Earticle

재사용 기반의 소프트웨어 개발은 재사용 컴포넌트의 높은 신뢰성으로 인하여 보다 정확하고 신속한 소프트웨어 개발이 이루어 질 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 기존의 재사용에서는 개발자가 원하는 정보(기능)를 제공하는 컴포넌트를 찾지 못하거나, 다양한 정보(기능)들이 혼재된 컴포넌트를 수정해야 하는 문제들을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존의 재사용에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 소프트웨어 기술 문서를 대상으로 마이크로 컴포넌트(microComponents)를 정의하고, 이를 통해 기술 문서의 재사용 기본 단위를 동적으로 제어하도록 지원하기 위한XML 기반의 마이크로 컴포넌트 스키마를 제안한다. 제안하는 스키마는 기술 문서를 단편화하고, 이들을 동적으로재사용할 수 있도록 하는 요소들을 포함함으로써, 저장소 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 기술 문서의 재사용성을높일 수 있는 장점을 제공할 수 있다.

Reuse-based software development has the advantages of accurate and rapid development due to the reliability of the reusable components. However, in conventional reuse approach, it is difficult to find suitable component for developer’s desires, and also the component has to be modified to reuse due to mixed information or multiple functions. In order to solve the existing problems, this paper defines the microComponent for software technical documents which can support dynamic control of reuse granularity. Especially, we define the component schema based on XML to express the structure of the microComponent. Our proposing schema which contains the information related to the document constituents and their reusing method can improve the reusability of technical documents in repository-based software development environment.

가상 데스크톱 인프라는 가상 머신을 실행하여 가상 데스크톱 환경을 원격에 있는 사용자에게 제공한다. 이 서버에서가장 병목이 되는 부분은 저장장치이다. 이 저장장치의 성능을 극대화하기 위해서 가상 데스크톱 인프라에 주 메모리즉 DRAM을 저장장치로 사용하는 인메모리 스토리지가 도입되었다. DRAM의 특성상 가격이 비싸고 용량이 적으며, 정전으로부터 사용자 데이터를 안전하게 보존할 수가 없다. 작은 용량은 중복제거 기술을 통하여 해결하였으며, 정전이나 크래시로부터 데이터를 보호하기 위하여 이 논문에서는 데이터 손실 없이 지속가능한 인메모리 스토리지를위한 실시간 동기화 램 모듈을 제시한다. 이것은 램과 SSD를 결합하여 실시간에 램의 데이터를 SSD와 동기화를 시켜주어 정전으로부터 데이터를 안전하게 유지할 수 있게 한다. 이것을 리눅스 커널 모듈로 구현하였으며, 실제 데스크톱 워크로드를 이용한 성능평가에서, 제안하는 기술이 메모리만 사용하는 스토리지에 비해서 37%~41%의 성능저하가 있는 반면에, SSD보다는 1500~1800% 더 좋은 성능 향상을 보였다.

In the virtual desktop infrastructure (VDI), servers run virtual machines that provide virtual desktop environments to remote clients. The most important bottleneck in these servers is the storage system, thus some of virtual desktop infrastructure adopted an in-memory storage system that utilizes the main memory, DRAM, as the storage system for better performance. DRAM is high cost per bit and cannot protect data against a power-failure. In-memory VDI utilizes data deduplication schemes to mitigate the small capacity of DRAM. To safely retain data against a power failure or a crash, this paper proposes a durable and persistent in-memory storage, real-time synchronized RAM module, which combines RAM with SSD, synchronizes SSD with the contents of RAM in real-time, and can recover the data of RAM after a power-failure. This module was implemented as a Linux kernel module. In performance evaluations that use real desktop workloads, the proposed scheme is worse than a memory-only storage by 37%~41% but better than a SSD-only storage by 1500%~1800%.

이 논문에서는 서로 다른 종류의 아이템들을 생산하기 위해서 필요한 템플릿을 구성하는 것과 관련된 일종의 패킹문제를 다룬다. 고정된 개수의 아이템이 배치된 하나 혹은 그 이상의 템플릿을 반복 인쇄함으로써 요구된 수량의 아이템들을 생산한다. 문제의 목적은 초과 생산량이 최소가 되도록 아이템들을 템플릿에 배치하는 것이다. 이 문제는NP-hard임이 밝혀져 있으며, 탐욕적 기법과 분기한정법에 기반한 근사 알고리즘이 알려져 있다. 본 논문에서는 이문제를 해결하기 위하여 잘 알려진 최적-적합 전략을 이용한 또 다른 다항시간 근사 알고리즘을 제시한다. 다양한실험 데이터를 통해 제시한 알고리즘의 성능을 평가하였으며 선행 연구에서 제시된 알고리즘과 비교하였다.

