무한 경쟁체제인 시장에서 변화하는 요구들을 수용하기 위한 해결책으로, SK 텔레콤은 향후 10년간 증가할 대용량의 데이타 및 트랜잭션을 처리하고, 다양한 마케팅활동 지원이 가능한 새로운 마케팅 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 기존의 메인프레임 기반의 COIS시스템을 유닉스기반의 클라이언트 -서버 구조로 변경한 것이며, 웹브라우저 기반 인터페이스를 제공한다. NGM(Next Generation Marketing) 이라고 명명된 이 프로젝트는 그 규모가 전례가 없이 매우 컸다. 그러나 관리 및 기술적 문제들로 인하여 프로젝트는 위험을 맞게 되었다. 기존의 거대 벤더들이 제공하는 소프트웨어 솔루션에 기반한 어플리케이션 프레임워크가 새로운 시스템의 다양하고 방대한 요구조건을 충분히 소화시키지 못했기 때문이다. 결국 2005년 3월 SK텔레콤은 NGM 프로젝트를 보류하였다. 2005년 5월 종합적인 기획 수정을 통해 프로젝트는 2단계에 착수되었다. 새로운 시스템의 복잡도에 대응하기 위해 더 이상 단일 솔루션을 택하지 않기로 결정하여, 새로운 시스템은 커스팀 빌트의 형태가 되었다. 본 논문에서는 성공적인 NGM 프로젝트 수행을 위해 고려된 3가지 기술적 요소 - 미들웨어 및 어플리케이션 프레임워크, 데이타베이스 아키텍처, 튜닝 및 시스템 퍼포먼스 - 에 대하여 다루고 있다. NGM 구축에 있어서 적용된 이 프로세스 및 접근방법은 텔레커뮤니케이션 사업분야에서의 가장 성공적인 실제 적용사례로 볼 수 있다. 완성된 NGM 시스템은 2006년 10월 9일 성공적으로 가동되었고, "U.Key 시스템"으로 명명되었다. 이 새로운 시스템은 가까운 미래에 혁신적이고, 효과적이며 고객지향적인 어플리케이션 둥을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
본 논문은 은닉 마코브 모델을 이용한 인터넷 정보 추출 방법을 제안하고, 인터넷상의 웹 사이트에서 상품가격을 효율적으로 추출하는 문제에 적용되었다. 제안된 방법에서 시스템으로 입력되는 데이터는 검색엔진의 인터페이스 URL 인데, 상품의 이름을 포함하며, 시스템의 출력은 추출된 각 상품의 상품명, 가격, 사진, 그리고 URL을 목록형태로 보여준다. 주어진 관찰 데이터를 이용해, 은닉 마코브 모델의 학습단계에서는 Maximum Likelihood 알고리듬과 Baum-Welch 알고리듬이 학습에 사용되었으며, 학습된 은닉 마코브 모델을 이용하여 시스템의 출력을 찾는 방법으로는 Viterbi 알고리듬이 사용되었다. 제안된 HMM기반의 정보 검출기는 실제상황에서 수집된 관찰데이터에 대해 실험이 수행되었는데, 기존의 PEWEB 알고리듬에 비해 검출도와 정확도에서 매우 향상된 결과를 보이고 있으며, 특히 정확도에서는 99%이상의 높은 결과를 보여주고 있다. 한편, 보다 충실한 학습을 위해 학습 데이터의 수를 800개 이상으로 증가시켰을 패 검출도 역시 약 93%로 향상된 성능을 보여주었다.
