높은 소프트웨어의 품질은 유지하면서, 최소한의 비용으로 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어 개발 프로젝트의 상황에 알맞은 프로세스를 적용하는 것이 중요하다. 일반적으로 상용 프로세스나 조직의 표준 프로세스를 프로젝트팀에 적용하고 있으나, 대부분의 경우, 경험부족이나 인력부족 등의 이유로 일반적인 프로세스를 어떤 가감도 없이 그대로 적용함으로써 오히려 소프트웨어 개발에 있어서 오버헤드를 초래하고 있다. 프로세스 테일러링 작업을 수행하는 경우에도, 대부분의 테일러링 작업은 몇몇 프로세스 엔지니어의 경험에 의존하는 실정이다. 이런 경우, 테일러링 결과로서의 프로세스는 얻을 수 있으나 타당한 근거를 제시하기 힘들고, 많은 시간을 요한다. 따라서 본 논문에서는 인공신경망 기반의 학습이론을 프로세스 테일러링에 적용함으로써 테일러링 작업 중에서도 많은 시간을 필요로 하는 프로세스 필터링 작업을 자동화하는 방안을 소개하고 있다. 뿐만 아니라 필터링된 프로세스를 재구성하여 그 결과 얻어지는 프로젝트 상황에 적합하게 테일러링된 프로세스를 실제 프로젝트에 적용한 후 얻을 수 있는 피드백 자료를 학습의 자료로 다시 사용함으로써, 인공신경망의 정확도를 높여나가는 방법까지를 제시하고 있다. 본 논문에서는 이렇게 제시한 소프트웨어 개발 프로세스의 테일러링 방법의 실효성을 충분한 샘플자료를 바탕으로 한 실질적인 적용례를 통해 입증하고 있다.
본 논문은 대용량 데이터 처리를 위한 실시간 RFID 미들웨어 시스템에서 요구되는 태그 데이터의 필터링 엔진의 동기화를 고려한 필터링 관리기법을 다루고 있다. 응용인터페이스는 HTTP, XML, JMS, SOAP 등의 이는 다양한 프로토콜을 지원하여 다양한 플랫폼에서 본 미들웨어 시스템을 접근하도록 개발되었다. 일반적으로, 필터를 제어하는 클라이언트가 다수가 되는 환경에서 하나의 필터링 화일을 접근하면 동기화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 필터 관리프로세스를 통해 동기화를 고려하면서 필터링을 관리하는 기법을 설계하고 구현하였으며, 이를 RFID 미들웨어의 동작 통해 검증한다.
최근 소프트웨어는 네트워크를 이용한 서비스가 대부분이다. 그 중 그리드 딜리버리는 서버/클라이언트 모델에서 서버의 부담을 줄이기 위해 개발된 서비스다. 그리드 딜리버리는 사용자의 자원을 이용해 서비스를 원활하게 제공하는 방법으로 충분히 악용할 수 있다. 그러므로 이 논문은 악용되고 있는 그리드 딜리버리를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모니터링 도구를 통해 모든 프로세스의 네트워크 자원을 감시한다. 그리고 네트워크가 사용되는 프로세스를 그리드 딜리버리로 추정하는 방법이다. 제안 방법은 두 단계로 나뉘어 진행된다. 처음으로 네트워크 자원을 사용하는 프로세스를 후보로 뽑아낸다. 두 번째로 이전 단계의 후보에 필터링을 적용해 그리드 딜리버리로 의심되는 프로세스를 찾아낸다. 이 논문에서는 제안하는 방법으로 실제 그리드 딜리버리 프로세스가 검출되는 것을 보임으로 제안하는 방법이 유효함을 보인다.
스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.
원문정보공개 서비스를 개시한 후 한해 천만 건에 가까운 전자 결재문서가 온라인을 통해 공개되고 있다. 하지만 대량의 전자결재문서를 정보공개 업무담당자가 모두 확인하여 원문정보공개 서비스를 수행하는 것은 현실적으로 불가능한 상황이다. 이에 따라 최근 일부 공공기관에서는 개인정보 필터링 도구를 활용하여 문서 생산단계에서 정형화된 개인정보를 필터링하고 있으나 비정형화된 민감정보는 관리되지 않고 있다. 본 연구에서는 원문정보공개 지원을 위해 사용 중인 필터링 도구 분석을 통해 필터링 도구의 고도화 방향을 설정하였으며, 필터링 도구 활용단계가 추가된 결재문서 본문 작성과 원문정보공개 프로세스를 재설계하였다.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.
Full-image guided filter는 커널 윈도우 영역만 필터링에 반영되는 기존의 커널 윈도우 기반 가이드 필터와 달리 가중치 전파 도식과 양방향 모델이 적용되어 영상의 모든 픽셀이 필터링에 반영된다. 이로써 가이드 필터의 경계 보존과 평활화 등의 가이드 이미지 필터의 특성을 유지하면서도 계산 복잡도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 full-image guided filter의 더 빠른 처리가 필요한 스테레오 비전 및 각종 실시간 시스템 분야에 적용될 수 있도록 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 필터링 프로세스에서 발생하는 각종 데이터의 종속성 분석과 영상의 PSNR 분석, 데이터 빈도 분석 등을 통하여 적합한 하드웨어 구조를 제안하였다. 또한 양방향 모델이 적용된 가중치 연산 모듈의 휴식 구간이 최소화되도록 효율적인 스케줄링을 하였고 실시간 처리가 가능하게 하였다. 제안한 하드웨어 구조는 동부하이텍 0.11um 표준셀 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 214MHz(384*288 영상: 965 fps)와 76K(내부 메모리 제외) 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타냈다.
소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 개인화 기술에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상판 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이타베이스를 구축한다. 패션 디자인 추천 시스템(FDRS)은 구축된 감성 형용사 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile 디자인을 추천한다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
최신 기계번역 연구 동향을 살펴보면 대용량의 단일말뭉치를 통해 모델의 사전학습을 거친 후 병렬 말뭉치로 미세조정을 진행한다. 많은 연구에서 사전학습 단계에 이용되는 데이터의 양을 늘리는 추세이나, 기계번역 성능 향상을 위해 반드시 데이터의 양을 늘려야 한다고는 보기 어렵다. 본 연구에서는 병렬 말뭉치 필터링을 활용한 mBART 모델 기반의 실험을 통해, 더 적은 양의 데이터라도 고품질의 데이터라면 더 좋은 기계번역 성능을 낼 수 있음을 보인다. 실험결과 병렬 말뭉치 필터링을 거친 사전학습모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 실험결과를 통해 데이터의 양보다 데이터의 질을 고려하는 것이 중요함을 보이고, 해당 프로세스를 통해 추후 말뭉치 구축에 있어 하나의 가이드라인으로 활용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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