This paper deals with a kind of packing problem of which the goal is to compose one or more templates which will be used to produce the items of different types. Each template consists of a fixed number of slots which are assigned to the item types and the production of the items is accomplished by printing the template repeatedly. The objective is to minimize the total number of produced items. This problem is known to be NP-hard. Approximation algorithms based on either greedy approach or branch-and-bound technique have been proposed. We present another polynomial time approximation algorithm based on the well-known best-fit strategy. We perform experiments to compare the performance of the proposed algorithm with the previous ones.

GPU는 저비용 고효율의 프로세서로 각광을 받고 있으며, 이질적 고성능 컴퓨팅 시스템의 주계산 자원으로 채택되고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 고성능 클라우드 컴퓨팅을 위해 개발된 확장형 OpenStack을 서술한다. 확장형 OpenStack은 OpenStack에서 GPU 사용이 가능한 가상 머신의 생성 및 관리가 가능하도록, 가상 머신 간의GPU 공유 스케줄러와 GPU 인지형 Nova 스케줄러를 제공한다. 확장형 OpenStack과 Rodinia 벤치마크를 이용한 실험에서 GPU 가상화로 인한 오버헤드가 2%내에 불과함을 보여주고 있다. 이것은 OpenStack이 이질적 고성능 클라우드 컴퓨팅에도 성공적으로 적용 가능함을 의미한다.

GPU's are getting the spotlight in the chip processor market due to low power consumption and high efficiency, and increasingly adopted as a main computing resource in heterogeneous high performance computing systems. This paper describes OpenStack extension for heterogeneous high performance computing on the cloud. The extended features are a coarse-grained GPU scheduler and a GPU-aware Nova scheduler developed for creating and managing GPU-enabled virtual machines with OpenStack. The experiments by using Rodinia benchmark on OpenStack extension shows that the overhead due to GPU virtualization is within 2%. This means that OpenStack is successfully applicable to the heterogeneous high-performance cloud computing.

변량 분석 알고리듬은 알츠하이머 병을 예측하기 위한 툴로 종종 사용된다. 정상인으부터 경도인지장애와 알츠하이머 병의 효과적인 조기 예측 및 진단은 매우 중요하다. 조기 예방 치료는 노인 복지에 있어 점차적으로 위험요소를 줄이 는데 도움이 되며 안정적인 삶이 보장되어 질 것이다. 비침습적인 바이오마커로 MRI가 사용된다. 이는 형태학적 차이 와 뇌 위축 정도를 파악한다. 그리고 Freesurfer 툴을 사용하여 피질 분할 후 MRI 슬라이스를 사용한다. 새로운 접 근법은 듀얼 트리 복한 웨이블릿 계수 추출, 최소 중복성과 최대 관계 특색 부분 집합을 사용하여 정상인과 알츠하이 머 병 예측에 적용한다. 새로운 제안 방법의 성능은 91.02±3.38%, 83.10±3.4%로 높은 특이도와 민감도의 성능이 며 예측 정확도는 87.07±2.71%까지 산출되어진다. 실험결과는 제안 방법은 기존의 방법보다 우수함을 보여준다.

Multivariate analysis algorithms have been frequently used tool for predicting Alzheimer disease (AD). An efficient early prediction and diagnosis of AD and Mild Cognitive Impairment (MCI) from Healthy Controls (HC) is always very important. Early preventive care could help to degenerate its risk factors gradually in the elderly and the stable life will be guaranteed. The noninvasive biomarker of Magnetic Resonance (MR) images are used here because morphometric difference and cerebral atrophy could be realized. And we also used MR image slices after subcortical segmentation by using FreeSurfer tool. A novel approach is applied for predicting AD from HC using dual tree complex wavelet coefficients extraction, principal components of min-redundancy and max relevance feature subset selection. The prediction accuracy of the novel proposed method is yielded up to 87.07±2.71% with high specificity, sensitivity about 91.02±3.38%, 83.10±3.4% respectively. The experimental results show that the performance of our proposed method is better than that of conventional ones.

