International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.102-108
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2019
Big data was associated with three key concepts, volume, variety, and velocity. Securities and investment services produce and store a large data of text/numbers. They have also the most data per company on the average in the US. Gartner found that the demand for big data in finance was 25%, which was the highest. Therefore securities and investment companies produce the largest data such as text/numbers, and have the highest demand. And insurance companies and credit card companies are using big data more actively than banking companies in Korea. Researches on the use of big data in securities and investment companies have been found to be insignificant. We surveyed 22 major securities and investment companies in Korea for activating big data. We can see they actively use AI for investment recommend. As for big data of securities and investment companies, we studied open API. Of the major 22 securities and investment companies, only six securities and investment companies are offering open APIs. The user OS is 100% Windows, and the language used is mainly VB, C#, MFC, and Excel provided by Windows. There is a difficulty in real-time analysis and decision making since developers cannot receive data directly using Hadoop, the big data platform. Development manuals are mainly provided on the Web, and only three companies provide as files. The development documentation for the file format is more convenient than web type. In order to activate big data in the securities and investment fields, we found that they should support Linux, and Java, Python, easy-to-view development manuals, videos such as YouTube.
In these days, various kinds of web applications based on web 2.0 paradigm have been developed. In web 2.0 paradigm pursuing participation, sharing, and openness on the web-as-platform, web mapping or web GIS application are regarded as top most applications, so that web applications, handling geo-spatial contents, with user-interaction interface and search engine of high performance have been provided for both public users and expert users in the special domains. Public and industrial needs for web mapping mashup application by open API, linked with the practical web computing technologies, are gradually increasing. In this study, a user interface in mashup for geo-spatial feature generation was implemented by using mainly Google maps API. Spatial database resources in this implementation are those of Google mapping server. As the results, public users on web client can create their own geo-spatial data sets in web vector formats, without the help of any GIS tools or access to proprietary databases. It is concluded that web-based mashup application in client-side using open API can be used as an alternative for geo-browsing system or portable feature generation system.
우리는 웹상에 쉽게 기록을 남길 수 있는 편리한 환경에 살고 있다. 그러나 개인의 기록이 증가하고 관리의 문제가 대두되어 편리한 개인 기록 관리환경을 구축할 필요성이 생겼다. 본고에서는 이러한 필요성과 기록관리 현황에 대해 살펴보고 기존의 유사 매시업 서비스의 사례를 분석하고 분류하여 그를 바탕으로 개인의 기록을 관리할 수 있는 개인 DB구축 매시업 서비스 디자인을 제시한다.
본 연구에서는 최근 웹2.0 열풍으로 인하여 각광받고 있는 많든 기술들 중에 OPEN API를 활용하여 새로운 서비스를 창출해내고 매쉬업에 대하여 알아보고, 매쉬업 서비스를 구현하기 위해 필요한 것들을 알아보았다. 마지막으로, 매쉬업을 활용하여 교육과 관련된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 라이프스타일을 포함한 라이프로그기반의 다차원적인 정보를 OpenAPI를 사용하여 사용자 입력이나, 센싱, 웹 등을 통해서 추출된 데이터들의 가용성을 높이고자 기존의 OpenAPI를 이용한 MashUP에 대해 조사 및 분석하여 통합 데이터 취합 매시업을 설계 하였다.
근래에 들어 여러 교육방법에 많은 변화가 왔다. 그럼에도 불구하고 자유로운 의학 및 전문 지식을 얻을 수 있는 교육환경을 조성하는데 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 의학교육의 자유로운 학습을 위한 시스템으로 매쉬업 서비스를 통한 의학교육 메타 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용허가를 받은 검색 API와 콘텐츠 API, 데이터 API를 통하여 검색 시스템과 동영상 콘텐츠 시스템을 설계하고, 이를 바탕으로 의학교육 메타 검색 시스템을 구현한다.
