[논문]클라우드보드: 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템

이재호; 최병기; 배재형

doi:10.3745/ktsde.2015.4.3.135

클라우드보드: 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템
Cloudboard: A Cloud-Based Knowledge Sharing and Control System 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.4 no.3, 2015년, pp.135 - 142

이재호 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부) , 최병기 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 배재형 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

소프트웨어가 경쟁력의 핵심이 되는 소프트웨어 중심 사회로 이행되면서 프로그래밍 교육의 중요성이 새롭게 부각되고 있다. 세계적인 조기 코딩 교육 열풍도 이러한 추세를 반영하고 있으나 이를 지원하기 위한 교육 환경에서는 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 환경을 효과적으로 활용함에 제약이 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 모바일 기기와 로봇을 이용하여 손쉽게 소프트웨어를 개발하고 프로그래밍 교육을 할 수 있는 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템인 클라우드보드(Cloudboard)를 제안한다. 특히 군집 로봇 시스템에서 개별 로봇의 센서 정보를 다수의 로봇이 공유하고 협업하여 공동 임무를 수행하도록 할 경우 클라우드보드 기능을 이용하여 손쉽게 프로그램을 개발하여 교육에 활용할 수 있음을 보인다. 클라우드보드의 기능은 기존의 대표적인 아키텍처 패턴을 비교 분석한 결과를 토대로 설계되었으며 실험적으로 효과와 성능을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the importance of software to society has grown, more and more schools worldwide teach coding basics in the classroom. Despite the rapid spread of coding instruction in grade schools, experience in the classroom is certainly limited because there is a gap between the curriculum and the existing computing environment such as the mobile and cloud computing. We propose an approach to fill this gap by using a mobile environment and the robot on the cloud-based platform for effective teaching. In this paper, we propose an architecture called Cloudboard that enables knowledge sharing and collaboration among knowledge providers in the cloud-based robot platforms. We also describe five representative architectural patterns that are referenced and analyzed to design the Cloudboard architecture. Our early experimental results show that the Cloudboard can be effective in the development of collective robotic systems.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 클라우드 기반 통합 프레임워크 체계로서 클라우드보드를 제안하고, 이를 통해 개선된 정보 공유방법을 제시하였다. 이 항목에서는 클라우드보드 시스템이 가시적으로 성능의 개선점을 확인할 수 있는 메시지 전송량을 검증하고, 이를 통해 다자간 정보 공유상황에서의 클라우드보드 시스템의 개선점을 확인한다.
본 논문에서는 클라우드 환경에서 모바일 기기와 로봇을 이용하여 손쉽게 소프트웨어를 개발하고 프로그래밍 교육을 할 수 있는 클라우드 기반 지식 공유 및 제어 시스템인 클라우드보드(Cloudboard)를 제안하였다. 클라우드보드는 기존의 대표적 아키텍처의 패턴을 비교 분석한 결과와 로봇 활용 프로그래밍 교육의 요구사항을 반영하여 개발되었으며 이에 따라 다수의 로봇이 개별 로봇의 센서 정보를 서로 공유하여 공동 임무를 수행하는 것과 같은 복잡한 프로그램도 클라우드보드의 인터페이스를 활용하면 비교적 손쉽게 개발할 수 있게 된다.
본 논문의 배경인 스마트 로봇 개발 사업의 목표는 로봇을 활용한 교육을 통해 사용자가 프로그래밍 교육 서비스를 더욱 흥미롭고 효과적으로 받을 수 있는 방법을 제공하기위한 시스템적 지원체계를 갖추는 것에 있다. 현실적으로 교육 서비스를 제공하기 위한 소형 로봇은 다음과 같은 문제를 가지고 있다.
여기서는 이와 같이 활발하게 데이터를 포함한 메시지를 전송해야 하는 상황에서, 1:1 방식의 메시징 시스템에 비해 클라우드보드 시스템의 데이터 전송량 및 데이터 전송에 걸리는 평균시간을 측정하여, 데이터 비용의 절감효과를 확인하고자 하였다.
우리는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서, 교육용 로봇 통합 프레임워크를 개발하기 위한 목표를 전제로 연구를 진행하였으며, 특히 논문에서 제안하는 것은 위의 한계적 측면 중에서도, 정보 공유를 위한 지식 공유 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 삼고 있다.
클라우드보드 아키텍처는 블랙보드 기반의 인터페이스를 통하여 클라우드 환경에서 로봇이 지식을 공유하여 협업이 가능하도록 한다. 이에 따라 로봇의 성능이나 용량의 제약을 넘어 정보의 공유와 이를 통한 클라우드 기반의 상황 관리 및 제어가 가능하도록 한다. 특히 로봇을 프로그래밍 교육에 활용하는 경우에 다수의 로봇이 협력하는 고난도의 프로그래밍도 클라우드보드에서 제공하는 효율적인 인터페이스를 통하여 손쉽게 실현할 수 있게 되어 교육의 효과가 증대할 것으로 기대된다.

