Earticle

본 논문에서는 실시간 엣지 컴퓨팅 서비스를 위해 엣지 서버단에서 다량의 엣지 디바이스들의 데이터를 고속으로 처리하는 실시간성을 보장하고, 엣지 컴퓨팅 시스템의 효율적 운영, 최적의 자원관리 및 기능 제어를 수행할 수 있 는 시스템 소프트웨어를 설계하고, 실시간 성능을 제공할 수 있는 OpenEOE라 명명된 기본 구조를 제시하였다. 제 안 시스템 검증을 위한 성능 평가 결과, OpenEOE는 기존 리눅스 배포판인 우분투 시스템 대비, 부하없는 상황과 부하 상황에서 상대적으로 저지연 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

In this paper, for real-time edge computing service, the edge server side guarantees real-time processing of a large amount of data from edge devices at high speed, and it is a system that can perform efficient operation of edge computing systems, optimal resource management and function control. We designed the software and presented a basic structure named OpenEOE that can provide real-time performance. As a result of the performance evaluation for verification of the proposed system, it was confirmed that OpenEOE can provide relatively low-latency service under load and no load compared to the Ubuntu system, which is the existing Linux distribution.

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 기술의 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나 고 있으며, 교육 분야에서도 인공지능 교육을 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 오픈소스의 중요 성과 교육적 잠재력에 주목하고, 오픈소스 플랫폼 중 머신러닝 분야에서 빠르게 성장하고 있는 허깅페이스 (Hugging Face)의 교육적 활용 가능성을 탐색하였다. 세부적으로 허깅페이스의 핵심 구조와 주요 기능을 분석 하고, 이를 바탕으로 인공지능(AI) 프로그래밍 교육을 위한 프레임워크를 제안하였다. 프로그래밍 과정에서 AI 모델 및 데이터셋을 쉽게 활용할 수 있고, 전 세계 사용자와 소통할 수 있는 오픈소스 플랫폼을 통해 학습자들 은 실제 현업 전문가, 연구자와 소통할 수 있는 기회를 가질 수 있으며 이러한 경험은 학습자들에게 매우 유의 미한 활동이 될 것으로 기대된다.

With the development of artificial intelligence (AI) technology, discussions on how to use artificial intelligence technology are actively taking place in many fields, and various studies are being conducted for artificial intelligence education in the field of education. This study focused on the importance and educational potential of open source and explored the possibility of educational use of the rapidly growing Hugging Face in the machine learning field among open source platforms. In detail, the core structure and main functions of the hugging face were analyzed, and based on this, a framework for artificial intelligence (AI) programming education was proposed. Through an open-source platform that can easily utilize AI models and datasets in the programming process and easily share results with users around the world, learners can have the opportunity to communicate with real-world experts and researchers, and this experience is expected to be a very meaningful activity for learners.

서비스 메시(Service mesh)는 마이크로 서비스 아키텍처(Micro Service Architecture)에서 내부 서비스들의 상 호간 서비스 호출을 가능하게 하는 기술로, 마이크로 서비스 아키텍처의 기능을 클라우드 환경에 구현한 서버리스 프레임워크에서 많이 사용되고 있다. 그러나 내부 서비스 간 서비스 호출의 증가는 전체 서비스 응답 속도를 지연시 키는 문제가 있어, 프레임워크 내부에서의 잦은 서비스 호출을 지양해야 한다. 이에 본 논문에서는 서버리스 프레임 워크의 전체 성능 저하 없는 서비스 매시의 활용 방안을 제시하였으며, 이를 위해 gRPC를 적용한 오픈소스 기반의 서버리스 프레임워크인 OpenFx를 활용하여 구현된 서비스 매시의 성능 및 기능을 검증하였다. 이는 서버리스 프 레임워크를 대상으로 서비스 배포 및 관리를 위한 서비스 개발자에게 도움이 될 것이다.

Service mesh is a technology that enables service calls between internal services in a micro service architecture, and is widely used in a serverless framework that implements the functions of a micro service architecture in a cloud environment. However, the increase in service calls between internal services has a problem of delaying the overall service response speed, so frequent service calls within the framework should be avoided. Therefore, in this paper, a method of using service mesh without deteriorating the overall performance of the serverless framework was proposed, and for this purpose, the performance and function of the implemented service mesh was verified using OpenFx, an open source based serverless framework applying gRPC. This will be helpful to service developers for service distribution and management targeting serverless frameworks.

