최근 몇 년간 드론 시장 규모 및 산업적 중요성이 증가하고 있으며, 농업, 산림, 건설, 환경 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 배경에서 다양한 발주처에서 여러 가지 목적으로 드론 서비스 기업과 협력하여 드론 이미지 데이터를 획득하는 사업을 진행하고 있다. 이 과정에서 발주처와 기업 간에 촬영 계획 협의 및 촬영 데이터 검수 등과 같은 상호 교류가 필요하며 원활한 정보 공유를 위한 시스템이 필요하다. 본 고에서는 드론을 활용한 데이터 획득 과정에 필요한 촬영 계획 수립 및 검토, 촬영 데이터의 검수 등을 위한 웹 기반 드론 이미지 관리 시스템을 개발하고 이에 대하여 설명한다. 본 고에서 개발된 시스템을 활용하면 드론 서비스 기업은 다양한 발주처와 협업시에 효과적인 정보 공유를 할 수 있을 것이다.
커뮤니티 컴퓨팅 시스템은 3단계 모델(CCM, CIM-PI, CIM-PS)로 이루어져 있다. 모델은 이 전의 모델을 기반으로 툴의 지원을 받아 코드를 상세화하면서 실제 구현단계에 이르게 된다. 3가지 모델 중 가장 먼저 기술해야 하는 CCM(Community Computing Model)은 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에 대한 가장 놓은 수준의 추상화 모델로서, 시스템의 환경과 요구사항을 기술하는 부분이다. 기술된 CCM을 기반으로 생성되는 CIM-PI(Platform Independent Community Implementation Model)에서는 시스템의 구현을 고려하여 컴퓨팅 요소들과 또 이들 간에 생길 수 있는 협업관계를 자세히 기술한다. 이렇게 기술된 CIM-PI를 멀티에이전트 플랫폼 위에서 작동할 수 있도록 CDTK를 이용해 변환해 농은 것이 CIM-PS(Platform Specific Community Implementation Model)이다. 본 논문에서는 커뮤니티 컴퓨팅 시스템 개발을 더욱 쉽고 체계적으로 개발하기 위해 만든 CDTK와 이 개발 툴을 통해 얻을 수 있을 수 있었던 여러 장점들에 대해 소개한다. CDTK를 이용한 적용사례로 유비쿼터스 환경내에서 발생할 수 있는 가상시나리오에 적용하여 CDTK의 실현성과 효율성을 검증해 보았다.
본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.
협업 워크플로우 관점에서 비즈니스 프로세스는 기업 내외의 애플리케이션들과 인적 자원들과의 유기적인 결합을 통하여 협업 프로세스를 신속하고 유연하게 수행할 수 있도록 지원하여야 한다. 현재기업 업무에 대한 시스템 의존도가 높아지고는 있지만, 인간은 여전히 핵심적인 역할을 차지한다. 즉 워크플로우 모델링에는 이러한 인간의 역할이 강조되어야 하며 인간 의사결정 과정 자체를 분석하여 인적오류를 제어할 수 있는 구조가 반드시 필요하다. 또한 액티비티간의 협업을 통하여 빠르고 효율적인 커뮤니케이션이 구축되어 궁극적으로는 액티비티들이 목표 프로세스에 연류되어 결과물에 대한 품질이 향상되도록 하여야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 워크플로우에서 발생할 수 있는 인적오류를 제어하기 위해 GEMS(Generic Error Modeling System) 모델을 적용한다. 또한 하이브리드 기반의 모델링 방법을 통한 인적오류 제어 방법을 제시한다. 아울러 이러한 기반에서 협업 워크플로우를 모델링할 수 있는 도구를 설계하고 구현한다. 이와 같은 모델링 방법을 사용하면 인간 자체의 특성을 고려함으로써 인적오류를 제어할 수 있는 워크플로우 모델링이 될 수 있도록 지원할 수 있다.
