본 연구의 목적은 위치기준의 근간이 되는 측량기준점 표지 현황 조사율의 향상 및 신뢰도 제고를 위하여 측량기준점 표지 현황조사 업무 개선방안과 업무 프로세스를 제시하고자 한다. 연구의 내용적 범위로 현행 측량기준점에 해당하는 국가기준점, 공공기준점, 지적기준점의 표지 관리 및 조사·보고체계 현황을 조사하고 문제점을 찾았으며 이를 개선하기 위하여 국가기준점 표지 현황조사 단가산출(안), 측량기준점 표지 현황조사 조사·보고 체계 개선(안), 기준점 이용 측량시행자 사전보고(안)을 마련하였다. 또한 측량기준점 표지 현황조사 프로세스 개선을 위한 업무 프로세스 정립과 측량기준점 표지 현황조사 미보고대상 단가산출을 자동화하는 프로세스를 제시하여 향후 측량기준점 표지 현황조사 업무 효율성이 향상 될 것으로 기대된다.
냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.
전화를 걸었을 때 기존의 각종 안내 서비스나 전문 서비스를 자동화하여 사용자가 원하는 안내정보를 시간과 장소에 구애 받지 않고 다양한 형태로 제공해주는 ARS(자동응답시스템)의 영역이 확대되고 있으며, ARS의 이용률 또한 높은 편이다. 하지만, ARS의 중요도에 비해 실제 사용자에게 가장 근접한 정보 구조의 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 김해 버스정보시스템(BIS) ARS의 정보 구조에 관한 것으로, ARS의 정보 구조상 문제점을 분석하여 개선안을 제안한 후, 이를 평가하여 최종 개선안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로는 ARS의 상태도를 작성하고 사용자 관찰을 실시하였으며, 다른 지역의 사례를 비교, 분석하였다. 그 결과, 전반적인 정보구조상의 오류가 있어 체계적인 시스템의 개선이 요구되었다. 이를 바탕으로 두 가지 개선안을 제안하였으며, 두 가지 개선안을 바탕으로 사용성 평가를 실시하였다. 사용성 평가는 실험실 평가로 진행 되었으며, 인터뷰를 병행하였다. 그 결과 두 가지 개선안의 장단점을 파악할 수 있었고, 최종 개선안은 두 가지 개선안의 장점만을 부각시켜 완성하였다. 본 연구는 차후 김해BIS의 ARS를 개선하는 데 기초 자료로 활용될 것이다.
엑셀 기반의 서류 작성, 결재, 품질 시험을 수행하는 건설현장의 품질관리업무는 많은 시간과 노력이 소요된다. 엑셀 기반의 업무는 품질시험성적서 양식 인쇄, 품질시험 수행, 시험성적서 작성 및 결재, 관리대장 작성으로 구성된다. 이렇듯 분리된 품질관리 프로세스는 업무 소요시간과 효율성을 저하시킨다. 따라서, 품질관리업무의 생산성을 향상시키기 위해 클라우드 기반의 건설현장 품질관리 시스템이 개발되었다. 본 연구의 목적은 건설현장 도입 초기 단계인 품질관리시스템의 생산성을 분석하는 것이다. 본 연구는 건설현장 품질관리시스템을 도로 건설현장에 도입하고, 도입 전·후의 품질관리업무 프로세스 변화를 면밀히 분석했다. 또한 품질관리자들에게 설문조사를 실시하여 품질관리시스템 도입 전·후의 업무 시간 데이터를 수집했다. 수집한 데이터에 몬테카를로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 건설현장 품질관리시스템의 생산성 향상 효과를 분석하고 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과는 품질관리 업무 자동화를 위한 후속 연구들의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 뉴스 기자가 원격지에서 비디오 소스를 쉽게 편집해서 그 결과를 전송하는 시스템을 소개한다. 최근에 고속 인터넷 망의 보급과 컴퓨터의 발전으로 현장에서 빠르게 프로그램을 제작 전송할 수 있는 인프라가 확산되고 있다. 이에 KBS는 상용 DV 편집 NLE 프로그램을 사용하여 현장에서 취재한 내용을 편집하고 그 결과 파일을 인터넷 이메일 또는전용 인터넷 송수신 장치를 이용하여 본사에 송신하는 등의 노력을 기울여 왔다. 하지만 기존 상용 NLE 프로그램들은 기사 제작에만 사용하기에 기능이 복잡하고, 송수신 방법도 네트워크 에러에 대한 대처가 미약하거나 전용 송수신기 부족 등의 문제를 안고 있었다. 