최근 유비쿼터스 헬스케어 서비스를 이용한 시간과 공간의 제약 없이 각종 의료서비스와 건강관리를 제공받는 유비쿼터스 헬스케어에 대한 관심이 증대되고 있다. 유비쿼터스 헬스케어 산업은 특성상 단일 제품이나 서비스로만 존재하지 않고, 의료정보, 장비, 소프트웨어, 네트워크, 전자상거래 등의 보건 의료를 구성하는 모든 산업이 IT에 기반 하여 집약된 새로운 산업분야이다. 이러한 산업 특성상 유비쿼터스 헬스케어 서비스는 다양한 기술들을 이용하기 때문에 이들을 서비스의 개발, 이용 단계에서 통합된 환경을 제공받아 이용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 헬스케어 서비스 이용을 위한 서비스 시스템 아키텍쳐를 제안하고, 제안된 시스템에서 이용할 수 있는 서비스들을 개발하기 위한 유비쿼터스 헬스케어 서비스 개발 Framework을 설계한다. 제안된 시스템 아키텍쳐와 개발 Framework을 이용하면 헬스케어 서비스 이용자에게 적절한 인터페이스의 제공과 질환에 대한 추적 관찰, 증상의 판단, 진료 지원, 건강관리, 외부 기관과의 정보 교환 등의 서비스를 개발할 수 있다.
본 논문에서는 상호 작용 중심 시스템의 품질을 확보하기 위하여 LTL 분산 명세를 활용하는 연구를 소개한다. 이러한 시스템의 품질확보를 위해서는 모듈 간의 상호 작용을 확인하여 기대하는 요구 사항을 달성하고 있는지를 검사해야 한다. 이 작업은 어렵고 노동 집약적이며 전문가를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이 검사에 도움을 주기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 시스템의 기대하는 요구 사항은 각 모듈별로 분리해서 명세한다. 그리고 모듈 사이의 상호 작용은 다른 모듈이 수행하는 행위가 특정 모듈의 행위와 관련 있음을 의미한다. 여기서는 GR(1) 합성을 이용하여 명세를 만족하는 오토마타 모델이 생성되고 이것들은 소프트웨어 에이전트 기반의 시뮬레이터를 통해 모델의 행위를 확인하여 시스템이 요구 사항을 달성하고 있는지를 검사한다.
데이터 집약적인 대부분의 애플리케이션들은 규칙적인 메모리 접근 패턴과 동시에 불규칙적인 접근 패턴을 커널 코드에 포함하고 있다. 그 동안 대부분의 메모리 접근 패턴 최적화 기법은 규칙적인 패턴에 집중되어 있었다. 하지만 암호화/통신 관련 애플리케이션에서는 불규칙한 패턴으로 메모리 접근의 대부분을 구성하는 경우가 많다. 이러한 불규칙한 메모리 접근 패턴을 대상으로 온칩메모리를 효율적으로 사용하도록 최적화 기법을 일반화하여 설계하는 일은 어려운 작업이기 때문에 관련 연구분야에 큰 진전이 없는 실정이다. 우리는 불규칙 메모리 접근 패턴 최적화 문제를 해결하기 위하여 데이터 클러스터링 기법을 제안하였다. 클러스터링은 접근되는 데이터의 시공간 지역성을 계산하여 이득이 큰 데이터들을 하나의 블록으로 구성하여 온칩메모리에 상주시키는 기본단위로 사용하는 기법이다. 본 기법을 이용하면 기존의 캐시메모리에 비하여 약 19% 에너지 소모를 절감할 수 있다.
멀티미디어와 인터넷의 대중화가 야기한 급격한 데이터의 증가는 테라(Tera)바이트 이상의 대용량 저장공간과 대용량 정보의 효율적인 공유를 지원하는 스토리지 시스템을 요구하고 있으며 이를 위하여 SAN 기반의 스토리지 클러스터링 시스템들이 많이 사용되고 있다. 이러한 환경에서 하드웨어 또는 소프트웨어 RAID(Redundant Array of Independent Disks)는 대용량 정보의 고성능의 입출력과 신뢰성을 위해서 필수적이 되었다. 범용적인 RAID로는 RAE-0, RAID-1, RAID-5가 주로 사용되고 있으며 각각의 레벨은 장단점을 갖는다. 본 논문에서는 RAID-0와 RAID-1이 갖는 문제점들의 보완을 위하여 변형된 RAID 레벨인 RAID-SM을 제안한다. RAID-SM은 기존의 RAID-1이 가지는 데이터의 가용성을 유지하면서 추가적인 비용 없이 RAID-0의 우수한 입출력 성능을 얻기 위한 RAID-1의 변형된 방식이다. RAID-SM의 구현을 위하여 디스크상의 데이터의 배치 및 데이터 맵핑 탕식을 정의하고 RAID-SM에서의 I/O방법을 기술한다. 제안하는 RAID-SM은 멀티미디어나 GIS 데이터와 같은 읽기 연산 집약적인 시스템을 대상으로 하는 안정적인 레이드 방식이며 RAID-SM의 장점 및 성능은 본 논문에서의 실험을 통한 결과로서 제시한다.
본 논문의 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 플랫폼은 달동네와 판자촌과 같이 소외계층이 집약된 곳이라면 노후된 기기와 전선들이 많을 것이고 그렇다면 전기적 요인으로 인한 화재가 발생할 것이라는 가설에서부터 시작한다. 피해의 최소화를 위해 고안한 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 스파크를 감지하고, 전선 주위의 발열량을 모니터링하며, 화재를 감지한 즉시 소방서로 연락을 취하는 인공지능 시스템이다. 더 나아가 센서로부터 데이터를 받아 매일 온·습도, 전력 접촉부의 온도, 계절 등 여러 환경을 고려해 화재가 발생할 확률을 계산한다. 또한 화재가 발생하지 않아도 매일 화재 발생 위험률을 제공한다. 이 정보를 제공하기 위해 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 하드웨어와 소프트웨어, 인공지능으로 구성하였다.
