• 제목/요약/키워드: processing architecture

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신뢰실행환경기반 엣지컴퓨팅 환경에서의 암호문에 대한 효율적 프라이버시 보존 데이터 중복제거 (Efficient Privacy-Preserving Duplicate Elimination in Edge Computing Environment Based on Trusted Execution Environment)

  • 구동영
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권9호
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    • pp.305-316
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    • 2022
  • 사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.

Computer Vision-based Continuous Large-scale Site Monitoring System through Edge Computing and Small-Object Detection

  • Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.1243-1244
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    • 2022
  • In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

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제주도 지하수자원의 최적 개발가능량 선정에 관한 수리지질학적 연구

  • 한정상;김창길;김남종;한규상
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 1994년도 제주도 지하수자원
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    • pp.184-215
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    • 1994
  • 제주도 지하수자원의 산출특성을 규명키 위하여 총 455개 공의 자료를 전산처리하여 지역별 대수성 수리특성을 규명하였다. 제주도는 주로 현무암 내에 협재된 화산쇄설층, crinker층과 현무암의 1 및 2차 유효공극이 주 대수대의 역할을 하며 이들은 기저, 준기저및 상위대수층으로 구성되어 있다. 본도 대수충의 평균 투수량계수는 29,300m$^2$/일 이며 평균 저유계수는 0.12로써 자유면 대수층을 이루고 있다. 종합적인 물수지 분석을 실시한 바 본도에 부존된 지하수 부존량은 약 44억m$^3$이고, 년평균 강수량은 33.9억m$^3$으로써 이중 하천유출량은 6.38억m$^3$/년 이며, 증발산량은 12.56억m$^3$/년(37%)이고 지하수함양량은 년평균 강수량의 44.1%에 해당하는 14.94억m$^3$이다. 본도에 부존된 지하수의 최적 개발가능량(sustainable yield)을 각 지역별로 정량적으로 계산한 결과 그 양은 함양량의 41%에 해당하는 6.2억m$^3$/년(1,689,000 m$^3$/일)정도였으며 잔여 8.74억m$^3$/년(2,404,000m$^3$/일)은 해안이나 해저용천으로 유출된다. 특히 최근 심부 시추조사 자료에 의하면 EL-120$\pm$68m부근에 저투수성 해성 퇴적층(일명 세화리층)이 분포되어 있는 것으로 판명되었으며 과거 서귀포층군으로 알려진 저투수성 퇴적층이 북서부와 서부 일원에서 EL-70m 부근에 널리 분포되어 있어 서귀포층군자 세화리층의 명확한 구분이 필요하다. 만일 이러한 저투수성 퇴적층이 제주도의 기저층을 이루는 경우 제주도 내에 부존된 지하수는 주로 준기저 지하수일 것이며 이는 제주도 지하수의 산출특성에 결정적인 영향을 미칠 요인이다.rative processing at the best platform. Furthermore, from among the five structures utilized in Client/server architecture for distribution and cooperative processing of application between server and client this study presents two different data management methods under the Client/server environment; one is "Remote Data Management Method" which uses file server or database server and. the other is "Distributed Data Management Method" using distributed database management system. The result of this study leads to the conclusion that in the client/server environment although distributed application is assumed, the data could become centralized (in the case of file server or database server) or decentralized (in the case of distributed database system) and the data management method through a distributed database system where complete responsibility and powers with respect to control of data used by the user are given not only is it more adaptable to modern f

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Ad-Hoc 네트워크에서 보조헤더를 이용한 개선된 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜 (An Improved CBRP using Secondary Header in Ad-Hoc network)

