스마트폰의 대중화와 보편화가 이루어지면서 스마트폰 개발 환경도 많은 발전을 이루었다. 스마트폰 운영체제들은 각각 고유의 특성을 가지고 다양한 기능들을 제공한다. 안드로이드에서는 서로 다른 어플리케이션끼리 데이터를 공유하기 위해 ContentProvider를 사용한다. 그러나 공격자가 역공학 기술을 이용할 경우 다른 어플리케이션이 데이터베이스에 접근하여 불법적 정보유출을 할 수 있다는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ContentProvider를 통한 정보유출의 취약점을 분석하였다.
본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계 학습에 적용하였다.
The development of data communication and network technology has brought a change to various communications through the internet. Regarding the stable internet service, corporations and Individuals came to require an internet data center in which there is computer equipment and network devices available 24 hours everyday. The internet data center is now on a large scale in its structure and facility, suitable for the internet environment that is under development in various dimensions, and effective for task support, stable facility, capable of space expansion and flexibility, and easiness in ease of maintenance and management, etc. The monitoring center of the data center which is one of the core facilities in the center, special space elements and functions as well as a function of task space are to be put into consideration additionally. This study was to present a proposal for the space elements and environmental design of a monitoring center, which could create an efficient and comfortable room.
현재 해운산업은 4차산업 인프라를 구축 중인 초입부 단계에 놓여져 있다. 미래 VTS운영시스템 개발을 위해 기존 시스템에서 보다 접근성이 용이하고 서비스 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 현재 주어진 기술력, 인프라를 바탕으로 미래 VTS 운영시스템을 개발, 상용화에 성공한다면 자율운항선박, AI관제운영시스템 등 더 나은 미래 해운산업 기술개발에 중요한 자원이자 빅데이터가 될 수 있다.
각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.
최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 가뭄이 빈번히 발생하고 있으며 우리나라도 '14~'15년 장기화된 가뭄으로 인해 많은 어려움을 겪었다. 이러한 가뭄은 비교적 느린 속도로 진행되고 그 영향이 복잡하게 나타나기 때문에 적절한 사전대응이 이루어지지 않으면 상당한 피해를 겪게 된다. 최근 기존 수자원 정보의 수집과 분석을 탈피해서 다른 사회 시스템과의 연계 추진하는 빅데이터 개념의 적용시도가 이루어지고 있다. K-water 국가가뭄정보분석센터에서는 가뭄의 사전인지와 영향평가의 보조적인 수단으로서 뉴스를 활용하는 방법론을 도출하고 이를 시스템에 구현하여 적용하여 활용성을 분석하였다. 언론(뉴스)정보는 가뭄의 발생, 영향, 대응 등을 포괄적으로 검색할 수 있도록 가뭄진행 순서에 따라 가뭄징조 및 예측, 가뭄발생, 가뭄영향, 가뭄대응, 가뭄대비 및 해소 관련 5개 카테고리와 이와 관련된 69개 세부 키워드로 구분하고 이를 시스템에 반영하였다. 빅데이터 기능을 적용하여 인터넷 뉴스를 해당키워드를 적용해 자동으로 수집할 수 있도록 하였으며 중복되거나 관련 없는 뉴스를 제외하고 이를 다시 발생지역으로 공간 구분하여 GIG 맵에 표출될 수 있도록 구축하였다. 구축된 시스템을 활용하여 '16년을 대상으로 수집된 총 448건의 뉴스자료를 분석한 결과 시스템에 구축되어 있는 '16년 용수공급체계를 반영한 가뭄평가결과와 발생위치, 발생시기, 피해내용 등이 '16년 물수급 현황을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 향후 센터에서는 뉴스이외에 소셜미디어와 SNS등에서 다양한 가뭄관련정보를 빅데이터 수집방식에 의해 확보하고 이를 가뭄인자와 영향평가에 대한 참고자료로서 활용하기 위한 방안과 시스템 적용을 통한 검증을 지속적으로 진행할 예정이다.
STN(The Scientific & Technical Information Network)은 과학 기술, 산업 및 특허 분야의 200여종의 데이터베이스를 검색할 수 있는 상용 온라인 데이터뱅크이다. 이러한 STN의 데이터 베이스중 이용도가 높은 59개의 데이터베이스를 인터넷의 웹상에서 편리하게 검색할 수 있고, 서지 사항이나 초록뿐만 아니라, 특허의 도면이나 비즈니스 정보의 전문 기사 출력 및 화학물질의 3차원 표시도 가능한 STN Easy(http://stneasy.cas.org)의 특징과 기능에 대해 알아보았다. 또한 이렇게 검색한 결과를 ACS(American Chemical Society)를 비롯하여 총 9개 출판사의 웹사이트로 링크하여 전자화된 원문을 얻을 수 있는 ChemPort(http://www.chemfort.org)를 소개하였다.
최근 인터넷의 급속한 보급과 네트워크 자원을 비롯한 전자자료의 급증, 메타데이터의 출현 등으로 목록분야에 있어 환경이 크게 급변하고 있다. IFLA를 비롯한 관련 기관들이 이와 같은 변화에 대응하여 많은 연구와 함께 규칙들을 정비하고 있다. 본 연구에서는 디지털 전자자료의 목록과 관련하여 시대별로 주요한 흐름을 분석한 후, 전자자료의 목록과 직접적인 관련이 있는 ISBD(ER), AACR2R 2002 개정판, MARC 21, 더블린 코어, 한국목록규칙 제4판을 중심으로 보다 자세하게 살펴보았다. 그리고 오늘날 인터넷 자료를 조직하기 위해 시도되고 있는 대표적인 방법으로 인터넷상의 웹 페이지를 자동으로 색인하는 방법, 웹 자료를 기술하기 위해 고안된 더블린 코어 등과 같은 메타데이터를 이용하는 방법, 도서관에서 전통적으로 시행하고 있는 MARC 형식으로 목록하는 방법에 대해 비교 분석하였다.
인터넷포털 사이트에서 제공되고 있는 지식검색 질문응답서비스의 성능을 평가하기 위하여, 이용량이 많은 상위 네 가지 사이트를 대상으로 질문응답 데이터를 체계적으로 표집하였다. 디지털 참고봉사의 평가 틀을 적용하여 질문의 수와 유형, 응답률, 적시성, 정확성, 만족도를 측정하여 분석함으로써 서비스 현황을 진단하고 개선방안을 제시하였다.
과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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