유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 상황을 인식하여 이에 적절한 서비스를 제공하는 상황 인식 어플리케이션이 요구된다. 그러나 상황 인식 서비스의 개발은 이질적인 유비쿼터스 환경의 특성에 기인하여 적절한 인프라의 지원 없이는 매우 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 이질적인 환경 하에서 상황 인식 어플리케이션을 개발할 수 있도록 하기 위해 OSGi 플랫폼과 시맨틱 웹 기술을 기반으로 한 상황 인식 서비스아키텍처를 제안하고 구현한다.
비행 소프트웨어는 인공위성의 탑재 컴퓨터에서 사용되는 소프트웨어로, 실시간성과 고신뢰성이 요구된다. 이와 같은 요구사항으로 인해 비행 소프트웨어는 동작 환경에 대한 종속성을 갖게 된다. 이러한 문제는 새로운 시스템을 구축할 때마다 매번 다시 개발하여야 하는 상황을 초래한다. 따라서 비행 소프트웨어와 동작 환경 사이의 종속성을 제거할 필요가 있으며, 이는 비행 소프트웨어의 이식성 향상을 통해 달성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 IMA 아키텍처 기반의 플랫폼 아키텍처를 제안한다. 이 아키텍처는 이식성을 극대화하기 위해 두 가지의 IMA 아키텍처 실현 방안을 기반으로 구축된 혼합형 아키텍처이다. 또한 혼합형 아키텍처의 검증을 위해 혼합형 아키텍처 기반의 시스템을 구현하고 동작 결과를 분석한다. 본 논문에서 제안한 아키텍처를 통해서 비행 소프트웨어와 동직 환경 사이의 종속성을 제거할 수 있다. G망을 활용하여 끊김없는 서비스를 지원할 수 있는 방안을 제안하였으며, 테스트베드 구현을 통하여 제안 방안의 우수성을 검증하였다.
컴포넌트 기술은 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 효율적으로 소프트웨어 시스템을 개발하기 위한 기술로 정착되어 왔으며, 마이크로소프트의 닷넷은 최근의 대표적 컴포넌트 기술 중의 하나이다. 모델기반 아키텍처(Model Driven Architecture, MDA)는 설계 모델을 점진적으로 변환하여 소프트웨어를 자동으로 생성하는 새로운 개발 방식이다. MDA에서 구조적 모델 변환은 성공적으로 적용되었으나, 동적모델과 퍼베이시브 서비스(Pervasive Services) 특히, 트랜잭션 서비스, 보안 서비스, 동기화 서비스, 객체 풀링 둥과 같은 기능에 대한 모델 변환은 부족하다 엔터프라이즈 애플리케이션 시스템은 다 계층 분산 아키텍처를 가지며 이러한 아키텍처에서 퍼베이시브 서비스는 필수적이다 닷넷 플랫폼은 코드상에서 애트리뷰트(Attribute) 코드를 명시함으로써 이러한 퍼베이시브 서비스를 지원하는 Component Object Model+ (COM+) 컴포넌트를 구현한 수 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 시스템 개발에서 필수적인 퍼베이시브 서비스의 기능과 닷넷 컴포넌트 생성을 위한 요소를 명세화하여, 이를 UML 프로파일로 정의한다. 또한, 정의된 프로파일을 이용하여 .NET/C#용 플랫폼 종속적 모델(PSM)을 명세한 후 도구를 이용하여 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 정의된 UML 프로파일은 Meta Object Facility(MOF)를 준수한 UML 도구 및 MDA 도구에서 사용이 가능하다. 또한, 제안한 방법을 사용할 경우 퍼베이시브 서비스 기능을 지원하는 .NET 컴포넌트를 쉽게 자동 생성할 수 있으며 높은 개발 생산성, 확장성, 이식성 및 유지보수성을 증가시킬 수 있다.
최근 IMO의 항해안전전문위원회(NAV) 통신작업반을 중심으로 E-Navigation(E-Nav) 전략개발에 관한 연구가 진행되고 있다. E-Nav 전략개발을 위한 통신망 아키텍처의 설계는 선교시스템의 표준 및 미래 항해 및 해양통신 장비에 관한 국가 R&D 프로젝트 방향을 결정하는 중요한 부분이다. 본 연구는 E-Nav 이용자 요구분석을 통하여 항해안전을 향상시키고 해상운송의 부가적인 이익을 가져다 줄 수 있는 E-Nav 서비스를 도출하고 통신망 기준모델을 설계하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 E-Nav 서비스를 크게 안전 및 보안, 해양기상, 조난, 비즈니스, 인포테인먼트(infotainment)의 5가지 분야로 나누고, 각 분야 별로 요구되는 E-Nav 서비스를 도출하였다. 그 결과로서 도출된 E-Nav 서비스 지원을 위한 통신망 아키텍처를 제안하였다.