기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이에 따라 웹 서비스는 동일한 비즈니스 도메인 내 서비스의 중복을 방지하고 이미 활용 중인 서비스를 위한 분산 컴퓨팅의 표준으로 제안되었으나, 웹 서비스가 필요로 하는 데이터가 규격화되어 있지 않기 때문에 사용자는 다양한 비즈니스 목적에 부합하는 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 서비스 운용을 위한 온톨로지를 기반으로 한 협업 시스템을 구축한다. 온톨로지는 협업 처리를 위한 분산 시스템 환경 하에서 상호 의존적으로 존재하는 서비스를 찾아 융합 서비스를 지원할 수 있다. 협업 시스템의 역할은 온톨로지를 기반으로 서비스의 개발, 등록 및 호출하는데 사용 한다. 로컬 시스템은 서비스 프로파일을 통해 협업 지원을 요청한다. 협업 시스템은 해당 서비스 프로파일을 참조하여 개발을 지원하고, 온톨로지를 통해 실 데이터 간의 의미적 연관관계를 표현하며, 서비스에 포함된 인스턴스들에 대한 관계를 추론한다. 이를 바탕으로 여행 예약 서비스를 위한 협업 시스템에 적용한다. 그 결과로 협업 시스템에서 발생하는 데이터 충돌 문제를 해결하여 서비스를 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템 간의 매핑이 감소됨을 검증한다.
정형, 비정형의 정보자원의 폭발적인 증가에 따른 빅 데이터 시대의 도래와 함께, 도서관에 있어서 정보자원의 효과적인 저장, 관리 및 보존을 위한 새로운 방법을 요구하고 있다. 또한 디지털 환경에서 도서관 간의 협업의 필요성은 지속적으로 높아져 가고 있다. 이와 같이 도서관을 둘러싼 변화와 도전에 대한 효과적인 해결방안으로써 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 도서관에서의 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 기존 도서관 시스템에 대한 현황 및 문제점에 대한 분석을 위하여 문헌조사를 수행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 고려사항, 기대효과, 단계별 전략 및 시나리오를 제안하였다. 그리고 현재 도서관 분야에서 클라우드 컴퓨팅을 도입한 사례에 대한 조사 및 분석을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 모델에 따른 도서관 적용 분야 및 접근 전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 접근방법을 통하여 클라우드 컴퓨팅 도입에 따른 시간과 노력을 절감할 수 있으며 도입효과를 극대화 할 수 있을 것이다.
3D 가상공간이 협업을 지원하기 위해서는 관계자들 간에 직접적으로 의사를 표현할 수 있는 기술을 필요로 한다. 이때 의사표현으로 사용되는 Annotation은 내용표현이 쉽고, 빠를 뿐만 아니라 다양한 형태의 면에 대해서도 의미의 내용이 정확히 전달될 수 있도록 입력 가능해야 하고, 나아가 3차원의 의미를 지니는 내용에 대해서도 다양한 각도에서 이를 인식할 수 있도록 표현되어야 한다. 이 논문에서는 다양한 형태의 면에서도 입력이 가능한 Sketch-Box를 이용한 Sketch Annotation 기법을 제안하고 있으며, 이 Sketch-Box는 3D Annotation으로서 3차원의 의미를 지니는 내용도 효과적으로 전달할 수 있다.
로봇 어플리케이션의 활용도는 사회 전반에서 점차 확대되고 있지만 로봇들의 컴퓨팅 자원 차이로 인해 한 로봇에서 다양한 어플리케이션을 실행하기는 힘든 실정이다. 본 논문에서는 로봇이 주변 장치와의 자원 공유를 통해 자원의 제약을 극복하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 협업에 요구되는 공통 구성 요소들을 정의하고 어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있는 API를 제공한다. 로봇과 다른 장치가 네트워크로 연결된 환경에서 동작하는 로봇을 이용한 체조 학습 어플리케이션의 예시를 통해 프레임워크의 동작 흐름을 보인다.
기존의 협업필터링 기반의 추천시스템에 대한 연구는 정확한 평점예측에 집중되면서 추천시스템의 수행시간이 길어지게 되고, 선호아이템을 짧은 시간에 추천해주는 본래의 목적에서 멀어지게 되었다. 본 논문에서는 Preference Difference Metric을 이용하여 평점예측이 아닌 선호 아이템의 분류를 통한 추천을 수행하여 수행시간을 단축하고 정확도를 유지하는 추천 알고리즘을 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 기존에 어려웠던 응용연구 분야의 실험 환경 구축을 용이하게 함으로써 새로운 협업연구 패러다임을 가져오고 있다. 본 논문에서는 고성능 연구망 기반의 협업연구 환경을 구축하기 위해 필요한 데이터 공유 및 전송에 관한 서비스 제공 방안을 제안한다. 이러한 서비스 모델은 연구망의 특성을 반영하고, 접근 패턴이 다른 사용자들을 동시에 수용할 수 있도록 구성된다. 이를 토대로, 최근 오픈소스 소프트웨어로 활발히 이용되는 서비스 구성 요소들을 분류 및 선택하여 실험 테스트베드를 구성하고, 활용 시나리오별 데이터 전송 실험을 수행함으로써 제안 서비스의 활용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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