가설 설정

- 애플리케이션 내의 모든 의미적 개념을 자체 PAC에이전트로 구현하면, 시스템 구조가 복잡해진다. 또한 에이전트가 조정되고 제어되기 위해서는 조정(coordination) 에이전트가 추가로 필요하게 된다.
우리는 교육상황에서의 다자간 정보 공유를 가정하기 위하여 하나의 학급에 20대의 로봇으로 구성된 학급 교육장 10곳에서 동시에 교육을 진행하는 것을 시나리오로 가정하였다. 하나의 로봇은 학급 내의 다른 로봇과 상호 연동된 학습효과를 제공하기 위하여 학급 내부에 있는 19대의 로봇과 데이터를 주고받아야 하며, 이러한 행위는 10곳의 교육장에서 동시에 수행되게 된다.

제안 방법

우리는 이러한 상황에서 사용할 수 있는 클라우드 기반지식 공유 아키텍처를 제시함으로써 로봇이 지식의 제공자로서 클라우드 상의 지식을 공유하고, 다른 여러 로봇들이 같은 정보를 가지고 병렬적으로 행동할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 클라우드 기반 지식 공유 시스템은 클라우드 통합 인터페이스를 제공하여 로봇의 용량 및 성능의 한계를 극복할 수 있도록 하고, 클라우드 네트워크를 지원하는 로봇을 통해 클라우드 환경의 자원을 활용하여 개인화된 로봇의 용량 및 성능의 한계를 극복하고 네트워크상에서 통합 관리할 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 기반 통합 프레임워크 체계로서 클라우드보드를 제안하고, 이를 통해 개선된 정보 공유방법을 제시하였다. 이 항목에서는 클라우드보드 시스템이 가시적으로 성능의 개선점을 확인할 수 있는 메시지 전송량을 검증하고, 이를 통해 다자간 정보 공유상황에서의 클라우드보드 시스템의 개선점을 확인한다.
기존에 사용된 소프트웨어의 아키텍처 패턴을 분석함으로써, 소프트웨어의 기본 설계를 결정하고 시스템 전반에 걸친 구조적 특성을 확인하며 서브시스템과의 관계를 조직화할 수 있다. 제안하는 클라우드보드는, 현재 많이 사용되고 효용성이 높은 대표적 소프트웨어 아키텍처들을 분석한 결과를 토대로 설계되었는바 이들 아키텍처들의 핵심 아이디어와 구조, 그리고 장점과 단점들 순서로 살펴볼 것이다.
클라우드 기반 지식 공유 체계를 구축하기 위하여 본 사업에서는 블랙보드 아키텍처를 차용하여 클라우드 환경에 적용한 클라우드보드 시스템을 제안한다. 블랙보드 아키텍처는 로봇이 필요로 하는 지식정보를 공유하는 목표를 달성하기에 적합한 구조를 띄고 있으며, 나아가 비동기적으로 지식정보를 작업관리 체계에 알려줄 수 있는 인터페이스를 제공한다.

성능/효과

기존에 사용된 소프트웨어의 아키텍처 패턴을 분석함으로써, 소프트웨어의 기본 설계를 결정하고 시스템 전반에 걸친 구조적 특성을 확인하며 서브시스템과의 관계를 조직화할 수 있다. 제안하는 클라우드보드는, 현재 많이 사용되고 효용성이 높은 대표적 소프트웨어 아키텍처들을 분석한 결과를 토대로 설계되었는바 이들 아키텍처들의 핵심 아이디어와 구조, 그리고 장점과 단점들 순서로 살펴볼 것이다.
위의 그래프와 같이 클라우드보드 시스템은 기존의 1:1방식 메시징 시스템에 비하여 획기적으로 절감된 전송 비용을 보이는 것을 확인하였다. 논문에서 가정하고 있는 교육상황에 대한 로봇 활용을 위해서는 위의 가정과 같이 적게는 수십에서 많게는 수천 대까지의 로봇이 동시에 운용되는 상황을 쉽게 가정할 수 있는 것을 고려할 때, 각각의 로봇이 서로에게 정보를 제공하고 이를 통한 작업을 수행하는 상황에서의 데이터 전송비용의 절감효과는 중요한 요소로 작용할 것이다.

