이 논문은 효율적인 GIS 웹 서비스에서 GIS 서비스 레지스트리를 이용한 활용 모델과 전략을 제시하고 있다. 최근 SOA(service-oriented architecture)와 웹 서비스를 이용한 서비스가 활발하게 개발되고 있다. 그러나 공간정보 분야에서는 SOA 서비스의 핵심 컴포넌트 중 하나라고 할 수 있는 공간정보 레지스트리의 활용 전략에 대한 연구가 부족하여 실제적인 GIS 웹 서비스의 활용이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GIS 웹서비스에서의 서비스 참여 주제를 규정하고 이에 따른 다양한 GIS 웹 서비스 모델을 분류한다. 또한, 각각의 분류된 모델유형에 대해 GIS웹서비스 레지스트리로서 참조되고 고려되어야 하는 특성들을 도출하여 가능한 분석관점도 함께 제시한다.
본 연구는 Spark 클러스터 환경에서 대용량 로그를 분석하여 시스템 이상과의 연관성을 탐색한다. 로그를 활용한 이상 감지 연구는 증가하고 있으나, 클러스터의 다양한 컴포넌트의 로그를 충분히 활용하지 못하고 이상과 시스템의 연관성을 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 정상과 비정상 로그의 분포를 분석하고, 로그 템플릿의 출현 여부를 통해 이상 감지 가능성을 탐색한다. Hadoop과 Spark를 활용하여 정상과 비정상 로그 데이터를 생성하고, t-SNE와 K-means 클러스터링을 통해 비정상 상황에서의 로그 템플릿을 찾아 이상 현상을 파악한다. 결과적으로, 비정상 상황에서만 발생하는 고유한 로그 템플릿을 확인하며 이를 통해 이상 현상 감지의 가능성을 제시한다.
최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.
객체지향 설계는 상속 및 은닉과 같은 개념이 도입되어 소프트웨어 개발 생산성 및 품질 향상을 가져다 주었다. 하지만 소프트웨어의 크기가 커지게 되면 이를 구성하는 객체의 수가 증가하고 이에 비례하여 상속 또는 호출과 같은 객체간 결합관계가 증가한다. 또한 이러한 객체간 결합관계는 객체지향 소프트웨어의 복잡도와 밀접한 관계를 갖고 있는데 다수의 결합관계는 소프트웨어의 복잡도를 높이어 결국에는 소프트웨어 품질저하로 이어지게 된다. 그래서 소프트웨어 개발 분야에서는 컴포넌트 기반의 설계와 같은 방법을 통하여 객체간 결합관계를 명확히 함으로써 소프트웨어의 품질을 높이려는 노력이 진행되고 있다. 또한 객체 품질 메트릭을 정의, 산출하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 이를 활용하여 높은 품질의 소프트웨어가 될 수 있는 방법들을 찾는 연구가 함께 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 본 연구는 컴포넌트와 같은 시스템 분해 관점에서 객체 상호간 결합링크 속성의 분석을 통하여 서브시스템 분해를 위한 기초자료를 구축하고자 한다. 이전까지의 연구들이 개별객체를 평가하고 수치화하여 이를 누적하는 방식이었다면 이번 연구는 소프트웨어 복잡도와 밀접한 관계가 있는 객체간 상호간의 링크결합관계를 분석 대상으로 선정하고 객체간 링크의 속성분석 및 결합강도 예측에 기계학습을 활용한 새로운 관점에서의 소프트웨어 분석 방법을 제안한다.
산출물들의 추적 관계 정의를 이용한 요구사항 추적을 통해, 기존의 컴포넌트 자체의 재사용뿐만 아니라 컴포넌트 개발과정에서 나오는 다양한 산출물들을 요구사항 기반으로 재사용할 수 있다. 이러한 재사용성 증가를 목적으로 하는 요구사항추적을 지원하기 위해서는 산출물들이 요구사항을 기반으로 표현될 수 있어야 하고, 표현된 요구사항을 기반으로 하여 추적관계를 추론하는 메커니즘이 제공되어야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 시맨틱스 기반의 요구사항추적을 지원하기 위해서 요구사항 온톨로지를 하여 기술한다. 그 다음에 산출물들이 요구사항 온톨로지를 통해서 시맨틱 태깅되는 기술을 기술한다. 본 논문은 이와 같이 요구사항 추적을 위한 메커니즘을 제안하고, 요구사항 온톨로지의 구조를 정의하며 프로토타입을 제시한다.
본 논문에서는 위성영상처리 소프트웨어 및 시스템의 재사용성을 높이고, 개발기간 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있는 알고리즘 컴포넌트화를 통한 위성영상처리 프레임워크 및 시스템에 대한 구조를 제안한다. 기존 위성영상처리 소프트웨어 및 시스템은 특정 데이터 및 기능에 국한되어 제한된 구조를 갖고 있다. 또한, 각각의 시스템들은 동일 및 유사한 영상처리 알고리즘이 사용되지만 해당 알고리즘을 중복적으로 개발하는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 위성영상처리 소프트웨어 프레임워크의 요구사항을 분석하였다. 요구사항을 반영한 프레임워크 및 시스템 구조를 설계하였으며, 위성영상처리 프레임워크의 운영흐름도 함께 도출하였다.