가상화폐는 익명성과 탈중앙화 특성으로 인해 범죄에 악용될 가능성이 높으며, 이에 따라 효과적인 추적 기법의 개발이 요 구된다. 공개출처정보는 공공 데이터, 소셜 미디어, 온라인 포럼 등 다양한 오픈 소스 데이터를 분석하여 범죄자의 신원 파악 과 가상화폐 자금 흐름 추적에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 공개출처정보의 활용 방안을 종합적으로 제시하 고자 한다. 이를 위해 우선 가상화폐의 현황과 추세 및 관련 범죄 현황에 대해 살펴보고, 공개출처정보의 개념 및 방법에 대해 알아본다. 이후 가상화폐 관련 범죄의 추적 및 분석을 위한 공개출처정보의 5가지 방법과 7가지 프레임워크를 중점 분석하고, 공개출처정보 방법과 프레임워크를 적용하는 통합 기법을 제시한다.

The anonymity and decentralized nature of cryptocurrencies make them highly susceptible to criminal exploitation, requiring the development of effective tracking techniques. By analyzing various open source intelligence(OSINT), such as public data, social media, and online forums, open source intelligence can provide useful information for identifying criminals and tracking the flow of cryptocurrency funds. In this study, we present a comprehensive proposal for the utilization of open source intelligence. We will discuss the current status and trends of cryptocurrency and related crimes, and introduce the concept and methodology of open source intelligence. The paper then focuses on five methods and seven frameworks of open source intelligence for tracking and analyzing cryptocurrency-related crimes, and presents techniques for the integrated application of open source intelligence methods and frameworks.

As diver mobile platforms appear, attention is paid to the development of cross-platform that can be applied to various platforms with one development rather than the development of native application that depends on each platform. Of many frameworks that enable the development of cross-platform, HTML5-based framework is being actively developed as open source project. The present study proposes the evaluation criteria by which the most suitable framework can be selected from many open source projects. In this study, 9 evaluation criteria[14] are proposed, derived from ‘Mobile Software Quality Evaluation Model’, which is based on existing ISO/IEC 25000[3], ‘Evaluation Criteria for quantitatively OSS Selection’ and ‘Mobile Web App Framework Evaluation Standard’. And we were applied to 4 UI frameworks selected from Github Repository to verify the effectiveness of the criteria. This study expects that it can reduce effort required in selecting the most suitable framework and thus increase productivity through proper maintenance supported by the right selection.

IoT 환경에서 센싱 정보의 활용을 위해서는 센서로 부터 생성된 정보의 가공 및 처리를 위한 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계가 필수적이다. 특히 IoT 환경에서 사물은 인터넷에 연결되고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 통신이 가능하여야 한다. 그러나 MapReduce 기반의 Hadoop과 Twister은 데이터의 배치 처리에 적합하지만, 스트리밍 센서 자료의 이동중 처리에는 제약점을 갖는다. 전통적인 스트리밍 데이터 처리 방법인 MOM 기반의 메시지 큐 시스템을 이용해 메시지 스트림을 처리하는 방식은 프로그래머가 메시지 흐름의 복잡도를 고려해야 상세한 처리를 프로그램 함으로써 유지보수 및 확장성을 갖기 어려움이 있다. 이 논문에서는 IoT 환경에서 수집된 센싱 자료의 처리를 위한 소프트 웨어 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계된 소프트아키텍처를 기반으로 오픈소스 프레임워크인 Storm의 응용 구성을 기술한다. 구성응용은 센서게이트웨이(Sensor Gateway)를 통해 자료를 수집한 후 실시간 스트리밍 데이터를 파이프-필터 스타일로서 변환한다.

To utilize sensory data, it is necessary to design architecture for processing and handling data generated from sensors in an IoT environment. Especially in the IoT environment, a thing connects to the Internet and efficiently enables to communicate a device with diverse sensors. But Hadoop and Twister based on MapReduce are good at handling data in a batch processing. It has a limitation for processing stream data from a sensor in a motion. Traditional streaming data processing has been mainly applied a MoM based message queuing system. It has maintainability and scalability problems because a programmer should consider details related with complex messaging flow. In this paper architecture is designed to handle sensory data aggregated The designed software architecture is used to operate an application on the open source framework Storm. The application is conceptually used to transform streaming data which aggregated via sensor gateway by pipe-filter style.

IT 기술 발전과 스마트 기기들의 사용 증가로 인해 인터넷에서는 많은 데이터가 생산되고 소비된다. 이로 인해 정보 검색 기술의 중요성이 높아지고 있지만 정보 검색 기술은 많은 배경 지식을 요구하여 접근하기 어려운 기술로 인식되고 있다. 그러나 Luene의 등장으로 인해 검색 기술에 대한 배경 지식이 부족해도 Lucene을 사용하여 검색 엔진을 구현할 수 있는 배경을 마련되었다. 본 논문에서는 Lucene 기반으로 개발된 프레임워크들을 사용하여 검색엔진을 구현하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 검색엔진에 사용되는 프레임워크들은 Hadoop과 Nutch, Solr, Zookeeper를 사용하여 분산처리와 분산저장, 그리고 고가용성을 지원하는 서버 환경을 보장한다.

