라서 보안과 신뢰성의 원칙을 고수하며 클라우드 도입에 유연하게 대처하기 위해서는 클라우드 서비스를 도입한 금융기관의 안정적 구현을 위한 정책에 대한 논의가 필요하다. 본 연구는 금융권 내 클라우드 도입 관련 제도의 한계와 변경 필요성을 검토하고, 영미의 사례분석을 통해 정책적 대안을 제시한다.
본 논문은 컴퓨팅 기술을 동원하여 행성적 활동이 탐구 가능하게 된 과정을 살핀 역사학 연구와 컴퓨팅의 물질성(materiality)과 환경 영향에 방점을 둔 미디어 연구, 그리고 인류학 분야의 연구 동향을 소개한다. 특히 이러한 연구의 필요성은 지구를 이해, 사용, 소모하는 인간 활동이 두드러지는 인류세 시대에 더욱 증대되고 있다. 컴퓨팅을 바라보는 시간적-공간적 시선을 확장하여 컴퓨터와 인간, 그리고 지구의 관계를 종합적으로 살피는 작업이 필요한 것이다. 이를 위해 우리는 정보통신기술의 사회적, 정치적, 문화적 요소를 검토한 연구가 상정하는 기술과 행성의 관계를 재검토한다. 컴퓨팅 기술은 인류세로 특징지을 수 있는 흔적을 포착하는 데 사용되면서도, 그 스스로가 지구에 더 깊은 흔적을 남기는 데 기여한다. 인류세와 컴퓨팅 기술은 상호구성적 관계를 맺고 있는 것이다. 마지막으로 위의 논의들을 바탕으로 국내 과학기술학계에서도 인류세적 관점을 수용하여 정보통신기술을 새롭게 바라보는 연구가 수행되어야 한다고 제안한다.
이미 잘 알려져 있는 클라우드 컴퓨팅은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 최적화하여 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있어 다양한 분산컴퓨팅 분야에 적용되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 통해 실제적인 구현 및 서비스가 가능하며 여러 가상화 기술과 제품들이 개발, 출시되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기반으로 교육 실습 환경을 구축하고, 각 실습환경의 성능을 분석하였다. 클라우드 컴퓨팅 기반의 가상화 실습 환경은 최적화된 자원을 제공할 수 있으며, 실습 제공자는 자원 관리의 편리성, 결과에 대한 손쉬운 관리, 실습환경의 성능 및 상태 등의 수월하게 관리하고 파악 할 수 있다. 또한, 다양한 실습환경을 구축하는데 있어 요구되는 시스템 환경을 유연성 있고 신속하게 제공할 수 있어 시스템의 활용성 또한 높아지게 된다. 나아가 가상화 실습환경의 성능 분석을 통하여 구동될 수 있는 교육 어플리케이션의 성능을 미리 평가하고 가늠할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서의 서비스 제공을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하고 서비스를 제공하기 위한 기술들과 이를 통해 생성될 수 있는 서비스들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 통해 사용자들은 새로운 서비스들을 보다 쉽게 이용할 수 있으며 지식을 공유 및 활용할 수 있게 되었다. 현재까지는 서비스를 제공하는 기업과 소비하는 사용자가 중심이었다. 즉, 클라우드 서비스를 적용하는 모델 및 환경이 더 중요한 이슈였다. 그렇지만 서비스를 이용하는 환경이 일반 데스크 탑에서 모바일 기기로 이동해 가고 있으며, 이에 따라 생성되는 빅 데이터들을 관리하는 이슈가 중요하게 되었다. 그러므로 클라우드 컴퓨팅 환경이 현재 진화해 가고 있는 서비스 환경에 적용하기 위한 기술 및 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 클라우드 서비스 환경에 기반하여, 혁신적인 서비스를 생산하기 위해 필요한 기술 및 동향을 설명하고, 서비스 확산을 위해 적용되어야 하는 사물지능통신(M2M) 및 WoT(Web of Things)에 대한 사례를 소개하고, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활성화하기 위한 방향을 제시하였다.
정보기술의 발달과 스마트한 서비스의 활성화로 인해서 다양한 스마트기기가 네트워크에 연결되는 사물인터넷 기술이 지속적으로 발전해오고 있다. 기존의 사물인터넷 구조에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 중앙 집중형으로 데이터를 처리해왔으나, 단일 장애 지점, 종단간 전송 지연, 보안에 대한 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 탈중앙화된 블록체인 기술을 사물인터넷에 적용할 필요가 있다. 하지만 많은 사물인터넷 기기들은 컴퓨팅 성능이 부족하여 블록 채굴과 같은 막대한 자원이 소요되는 일을 처리하기에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서 본 논문은 컴퓨팅 자원이 부족한 사물인터넷 기기에서도 블록체인 기술을 적용할 수 있는 에지 컴퓨팅 기술 기반의 사물인터넷 구조를 제안한다. 본 논문은 또한 에지 컴퓨팅 기반의 사물인터넷에서의 블록체인의 동작 절차를 제시한다.
The concept of Cloud computing has been introduced in the IT field over 10 years and industry has been expanding constantly. However, compare to the maturity of global market, Korea cloud computing industry is only in the early stage. Even the Korea has advantages in technology infrastructure; the pace of Korea cloud computing market growth is taking a serious downturn. Under these circumstances, it is needed to be discussing that strategy for expanding the cloud computing market size and for sustaining global competitiveness of local companies. Previous studies on plans for Korea cloud computing market has been conducted since 2009 and most of them are tend to examined in demand perspective. Thus, this study aims at identifying the priority of business challenges for making better performance in the market with service provider aspects. To analyze the important factors in the providing cloud computing service, ANP methodology was applied in this study. The network model including five clusters, security, stability, performance, consumer, and institution, was defined through literature review and expert survey was conducted to collect data. As a result of ANP analysis, 'Securing service reliability' was analyzed as the most important factor and followed by 'Preparing the range of legal liability', 'Preventing personal information leakage' and 'Preventing confidential information data leakage.' The priority of result indicates that service provider needs to focus on to make the secured service environment. This study has significance on analyzing the priority of business challenges in the service provider perspective. This study will provide useful guidelines to for establishing strategies in cloud computing market.
Ismail, Nor Azman;Chai, Cheah Wen;Samma, Hussein;Salam, Md Sah;Hasan, Layla;Wahab, Nur Haliza Abdul;Mohamed, Farhan;Leng, Wong Yee;Rohani, Mohd Foad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.503-523
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2022
Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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