• 정보교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.459-466
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• 2015

2015 개정 교육과정에 포함된 초등학교 소프트웨어 교육 내용은 17시간이라는 시수 제한으로 인해 그 내용이 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘과 프로그램 교육에 대한 교육과정 모델을 개발하였다. 이를 위해 국내외 SW 교육과정과, Code.org, Blockly Games, Entry와 같은 SW 교육 플랫폼을 분석한 후 알고리즘과 프로그래밍 교육에 대한 내용 체계와 성취 기준을 제시하였다. SW 교육 플랫폼의 분석 결과는 알고리즘의 이해, 프로그래밍의 실제, 프로그램의 평가 등 3가지로 구분하였고, 교육 내용 체계와 성취 기준은 7단계로 구분하였으며, 각 영역별로 14개의 성취 기준을 제시하였다. 또한, 학년에 상관없이 누구든지 하위 단계를 이해하면 상위 단계로 진급할 수 있도록 성취 기준을 무지개 색으로 구분하였다.

• ETRI Journal
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• 제37권5호
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• pp.1001-1011
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• 2015

Since just-in-time (JIT) has considerable overhead to detect hot spots and compile them at runtime, using sophisticated optimization techniques for embedded devices means that any resulting performance improvements will be limited. In this paper, we introduce a novel static Dalvik bytecode optimization framework, as a complementary compilation of the Dalvik virtual machine, to improve the performance of Android applications. Our system generates optimized Dalvik bytecodes by using Low Level Virtual Machine (LLVM). A major obstacle in using LLVM for optimizing Dalvik bytecodes is determining how to handle the high-level language features of the Dalvik bytecode in LLVM IR and how to optimize LLVM IR conforming to the language information of the Dalvik bytecode. To this end, we annotate the high-level language features of Dalvik bytecode to LLVM IR and successfully optimize Dalvik bytecodes through instruction selection processes. Our experimental results show that our system with JIT improves the performance of Android applications by up to 6.08 times, and surpasses JIT by up to 4.34 times.

• 전자통신동향분석
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• 제39권5호
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• pp.12-20
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• 2024

As more devices are used across various industries and their performance improves, artificial intelligence applications are being increasingly adopted. Hence, the rapid development of neural networks suitable for diverse devices can determine the competitiveness of companies. Machine learning operations (MLOps), which constitute a framework that supports neural network generation and its immediate application to devices, have become necessary for the development of artificial intelligence. Currently, most MLOps are provided by major companies such as Google, Amazon, and Microsoft, which provide cloud services supported by large-scale computing power. In addition, various services are provided by the open-source project Kubeflow. We examine basic concepts and technology trends in MLOps and unveil additional functions required in industry.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.23-30
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• 2023

TRA(Technology Readiness Assessment)는 현재의 국내 기술수준을 정량적으로 평가하여 국내 연구개발 가능성에 대한 판단과 위험관리를 위한 핵심도구로 활용되고 있다. 하지만 현재의 TRA는 하드웨어 중심의 TRL(Technology Readiness Level)을 활용하기 때문에 개별기술의 독립적 평가에는 적합하나 체계관점의 평가에는 한계가 있다. 또한 체크리스트 방식의 평가는 주관적 평가 개입 가능성이 크다. 본 연구는 체계공학의 시스템통합 관점에서 TRA 절차와 기준을 재정의하여 개선된 TRA 프레임워크를 제안한다. 현재의 TRL과 TRA가 가진 한계를 극복하고 좀더 쉽고 직관적인 평가가 가능한 프레임워크 개발에 중점을 두었다. 제안 프레임워크는 HW, SW 및 인터페이스 관점에서 TE(Technology Element)와 CTE(Critical Technology Element)를 구분하고 TRL을 재정의 한다. TRA는 위 3가지 관점에서 재정의된 TRL에 따라 수행되고 위험관리를 고려하여 가장 낮은 평가결과를 시스템 수준의 성숙도로 활용한다. 제안된 CTE 선정방법은 주요 ROC(Required Operational Capability)의 정량목표, 개발난이도 및 COTS(Common Off The Shelf) 기술의 적용여부를 활용하여 평가자 주관의 개입을 최소화 한다. 본 프레임워크는 TSS(Target Surveillance System) 체계의 Case Study를 통해 실효성을 확인하였다. 본 연구를 시작으로 프레임워크 차원의 연구가 활성화 되어 TRA 제도 개선에 기여하길 바란다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.99-123
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• 2019