  • 허태성
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.31-38
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    • 2008
  • Ad-Hoc 네트워크는 군사적인 목적으로 시작되었으며, 네트워크 인프라 구조가 없거나, 네트워크 인프라의 설치가 용이하지 않거나, 전쟁 및 분쟁지역, 재해나 재난에 의해 통신 시설을 설치하기 어려운 지역에서 비상 통신 수단으로 사용되고 있다. 그러나 Ad-Hoc 네트워크는 기존의 유선망과 비교하여 대역폭이 좁고 신호간의 간섭이 상대적으로 심하여 망 형상이 수시로 변경될 수 있다. 따라서 기존의 라우팅 알고리즘을 적용할 수 없으며, 새로운 라우팅 알고리즘 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 기존에 제안된 라우팅 알고리즘 중 클러스터에 헤더(주헤더)를 두어 관리하는 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜(CBRP)에서 클러스터 내의 주헤더 노드를 제외한 모든 노드가 주헤더 통신을 의존함으로써 발생하는 주헤더 이상시의 문제점을 최소화하기 위해 클러스터 내에 보조헤더를 두어 클러스터 및 클러스터내의 모든 노드를 관리하는 방안(ACBRP)을 제안한다. 보조헤더 역할은 주헤더가 비정상적으로 되어 노드들 간의 송수신에 더 이상 참가할 수 없을 경우, 별도의 주헤더 재선출 과정 없이 보조헤더가 즉시 주헤더로 교체되어 기존의 주헤더 역할을 담당한다. 이는 CBRP에서 클러스터 주헤더 노드가 클러스터 밖으로 이동하거나, 비정상적인 상태가 되어 다른 주헤더 노드를 선출해야 하는 부담을 효과적으로 줄이고, 이 때 통신 중인 모든 노드는 통신의 중단 없이 계속적으로 라우팅을 유지할 수 있다. 따라서 본 연구가 기존의 CBRP에 비해 효율적인 통신을 할 수 있으며, 모의실험을 통해 ACBRP의 성능 평가를 위한 주헤더 재선출을 위한 비용 계산을 위해 필요한 데이터 값들을 측정하고, 기존의 CBRP와 비교 평가하여, 타당성을 확인하였다.(12.7%), 폐렴 4례 (7.2%), 기관지확장증 4례 (7.2%), 무기폐 4례 (7.2%)의 순으로 많았다.경우보다 높은 2.0 unit/mL의 농도에서 알파-갈 항원결정인자가 제거되는 양상을 보였다. 걸론: 돼지의 대동맥 판막 조직과 심낭 조직의 알파-갈 항원결정인자는 eriffonia simplicifolia의 동종렉틴 B4를 사용한 면역조직형광염색에서 잘 염색되었으며 이를 알파-갈락토시다아제를 사용하여 제거하였을 때 각각 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 $4^{\circ}C$, pH 6.5의 조건에서 24시간 반응시켰을 때 효과적으로 상당량 제거할 수 있었다. 향후 돼지의 판막조직 및 심낭조직으로 만드는 조직판막의 내구성 증대에 대표적인 동물 면역항원인 알파-갈 항원결정인자의 제거가 유용한 도구가 될 수 있을 것이며 앞으로 알파-갈락토시다아제로 처리한 돼지의 조직판막에 대한 인간혈장의 항-갈 항체 및 항-갈 단클론항체를 이용한 직접적인 면역학적 연구가 필요하다.광학거울 (Fine-grade optical mirror)을 이 부위에 넣고 반사시야에서 수술적 처치를 시행할 것을 주장했으나, 수술시의 출혈등에 의한 명료시야의 확보에 문제점이 있어 널리 시행되지 않았다. Saito(1971)등은 Sinus tympani의 접근방법으로서 종래의 중이강내에서 접근방식 (Tympani approach) 보다 유양동을 통한 접근(mastoid approach)이 보다 편리하고 확실한 방법일 것이라는 생각으로 42개의 측두골에 대한 미세해부학적 계측을 실시하였다. 그러나 연구결과에서 그는 Sinus tympani의 상부는 안면신경과 지나치게 가까운 거리에 있어

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공급사슬 관리 구축전략에 관한 연구: LG전자 사례 중심으로 (A study of SCM strategic plan: Focusing on the case of LG electronics)

  • 이기원;이상윤
    • 유통과학연구
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    • 제9권3호
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    • pp.83-94
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    • 2011
  • 국내에서는 일부 대기업을 제외하고는 공급사슬 관리(SCM) 체제 구축에 매우 소극적이며, 중소기업들은 SCM관리의 개념조차 인식하고 있는 경우가 대 다수이다. 이는 공급망 비효율적 관리로 인한 국내 제조업체, 협력업체, 유통업체 및 물류업체들 재고관리 비용, 수요관리 비용 등 비 효율화를 초래하고 있으며, 나아가 국내 기업의 경쟁력 저하에도 큰 영향력을 미치고 있다. 그 이유는 공급사슬 관리(SCM) 태생적인 특징인 공급사슬 관리(SCM) 전체에 대한 정보 공유 및 프로세스 혁신과, 공급사슬 관리(SCM)가 갖는 광범위함 때문이라고도 할 수 가 있다. 이 논문은 성공적인 공급사슬 관리(SCM) 추진을 위한 공급사슬 관리(SCM) 관련 이론적 논의와 구축전략과 도입 및 성공사례를 연구 및 분석을 통하여 현상황에 대한 고찰과 개선방안에 대해서 제안해보고자 한다. 성공적인 공급사슬 관리(SCM) 추진을 위한 방안을 논의하기 위해서는 먼저 공급사슬 관리(SCM)에 대한 이론적 배경에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 II장에서는 공급사슬 관리(SCM)에 대한 기본적인 개념과 필요성에 대해서 기술하고, III장에서는 현재 추진되고 있는 공급사슬 관리(SCM)에 대한 문제점에 대해서 기술할 것이다. 마지막으로IV, V장에서는 공급사슬 관리(SCM) 구축전략과 LG전자사례 및 결론을 기술할 것이다.

