코로나바이러스감염증은 인류사회가 경험하지 못한 커다란 충격과 생활양식의 급속한 변화를 만들고 있다. 비대면 사회는 감염병 확산을 예방하기 위한 과정에서 보편화된 사례이다. 코로나바이러스감염증으로 인한 사회적 영향은 광범위하다. 정부의 정책, 개인 정보보호, 정보기술 등 다양한 이슈가 사회 전반에 영향을 주고 있다. 동시에 관련 사건과 이슈가 신속하고 빠르게 변하기 때문에 사실 정보를 추적하고 기록하는 것이 어렵다. 코로나-19와 실시간성 정보를 효과적으로 기술하기 위한 방안은 무엇일까? "코로나-19:우리의 기억" 프로젝트는 코로나바이러스감염증에 대한 사회문화적 영향을 가치중립적으로 기록하기 위한 시도이다. 주요 사건과 이슈를 분야별로 수집하고, 중립적인 관점으로 핵심이벤트를 기록하며, 모든 기록을 탐색할 수 있도록 디지털 아카이브로 구축한다. 프로젝트를 통해 수집, 구축한 모든 데이터, 소스코드, 시각화를 포함하는 애플리케이션은 모두 공개하여 새로운 협업을 이끌어내고 있다.
클러스터 컴퓨터에 있어서 I/O 중심적인 응용을 효과적으로 처리하기 위해서는 통합 I/O 하부 구조를 지원하는 단일 I/O 공간(SIOS)이 필수적으로 구현되어야 한다. SIOS 서비스는 클러스터 컴퓨터 내의 어느 노드에서든지 자신 혹은 원격 노드에 위치한 주변기기 및 하드 디스크들을 직접 액세스할 수 있도록 전역 I/O 주소 공간을 구축해준다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터에서 프리웨어들만을 이용하여 SIOS를 구현하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 ENBD를 이용한 디바이스 드라이버 레벨과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨에서 구현되었다. 이 방법의 주요 장점은 프리웨어들만을 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 거의 들지 않는다는 것이다. 또한 본 연구에서 사용한 프리웨어들은 공개 소스이기 때문에 다른 플랫폼에서도 약간의 수정을 통하여 적용이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 장점을 가지면서도 실험 결과에서 나타난 I/O 처리율은 커널 수준에서 별도로 개발된 디바이스 드라이버를 사용하는 CDD보다 쓰기 동작에서는 최대 5.5배, 읽기 동작에서는 2.3배정도 더 높게 나타났다.
본 연구는 3D온라인 게임 엔진 요소 기술에 대한 3차년도 연구결과 본 연구는 한국과학재단 목적기초연구(과제명: 3D 온라인 게임엔진 요소기술 연구, 과제번호: R05-2000- 000-00288-0) 연구비에 의해 연구되었음 로서 동 연구과제의 2차년도에 개발 했던 3D 엔진과 서버 엔진을 보완하였으며 엔진을 이용한 데모게임을 완성하였고 객관적인 평가와 분석을 위해 엔진소스를 공개하여 외부의 검토를 받고 있다. 또한 본 엔진을 이용하여 실제 3D온라인게임을 개발 할 수 있는 게임 개발 방법론을 정리하였고 엔진의 효용성에 대해 다각도로 연구 중에 있다. 본 논문에서는 개발된 엔진의 특성과 성능을 소개하고 개발 방법론에 대해 고찰한다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
바이너리 instrumentation 기법은 소스코드가 공개되어 있지 않은 프로그램을 모니터링하거나 디버깅을 통해 오류를 진단, 또는 메모리 정보획득 등을 위해 개발, 발전되어왔다. 그러나 instrumentation 기법을 사용한 바이너리 분석기법에 관한 연구들은 주로 그 활용방법과 누락없는 정확한 분석에 집중하고 있으며, 실용적 측면에서 중요한 성능지표인 효율성에 대한 연구는 거의 이뤄지지 않고 있다. 특히 분석도구나 알고리즘의 분석시간을 상호 비교할 수 있는 지표와 방법론이 정립되어있지 않았다. 이 연구는 바이너리 instrumentation 기법의 오버헤드를 측정하여 그 효율성을 비교평가할 수 있는 단위기능과 측정방법론을 제안한다. 또한 제안한 방법을 DynamoRIO와 Pin에 적용하여 성능차를 도출하였다. 분석도구의 효율성 비교결과는 사용목적에 따른 분석도구의 선택기준이 되며, 측정방법론은 기존도구와 앞으로 새롭게 개발될 분석도구들에 대해서도 그 효율성을 검증하는 방법으로 사용될 수 있다.
