클라우드 서비스의 재사용성 평가 및 향상 기법

오상헌,라현정,김수동,Oh, Sang-Hun,La, Hyun-Jung,Kim, Soo-Dong 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지D Vol.19 No.1

클라우드 컴퓨팅에서 서비스 제공자들은 다양한 어플리케이션들 중에서 재사용 특징과 공통성을 고려하여 개발하고 배포하며 서비스 사용자들은 어플리케이션을 구축하기 위해 서비스를 찾고 재사용한다. 그러므로 재사용성은 클라우드 서비스의 중요한 본질적인 특성이다. 서비스의 재사용성이 높으면, 투자대비 높은 수익을 올릴 수 있다. 클라우드 서비스는 기존의 소프트웨어 재사용성을 위한 품질모델은 전통적인 프로그래밍 패러다임에 나타나지 않는 특성을 가지고 있기 때문에 서비스 평가에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 재사용성을 평가하기 위해 품질속성과 메트릭이 포함된 평가모델을 제시한다. 사례연구에서는 평가모델을 적용한 사례를 보여준다. In cloud computing, service providers develop and deploy services with common and reusable features among various applications, service consumers locate and reuse them in building their applications. Hence, reusability is a key intrinsic characteristic of cloud services. Services with high reusability would yield high return-on-investment. Cloud services have characteristics which do not appear in conventional programming paradigms, existing quality models for software reusability would not applicable to services. In this paper, we propose a reusability evaluation suite for cloud services, which includes quality attributes and metrics. A case study is presented to show its applicability.

SOA 서비스 성능 측정을 위한 실용적 품질모델

오상헌,최시원,김수동,Oh, Sang-Hun,Choi, Si-Won,Kim, Soo-Dong 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지D Vol.15 No.2

서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA)는 재사용 가능한 서비스들을 동적으로 발견하고 조립하여 완성된 어플리케이션을 만드는 효과적인 접근 방법으로 주목받고 있다. 일반적으로 알려진 SOA의 장점으로는 개발 비용 절감, 기민성, 확장 용이성, 비즈니스 수준 재사용 등이 있다. 그러나, SOA를 널리 적용하는데 대표적인 문제점으로 성능 문제가 있으며, 이는 SOA의 특징인 분산환경에서의 배치 및 실행, 서비스 플랫폼의 이질성, 표준 메시지 포맷 사용 등에 기인한다. 따라서, SOA를 효과적으로 적용하기 위해서는 성능 문제가 개선되어야 하며, 성능 개선을 위해서는 서비스의 성능을 상세히 측정하여 문제가 어디서 발생했고 왜 발생했는지 분석할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 우선적으로 서비스 성능을 효과적으로 측정하기 위한 품질모델이 정의되어야 한다. 그러나, 현재까지 SOA의 실행 환경 및 특징을 잘 반영한 실용적이고 상세한 성능 측정 품질모델에 대한 정의가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 서비스 성능을 측정하기 위한 실용적인 메트릭의 집합을 가진 품질모델과 제안된 메트릭을 효과적으로 측정하기 위한 기법을 정의한다. 또한, 제안된 메트릭의 실용성과 유용성을 보여주기 위해 호텔 예약 서비스 시스템에 메트릭을 적용한다. Service-Oriented Architecture (SOA) is emerging as an effective approach for developing applications by dynamically discovering and composing reusable services. Generally, the benefits of SOA are known as low-development cost, high agility, high scalability, business level reuse, etc. However, a representative problem for widely applying SOA is the performance problem. This is caused by the nature of SOA such as service deployment and execution in distributed environment, heterogeneity of service platforms, use of a standard message format, etc. Therefore, performance problem has to be overcome to effectively apply SOA, and service performance has to be measured precisely to analyze where and why the problem has occurred. Prerequisite for this is a definition of a quality model to effectively measure service performance. However, current works on service performance lacks in defining a practical and precise quality model for measuring performance which adequately addresses the execution environment and features of SOA. Hence, in this paper, we define a quality model which includes a set of practical metrics for measuring service performance and an effective technique to measure the value of the proposed metrics. In addition, we apply the metrics for Hotel Reservation Service System (HRSS) to show the practicability and usefulness of the proposed metrics.

챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 모델

오상헌,허수진,김성희,Oh, Sang Heon,Hur, Su Jin,Kim, Sung-Hee 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.9 No.11

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다. With the spread of smartphones, services that want to use personalized data are increasing. In particular, healthcare-related services deal with a variety of data, and data visualization techniques are used to effectively show this. As data visualization techniques are used, interactions in visualization are also naturally emphasized. In the PC environment, since the interaction for data visualization is performed with a mouse, various filtering for data is provided. On the other hand, in the case of interaction in a mobile environment, the screen size is small and it is difficult to recognize whether or not the interaction is possible, so that only limited visualization provided by the app can be provided through a button touch method. In order to overcome the limitation of interaction in such a mobile environment, we intend to enable data visualization interactions through conversations with chatbots so that users can check individual data through various visualizations. To do this, it is necessary to convert the user's query into a query and retrieve the result data through the converted query in the database that is storing data periodically. There are many studies currently being done to convert natural language into queries, but research on converting user queries into queries based on visualization has not been done yet. Therefore, in this paper, we will focus on query generation in a situation where a data visualization technique has been determined in advance. Supported interactions are filtering on task x-axis values and comparison between two groups. The test scenario utilized data on the number of steps, and filtering for the x-axis period was shown as a bar graph, and a comparison between the two groups was shown as a line graph. In order to develop a natural language processing model that can receive requested information through visualization, about 15,800 training data were collected through a survey of 1,000 people. As a result of algorithm development and performance evaluation, about 89% accuracy in classification model and 99% accuracy in query generation model was obtained.

ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현

오상헌(Sang-Heon Oh),박규식(Kyu-Sik Park) 한국멀티미디어학회 2007 멀티미디어학회논문지 Vol.10 No.11

본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다. In this paper, we implemented a speech emotion recognition system that can distinguish human emotional states from recorded speech captured by a single microphone and classify them into four categories: neutrality, happiness, sadness and anger. In general, a speech recorded with a microphone contains background noises due to the speaker environment and the microphone characteristic, which can result in serious system performance degradation. In order to minimize the effect of these noises and to improve the system performance, a MA(Moving Average) filter with a relatively simple structure and low computational complexity was adopted. Then a SFS(Sequential Forward Selection) feature optimization method was implemented to further improve and stabilize the system performance. For speech emotion classification, a SVM pattern classifier is used. The experimental results indicate the emotional classification performance around 65% in the computer simulation and 62% on the ARM platform.

음식 영양정보의 시각화에 따른 의사결정에 대한 연구

오상헌(Sang-heon Oh),김성희(Sung-Hee Kim) 한국디지털콘텐츠학회 2020 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.2

정사면체 마이크로폰 어레이 기반 최적 음원추적 시스템

오상헌(Sangheon Oh),박규식(Kyusik Park) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.1

본 연구에서는 임의 공간에서 정사면체 형태의 마이크로폰 어레이(microphone array)를 이용하여 음원(sound source)추적 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 음원추적 시스템은 마이크로폰 어레이의 각 마이크로폰에 도착하는 음원신호의 도착 지연시간(TDOA, Time Delay Of Arrival) 정보를 이용하여 음원의 방향성 정보를 추정한다. 임의 3차원 공간에서 음원추적을 위해서는 최소 3개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 3개 마이크로폰으로 구성된 음원추적 시스템의 경우 만약 1개의 마이크로폰이라도 신호 오차가 발생한다면 정확한 음원 방향성 추정이 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 1개의 마이크로폰을 추가한 정사면체 형태(tetrahedron shaper)의 마이크로폰 어레이를 구성하고 좌표변환 기법을 이용하여 주변 잡음이나 오류에 강인한 새로운 음원추적 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 3개의 마이크로폰을 이용한 삼각형 기반 음원추적 시스템과 본 연구에서 제안한 정사면체 기반 음원추적 시스템에 대하여 실시간 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 정사면체 기반의 시스템이 최대 약 16% 이상의 향상된 검출율을 보였다. This paper proposes a new sound localization algorithm that can improve localization performance based on a tetrahedron-shaped microphone array. Sound localization system estimates directional information of sound source based on the time delay of arrival(TDOA) information between the microphone pairs in a microphone array. In order to obtain directional information of the sound source in three dimensions, the system requires at least three microphones. If one of the microphones fails to detect proper signal level, the system cannot produce a reliable estimate. This paper proposes a tetrahedron- shaped sound localization system with a coordinate transform method by adding one microphone to the previously known triangular-shaped system providing more robust and reliable sound localization. To verify the performance of the proposed algorithm, a real time simulation was conducted, and the results were compared to the previously known triangular-shaped system. From the simulation results, the proposed tetrahedron-shaped sound localization system is superior to the triangular-shaped system by more than 46% for maximum sound source detection.