본 논문에서는 방송 현장에 특화된 사용자 인터페이스와 전문 방송 제작에 적합한 편집 기능과 안정성을 제공하고 지방이나 해외에서 취재, 편집, 렌더링 및 전송을 할 수 있는 노트북 기반의 '원격 뉴스 편집 전송 시스템'을 제안한다. 뉴스 프로그램은 일반적으로 신속한 제작을 요구한다. 이런 이유로 본 시스템은 방송국 외부에서 뉴스의 원-스톱(one-stop)제작이 가능하도록 디자인되었다. 또한 현장 사용자의 요구를 반영하여, 초보 사용자도 쉽게 사용할 수 있고 신속한 제작이 가능하도록 하였다. 본 시스템의 가장 큰 특징이며 중요한 사항 중에 하나인 전송의 신뢰도를 높이기 위하여, 네트워크 장애나 에러 상황에서도 전송에 강인하도록 전송 자동시도, 네트워크 자동 연결, 이어 전송하기 등의 기능을 부가하였다. 본 시스템은 크게 원격 편집 터미널(노트북)과 뉴스 수신서버로 구성되어 있다. 원격 터미널에서는 DV 포맷을 기반 편집을 하게 되고, 범용 DV 캠코더와 전문 ENG 카메라를 통하여 영상을 수동 캡쳐 하거나 자동 캡쳐 할 수 있다. 또한 뉴스 기자와 카메라맨이 인터넷이 이용가능한 곳이라면 어디에서든지 원격 편집 터미널을 사용하여 편집과 전송이 한 번에 작업될 수 있도록 하였다. 향후, 본 시스템이 KBS의 뉴스 제작 시스템의 경쟁력 향상에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 BPEL 기법에 OWL-S 기법을 도입하는 혼합기법을 사용하여 자동화된 웹 서비스 조합시스템을 구현한다. BPEL 기법은 에러 처리나 트랜잭션 관리와 같은 비즈니스 환경에서 요구되는 실질적인 전체 기능을 지원하고 있으나, 주된 단점은 정적 조합 기법으로써 서비스 선택 및 워크플로우 관리가 사전에 수동으로 이루어져야만 한다. 반면에, OWL-S 기법은 자동적인 웹 서비스 발견 및 통합을 실현하기 위해 기계 가독형으로 웹 서비스 기능을 묘사할 수 있는 메카니즘, 즉 온톨로지(ontology)를 사용한다. 이에 따라 호환 가능한 웹 서비스들 간의 동적 통합이 가능하고, 웹 서비스 조합 실행 시에 웹 서비스 발견이 가능하다. 그러나 이러한 기법은 아직 연구 중에 있으며, 실제 적용을 위해서는 BPEL의 상용기법이 요구된다. 본 연구에서는 BPEL4WS와 OWL-S 혼합 시스템인 SemanticBPEL의 구조를 설계하고 웹 서비스 탐색 및 통합 알고리즘을 제안한다. 특히 SemanticBPEL 시스템은 오픈 소스 툴들을 기반으로 구현되었으며, 기존에 개발되어 있는 다양한 BPEL 시스템들과 기능을 비교하여 그 우수성을 보여주고 있다.
최근 기업 간 기술격차 해소로 사용경험 개선을 위한 제품 디자인 혁신이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 인식되고 있으나 국내 중소 중견 기업들의 사용경험 평가 지원을 위한 서비스 시스템 개발은 미흡한 실정이다. 본 연구는 국내 중소 중견 제조기업의 차별적인 제품 설계를 지원하기 위한 사용자 관점의 웹 기반 제품 사용경험 인증 평가 시스템 개발을 목표로 한다. 사용자 중심의 웹기반 시스템의 인터페이스 설계를 위해 사용자의 기능적 요구사항을 파악한 후, 이를 바탕으로 사용자 중심의 워크플로우 분석, 사용자별 태스크 정의, 사용자 니즈를 고려한 기능 정의를 수행 하였으며 최종적으로 주요 메뉴를 구성해 시스템을 설계하였다. 본 연구를 통해 개발된 사용경험 인증 평가 시스템은 사용자별 인터랙션을 고려해 설계되었으며, 특히 평가 효율화 데이터베이스를 통해 일정 수준 이상의 사용경험 평가 프로세스 수행을 지원하고, 지식 데이터베이스를 제공하여 평가 설계 및 제품 개선에 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 서비스 플랫폼은 사용경험 평가를 수행하는 컨설팅업체와 사용경험 평가에 어려움을 겪고 있는 중소 중견기업을 연결함으로써 기업의 실질적 사용경험 평가를 지원하고 자체적인 제품 개발 역량 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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