Cloud service providers at home and abroad are building diverse ecosystem of partners along with domestic cloud development due to the implementation of the world's first "Act on the development of cloud computing and protection of its users". Through these diverse partner policies, cloud service providers are promoting and advancing the growth of the local cloud market. This study proposes the standardization of domestic cloud service provider partner policies and systems suitable for the domestic environment through the status and systematic research.

시스템 운영 및 유지보수의 간소화, 비용절감, 신속한 업무변화에 대한 대응을 위해 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도시계획정보체계(Urban Planning Information System)의 클라우드 도입에 있어서 운영과 적합성을 분석하였다. 분석결과, 기존 UPIS를 클라우드로 전환하는 것에 있어서 적용 가능성은 높지 않았으나, 현재 운영에 있어서 문제가 되고 있는 중복된 인프라에 대한 공유, 표준시스템 보급에 있어서 지자체 간에 상이한 환경에 대한 신속한 대응의 관점에서 클라우드의 필요성을 확인할 수 있었다.

최근 정보통신기술(IT) 기반의 새로운 산업시대를 대표하는 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 클라우드 컴퓨팅이 미래 ICT 산업발전의 분수령이 될 중요한 산업 분야로 인식되며 클라우드의 중요성이 더욱 부상하고 있다. 이미 주요 선진국들은 클라우드 산업 주도권 확보를 위해 국가 차원의 프로젝트 및 정책을 적극적으로 추진 중에 있다. 따라서 본 논문에서는 2009년 이후 발표된 클라우드 활성화 추진계획이 최근의 IT 패러다임 변화에 대응하면서 클라우드 산업의 글로벌 경쟁력과 신성장 동력을 확보하고 있는지를 살펴보기 위해 국내 클라우드 정책과 해외 진출 전략을 중심으로 주요정책 내용을 분석하였다. 이를 위해 본 논문에서는 우선 클라우드산업의 패러다임 변화와 클라우드 산업의 현 위치를 살펴보고, 국내 클라우드 정책 중 해외 진출 관련 클라우드 정책 방안을 도출하였다.

This paper presents the novel observation model, called Modified Spherical Signature Descriptor(MSSD), capable of representing 2D image generated from 3D point cloud data. The Modified Spherical Signature Descriptor has a uniform mesh grid to accumulate the occupancy evidence caused by neighbor point cloud data. According to a kind of area such as wall, road, tree, car, and so on, the evidence pattern of 2D image looks so different each other. For the parameter learning of Convolutional Neural Network(CNN) layers, these 2D images were applied as the input layer. The Convolutional Neural Network, one of the deep learning methods and familiar with the image analysis, was utilized for the urban structure classification. The case study on CNN practice was introduced in detail in this paper. The simulation results shows that the classification accuracy of CNN with 2D images of the proposed MSSD was improved more than the traditional methods' one.

본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사 하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육 환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장 환경 모델을 분석할 수 있다.

이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사 량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 36.62Wm−2로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영 향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 99.50 Wm−2으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석 을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.