IT technology development and smart appliances due to the increased use of a lot of data on production and consumption has become in the internet. Because this is why importance of information retrieval technology although the growing becoming aware of the difficult techniques to access the required of lot a background knowledge on information retrieval technology. However, the Lucene due to emerge provide to background can implement on search engine by using the Lucene of lack background knowledge for search technology. In this paper, suggest to implement on search engine by using the developed a framework on Lucene-based. Suggest a frameworks are use in the search engines on have guarantee in server environment support on distributed processing and distributed storage, and high availability by using the Hadoop and Nutch, Solr, Zookeeper.

작황 정보 시스템은 작물 분포, 작황 정보 및 생산량에 대한 모니터링, 예측, 추정 또는 분석과 같은 다양한 형태를 통해 정보를 제공하며 본 논문은 한국, 미국 및 중국 데이터를 기반으로 구축한 웹기반 작황 정보 시스템을 제안한다. 온도, 강수량 및 일사량의 기후 데이터는 작물 성장에 미치는 영향을 분석하는데 사용되었으며, NDVI 데이터와 작물구분도 데이터는 각각 작물 모니터링과 작물 분포 관리를 목적으로 사용되었다. 본 시스템은 3가지의 주요 장점을 갖고 있으며 이는 다음과 같다: 1) 높은 시간 해상도의 데이터를 통한 정보 제공, 2) 보유 데이터 분석을 통한 보고서 작성의 자동화, 3) 사용자의 편리성을 위한 기능 제공.

A crop information system can provide information regarding crop distribution, crop growth conditions, crop yield in various forms such as monitoring, forecasting, estimation or analysis. This paper presents the design and construction of a crop information system based on data collected in Korea, USA, and China. Therein, climate data including temperature, precipitation,solar radiation are used to evaluate the impact on crop growth, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data is used in crop monitoring, and crop map data is utilized for the management of crop distribution. The system has achieved three prominent results: 1) Providing information with high frequency, 2) Automatically creating the report through the analysis of the data, 3) The users to easily approach the system and retrieve the information.

We present a novel numerical implementation of a phase-field multiphase interface tracking method within the OpenFOAM framework. Our approach solves the mass and momentum conservation equations alongside a transport equation that controls the multiphase interface thickness. Using a fractional time-stepping method, we ensure mass conservation at each time step. We extensively validated our algorithm against canonical multiphase flow problems with known analytical solutions and reference simulations with accurate interface tracking methods. Our solver demonstrated excellent interface tracking in the Rayleigh-Taylor instability problem, aligning closely with high-accuracy level-set simulations. It also accurately estimated dissipation rates in disturbed multiphase interfaces during standing wave and droplet oscillation tests. The phase-field method effectively suppressed spurious currents at the interface. Overall, our solver outperformed the standard OpenFOAM multiphase flow solver, interFoam, in terms of grid convergence and accuracy.

최근 모바일 앱에서도 오픈소스 소프트웨어를 이용한 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 오픈소스 모바일 컴포넌트의 경우 사용자 인터페이스 구현을 위한 컴포넌트의 재사용성이 용이하다는 이유로 기능적 역할의 컴포넌트보다 더욱 많이 사용되는 경향이 있다. 이런 특징으로 인해 기존의 오픈소스 소프트웨어 선정절차나 상용 컴포넌트 선정절차 두 가지 연구 모두 오픈소스 모바일 컴포넌트 선정에 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 오픈소스 소프트웨어 선정절차를 모바일 컴포넌트 선정에 적합하도록 수정, 보완하였다. 본 연구는 모바일 앱을 개발할 경우, 요구되는 기능을 충족하는 오픈소스 컴포넌트를 쉽게 검색하고 선정할 수 있는 효율적인 절차를 제시함으로써 모바일 앱 개발의 생산성을 높여줄 수 있다.

The way of mobile apps development using open source software have been becoming increasingly popular recently. In opensource mobile User Interface components case, there is tends to much more be used than mobile functional components. Because it is more easier that the reusability for implementation of User Interface. The problem is to apply as an open source mobile components selected for this reason all of the existing two studies. It is an open source software selection process and selection procedures shelf components. We revise to conform to existing mobile components selected for the study on open source software selection process in this paper. Can help increase the productivity of the mobile app development by the open source components to meet the functional requirements when developing mobile apps that can be easily retrieved and presented the selection process of this study is effective.