현재 거의 모든 운영체제는 여러 웹 서비스를 지원하기 위하여 운영체제 수준의 보안성을 제공하고 있다. 하지만, 많은 부분에서 운영체제 수준의 보안성이 취약한 것이 사실이다. 특히, TCSEC(Trusted Computer System Evaluation Ceiteria)에서 정의한 B2 레벨 이상의 보안성을 만족시키기 위한 Security Kernel 레벨에서의 감사/추적 기능이 필요하다 이를 위해 시스템 콜 호출시 감사 자료를 생성하고, 모든 이벤트에 대해 동일한 포맷의 감사 자료를 생성하여 추후 역추적 하는데 필요한 정보를 제공토록 한다. 본 논문에서는 안전한 증거 확보를 위하여 기존 리눅스 커널에 대해 변경 없이 적용 가능한 LKM(Loadable Kernel Module) 기법을 이용한 감사/추적 시스템 모듈을 제안하였다. 이는 침입탐지시스템과 같은 외부 감사자료 등을 동시에 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하고, 시스템 관리자와 보안 관리자를 구분하여 역할기반의 안전한 시스템을 제공한다. 이러한 자료 등은 추후 법적 대응이 가능한 컴퓨터 포렌식스의 자료로 활용하고자 한다.
지하수 자원을 사용하기 위해 설치된 많은 관정들이 사용 후 폐공처리 소홀로 인하여 지하수 오염원이 된다. 또한 폐공된 관정에서는 중금속 및 유기화합물 등의 유해물질이 지하수로 유입 되는 문제점이 발생하여 지하수 수질 악화를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 유비쿼터스 센서 노드와 GIS 기술을 접목한 u-GIS 환경 하에서 관정의 위치정보와 지하수 센싱 정보를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있는 지하수 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 아울러 UML 2.0을 활용하여 시스템을 이용하는 사용자의 다양한 요구사항, 시스템 내부 모듈들 간의 상호작용 및 데이터 흐름을 분석하여 시스템을 모델링한다. GIS 맵과 웹 환경, 스마트폰 기반의 모바일 단말기 등의 다양한 플랫폼을 통해 원격지에 있는 각 관정의 지하수 상태 및 관정 관련 속성 정보를 모니터링을 하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.
손-동작(Hand-Gesture) 인터페이스 기술에서 사용자의 다중 입력을 위하여 손가락 끝점(Finger end-points)의 추출은 가장 중요한 과정 가운데 하나이다. 그러나 이전의 방법들은 손 영역을 추출하고 기하학적 또는 형태학적 영상 처리 방법에 기반하여 손-동작 명령 수행을 위한 손가락 끝점 추출을 수행하고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티터치(Multi-Touch) 디스플레이 장치에서 사용자 입력 처리를 위해서 사용되는 적외선 확산 투광(DI: Diffused illumination) 방식을 이용하여 사용자 손가락 끝점을 추출하고, 추출된 끝점의 개수 변화 및 이동 방향에 의해서 동작하는 공간 마우스를 구현한다. 제안하는 공간 마우스는 기본적인 마우스 이벤트 처리뿐만 아니라, 확장된 사용자 멀티 제스쳐를 위한 연속적 명령 기능을 포함한다. 구현된 공간 마우스의 성능 평가를 위해서 윈도우 웹 브라우져 어플리케이션 사용 환경에 적용한 결과 다양한 사용자 명령에 대하여 평균 90%의 성공적 결과를 보였다.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
내장 소프트웨어는 외부 입력과 시스템의 현재 상태를 함께 고려하여 출력을 결정하는 특성을 가지고 있기 때문에, 하나의 모듈을 테스트하기 위해서는 해당 모듈에 대한 단위 테스트 기법 이외에, 추가적으로 그 모듈에 도달하기 위한 다양한 시퀀스를 생성하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 내장 소프트웨어의 모듈 테스트를 위한 명세 기반의 테스트 방법을 제안하고 이를 지원하는 자동화 도구인 MSCTest를 구현하였다. 각 모듈의 기능은 결정표 (decision table)를 이용하여 명세하고, 시스템에 발생가능한 시나리오는 데이타 표현을 첨가한 MSC (Message Sequence Charts)로 기술하여 테스트 시퀀스를 생성한다. MSCTest는 MSC 그래픽 편집기, 테스트 시퀀스와 데이타 생성기, 그리고 생성된 테스트데이타를 수행시키는 테스트 드라이버 생성기로 구성되어 있다. MSCTest를 이용하여 웹 비디오폰이나 디지털 TV 등에서 편리한 사용자 인터페이스를 제공하기 위해 사용되는 EsWin (Embedded System Windows) 소프트웨어를 효과적으로 테스트할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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