지식 정보화 시대에 대표적인 고부가가치 산업으로서 소프트웨어 산업에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 그 중에서도 오픈소스 소프트웨어는 소스코드 공개, 자유로운 수정과 배포, 공급업체에 대한 의존성 탈피, 비용 절감과 같은 이점을 바탕으로 빠르게 활동 영역을 확장해가고 있다. 특히, 오픈소스 소프트웨어는 클라우드, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등과 같은 새로운 정보기술과 접목하여 활용도가 높을 것으로 예상되고 소프트웨어의 신기술 발전을 주도할 수 있다는 점에서 다양한 긍정적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 전망되고 있다. 글로벌 IT 기업들은 이러한 오픈소스 소프트웨어를 비즈니스 혁신을 위해 적극적으로 활용하고 있으며 국내에서도 오픈소스 소프트웨어를 활성화하기 위한 관련정책과 기업들의 노력이 이어지고 있다. 오픈소스 소프트웨어가 주목 받음에 따라 이와 관련된 연구도 활발하게 진행되고 있으나 조직들이 어떠한 이유로 기존의 비공개 소프트웨어에서 오픈소스 소프트웨어로 전환하게 되는가에 하는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인간의 이주행동을 설명하는데 유용한 이론적 틀로 알려진 Push-Pull-Mooring 프레임워크를 기반으로 오픈소스 소프트웨어로의 전환에 영향을 미치는 요인들을 제안하고 그 관계를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 이를 위해 관련 기업에서 수집된 총 268부를 바탕으로 본 연구에서 제안한 연구모형의 가설을 검증하였다. 연구결과, push 요소인 지속적 유지비용, 벤더 의존성, 기능적 무차별성, SW 자원의 비효율성, 그리고 pull 요소인 네트워크 기반지원, 시험 가능성, 전략적 유연성이 오픈소스 소프트웨어 전환에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지식수준향상은 유의 하지 않은 것으로 판명 되었다. 또한, Mooring 효과로 관리자의 SW 경쟁력 확보의지는 push와 pull요소 중 지식수준향상과 OSS 전환 관계를 제외한 모든 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 오픈소스 소프트웨어에 대한 연구를 확장할 수 있는 기반을 제공하고 관련 기업들에게 OSS로의 전환에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.222-233
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• 2017

Debugging in distributed environments, such as wireless sensor networks (WSNs), which consist of sensor nodes with limited resources, is an iterative and occasionally laborious process for programmers. In sensor networks, it is not easy to find unintended bugs that arise during development and deployment, and that are due to a lack of visibility into the nodes and a dearth of effective debugging tools. Most sensor network debugging tools are not provided with effective facilities such as real-time tracing, remote debugging, or a GUI environment. In this paper, we present a hybrid debugging framework (HDF) that works on WSNs. This framework supports query-based monitoring and real-time tracing on sensor nodes. The monitoring supports commands to manage/control the deployed nodes, and provides new debug commands. To do so, we devised a debugging device called a Docking Debug-Box (D2-Box), and two program agents. In addition, we provide a scalable node monitor to enable all deployed nodes for viewing. To transmit and collect their data or information reliably, all nodes are connected using a scalable node monitor applied through the Internet. Therefore, the suggested framework in theory does not increase the network traffic for debugging on WSNs, and the traffic complexity is nearly O(1).

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1139-1144
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• 2008

본 논문에서는 가상 플랫폼을 이용하여 빠르고 효과적으로 시스템을 검증하기 위한 추상레벨의 자동생성에 대하여 제안한다. 추상레벨 가상 플랫폼은 효과적인 검증 방법이긴 하지만 시스템이 변경될 때마다 가상 플랫폼을 재생성하고 추가적인 설계/검증을 요구되며 이 작업은 매우 많은 시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CPU, 메모리, UART 등을 기본적인 요소로 구성하여 추상레벨의 라이브러리로 생성하였다. 이 라이브러리를 이용하여 가상 플랫폼을 자동 생성하는 툴을 개발하였다. 이 툴은 임베디드 RTOS를 구성하는 가상 플랫폼을 자동 생성하며 HW/SW 간의 통신을 위한 메모리 맵과 디바이스 드라이버 등도 생성한다. 제안한 방법은 JPEG과 H.264에 성공적으로 적용하였으며 기존의 수동 작업에 비하여 매우 빠르게 가상 플랫폼을 자동 생성할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제21권1호
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• pp.109-139
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• 2013

본 연구는 미국과 한국의 오픈 소스 소프트웨어(OSS) 기업의 사례를 중심으로 기존 기술추격이론이 지식 집약적인 OSS 산업에서도 적용되는 지를 분석하고 후발기업들이 기술추격의 발판을 마련할 시사점을 연구하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위하여, 국내 SW 기업들의 인터뷰와 미국 SW 기업들의 기록문서 분석 및 2차 출처들의 검토를 통한 실증적 연구를 수행하였으며, 패러다임의 변곡점 판별과 기술체제의 비교라는 분석의 틀을 이용하여 소프트웨어(SW) 기업의 기술추격 과정을 연구하였다. 본 연구결과, OSS 기업의 기술추격을 설명하는데 있어 기존 기술추격이론의 이론적 논거가 유효하지 않다고 판별하였고 기술체제의 비교 결과, 후발기업의 기술추격을 효과적으로 촉진하는 유효한 요소들을 파악하였다. 또한 저자들은 OSS 기업의 사례연구 결과를 통하여 탈 추격이론이 주장하는 기존 이론의 제약을 진단하고 OSS 의 낮은 전유성이 역설적으로 기술추격을 촉진하는 새로운 기술 체제에 대한 해석을 논의한다.