With the advent of the Internet-of-Things paradigm, the amount of data production has grown exponentially and the user demand for responsive consumption of data has increased significantly. Herein, we present DART, a fast and lightweight stream processing framework for the IoT environment. Because the DART framework targets a geospatially distributed environment of heterogeneous devices, the framework provides (1) an end-user tool for device registration and application authoring, (2) automatic worker node monitoring and task allocations, and (3) runtime management of user applications with fault tolerance. To maximize performance, the DART framework adopts an actor model in which applications are segmented into microtasks and assigned to an actor following a single responsibility. To prove the feasibility of the proposed framework, we implemented the DART system. We also conducted experiments to show that the system can significantly reduce computing burdens and alleviate network load by utilizing the idle resources of intermediate edge devices.
Today's embedded software (SW) developments are mostly preceded by composing Software Requirement Specification (SRS). In particular, in the domain of weapon systems, it is essential to have a systematic method for the verification of the SW functionality. To be more specific, it is crucial to check if the SW functionality is implemented as described in SRS, so-called SW suitability verification. Unfortunately, existing static or dynamic SW testing methods are not sufficient to evaluate suitability with SRS since those testings only verify the robustness of the SW codes. In this paper, we propose an automatic embedded SW suitability verification framework which is based on a structured SRS. The major challenge in the automation of this verification framework is how to get rid of ambiguities in SRS. In order to overcome this challenge, we propose a structured SRS description framework and the supporting toolchain for that. We show how the proposed framework is applied to an actual SRS of a weapon system.
항공기에 탑재되는 레이다는 연속적으로 I/Q 데이터를 획득하는 동안 주어진 시간 내에 신호처리를 완료하는 실시간성을 반드시 유지해야 하며, 공대공부터 공대지, 공대해, Ground Map까지 다양한 모드와 기능을 수행해야 하는 특징을 가지고 있다. 따라서 개발이 진행될수록 레이다 신호처리 SW를 구성하는 코드의 구조가 복잡해진다. 또한 여러 모드를 순차적으로 구현하는 과정에서 기존 코드를 재활용하기도 하고 신호처리 알고리즘의 일부분만 바뀌기도 한다. 이와 같은 이유로 실시간성을 유지하며 코드의 재사용과 부분 교체가 편리한 모듈화의 장점을 이용해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 공대지/해를 구성하는 모드의 신호처리 과정을 통해, 실시간성을 유지하며 항공기 레이다 신호처리 SW에 적용 가능한 모듈화 Framework의 설계 방안을 제시한다.
인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.
학교현장에서 활용할 수 있는 SW교육과정 구성을 위해 알고리즘과 프로그래밍 영역에서 개념이해와 학습활동을 구성된 프레임워크를 개발하였다. 이를 기반으로 영역별 5단계 성취기준 체계로 구성되어 있으며 알고리즘 영역은 18개, 프로그래밍 영역은 21개의 성취기준 요소로 구성되어 있다. 각 영역별 성취기준에 대한 내용의 중요도와 교육시기의 적절성을 검토하기 위해 전문가 델파이조사 검증을 통한 타당도를 제시하였다. 연구의 결과는 정보과 교육과정 표준모델 구성을 위한 연구 자료로 활용될 수 있으며 학교 현장에 적용을 위한 SW교육과정 개발을 위한 시사점을 제공하고 있다는 점에 의의가 있다.
Construction industry recognizes the necessity to manage is business from viewpoint of processes, and consider developing, evaluating and improving standard processes as important managerial target. SW-CMM provides basic framework for this process management. However, appropriate tailoring and adjustment are essential for SW-CMM concept to be applied to construction business. SW-CMM makes construction manager understand the capability of business process, based on which the priority of process improvement is judged. The capability is prescribed by common features. This paper introduces the basic frame for diagnosing construction business processes with SW-CMM, and presents the case study of analysing processes focusing on communication management.
건물 부문의 에너지 절약방안으로 신재생에너지를 이용한 에너지 관리 시스템을 제안하고자 한다. 신재생에너지를 이용한 BEMS(Building and Enviromental Management System)를 설계하고, 이것을 구현하기 위한 Software Framework 를 설계한다.
최근 발생한 클라우드 컴퓨팅 관련 보안사고는 한 기업의 보안사고 범위를 넘어 클라우드 컴퓨팅 환경을 사용하는 전체 고객에게 보안사고 범위가 확대되고 있다. 이를 위해 클라우드 데이터센터의 전반적인 통합 보안을 위한 관제기술이 요구된다. 본 연구는 기존 관제기술을 이해하고 클라우드 데이터센터 관제를 위하여 추가 및 통합되는 보안요소를 연구하고자 한다. IaaS 클라우드 환경의 이해를 돕고자 CloudStack으로 IaaS 클라우드 환경을 구축하였다. CloudStack의 구조와 NIST에서 제시한 IaaS 클라우드 모델을 접목하여 본 연구에서 제안한 SW-IaaS 클라우드 구조를 제시하였다. SW-IaaS 클라우드의 구성 요소인 Cloud Manager, Cluster Manager, Computer Manager의 각 계층에서 고려해야할 보안 프레임워크를 도출하고자 한다.
SoC(System-on-Chip)를 설계함에 있어서 칩의 복잡도 증가로 인하여, RTL(Register Transfer Level)에 기반한 기존의 시스템 성능 분석 및 검증 기법만으로는 점차 짧아지는 '시장 적기 출하(time-to-market)' 요구에 효율적으로 대응할 수 없게 되었다. 이를 극복하기 위하여 설계 포기 단계부터 지속적으로 시스템을 검증하기 위한 새로운 설계 방법이 요구되었으며, TLM(Transaction Level Modeling) 추상화 수준을 가진 하드웨어-소프트웨어(HW-SW) 통합 시뮬레이션이 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 널리 연구되고 있다. 그러나 대부분의 HW-SW 통합 시뮬레이터들은 다양한 추상화 수준 중 일부만을 지원하고 있으며, 서로 다른 추상화 수준을 지원하는 툴들 간의 연계도 쉽지 않다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 HW-SW 통합 시뮬레이션을 위한 다목적 선계 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 소프트웨어 응용의 설계를 포함하는 체계적인 SoC 설계 플로우를 제공하며, 각 설계 단계에서 다양한 기법들을 유연하게 적용할 수 있는 동시에, 다양한 HW-SW 통합 시뮬레이터들을 지원한다. 또한 플랫폼을 추상화 수준과 모델링 언어에 독립적으로 설계할 수 있어, 다양한 수준의 시뮬레이션 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제안하는 프레임워크가 ARM9 기반의 강용 SoC 플랫폼을 정확하게 모델링 할 수 있는 동시에, MJPEG 예제의 성능을 44%까지 향상시키는 성능 최적화를 수행할 수 있음을 검증하였다.
In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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