뉴로모픽 아키텍처에서 동작하는 SNN (Spiking Neural Network) 은 인간의 신경망을 모방하여 만들어졌다. 뉴로모픽 아키텍처 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅은 GPU를 이용한 딥러닝 기법보다 상대적으로 낮은 전력을 요구한다. 이와 같은 이유로 뉴로모픽 아키텍처를 이용하여 다양한 인공지능 모델을 지원하고자 하는 연구가 활발히 일어나고 있다. 본 논문에서는 음성 데이터 전처리 기법에 따른 뉴로모픽 아키텍처 기반의 음성 인식 모델의 성능 분석을 진행하였다. 실험 결과 푸리에 변환 기반 음성 데이터 전처리시 최대 84% 정도의 인식 정확도 성능을 보임을 확인하였다. 따라서 뉴로모픽 아키텍처 기반의 음성 인식 서비스가 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
대량 생산은 오랫동안 다양한 제품 생산방법으로서 기업의 전략을 수립하는 데 있어 가장 중요한 생산 패러다임이었다. 하지만 기업의 경쟁 환경과 소비자의 요구가 다양화함에 따라 이제는 대량 생산이 가장 중요한 패러다임이 될 수 없다. 특히 소비자들의 요구사항은 더욱 다양해지며, 빠르게 변화하여 기업들은 소비자들의요구에 대응하기 힘들어 지고 있다. 대량 맞춤(Mass Customization)은 이런 흐름을 반영하여 가장 주목 받는 패러다임으로서 대량 맞춤은 고객의 요구에 맞춘 다양한 제품을 저렴한 비용으로 생산해 내는 것이 목적이다. 본 연구에서는 프로덕트 아키텍처 시스템(Product Architecture System)의 이론과 개념을 활용하여 대량 맞춤형 서비스를 실현하는 방법을 구체화하였고 이를 캠핑카의 내부 퍼니처 모델 중심으로 사례 연구하였다. 특히 기존에 기업에서 생산성을 중심으로 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하던 것과는 달리, 소비자의 요구사항을 최우선으로 반영하여 제품 플랫폼(Product Platform)과 모듈(Module)을 개발하고 구성하는 방법을 제시하였고, 그 효용성에 대해 고찰하였다. 연구 결과로는 프로덕트 아키텍처 시스템의 내부 요인을 통해 디자인하고 외부 요인으로 결과물의 효과성을 검증하여 교체성, 재활용성, 라인업, 충전성 등에서 효과적임을 확인할 수 있었다. 추후 프로덕트 아키텍처 시스템을 활용한 디자인 프로세스를 통해 추가적인 실증연구로 이어지길 기대한다.
정보기술의 발전은 기업의 마케팅 방식과 고객 정보를 관리하는 방법을 변환시키고 있다. 급속도로 확산되는 인터넷 환경은 데이터의 수집 과정을 쉽게 만들었으며, 대량의 데이터를 기업에 제공할 수 있게 하였다. 새로운 정보기술 도구로 인해 가능해진 대량의 고객 정보는 기업에게 경쟁 우위를 얻기 위한 도전과 기회를 제공하고 있다. 많은 조직에서는 의사 결정 지원을 위하여 이들 거대한 데이터베이스에 내재된 지식의 중요성을 인식하고 있다. 특히, 이들 데이터베이스로부터 추출된 고객에 대한 지식은 마케팅에 매우 중요하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 데이터웨어하우징을 이용한 CRM 아키텍처를 제안한다. 고객 중심의 전사적인 CRM 아키텍처를 제시하고 CRM 시스템 구성에 필요한 주요 기능을 제안한다. 제안된 아키텍처 내에서 고객 데이터는 다양한 애플리케이션 데이터 소스로부터 데이터전송 시스템을 이용하여 데이터웨어하우스로 통합된 뒤, 다시 마케팅 데이터 마트로 구성되어 CRM 활동에 사용될 수 있다. CRM은 고객 인식(Customer Identification), 고객 분석(Customer Analysis), 상품분석(Product Analysis), 고객 서비스(Customer Service)의 주요 기능을 갖는다.
최근 정보기술은 미국을 중심으로 사회 활동의 기반 요소로서 자리잡고 있다. 다양한 정보기술의 출현과 함께 근래에는 집단내 통합된 정보서비스 기반기술인 정보기술 아키텍처의 구축이 대두되고 있고 그에 따른 부문별 정보시스템 요소간의 상호 접속을 위한 표준화가 중요시되고 있다. 현재 정보기술 아키텍처에 대한 시스템은 미국에서 개발된 프레임워크이 기초를 형성하고 있으며 국내에서도 이를 벤치마킹하여 적용하는 추세에 있다. 본 논문에서는 이러한 정보기술 아키텍처의 기반환경과 표준기술 추진 현황을 분석하여 정리하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅을 위해 서로 이종의 통신망들을 통합하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 한분야로 WLAN과 MANET 연동에 관심이 높아지고 있다. 이는 기반구조를 이용하여 상대적으로 고속 서비스와 넓은 통화권역을 보장하며 기반구조 없이 신속한 네트워크의 형성이 가능한 장점을 결합하기 위한 것이다. 따라서 본 논문에서는 WAN과 MANET을 연동하기 위한 아키텍처에 대하여 고찰한다. 이를 위하여 기존 연동 방안에 대한 조사와 강약점을 분석하고 이들의 문제점을 해결하기 위한 아키텍처, 연동절차 및 프로토콜 스택에 대하여 제안한다. 본 논문에서 제안된 아키텍처는 이후 성능 분석을 통하여 실용화 단계로 발전이 요구된다.
로봇은 특수 분야에서 일반 산업 및 가정에 이르기까지 다양한 경로를 통해 사람에게 유용한 서비스를 제공해왔다. 하지만 로봇의 아키텍처 및 인터페이스의 비표준화로 인해 호환성 및 생산성의 문제가 야기되었다. 본 논문에서는 ECA규칙을 이용하여 컴포넌트의 동적 추가 및 확장이 가능한 로봇 아키텍처를 제안한다. 센서와 동작기 부분의 인터페이스를 표준화하였으며 ECA규칙 적용을 위한 DB스키마 및 규칙 정보 관리를 위한 테이블 구조를 제시하였다. ECA규칙은 구조가 단순하여 기계학습의 응용에도 적합하다. 제안하는 아키텍처는 컴포넌트 조합이 바뀔 때마다 동적으로 새로운 규칙을 적용할 수 있고 공개된 컴포넌트가 가진 어휘를 이용하여 확장된 규칙을 정의할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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