클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.
자동차 번호판을 인식하기 위해서는 차량 영상에서 번호판을 추출하고, 추출된 번호판으로부터 문자를 분리하여야 하고, 각 문자들에 대해서 특징 벡터를 추출하고 신경망을 이용하여 인식한다. 이때 인식의 기준이 되는 특징 벡터의 선정은 데이터양의 감소뿐 만 아니라 인식 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 숫자를 고유 숫자(eigennumber)의 선형 조합으로 분해하여 특징 벡터를 추출하는 새로운 특징 벡터 추출 기법을 제안하고, 자동차 번호판의 숫자 인식에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다. 실험 결과, 고유 숫자 공간상에서 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 95.3%의 인식률을 보였고, 이는 일반적인 메쉬 특징과 비교하여 약 5%의 향상된 결과이다.
융복합 교육시대에 접어들면서 현재의 교육문화는 스마트교육을 통한 교육 패러다임의 변화를 추진하고 있다. 스마트기기의 등장은 시간과 공간의 제약 없이 학습이 가능하므로 교육적으로 활용하면 학습자의 역량을 강화시킴과 동시에 창의적인 인재양성을 도모할 수가 있다. 현재 대학교육에서 스마트기기를 교육적으로 활용하는 방안이나 체계적인 지침이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대학생들을 대상으로 설문지를 통해 스마트기기의 일반적인 이용실태를 분석하고 스마트기기를 교육적으로 정보로 활용하는 방안에 대해 제안하였다. 정보 활용과 관련하여 정보검색, 소통, 협력, 공유, 보고서작성, 자료보관, 온라인 평가, 프로젝터 관리 활동으로 명명하여 실험집단 학생들 대상으로 교육을 실시한 후 테스트를 실시하였다. 테스트와 설문지 분석을 통해 실험집단 학생들이 통제집단 학생들보다 스마트기기를 정보로 활용하는 능력과 자기효능감이 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구는 스마트기기의 교육적 활용방안이 학생들의 학업성취도 향상과 더불어 다양한 문제해결 능력을 향상시킬 수 있는 역량을 강화시킬 수 있음을 보여주었다는데 의의가 있다.
대심도 시추공사는 불확실성을 가진 공사영향요소가 많고, 시공리스크가 크며, 공사성능관리의 효율화여부에 따라 프로젝트의 경제성에 큰 영향을 미치기 때문에 체계적이고 효과적인 관리가 수행되어야 한다. 특히, 시추공사는 수많은 참여주체가 협업하여 진행되기 때문에, 실시간으로 발생되는 모든 시추정보는 원활하게 공유되어야 효율적인 성능관리가 수행될 수 있다. 본 연구에서는 지열정 설계정보를 활용하여 3차원 설계모델을 작성하였다. 또한, 지열정의 각 구간별로 최적화 설계된 성능제어변수 및 공기에 대한 성능정보의 예측결과를 3차원 모델과 연계하여 4D(3D+time)기반 진도 시각화시스템을 구축하였다. 공정간 선후행 관계 및 각 소요공기를 바탕으로 효과적인 공정 모델을 구축하기 위하여 선후행도형법을 활용하여 정보화 공정네트워크를 작성할 수 있는 모듈을 개발하여 3차원 정보와의 연계효율성을 고려하였다.
u-City는 첨단 IT 인프라와 유비쿼터스 정보 서비스를 도시 공간에 융합하여 생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전 보장 등 도시의 제반 기능을 혁신시키는 차세대 도시이다. 현재 u-City 시장규모는 급속도로 성장하고 있으며 이를 한국만의 새로운 브랜드화하여 추진할 경우 건설기술과 더불어 공간정보기술, 센서기술, 통신망 구축, 관련 장비산업 등을 복합하여 동반 진출함으로써 막대한 시너지 효과를 창출할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 u-City 구축 운영기술 및 관련 서비스, BIM/GIS 연계 활용 등의 측면에서 u-City 건설사업의 해외 진출 활성화를 위해 u-City와 관련된 국내외 시장 및 연구, 요소기술을 분석하고 진출 대상국의 선정 및 유형 분석, u-City 서비스의 패키지화 방안, BIM/GIS 연계 기술의 활용 등 u-City 해외진출 전략을 제시하였다.