본 연구의 목적은 과학기술정보 서비스 기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 정보의 공동활용을 목적으로 제공하고 있는 오픈서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여, 오픈서비스 이용자의 요구를 파악하고 수요자 기반의 서비스 개선사항을 도출하는데 있다. 이를 위해 KISTI에서 제공하는 있는 오픈서비스인 NOS(NDSL Open Service)의 이용자를 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 서비스별 품질을 나타내는 이용자의 만족도 지표는 해당 서비스에 대해 이용자들이 지각하는 품질을 측정할 수 있도록 설계하였으며, 품질지수, 만족지수, 성과지수로 구성되었다. 분석결과 이용자들은 오픈서비스의 사회적 기여도 및 공익성 측면에서 긍정적인 평가를 하고 있음을 확인할 수 있었다. 반면, 환경품질과 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주어 오픈서비스를 조금 더 쉽게 활용할 수 있도록 하는 편의성의 제고와 함께 VOC를 중심으로 서비스 이용과정 및 환경 만족도 제고 방안을 모색해야 함을 알 수 있었다.
PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
최근 설계 협업 시스템의 점차 발전됨과 함께, BIM 기반의 정보교환이 차세대 건설 프로젝트의 성공적 수행에 주요 요소로써 작용하고 있다. BIM 협업 중 발생하는 데이터 호환 문제에 대한 해결책을 제시하고 있는 많은 연구들이 수행되고 있지만, 여전히 다양한 BIM 저작도구로부터 생산되는 BIM 데이터의 교환은 디자인과 엔지니어링 분석 단계에서 발생하고 있다. 그리하여 본 논문은 현업 설계 프로세스 내에서 발생하는 데이터 정보 교환에 대한 문제점의 발생 원인을 분석하고 BIM 기반의 설계 협업 환경의 개선을 위한 BIM 정보 교환 프레임워크를 제안하였다. Open-BIM 기반의 정보 교환 환경의 정착을 저해하는 요소를 발견하기 위해서는 현재와 앞으로 수행될 BIM 기반 설계 협업 프로세스 환경변화에 대한 분석이 우선적으로 수행되어야 한다. 협업 설계 프로세스 내 원활한 정보 교환의 저해 요인 분석을 통해 본 연구는 Open-API와 IFC기반의 BIM 협업 지원 시스템을 제안한다. BIM 무결성 피드백 시스템이라 명명된 API 솔루션은 IFC 기반의 데이터 교환에서 발생하는 상호 불일치성을 판별하고 report를 작성해 주는 기능을 수행한다. 또한, 본 연구는 IFC기반의 정보 교환 프레임워크 시스템을 제안하였으며, 앞서 언급한 API를 탑재하고 있으며 BCF 플러그 인을 지원하는 시스템을 통해 BIM 설계 협업 단계 내에서 정보 교환의 유연성을 도모하고 있다.
본 논문에서는 데스크탑과 같이 OpenGL 기능이 전용 하드웨어로 제공되는 환경을 대상으로, OpenGL ES 1.1 표준을 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다. OpenGL ES는 기존의 OpenGL 표준을 바탕으로 하였지만, 고정소수점 연산, 이를 수용하는 버퍼 기능, 완전히 새로운 텍스처 처리 등의 도입으로, 임베디드 시스템에 특화된 3차원 그래픽스 라이브러리로 새롭게 제정되어, 구글 안드로이드, 애플 아이폰, 플레이스테이션3 등에서 공식 3차원 그래픽스 API로 채택되었다. 본 논문에서는 OpenGL ES의 특징적 자료형인 고정소수점 표현에 대한 산술 연산들을 개선하였고, 특히 고정소수점 자료형들을 부동소수점 형태로 변환하여 하위의 OpenGL API로 넘기는 과정에서 표준을 준수하면서도 효율적인 처리가 가능하도록 하였다. 새로 도입된 고정소수점 자료형을 허용하는 버퍼 기능에 대해서는 변환된 자료들을 별도의 메모리 공간에서 관리하는 방식으로 속도 향상에 중점을 두었으며, 요구 사항이 완전히 달라진 텍스처 처리 부분은 전체 기능을 별도의 소프트웨어로 완전히 새롭게 구현하였다. 최종 구현 결과인 OpenGL ES 라이브러리는 OpenGL ES 1.1 표준에 규정된 총 200여 함수를 제공하며, 표준인증 테스트를 완전히 통과하여 1.1 표준을 완벽히 만족시켰음을 보였다. 수행 속도 면에서는 OpenGL ES에 특화된 응용 프로그램들에 대한 처리 속도 측정에서 기존의 구현 사례들에 비해 최대 33.147배의 속도 향상을 가져왔으며, 동일한 범주의 구현 사례들 중에서 가장 빠른 구현 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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