최근 DSMS의 연구가 활발히 진행되고 있고, 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 환경으로 확장되고 있다. DSMS와 같은 실시간 데이터베이스 응용 시스템 분야나 임무 결정적인 응용 시스템을 다루는 산업 분야에서 가용성을 유지 하지 못하는 것은 치명적인 결과를 초래 할 수 있다. 이런 DSMS환경에서 고가용성을 유지하는 기법으로는 Active/Active 알고리즘과 Active/Standby기법이 있다. 하지만 이 기법들의 고가용성을 유지하기 위해 주 서버와 동일한 규모의 보조 서버를 유지해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 질의를 두 가지 타입으로 나누어 누적 데이터가 필요한 질의들만 실시간 동기화를 통해 보조 서버에 유지하고 나머지 질의들에 대해서는 메타 데이터들만 보조 서버에 유지해 보조 서버의 규모를 줄일 수 있었다.
최근 비즈니스 프로세스가 주목을 받으며 기업에서는 비즈니스 프로세스의 개선을 중요하게 생각하기 시작했다. 기업은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 BPR(Business Process Re-engineering)등의 혁신 프로그램을 도입했지만 그 효과나 성공률이 상당히 미흡했다. 성공적인 프로세스의 혁신을 위해서는 프로세스 모델의 개편과 함께 자원 및 자원의 관리 방식의 개편도 필수적이다. 그렇지만 지금까지의 프로세스 혁신은 프로세스 모델 중심으로만 이루어졌으며 자원 및 자원의 관리 방식의 개편에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 최근 실제 발생한 비즈니스 프로세스 인스턴스를 기록한 프로세스 로그를 기반으로 효율적인 자원할당 및 통제방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 사회 연결망을 응용하여 각 자원간의 연결을 고려하여 비즈니스 프로세스의 업무에 적합한 자원을 판단할 수 있는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 Vue.js와 Spring Boot 프레임워크를 사용하여 사용자 편의성을 제공하기 위해 Gird System, Data Table, Chart 등의 기능을 활용하여 축구 데이터를 표현한 웹 응용서비스를 개발하였다. Rapid API의 Open REST API 중 하나인 API-FOOTBALL에 액세스하여 국내에서 쉽게 찾아보기 어려운 세계 축구 리그의 순위표, 일정, 팀 및 선수의 세부 정보 데이터를 활용하였다.
본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.
네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.
최근 지식 정보화 사회에 있어서 컴퓨터 네트워크 개방화와 함께 컴퓨터 시스템의 보안 위협이 급증하였다. 또한 기본적으로 데이터 보호에 초점을 맞추고 있기 때문에 접근에 대한 제한이 없으며 응용 프로그램에 따라 보안 운영방식이 다르다는 취약점을 가지고 있다. 본 논문은 하드웨어 기반 보안상태 모니터링 가시화를 위하여 TCG에서 제안한 TPM 칩을 기반으로 동작하는 컴퓨팅 환경의 신뢰 상태 및 시스템 자원에 대한 상태 정보를 실시간으로 모니터링하고 분기 추적 모니터링을 통해 논리적 에러의 초기위치를 파악하여 가시화한다.
쓰레기 대란, 환경파괴의 상황 속 실제 재활용 쓰레기 가운데 절반 정도만이 재활용되고 있다. 재활용률을 높이기 위해, 올바른 분리배출 방법을 쉽고 편하게 찾을 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 통해 재활용률을 증진하기 위한 분리수거 분류 서비스를 제안한다. 본 논문은 ResNet-34 모델을 통해 안드로이드 카메라로 촬영한 이미지의 분리배출 클래스를 예측하고 그에 따른 분리배출 가이드를 제공하는 시스템을 설계하였다. 향후 연구에서는 모델의 정확도 향상을 위해 온디바이스와 서버 모델을 분리하고 모델의 개인 맞춤화를 진행할 예정이다.
본 논문에서는 축형 척추관절염으로 발전할 수 있는 천장관절염 환자들을 진단하기 위해 장골의 관심영역을 자동 생성할 수 있는 세그멘테이션 방법을 제안한다. 다양한 MRI 기기로부터 얻은 천장관절염 환자의 영상에서 장골의 GT(Ground Truth)를 생성하였으며, 대장 용종 검출을 위한 세그멘테이션 모델인 PraNet과 지역 특징 간의 표현 능력을 활용할 수 있는 Position Attention Module을 사용하여 유의미한 성능 향상을 보여주었다.
Brain Computer Interface(BCI)분야는 뇌파를 이용하여 컴퓨터를 컨트롤 하는 기술로 최근 많은 연구가 이루어 지고 있다. 뇌파는 주변 상황과 개인, 상태에 따라 그 변화가 명확하기 때문에 BCI 분야는 앞으로 많은 응용 프로그램 개발에 충분한 자원이 될 수 있다. 기존의 BCI 연구는 뇌파를 입력 값으로 사용하여 컴퓨터를 컨트롤 하였다. 하지만 뇌파 값은 환경과 상황, 개인마다 다르기 때문에 특정 값으로 사용하기에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 뇌파의 특징을 이용하여 집중력을 향상시키는 개인용 게임시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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