본 연구에서는 C-밴드 대역 지상 운용 회전형 SAR 시스템에 대한 시험 결과를 선보인다. 회전형 SAR 시스템은 지상과 우주 공간 상에서 운용될 수 있는 미래의 회전형 SAR 시스템을 위한 시험대(test-bed)로써, 지표면 및 낮은 깊이의 지표면 속 목표물로부터의 전자파 산란를 영상화하기 위해 설계되었다. 또한, 생성된 SAR 영상과 시험결과를 본 논문에서 선보인다. 회전형 SAR 시스템은 네트워크 분석기(Agilent 8753E)를 기반으로한 HPS(Hongik Polarimetric Scatterometer) 시스템과 수평 회전팔(1.6 m)로 구성된다. 설계/제작된 시스템을 이용하여 다양한 목표물 설정 지역에서 SAR 영상을 획득하였다. 회전형 SAR 시스템을 검증하기 위해서 FDTD(Finite Difference Time Domain) 알고리즘을 이용한 SAR 영상 생성 과정을 모의 실험하였으며, 실제 측정 결과를 이용한 SAR 영상을 비교 분석하였다. 설계/제작된 회전형 SAR 시스템은 5 GHz의 중심 주파수로 운용되며, 해상도 조절을 위해 대역폭을 0.5~2 GHz 범위 내에서 변화시켜 SAR 영상을 분석하였다.
본 논문은 형식 기술 기법에 의한 차세대 지능망의 INAP(Intelligent Network Application Protocol) 프로토콜 적합성 시험 계열 생성을 위해 형식 기술 기법(formal Description Tehnique)을 사용하여 프로토콜을 명세화한후 이것으로부터 최소 길이의 최소 비용을 요구 하는 시험계열 생성을 위한 최적화 기술에 의한 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구연하고 효율성을 증명하기 위해, INAP 프로토콜 SRF(Serivece Rexource Function)의 SRSM(SRF Call State Machine)을 형식 기술 기법 중의 하나인 SDL(System Description Language)로 명세화 하여 관련 도구로 I/O FSM(Input/Output Finite Machine)을 생성 하고, 이 참조 모델에 직접 적용하여 시험 개열을 생성하였다. 이렇게 생성 시험 개혈의 길이가 기존의 UIO(Unique Input Output)방법에 의한 31%나 개선된 짧고 효율적임을 보였고 또 오류 판단 능력면에서도 훨씬 효과가 있음을 실험적으로 증명하였다.
SNS(Social Network Service)를 통해 개인의 의견을 표현하거나 논의가 이루어짐에 따라 SNS는 여론의 방향을 판단할 수 있는 새로운 근거로 사용되고 있다. 이러한 변화는 선거에서도 나타나고 있는데, 다수의 유권자들의 SNS를 통해 다양한 의견을 개진하기 때문에 후보자도 새로운 소통의 장으로 활용하고 있다. 본 논문에서는 선거에 대한 SNS 상의 관심 정도가 실제 선거결과에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위해서 우리나라 20대 국회의원 선거과정에서의 SNS 관심도를 수집하고 분석하였다. 이러한 결과를 전통적인 여론조사 결과와 비교하여 어느 것이 더 결과를 잘 예측했는지 비교해 보았다. 결론적으로 전통적인 여론조사보다는 SNS관심도가 선거결과에 더 일치하였음을 알 수 있었다.
도시가 확장되고 지하시설물 관련 공사가 늘어남에 따라 지하시설물 관로 네트워크를 3차원으로 분석할 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있다. 국내에서는 2015년부터 15종의 지하정보(지하시설물, 지하구조물, 지반)를 3차원 기반 지하공간통합지도로 구축하는 사업을 진행하고 있다. 하지만 현재 3차원 지하시설물 구축은 수작업 기반으로서 구축 방법이 매우 복잡하고 지자체별 수백만 건이 넘는 대용량 데이터를 처리하기에는 시간과 비용이 많이 발생한다. 본 논문은 3차원 지하시설물 모델의 가공 및 갱신 자동화 구축 프레임워크를 제시함으로써 3차원 지하시설물 모델을 최소비용으로 신속하게 구축하는 방안을 수립하였다. 본 연구에서 개발된 지하시설물 가공 및 부분갱신 자동화 기술들은 지하공간통합지도 구축사업에 즉시 현장적용이 가능할 것으로 기대한다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 서비스를 제공하는 Machine-Learning-as-a-Service(MLaaS) 등이 활발히 개발됨에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능 기술을 손쉽고 효과적인 방법으로 활용할 수 있게 되었다. 클라우드 환경에서는 가상화 기술을 통해 각 사용자에게 논리적으로 독립된 컴퓨팅 공간을 제공하는데, 최근 시스템의 취약점을 이용해 클라우드 테넌트(tenant) 사이에 다양한 부채널이 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티-테넌시(multi-tenancy) 환경에서 멜트다운 취약점을 이용하여 딥러닝 모델의 내부 정보를 추출할 수 있는 현실적인 공격 시나리오를 제시한다. 이후 TensorFlow 딥러닝 서비스에 대한 실험을 통해 92.875%의 정확도와 1.325kB/s의 속도로 인공신경망의 모든 정보를 추출할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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