다중의 QoS 제약 조건을 고려한 확률 모델 기반의 멀티캐스트 라우팅 알고리즘

오상헌(Sanghoun Oh),황용수(Yongsoo Hwang),전태균(Taegyun Jeon),정희철(Heecheol Jeong),변원민(Wonmin Byeon),전문구(Moongu Jeon) 한국정보기술학회 2008 Proceedings of KIIT Conference Vol.2008 No.-

고정밀 INS를 이용한 GAK(GPS Adapter Kit) 항법 모듈의 차량 시험

오상헌(Sang Heon Oh),손석보(Seok Bo Son),권승복(Seung Bok Kwon),신동호(Don Ho Shin),황동환(Dong-Hwan Hwang),이상정(Sang Jeong Lee),박찬식(Chansik Park) 한국항공우주학회 2007 韓國航空宇宙學會誌 Vol.35 No.3

GAK(GPS adapter kit)은 GPS/INS 항법 모듈을 내장한 사거리 연장 키트의 일종으로 자유 낙하식 폭탄에 장착하여 투하 정확도의 향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 GAK 항법 모듈의 차량 시험 결과를 제시하였다. 항법 모듈은 상용의 MEMS IMU, 내장형 GPS 수신기 및 항법 컴퓨터로 구성된다. GPS 수신기는 위성 가시성 향상 및 자세 측정을 위하여 다중 안테나를 사용하는 구조로 설계하였다. 실시간 항법 소프트웨어는 모듈화 구조로 설계하여 유지보수성 및 확장성을 고려하였다. 항법 모듈의 성능을 평가하기 위해 고성능 INS인 Honeywell H-726 MAPS를 탑재한 차량 시험을 수행하였다. 차량 시험 결과 GPS 자세 결과를 사용한 GAK 통합 합법 모듈이 일반적인 GPS/INS 통합의 경우에 비하여 더 나은 항법 성능을 나타내었으며 재밍 환경을 고려한 경우에도 순수 항법에 비하여 우수한 coasting 성능을 제공하였다. A GPS adapter kit (GAK) is a GPS/INS guided range extension system to improve the accuracy and availability of existing dumb bombs. In this paper, a van test result of GPS/INS navigation module (NM) for guided bomb with GAK has been presented. The NM consists of a commercial MEMS IMU, embedded GPS receiver and navigation computer unit (NCU). The GPS receiver of NM was designed to use multiple antennas for satellite visibility and GPS attitude determination. The real-time navigation software was designed by modularized structure to guarantee the maintainability and extensibility. In order to evaluate the performance of the NM, a van test was preformed by using a high performance INS - Honeywell H-726 MAPS(Modular Azimuth Position System). The van test results show that the GAK NM with GPS attitude measurement gives better navigation performance than a conventional GPS/INS integration and good coasting capabilities under jamming environment.

다중 시간을 갖는 이력 데이타의 저장을 위한 논리적 표현 방법

오상헌(Sang Hun Oh),김진호(Jin Ho Kim),이윤준(Yoon Joon Lee) 한국정보과학회 1987 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.14 No.2

본 논문에서는 연속적인 시간 데이타의 특성을 이용하여 다중 시간을 갖는 이력 데이타베이스의 논리적인 표현 방법에 관하여 기술하였다. 연속적인 이력 데이타의 집합을 기본 구조로 하여 각 이력 데이타의 공통 특성 또는 유추할 수 있는 특성을 추출하여 이력 데이타를 간결하게 표현하였다. 또한 간결한 이력 데이타 표현 방법을 이용하여 이력 데이타베이스의 구조를 Non-First-Normal-Form 표현 방법에 의해 표현하였다. 제안된 이력 데이타베이스 구조는 물리적 저장 구조, 접근 방법들을 설계할 때 필요한 지침을 제공한다.

유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법 연구

오상헌(Sanghoun Oh),안창욱(Chang Wook Ahn) 한국스마트미디어학회 2020 스마트미디어저널 Vol.9 No.3

현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다. Currently, black-box-based machine learning algorithms are used to analyze big data in manufacturing. This algorithm has the advantage of having high analytical consistency, but has the disadvantage that it is difficult to interpret the analysis results. However, in the manufacturing industry, it is important to verify the basis of the results and the validity of deriving the analysis algorithms through analysis based on the manufacturing process principle. To overcome the limitation of explanatory power as a result of this machine learning algorithm, we propose a manufacturing big data analysis method using genetic programming. This algorithm is one of well-known evolutionary algorithms, which repeats evolutionary operators such as selection, crossover, mutation that mimic biological evolution to find the optimal solution. Then, the solution is expressed as a relationship between variables using mathematical symbols, and the solution with the highest explanatory power is finally selected. Through this, input and output variable relations are derived to formulate the results, so it is possible to interpret the intuitive manufacturing mechanism, and it is also possible to derive manufacturing principles that cannot be interpreted based on the relationship between variables represented by formulas. The proposed technique showed equal or superior performance as a result of comparing and analyzing performance with a typical machine learning algorithm. In the future, the possibility of using various manufacturing fields was verified through the technique.