다양한 센서를 내장하고 고품질의 네트워크 통신 기능을 제공하는 스마트폰이 보급됨에 따라 환경, 교통, 생태, 재난재해, 스마트시티 분야에서 시공간 정보를 수집하고 이를 분석 및 전파하는 과정에 일반 대중을 참여시키는 공간크라우드소싱(Spatial Crowdsourcing)이 활성화되는 추세이며, 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 주로 데이터 수집 단계의 태스크 생성, 할당, 태스크 품질 보장, 태스크 보상 등 에만 관심이 집중되고 있고, 수집된 정보를 분석하여 공간 지식을 획득하고 전파하는 부분에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 공간 데이터 수집 단계뿐만 아니라 공간 지식 획득과 전파 단계를 고려한 공간 크라우드소싱 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 데이터 수집, 분석, 전파 등 모든 단계에서 위치 기반 태스크를 지도 기반의 태스크로 모델링하여 태스크 생성자 및 참여자가 위치 기반 태스크의 내용을 직관적으로 이해하고 지도 기반의 스토리텔링을 통해 스토리 지도(Story Map)를 생성하고 출판하여 공간 지식 획득과 전파를 효과적으로 제공할 수 있다. 또한 GeoCrowd Map 이라는 사용자 참여형 공간 지식 서비스를 제공하는 클라우드 서비스를 시범적으로 구축하여 제안된 플랫폼의 효용성을 검증하였다.

With the spread of smart phones that have various embedded sensors and high network quality, spatial crowdsourcing is becoming very popular and a number of related studies have been conducted.Spatial crowdsourcing is a platform that engages individuals, groups and communities in the act of collecting, analyzing, and disseminating spatio-temporal information in the fields of environment, transportation, ecology, and disaster. But most existing work focuses on task allocation method considering task quality, reward and worker’s privacy. Analyzing the crowdsourced data, acquiring and disseminating the knowledge has not been enough studied yet. Therefore, we propose a new spatial crowdsourcing platform that can not only collecting but also analyzing and disseminating. The proposed platform has advantage of efficient processing of spatial task by map based task model, especially task map which describe spatio-temporal constraints, task query, and reward. It also provides analyzing and disseminating of geographic knowledge by map based storytelling, story map. Finally, we proved the effectiveness of our proposed platform through the actual implementation of the converged web knowledge service called GeoCrowd Map.

사람이 실내에서 생활하는 시간은 하루 중 90% 이상 차지할 정도로 점점 많아지고 있다. 실내공기오염은 쾌적한실내 환경의 저해요인이 될 뿐만 아니라 재실자들의 건강까지도 위협하게 된다. 본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술을 활용한 휴대용 공기질 측정 시스템의 설계 및 구현내용에 대해 기술한다. 본시스템은 사용자 주변의 공기질 상태를 수집하여 분석할 수 있는 휴대용 공기질 측정장치와 측정한 데이터를 저장, 관리할 수 있는 IoT플랫폼, 이를 기반으로 실시간 공기질 상태를 모니터링 할 수 있는 관리자용 및 사용자용 웹 모니터링 시스템으로 구성된다. 본 시스템을 활용함으로써 사용자는 자신이 생활하고 있는 공간의 미세먼지농도 수치를 낮추도록 안내받을 수 있고, 이로 인해 각종 공기오염에 의한 질병을 미리 예방할 수 있게 된다.

People who are living and spending time more than 90% of a day in indoors are getting a lot. Indoor-air pollution is not only a hindrance in the pleasant indoor environment but also is threat to health of the people who should stay long time in indoors. This paper describes the new design and implementation contents of mobile air-quality measurement system using IoT technology. This system is consisted of three elements. The first is a mobile air-quality measurement device. The second is a IoT platform which store and manage the measured data. And the third is web monitoring systems for a manager or users. By using this system, the users can get the information of fine-dust density of their living area. As a result, they try to reduce the fine dust and can prevent themselves from various diseases caused by indoor air pollution.

스마트 기기의 급속한 발전에 따라 사용자 인증을 위한 매체와 기술도 다양해지고 있다. 본 논문에서는 대부분의 스마트 기기에 부착되어 있는 RGB 카메라로부터 획득되는 동작 영상으로 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 통계적 특징과 영상 고유의 특징 기술자를 결합하고, 특징행렬에 대한 행과 열 단위의 상관계수를 유사도 평가에 활용함으로써 시스템의 신뢰성을 높이고, 동작 데이터의 RGB 정보만을 활용하므로 계산의 효율성과 구현의 편의성도 함께 갖추고 있다. 공용 데이터베이스를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 실용 가능성을 확인하였다.

