최근에 웹 서비스는 비즈니스 간 e-commerce 응용을 위한 중요한 기술이 되었다. 시장적시성이 요구되는 비즈니스 관점에서, 동적 진화는 예측 불가능하고 자주 변화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있는 유연성을 제공한다. OWL-S는 OWL에 기반 한 서비스 온톨로지 언어이다. OWL에 의해 제공되는 의미성은 서비스의 발견, 수행, 조합의 자동화를 제공한다. 본 논문에서는 OWL-S를 이용하여 서비스지향 애플리케이션의 동적 진화를 지원하기 위한 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 표준 요구사항 분석 방법인 유즈케이스를 확장한 요구사항 개념과 활동도로의 매핑을 정의한다. 그리고 프로토타입을 구현하여 프레임워크의 유효성을 보인다.
시뮬레이션은 어떤 문제를 모의적으로 실험하여 그 특성을 파악하는 작업이다. 시뮬레이션 과정에서는 시뮬레이션 모델, 알고리즘, 입출력 데이터의 교체 및 변경이 빈번하게 발생한다. 특히 알고리즘의 교체를 통한 시뮬레이션 작업의 경우 알고리즘을 구현한 컴포넌트가 교체될 때 기능적으로 정확하게 동작하지 않는다면 시뮬레이션 작업을 성공적으로 수행하기 어렵다. 이 논문에서는 소프트웨어 기반 위성항법 시뮬레이션 환경에서 교체될 컴포넌트가 기능적으로 정확하게 구현되어 있는지를 검증하기 위한 테스트 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 컴포넌트가 교체되는 시점에서 교체되는 컴포넌트의 상황에 맞게 기능 테스트를 수행할 수 있게 해준다.
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
최근 많은 소프트웨어 개발 프로젝트들은 지속적으로 요구사항들이 변경되는 대규모의 복잡한 시스템이며 컴포넌트 기반이나 제품계열 소프트웨어 개발 방식과 같이 아키텍처 기반으로 소프트웨어를 개발하고 있다. 이러한 소프트웨어 개발환경에서 생산성이나 유지보수 향상을 위해서는 무엇보다도 유연하고 확장 가능한 아키텍처가 필요하다. 본 논문에서는 CBD(Component Base Development) 기반의 비즈니스 어플리케이션 개발 및 유지보수 시 생산성과 유지보수 향상을 위해 필요한 유연성과 확장성 품질속성을 가진 소프트웨어 아키텍처를 제시하고 이들 품질속성을 달성하기 위한 방법들을 아키텍처 모델을 통해 설명한다. 또한, 본 논문에서는 최근 프리젠테이션(Presentation) 프레임워크(Framework)로 잘 알려진 Struts와 JBean이라 불리는 본 논문에서 제안한 프레임워크의 성능을 비교했다. JBean 프레임워크는 프리젠테이션 프레임워크와 비즈니스 로직 프레임워크를 가지고 있기 때문에 공정한 실험을 위해 JBean에서 비즈니스 로직 프레임워크에 관련된 모듈을 제거하고 단지 프리젠테이션단 프레임워크만 가지고 실험을 한 결과 JBean의 프리젠테이션 단 프레임워크가 평균 초당 18개의 거래를 더 처리하고 있다.
Safety critical systems are those in which a failure can have serious and irreversible consequences. Nowadays digital technology has been rapidly applied to critical system such as railways, airplanes, nuclear power plants, vehicles. The main difference between analog system and digital system is that the software is the key component of the digital system. The digital system performs more varying and highly complex functions efficiently compared to the existing analog system because software can be flexibly designed and implemented. The flexible design make it difficult to predict the software failures. This paper reviews safety standard and criteria for safety critical system such as railway system and introduces the framework for the software lifecycle. The licensing procedure for the railway software is also reviewed.
소프트웨어 구조는 시스템 컴포넌트들과 그들의 상호관계를 이해하기 위한 프레임워크로서 제공된다. 또한 소프트웨어 구조는 낮은 비용, 높은 생산성 및 일관된 품질을 이루기 위해 재사용 될 수 있다. 본 논문에서는 우리가 개발한 소프트웨어 구조 설계 환경인 HanyWork의 구조와 기능을 설명한다. HappyWork는 두 가지의 주요한 기능을 가진다. 첫째로 HappyWork는 소프트웨어 구조 다이어그램의 모델링을 위한 그래픽 에디터를 제공하고, 둘째로 HWL(HappyWork language)라는 소프트웨어 구조 기술 언어를 제공한다.
Safety critical systems are those in which a failure can have serious and irreversible consequences. Nowadays digital technology has been rapidly applied to critical system such as railways, airplanes, nuclear power plants, vehicles. The main difference between analog system and digital system is that the software is the key component of the digital system. The digital system performs more varying and highly complex functions efficiently compared to the existing analog system because software can be flexibly designed and implemented. The flexible design make it difficult to predict the software failures. This paper reviews safety standard and criteria for safety critical system such as railway system and introduces the framework for the software lifecycle. The licensing procedure for the railway software is also reviewed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2253-2272
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2018
We propose a deep learning method for multi-focus image fusion. Unlike most existing pixel-level fusion methods, either in spatial domain or in transform domain, our method directly learns an end-to-end fully convolutional two-stream network. The framework maps a pair of different focus images to a clean version, with a chain of convolutional layers, fusion layer and deconvolutional layers. Our deep fusion model has advantages of efficiency and robustness, yet demonstrates state-of-art fusion quality. We explore different parameter settings to achieve trade-offs between performance and speed. Moreover, the experiment results on our training dataset show that our network can achieve good performance with subjective visual perception and objective assessment metrics.
This paper presents a new approach to create 3D visualization from discrete simulation results. This approach connects discrete event simulation directly to 3D animation with its novel methods that analyze and convert discrete simulation results into animation events to trigger 3D animation. In addition, it constructs a 3D animation framework for the visualization of discrete simulation results. This framework supports the reuse of both the existing 3D animation objects and behavior components, and allows the rapid development of new 3D animation objects by users with no special knowledge in computer graphics. This approach has been implemented with the software component technology. As an application in virtual manufacturing, visualizations of an electronics assembly factory are also provided in the paper to demonstrate the performance of this new approach.
시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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