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IF 대역 신호처리 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.70㎟ 45nm CMOS ADC (A 13b 100MS/s 0.70㎟ 45nm CMOS ADC for IF-Domain Signal Processing Systems)

  • 박준상;안태지;안길초;이문교;고민호;이승훈
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권3호
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    • pp.46-55
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    • 2016
  • 본 논문에서는 IF 대역의 고속 신호처리 시스템 응용을 위해 높은 동적성능을 가지는 13비트 100MS/s ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 45nm CMOS 공정에서 동작 사양을 최적화하기 위해 4단 파이프라인 구조를 기반으로 하며, 광대역 고속 샘플링 입력단을 가진 SHA 회로는 샘플링 주파수를 상회하는 높은 주파수의 입력신호를 적절히 처리한다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 넓은 신호범위를 얻기 위해 이득-부스팅 회로 기반의 2단 증폭기 구조를 가지며, 바이어스 회로 및 증폭기에 사용되는 소자는 부정합을 최소화하기 위해 동일한 크기의 단위 소자를 반복적으로 사용하여 설계하였다. 한편, 온-칩 기준전류 및 전압회로에는 배치설계 상에서 별도의 아날로그 전원전압을 사용하여 고속 동작 시 인접 회로 블록에서 발생하는 잡음 및 간섭에 의한 성능저하를 줄였다. 또한, 미세공정상의 잠재적인 불완전성에 의한 성능저하를 완화하기 위해 다양한 아날로그 배치설계 기법을 적용하였으며, 전체 ADC 칩은 $0.70mm^2$의 면적을 차지한다. 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.77LSB, 1.57LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s 동작 속도에서 각각 최대 64.2dB의 SNDR과 78.4dB의 SFDR을 보여준다. 본 시제품 ADC는 $2.0V_{PP}$의 넓은 입력신호범위를 처리하는 동시에 IF 대역에서 높은 동적성능을 확보하기 위해 사용공정상의 최소 채널 길이가 아닌 긴 채널 기반의 소자를 사용하며, 2.5V의 아날로그 전압, 2.5V 및 1.1V 두 종류의 디지털 전원전압을 사용하는 조건에서 총 425.0mW의 전력을 소모한다.

유기성 폐기물에 의해 오염된 토양이 지렁이에게 미치는 독성 (Toxicity of Organic Waste-Contaminated Soil on Earthworm (Eisenia fetida))

  • 나영은;방혜선;김명현;이정택;안용준;윤성탁
    • 한국토양비료학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.51-56
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    • 2007
  • 유기성폐기물을 농경지에 투여하기 위하여 작물에 미치는 영향, 토양에 축적되는 중금속 농도 분석이 이루어지고 있으나, 토양에 축적된 총 오염물질이 지렁이에게 얼마나 독성을 갖고 있는지가 구명되어 있지 못한 실정이다. 본 연구는 4종류 유기성 슬러지(생활하수슬러지, 공단하수슬러지, 피혁슬러지, 주정슬러지)와 돈분퇴비를 8년 동안 매년 ha당 12,5톤, 25.0톤, 50.0톤으로 처리한 토양에 대한 지렁이의 독성을 측정하였다. 공단하수슬러지를 처리한 토양를 돈분퇴비와 비교해 보면, 축적된 구리는 18.9~26.2배, 크롬은 7.7~34.7배, 니켈은 14.8~18.8배로 나타났고, 피혁슬러지의 크롬은 35.7~268.0배, 니켈은 14.8~18.8배가 축적되었다. 이렇게 오염된 토양에 지렁이를 8주와 16주 동안 각각 노출시켰다. 8주 노출에서 생활하수슬러지와 주정슬러지의 모든 처리토양과 피혁슬러지 25.0톤 처리 토양은 돈분퇴비와 비슷한 낮은 독성을 나타냈으나, 나머지 공단슬러지와 피혁슬러지의 지렁이 치사율은 26.7~96.7%으로 높게 나타났다. 16주 노출에서 주정슬러지 12.5톤, 25.0톤의 토양만 돈분처리 토양과 비슷한 낮은 지렁이 독성을 보였고, 나머지 처리토양들은 모든 53.3~100%의 지렁이 치사율를 나타냈다. 이러한 결과들은 주정슬러지 50.0톤 처리 토양을 제외한 다른 슬러지 처리 토양은 지렁이에게 독성을 가지는 것으로 나타났다.

