전자기후도의 대중홍보 및 사용자 접근성 개선을 위해 개방구조의 Google Earth 플랫폼 상에서 전자기후도를 시연할 수 있는 시스템을 구축하였다. 전국 56개 기상관서에서 1971-2000 기간 중 관측한 일 최고 및 최저기온자료를 토대로 270 m 해상도로 규모를 축소시킨 평년 전자기후도와 2011-2100 기간 중 예상 기온편차를 더한 미래 전자기후도, 이 자료에 근거하여 추정한 벚꽃개화기 분포도, 충북 청원지역에 한해 미세지형의 효과를 반영한 30 m 해상도 전자기후도 및 벚꽃개화일 예상도 등을 이미지 파일로 변환하였다. 이들을 이용하여 사용자와 상호작용 없이 현재, 20년후, 50년후, 80년후의 벚꽃개화일, 최저기온, 최고기온을 표현하는 시스템을 KML로 제작하였다. 이 시스템을 구현하기 위해 Windows XP 환경에서 Google Earth 4beta를 사용하였으며 Apache 2.2.3과 PHP 5.1.6 기반의 웹 서버를 구동하였다. 효과적인 시연을 위해 30인치 크기의 고해상도 대형 모니터를 사용하였으며 중첩될 이미지들도 이러한 해상도에 맞추어 제작되었다. 이 시스템을 이용한 전자기후도 시연회가 여러 차례 성공적으로 개최되었다.
모바일 기기는 그 자체가 가지고 있는 연산 자원이 제한적이기 때문에 클라우드를 활용하여 컴퓨팅하거나 데이터를 저장하는 경향이 있다. 5G로 인해 실시간성이 중요해 짐에 따라, 중앙 클라우드보다 사용자에게 더 가까운 위치에서 컴퓨팅하는 엣지 클라우드에 관한 많은 연구가 수행되었다. 사용자가 현재 연결된 기지국의 엣지 클라우드와 물리적인 거리가 멀어질수록 네트워크 전송 속도가 느려지게 된다. 따라서 원활한 서비스 이용을 위해서는 가까운 엣지 클라우드로 애플리케이션을 마이그레이션 한 뒤 재실행해야 한다. 우리는 호스트 운영 체제와 독립적이며, 가상 머신에 비해 이미지 크기가 상대적으로 가벼운 도커 컨테이너에서 애플리케이션을 실행한다. 기존의 마이그레이션 연구는 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 실험하였다. 시뮬레이터는 고정된 값을 사용하기 때문에 실제 환경에서의 결괏값과는 차이점이 발생한다. 또한, 공유 저장소를 통해 이미지를 마이그레이션 하는 방식을 사용하였는데, 이는 패킷 내용 노출에 대한 위험을 갖는다. 본 논문에서는 실제 환경에서 엣지 컴퓨팅 환경을 구현하여 데이터 암호화 전송방식인 안전 복사(Secure CoPy) 방식으로 컨테이너를 마이그레이션 한다. 공유 저장소 방식 중 하나인 네트워크 파일 시스템(Network File System)과 마이그레이션 시간을 비교하고 안전성 확인을 위해 네트워크 패킷을 분석한다.
AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
본 논문은 유선용으로 작성된 웹 문서를 모바일용 단말기에서 서비스가 가능하도록 유선 콘텐츠를 모바일 콘텐츠로 변환하는데 목적을 두고 있다. 유선 콘텐츠는 일반적으로 Pop-Up광고창, 불필요한 이미지, 유용하지 못한 링크들로 꾸며져 있어서 유선 환경에 비해 낮은 대역폭, 메모리, 스크린 크기를 갖고 있는 모바일 단말기상에 프리젠테이션이 어려울 뿐만 아니라 모바일 사용자들에게 직접 콘텐츠에 접근하는 것을 혼란스럽게 하고 있다. 그러므로 유선 웹 문서로부터 유용하고 적절한 콘텐츠를 추출하고 이를 모바일 단말기의 특성에 맞춤식으로 제공하는 요구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 WAP 2,0과 여기에 채용된 콘텐츠 생성 언어인 XHTML Basic을 기반으로 한 콘텐츠 변환 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 콘텐츠 변환 방식은 유선 웹 문서를 경량화한 후, 기존의 변환 방식인 필터 방식 변환 규칙을 적용하였다. 그리고 적용된 변환 규칙은 수정과 삭제가 쉽게 처리될 수 있도록 XHTML Basic의 모듈단위 기반을 사용하였으며, 또한 변환의 확장성 및 문서의 유효성을 유지하기 위하여 변환 규칙은 XSLT 기술의 XSL 문서 내에 정의하였다. 또한 WAP 1,X의 Legacy한 서비스와의 연동을 위해 CC/PP 프로파일 및 단말기 헤더 정보를 분석하는 모듈을 갖도록 시스템을 구성하였다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
본 연구는 임상간호사의 심폐소생술에 대한 지식과 기술을 향상시키기 위해 웹 기반의 교육 프로그램을 개발하고 평가하는 데 목적이 있다. 2002년 2월 1일부터 4월 30의 기간동안 류세앙(1999)이 수정한 프로그램 개발과정에 의해 분석, 설계, 자료수집 및 개발, 프로그래밍 및 구현, 평가를 거쳐 웹 기반의 심폐소생술 간호교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 본 프로그램은 심폐소생술의 의의와 중요성, 기본심폐소생술, 장기심폐소생술, 소생술 후 간호를 학습내용으로 하여 텍스트 자료, 사진, 그림, 동영상 자료 등을 나모 웹 에디터, 스캐너, Adobe photoshop 등을 이용하여 인터넷 파일 제작과 이미지 수정단계를 거쳐 FTP(File Transfer Protocol)을 이용하여 웹에 올리고 시범운영을 통해 최종 수정하여 완성된 프로그램이 개발되었다. 2) 평가단계에서는 D시내에 소재한 K대학병원에 근무하는 간호사 36명을 임의표출하여 프로그램을 사용한 후의 반응을 조사하였다. 이에 대한 결과는 다음과 같다. 학습교재 관련특성의 평점은 $4.2{\pm}.67$, 학습 시스템 관련특성의 평점은 $4.0{\pm}.79$점, 학습자 만족도 관련특성에 대한 반응에서 학습자의 만족도는 $4.2{\pm}.58$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점을 얻어 총평점은 $4.1{\pm}.45$점이었다. 특히, 멀티미디어 자료의 적절성은 $4.3{\pm}.68$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점이었고, 화면구성과 배색의 적절성에서 $3.8{\pm}.81$점, 화면크기와 글자크기의 적절성에서 $3.7{\pm}.81$점이었다. 이상의 결과를 볼 때 프로그램 평가에 대한 분석작업을 거쳐 교육 프로그램의 지속적인 업그레이드 작업이 이루어진다면 본 웹 기반의 간호교육 프로그램이 간호사들의 계속교육과 평생교육에 활용될 수 있는 효과적인 교육 프로그램이 될 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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