With the rapid development of the smart devices, a variety of media and technologies have been exploiting in the area of user authentication. This paper proposes a novel approach to perform user authentication, which uses gesture video signals acquired from the RGB camera of a smart device. The method combines the statistical features with the unique feature descriptors of images, and utilizes a similarity measure with the block-wise correlation coefficients of the feature matrices to increase the reliability of the system. By using only the RGB information from gesture data, the method is also sought for the computational efficiency and the ease of implementation. The experiments with a benchmark data set confirm the availability of the proposed method.

단백질 동정(Protein identification)은 단백질의 기능을 분석하고 성질을 파악하기 위해 널리 사용되는 방법이며단백질을 동정하기 위해서는 아미노산 서열을 이용하여 단백질 서열 데이터베이스를 검색하는 과정이 필요하다. 최근에 갭태그를 사용하여 데이터 베이스를 검색하는 방법이 MS-GappedDictionary에서 제안되었으며 이 방법을 이용하면 기존의 방법보다 좀 더 많은 수의 후보 아미노산 서열을 검색할 수 있다. 이 방법은 데이터베이스를 인덱싱하지 않을 경우 갭태그를 검색하는데 O(n) (n은 데이터베이스의 크기) 시간이 걸리고 인덱싱을 이용하면 O(p) (p 는 갭태그의 평균개수) 시간이 필요하다. 실제로 널리 사용되는 단백질 서열 데이터베이스인 UniProt의 경우 n = 35,856,033이고 p = 719이므로 인덱싱을 이용하는 것이 필수적이다. 기존에는 인덱싱이 메모리를 많이 사용하기때문에 갭의 크기를 500Da 이하로 제한했다. 하지만 실제로 갭의 크기가 500Da보다 큰 것이 가능하다는 것을 고려하면 500Da은 제한적이다. 본 논문에서는 500Da까지만 인덱싱을 하면서도 500Da보다 큰 갭을 포함한 갭태그를O(p)에 비례하는 시간에 데이터베이스에서 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 501Da에서 600Da의갭 태그를 평균 652배 빠르게 데이터베이스를 검색할 수 있고 650Da까지는 98배 빠르게 검색할 수 있다.

Proteomics is the study of proteins, particularly expression, structures, functions and interactions of proteins. Protein identification searches protein sequence database for given amino acid sequences. Recently, MS-GappedDictionary proposed to search the databases using gapped tags. Using this method, more candidate amino-acid sequences are found than previous method. For searching gapped tags, it takes O(n) time without database indexing and O(p) time with indexing where n is the size of database and p is the average number of gapped tags. For UniProt protein sequence database which is widely-used in general, n = 35,856,033 and p = 719, so it is really necessary to index the database to reduce time. In previous works, a gap size is limited to 500Da because it uses a lot of memory to index the database. However, the size of a gap is actually more than 500Da. We propose an efficient algorithm which searches gapped tags whose size more than 500Da in O(p) time. Our method uses the same memory, but search time is 652 and 98 times faster than original method from 501Da to 600Da and to 650Da, respectively.

일반적으로 웹 서버는 자료의 불법적인 유출과 위․변조를 막고 사용 원칙에 위배되는 행위의 추적을 위한 감사능력을 가지고 있어야 한다. 또한 시스템 관리 및 운영자의 책임과 사용자의 행위를 명확히 구분 지울 수 있는 로그관리와 모니터링 시스템의 구축은 반드시 이루어 져야 할 것이다. 본 논문에서는 웹 서버의 로그를 분석하여 침입차단및 탐지에 활용하는 방법과 분석된 보안로그를 데이터베이스화하여 웹을 통해 시스템의 상태를 모니터링 할 수 있는방법을 제안하였다.

Web servers typically prevent illegal access to the above modulation of data and web servers should have audit tracking capabilities of acts contrary to the principles. Also, building management systems and operator responsibilities and clarify clear log management and monitoring system that allows the user's behavior will certainly be done. In this paper, we propose a method by which a database of the security log and analyze how to take advantage of the intrusion prevention and detection by analyzing the log of the web server via the web can monitor the status of the system.