인간의 외부 인지 감각을 인공적인 기술로 자극하여 실제와 유사한 체험을 제공하는 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술은 실 환경에서 제한되는 훈련 환경을 제공하는 대안으로 산업 분야 안전사고 예방 또는 조치에 대한 훈련시스템 구현 핵심 기술로 응용이 시도되고 있다. 하지만 3D 모델링과 소프트웨어 코딩으로 구현되는 시각체험 VR 환경 즉, 훈련용 콘텐츠는 개발에 많은 자원이 요구되어 훈련시스템 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 VR 기반 훈련용 콘텐츠 구현에 있어 동적 가시화 컴포넌트(VRDC, VR based Dynamic visualization Component)를 활용하는 방안을 제시하며 플랜트 안전훈련 시스템에 이를 적용함으로써 실용성을 검증하였다.
현재 스마트폰 사용자의 증가에 따른 영향으로 스마트폰 기반의 악성코드가 많이 발견되고 있다. 그 중에서 안드로이드(android) 악성코드의 개체수가 많은 것은 사용자와 개발자에 대한 개방형 정책과 시스템 접근의 용이성에서 원인을 찾을 수 있다. 인텐트(intent)는 안드로이드 어플리케이션간의 메시지 객체를 전송하여 해당 컴포넌트를 사용할 수 있게 하는 통신 매커니즘이다. 인텐트의 이용은 기존에 존재하는 컴포넌트를 재사용하여 개발자에게 편의성을 제공하지만 보안적인 측면에서는 취약점으로 활용될 수 있다. 인텐트의 보안 취약점은 어플리케이션의 주어진 고유 권한을 임의로 사용 가능하게하고 의도한대로 어플리케이션을 제어할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 이용자가 커스텀 커널(custom kernel) 사용에 따른 인텐트 보안 취약점에 대해서 대응한다. 브로드캐스트 인텐트의 취약점은 브로드캐스트 리시버에 주요 인텐트를 등록하여 탐지와 차단을 한다. 또한 검증되지 않은 인텐트의 접근 흐름을 실시간으로 감시하여 보안 취약성을 탐지하는 기법을 제안한다.
협업은 둘 이상의 사람들이 하나의 업무 또는 목적을 달성하기위해 공동으로 협력하여 일하는 것이다. 최근 개인 및 조직 간 협업 범위가 공동분석, 데이터 연계, 서비스 조합 등으로 확장되고 대용량 데이터 공유 및 실시간 연계분석 활동이 증대되면서 협업 지향적인 시스템 설계와 개발이 중요시 되고 있다. 특히 스마트워크와 지능화된 협업 기반은 데이터, 프로세스, 서비스, 사람 간의 다차원 연계와 실시간 활용, 의미 기반의 기계적 협력을 전재로 하고 있다. 본 연구에서는 Data, Process, Service, People 측면의 4가지 계층으로 전사적 자원을 설계하고 메타 메타데이터 기반의 온톨로지 분석을 통해 자원 간의 연계와 조합을 지원하는 시스템을 설계했다. Data 계층은 프로세스별 Input, Output 정보를 식별하여 Data의 메타 정보를 정의하고 이를 검색 에이전트가 색인하여 모델링에 참조할수록 한다. Process 계층은 BPMN모델을 확장한 exCPM의 개선 모델을 바탕으로 프로세스를 수행주체 간, 정보공유측면에서 프로세스를 분석했다. Service 계층은 협업지향적인 프로세스를 구성하는 컴포넌트를 서비스로 인식하고 프로파일을 통해 협업을 위한 검색과 프로세스를 연계지원하도록 설계 했다. 마지막으로 People계층은 자원, 프로세스, 서비스 등 시스템에 관여하는 참여자들의 메타정보를 정의하고 이를 온톨로지 기반의 모델에 통합하여 자동 검색되도록 설계했다. 이를 통해 프로세스와 서비스 측면에서 협업을 요구하는 에이전트와 일반 검색 사용자들이 프로세스 간 협업 자원을 파악하고 상호 관계를 분석할 수 있도록 하는 한편, 프로세스를 지원하는 컴포넌트와 서비스 간의 자동적인 조합을 통해 통합적 자원 협력과 실시간 협업 지원 기반을 제시했다.
웹 기반 GPS 자료처리 시스템의 프로토콜을 개발하였다. 다양한 사용자가 획득한 GPS 자료를 웹을 통하여 전송하고 또한 결과를 전송 받을 수 있도록 하였으며, 특히 이기종(different operating system)의 클라이언트를 보유하는 다수의 사용자들의 GPS 자료를 수신 받아 사용자가 원하는 자료 처리 컴포넌트로 자료를 처리하여 결과를 사용자에게 전송하는 전형적인 ASP(Application Service Provider) 시스템으로 구성되었다. 또한 새로운 알고리즘의 업그레이드가 용이하도록 하였으며, 비동기 방식의 자료 처리로 인하여 효과적인 다중 접속의 운용과 높은 사용자의 유연성을 구현하였다. 효율적인 GPS 자료의 관리 및 운용을 위한 데이터베이스 컴포넌트도 함께 개발되어 향후 상시관측소등의 자료를 활용할 수 있도록 하였다. 현재 자료처리 모듈은 코드를 이용한 절대 및 상대측위가 완성되었으며, 향후 사용자 자료의 질적 조정, 반송파를 이용한 자료 처리 등의 다양한 자료처리 모듈이 포함될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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