최근 공개되어진 네트워크 인프라를 활용한 서비스 집약 솔루션인 Cloud Computing에 대한 공격은 개발 플랫폼과 웹 기반 제공 소프트웨어, 자원 서비스 등을 무력화시키는 침해 사고와 서비스 장애를 발생시키고 있다. 따라서 불법적인 서비스 차단에 대한 공격으로부터 Cloud Computing 시스템이 지원하는 3가지 서비스 (3S' : laaS, PaaS, SaaS)의 운영정보와 생성된 자료에 대한 보안연구가 필요하다. 본 논문은 Cloud Computing 서비스에 대한 공격과 방어 실험을 단계별 4-Stage 기반의 방어기법으로 최적의 서비스가 가능한 시스템 구축에 관한 연구이다. 최초 네트워크에 대한 접근을 관제하고 가상화 서비스 제어와 지원 서비스 분류, 다중화 경로 선정 등의 순차적이며, 단계적인 4-Stage 접근 제어를 실시하는 방어정책으로 공격을 분산시키고 각 Stage별 접근 제어를 위한 모니터링과 분석을 통해 방어정책 구현과 분석을 시행함으로써 공격 유형별 방어를 실험하고 연구 결과는 Cloud Computing 서비스 기반의 방어정책 구현을 위한 실무적인 기초자료를 제공하고자 한다.
부품단종(DMSMS) 문제는 품목, 원자재 또는 소프트웨어 제조업체 또는 공급 업체의 손실 또는 임박한 손실을 말한다. 해당 제조업체 또는 공급업체가 필요한 부품, 원자재 또는 소프트웨어의 생산 및 지원을 중단하거나, 원자재의 공급이 더 이상 가능하지 않을때, 부품단종 문제를 겪게 된다. 전통적으로 부품단종 문제는 전자부품에 국한되는 것으로 생각할 수도있다. 하지만 소프트웨어 및 비 전자 부품(MaSME, 원자재, 구조물, 기계 및 전기부품)을 포함하여 시스템 내의 모든 부품에서 부품단종 문제가 발생할 수 있다는 사실을 인식하는 것이 중요하다. 부품단종 문제는 적은 시장 수요, 새롭거나 빠르게 진화하는 과학과 기술의 발전, 독성/화학 물질의 검출 한계 및 관련 규제와 같은 여러 가지 요인으로 인해 발생될 수 있다. 이는 공급망 및 산업 기반에 상당한 영향을 미친다. 첨단 전자부품의 집약체인 유도무기에서 이는 더욱 빈번하게 발생하고 있으며 본연구에서는 부품단종 문제를 해소하기 위해, 선진국의 부품단종 프로세스를 조사/분석하였다. 또한 이를 시범 적용하여 위험도 평가, 운용영향성 분석 및 대응방안 수립 등 부품단종관리의 적합성을 입증하였다. 더불어 유도·수중무기의 부품단종에 대해 사전관리와 사후관리. 미 관리를 수행할 경우 발생하게 되는 비용을 추정하였고, 부품단종관리를 수행할 할 경우 경제적 효과가 있음을 제시하였다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 둥을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다.
지난 세기 인류를 지배해 온 물질문명의 가치들이 지식과 정보, 그리고 문화라는 눈에 보이지 않는 가치들로 대체되고, 세계경제의 중심축도 자본과 노동집약적인 산업에서 소프트웨어, 콘텐츠중심의 지식기반 산업으로 급격히 이동하고 있다. '문화의 산업화' 라는 관점에서 다국적 기업의 등장과 이에 따른 국가 간 문화적 지배와 종속, 문화정체성의 위기, 문화산업 지원과 육성 등의 문제가 부상하면서 국가 정책의 주요 관심사가 되었다. 이에 정부의 육성책과 인력양성을 위해 각 대학에 문화콘텐츠 관련학과를 신설하게 되었다. 그러나 이러한 양적인 증가에도 불구하고 이렇다할 성과를 거두지 못하고 있는 실정이다. 이는 교육의 방향성이 뚜렷하지 않고 체계성이 결여된 까닭에, 문화 콘텐츠 관련 전공들의 학과간 벽이 두텁고 체계적인 연동 프로그램을 통하여 우수자원의 교육과 배출이 이루어지지 않았기 때문이다. 이에 세부전공들의 연동 교육 프로그램을 통하여 문화콘텐츠 산업 전반에 대한 이해를 높이고 또한 연계 가능한 전공의 융합을 통하여 체계적인 인력 양성 교육프로그램을 개발하여야 한다. 따라서 본 논고는 문화콘텐츠 산업의 급변하는 환경에서 요청되는 문화 콘텐츠 인력 양성을 위해서 디지털화에 따른 국내외 문화 콘텐츠 산업 현황의 변화를 우선 개관하고자 한다. 이어서 업무 흐름도를 통한 인력유형의 파악, 그리고 융합에 따른 콘텐츠 전달 방식의 변화가 교육시스템에 어떠한 영향을 끼치며, 그것이 어떻게 구축되는 것이 바람직한가를 검토하고 아울러 본 논고에서는 교육시스템의 연동을 통해 CT산업의 핵심 인력을 양성하는 하나의 방안에 대한 예비적인 고찰을 수행한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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