비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의 고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 (Customer Behavior Prediction of Binary Classification Model Using Unstructured Information and Convolution Neural Network: The Case of Online Storefront)

  • 김승수;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

XMLA를 사용한 OLAP과 데이타 마이닝 분석이 가능한 리포팅 툴의 구현 (Implementation of Reporting Tool Supporting OLAP and Data Mining Analysis Using XMLA)

  • 최지웅;김명호
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권3호
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    • pp.154-166
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    • 2009
  • 기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.

오큘러스 VR (Oculus VR)를 이용한 애니메이션 콘텐츠의 새로운 모색 - VR 플랫폼과 킬러콘텐츠를 중심으로 - (The new explore of the animated content using OculusVR - Focusing on the VR platform and killer content -)

  • 이종한
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권45호
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    • pp.197-214
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    • 2016
  • 최근의 전 세계적으로 주목받고 있는 증감현실(增强現實, Augmented Reality, AR)과 가상현실(假想現實, virtual reality, VR), 그리고 이들을 섞은 혼합현실(mixed reality, MR)등은 과학의 테크놀로지 범주를 넘어 대중문화 전반에 큰 영향을 끼치고 있다. 구글, 애플, 삼성, 마이크로소프트, 소니, LG등 세계 굴지의 IT회사들은 대중을 위한 AR. VR 기술개발에 주력하고 있으며 크고 작은 관련 회사들도 해당 하드웨어, 소프트웨어, 콘텐츠 개발에 박차를 가하고 있다. 특정한 플랫폼이나 프로그램을 이용해 인간의 인지력을 인위적으로 조작 통해 특정한 장소나 상황을 경험하거나 보이지 않는 것을 보이게 해준다는 의미에서 AR, VR, MR은 모두 가상의 공간의 현실화라는 공통적인 기술을 포괄하고 있다. 특히, 기존의 평면적 구도의 한계성을 드러낸 입체영상에서 벗어나 180도, 360도 영상으로 객관적 시야와 감각과 같은 주관적 현상을 동시에 제공하고 참가자들이 이를 선택 할 수 있어 참가와 몰입을 크게 유도 할 수 있는 VR 기술은 업계뿐만 아니라 일반대중에게도 초유의 관심을 이끌어내고 있다. 2015년 선댄스 영화제의 뉴 프론티어 프로그램에서는 10개 이상의 관련 작품이 소개 되었고 열풍이 되어버린 게임인 '포켓몬 고(PoKetmon GO)'는 세계 게임시장을 석권하고 있으며 의료, 건축, 쇼핑, 영화, 애니메이션 등 관련 콘텐츠가 등장하고 있고 관련 모바일 어플리케이션도 이미 수천 개 이상 상용화 되어있다. 또한 시판되는 360도 카메라를 통해 개인이 VR 영상을 제작/공유 할 수 있어 유저간의 쌍방형 터널이 가능해 지고 있다. VR 기술의 적용범위 확대와 다양한 현실화로 앞으로 가능성도 희망적으로 여기고 있다. 이는 세계적인 추세며 우리나라 역시 후발주자로 그 추세를 따르고 있다. 그럼에도 불구하고 일부 학자들은 VR, 즉, 가상공간의 현실화가 주는 윤리적 퇴행과 가치관의 혼란이 내재 되어있음을 지적하고 있다. 4K혹은 HUD, 위치추적, 동작 센서, 연산능력, 그리고 뛰어난 3D그래픽, 촉감, 냄새 등의 4D기술, 3차원 오디오 기술 등이 그 어느 때 보다 발전해 리얼리티에 최대한 접근하고 있고 그에 따른다. 윤리적 퇴행, 정체성, 세대갈등, 현실도피 등이 우려되기 때문이다. 리얼리티를 추구하는 애니메이션 역시 이 범주 안에 든다. 미학적 이미지와 환영성의 특정한 구조를 살펴본다면 오히려 영상이라는 유사점을 가지고 있음에도 불구하고 순수한 애니메이션이 VR 콘텐츠 제작에 가장 뒤쳐져 있는 요인이 될 수도 있다. 하지만 VR기술과 플랫폼이 게임과 오락성에 치중 해 있지만 그 안에는 결국 시각적인 VR영상으로 구성 되어 있다는 점을 감안한다면 평면상에 머물고 있는 애니메이션에도 새로운 모색점을 맞이하게 될 것이 분명하다. 결국 어떻게 VR기술을 이용한 가상공간에서 만들어지는 리얼리티가 애니메이션에 적용 할 수 있을까? 그렇다면 방법과 수단이 무엇이 될 것인가 하는 문제에 대한 연구가 공통된 관심이 될 것이다. 그동안 평면적인 화면에 시간과 공간의 연속성에 제한을 받아온 애니메이션은 VR기술을 통해 제한에서 벗어나고자 하는 움직임이 일어나고 있다.