VOD 시스템에서는 한정된 자원을 이용하여 많은 사용자에게 안정적인 QoS(Quality of Service)를 제공하는 것이 중요하다. 실제 구현 환경에서 QoS의 문제점들을 분석하기 위하여 본 연구에서는 소스 공개 플랫폼인 리눅스를 기반으로 하는 클러스터형 VOD 서버와 내장형 클라이언트 시스템을 구현하였다 서버에서는 MPEG 미디어 데이타의 병렬 처리와 부하 균등, VCR 기능을 구현하였다. VOD 사용자에게 보다 친밀한 인터페이스를 제공하기 위하여 일반 TV를 단말로 사용하였고 VCR 기능들을 제공하기 위하여 내장형 보드를 사용하였다. 본 논문에서는 사용자들의 다양한 요구사항에서의 성능 측정을 바탕으로 VOD 시스템의 성능 한계 일인들을 평가한다. 또한, 분석된 자료를 근거로 VOD 시스템에서의 가용 메모리와 가용 네트워크 대역폭을 기준으로 하는 동적 진입 제어의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템 자인의 효율성을 증가시켜 더욱 많은 사용자들에게 QoS가 보장되는 미디어 스트림을 제공한다.
최근 정보통신기기 분야에서 임베디드 시스템이 널리 활용되고 있고, 그 사용범위와 영향력이 점점 커지고 있다. 이러한 임베디드 시스템에서 다양한 기능을 제공하고, 유지 보수를 용이하게 하기 위해서 임베디드 시스템을 위한 운영체제가 많이 개발되어 사용되고 있다. 그 중에서도 임베디드 리눅스는 저렴한 비용으로 구입 가능하고, 많은 장치 드라이버가 제공되며, 소스코드가 공개되어 있어 이를 수정하면 자신만의 시스템을 구축할 수 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 응용에 보편적으로 쓰이고, 가장 활용도가 높은 Touch Panel과 TFT-LCD를 사용하기 위한 디바이스 드라이버를 구현하였다. Altera Nios II 임베디드 시스템을 이용하여 하드웨어를 구성하였고, 멀티미디어 응용을 위한 uClinux기반 Nios II 시스템의 Frame Buffer, Touch Panel, I2S 디바이스 드라이버를 설계하여 실제 동작을 테스트 하였다.
전산유체해석(CFD) 기법을 이용하여 음극 지지체형 고체산화물 연료전지(SOFC)에 대한 수치해석을 수행하였다. 평판형 구조의 SOFC 에서 가스채널과 리브폭 변화에 따른 성능과 온도균일성에 관한 연구가 이루어졌다. 전산해석 툴로서는 공개소스 전산유체해석 툴박스인 OpenFOAM 을 이용하였다. 수치해석결과, 산소고갈이 일어나지 않는 범위 내에서 가스채널과 리브폭의 증가는 성능과 온도 균일성에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 하지만 넓은 리브폭의 사용과 고전류밀도에서의 작동은 산소고갈로 인한 성능저하의 가능성이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트폰 사용자 중심의 반응 완료 시간에 대한 동적 분석을 활용하여 사용자가 실제 인지하는 성능 중심의 새로운 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 위하여 먼저 스마트폰 응용프로그램에서 사용자가 실제 인지하는 성능에 대한 평가 지표로써 사용자 중심 반응 시간을 정의한다. 또한, 이러한 사용자 중심 반응 시간의 동적 탐색에 기반하여 사용자가 인지할 수 있는 성능 병목 지점을 최적화의 힌트로써 개발자에게 제공하는 사용자 중심 반응 시간 분석 도구의 설계와 개발에 대하여 소개한다. 제안한 사용자 중심 반응 시간 분석 도구를 갤럭시 넥서스 스마트폰에 구현하여 그 정확도와 계산부하를 평가한 결과, 전체 반응 시간의 1% 미만의 계산 부하로 카메라를 이용하여 측정한 결과 대비 92%의 정확도를 보였다. 제안한 도구의 효율성 평가를 위하여 소스 코드가 공개되어 있는 안드로이드 응용프로그램의 성능 개선에 제안한 도구를 활용하여 최대 16.4%의 성능 향상을 달성하였다.
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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