무선인터넷이 보급되고 IoT 기술이 발달함에 따라 여러 종류의 센서 디바이스가 발전하였다. 그리고 IoT 환경에서 사용자들의 요구를 충족하는 다양한 서비스 개발을 위해 오픈소스 하드웨어가 도입되었다. 하지만 오픈소스 하드웨어는 개발 인력의 부족으로 인해 충분히 활용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어에서 효율적으로 임베디드 소프트웨어 개발을 교육하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 비주얼 프로그래밍 언어와 빠른 결과 확인을 통해 다양한 오픈소스 하드웨어에서 빠르고 직관적으로 임베디드 소프트웨어를 개발할 수 있게 한다. 또한 제안한 프레임워크를 실제 오픈소스 하드웨어 개발 환경에 구현하여 장단점을 분석하고 개선방안을 확인하였다.

Various sensor devices has been developed as the wireless Internet and IoT technology are widely used. Recently, open source hardware has evolved for providing various services in IoT environments. However, in comparison to the development of the open source hardware, the development of human resources is missing. In order to solve such a phenomenon, in this paper, we propose a software framework for the embedded software development in open source hardware. The proposed framework provides a fast and intuitive development environment by using the visual programming language and providing fast feedbacks to developers. In addition, we discuss the strengths and weaknesses of the proposed scheme based on the implement on a real board.

밀폐된 공간내의 공조 문제에 있어서 실내의 기류 및 온도 특성을 전산유체역학기법을 통해 쉽게 예측할 수 있는 맞춤형 시뮬레이터를 개발하였다. 본 시스템에서는 사용자가 직접 해석 대상 평면도를 입력하고 적절한 경계조건을 설정하면 전산유동해석을 위한 계산 격자가 자동으로 생성되고 유한체적법으로 이산화된 공개 전산유체코드를 통해 주어진 공간내의 열유체 해석 결과를 얻게 된다. 초기 실내 평면도면 입력부터 경계조건 설정, 전산유동해석 결과까지 하나의 사용자 인터페이스 상에서 작업할 수 있으며 격자생성과 유동해석 알고리듬은 공개 라이브러리를 사용하여 구현하였다. 간단한 실험 데이터를 통해 해석결과를 검증하였으며 실제 실내 공조에 대한 기류해석을 통해 유동의 경향성을 파악할 수 있는 맞춤형 유동전산모사 시스템을 구성하였다.

A customized CFD simulator to perform thermo-fluid dynamic simulations of an HVAC for an indoor space is presented. This simulation system has been developed for engineers studying architectural engineering, as the HVAC mechanical systems used in housings and buildings. Hence, all functions and options are so designed to be suitable that they are suitable for non-CFD experts as well as CFD engineers. A Computational mesh is generated by open-source libraries, FEMM (Finite Element Method Magnetics), and OpenFOAM. Once the boundary conditions are set, the fluid dynamic calculations are performed using the OpenFOAM solver. Numerical results are validated by comparing them with the experimental data for a simple indoor air flow case. In this paper, an entirely new calculation process is introduced, and the flow simulation results for a sample office room are also discussed.

본 연구에서는 부동산관련 문제의 의사결정지원 수단으로서 오픈소스 GIS를 활용한 공간분석의 틀을 제공하고, 이를 뒷받침할 수 있는 실증적 분석을 수행하였다. 이를 위해 GIS를 적용한 공간분석에서 주로 다루어지는 부동산 이슈를 도출한 후, 데이터 구축에서 탐색적 공간데이터 분석과 모델기반의 공간데이터 분석 등의 공간분석기법까지 일련의 분석프로세스의 틀을 제시하였다. 이를 기반으로 분석에 적합한 오픈소스 GIS의 현황과 기능을 파악하여 분석방법을 모색한 후, 서울시 상업용부동산 임대동향자료를 사례로 실증적 분석을 수행하였다. 본 연구는 일종의공간분석을 위한 가이드라인을 제시하고 오픈소스 GIS의 활용방안을 모색하는데 초점을 맞추었다. 따라서 부동산 관련 자료를 사례로 실증적 연구 분석을 통해 하나의 구축 사례를 제공하여 공간분석에 필요한 기술적 신뢰도 향상에기여할 수 있을 것으로 사료된다.

This study is designed to provide the spatial analysis framework by using the open source GIS as the decision-making supporting means for the real estate issues and make the empirical analysis which can support it. For this purpose, the real estate issues which would be mainly handled in the spatial analysis applied with GIS would be derived and a series of analysis process framework would be suggested from the construction of data to the spatial analysis techniques such as exploratory spatial data analysis and model-driven spatial data analysis. Based on this, the characteristics and functions of the open source GIS which is proper for the analysis would be found and the analysis method would be searched before the empirical analysis would be performed by using the data of the rent trend for the commercial real estate located in Seoul. This study would focus on the suggestion of guideline for a kind of spatial analysis and how to use it.