후속연구

•모바일 장비는 로봇의 행동을 초급의 사용자도 쉽게 프로그래밍 할 수 있는 UI를 제공하여야 하며, 내부적으로는 로봇의 제한된 자원을 대체하여 작업을 관리하기 위한 연산을 수행하고, 로봇과 통신하여 센서 정보를 분석할 수 있는 작업관리 체계를 갖추어야 할 것이다.
위의 그래프와 같이 클라우드보드 시스템은 기존의 1:1방식 메시징 시스템에 비하여 획기적으로 절감된 전송 비용을 보이는 것을 확인하였다. 논문에서 가정하고 있는 교육상황에 대한 로봇 활용을 위해서는 위의 가정과 같이 적게는 수십에서 많게는 수천 대까지의 로봇이 동시에 운용되는 상황을 쉽게 가정할 수 있는 것을 고려할 때, 각각의 로봇이 서로에게 정보를 제공하고 이를 통한 작업을 수행하는 상황에서의 데이터 전송비용의 절감효과는 중요한 요소로 작용할 것이다.
본 실험을 통하여 이와 같은 문제를 해결하고자 하는 클라우드 기반 통합 프레임워크의 지식 공유 요구 조건을 만족함을 확인하고, 교육상황뿐만 아니라 에이전트가 서로 지식을 공유할 필요가 있는 환경에서도 손쉽게 응용될 수 있는 가능성을 파악하였다.
이러한 이벤트 기반 프로그래밍은 클라우드와의 연동을 통해 로봇 자체의 성능과는 무관하게 개발할 수 있도록 구성될 것이며, 로봇이 구동될 때 실시간으로 적용되는 모습을 관찰할 수 있을 것이다.
•클라우드 기반 지식 공유 체계로봇 성능의 한계를 극복하기 위한 자원을 외부의 환경에서 확보하기 위해 클라우드 환경을 활용하고자 한다.이를 통해 로봇은 소형의 크기를 유지하면서도 더욱 다양한 콘텐트를 제공할 수 있을 것이다.
이에 따라 로봇의 성능이나 용량의 제약을 넘어 정보의 공유와 이를 통한 클라우드 기반의 상황 관리 및 제어가 가능하도록 한다. 특히 로봇을 프로그래밍 교육에 활용하는 경우에 다수의 로봇이 협력하는 고난도의 프로그래밍도 클라우드보드에서 제공하는 효율적인 인터페이스를 통하여 손쉽게 실현할 수 있게 되어 교육의 효과가 증대할 것으로 기대된다. 향후 로봇의 행동을 더욱 다양하게 프로그래밍 할 수 있는 작업계획과 다양한 미디어와의 상호작용 부분이 보완되면, 모바일 환경과 로봇을 이용한 프로그래밍 교육 환경의 개선에도 기여할 것으로 기대된다.
특히 로봇을 프로그래밍 교육에 활용하는 경우에 다수의 로봇이 협력하는 고난도의 프로그래밍도 클라우드보드에서 제공하는 효율적인 인터페이스를 통하여 손쉽게 실현할 수 있게 되어 교육의 효과가 증대할 것으로 기대된다. 향후 로봇의 행동을 더욱 다양하게 프로그래밍 할 수 있는 작업계획과 다양한 미디어와의 상호작용 부분이 보완되면, 모바일 환경과 로봇을 이용한 프로그래밍 교육 환경의 개선에도 기여할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	블랙보드 아키텍처는 무엇으로 구성되는가?	b) 구조 : 블랙보드 아키텍처는 블랙보드(blackboard)라는 공용 지식베이스, 지식 소스(knowledge source)들, 제어 컴포넌트(control component)로 구성된다. 블랙보드는 중앙 데이터 저장소 역할을 하며 모든 지식 소스들이 정보를 읽거나 기록할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공한다.
	지식 소스란 무엇인가?	지식 소스는 전체 문제 중에서 자신의 전문 영역에 해당되는 부분을 해결하는 독립적인 서브시스템으로서 이 서브시스템들이 모여 전체 문제 도메인을 구성한다. 이들은 단독으로는 시스템의 전체 문제를 해결할 수 없으며 서로 직접적으로 통신하는 대신에 블랙보드가 제공하는 읽기/쓰기 인터페이스만을 이용하여 정보를 교환한다.
	지식 소스는 어떻게 정보를 교환하는가?	지식 소스는 전체 문제 중에서 자신의 전문 영역에 해당되는 부분을 해결하는 독립적인 서브시스템으로서 이 서브시스템들이 모여 전체 문제 도메인을 구성한다. 이들은 단독으로는 시스템의 전체 문제를 해결할 수 없으며 서로 직접적으로 통신하는 대신에 블랙보드가 제공하는 읽기/쓰기 인터페이스만을 이용하여 정보를 교환한다.

참고문헌 (6)

백인수, "창조경제 구현을 위한 컴퓨터 프로그래밍 교육 정책의 바람직한 방향," IT & Future Strategy, 제7호, pp.1-29, 2013.
이영준, "로봇의 교육적 활용 방안 및 적정 기능 연구," 연구보고 KR 2007-26, 2007.
Corkill, Daniel D, "Blackboard Systems," AI Expert, Vol.6, No.9, pp.40-47, 1991.
Frank Buschmann, Regine Meunier, Hans Rohnert, Peter Sonnerlad, and Michael Stal, "Pattern-Oriented Software Architecture Volume 1: A System of Patterns," 1996.
Kai Qian, Xiang Fu, Lixin Tao, Chong-Wei Xu, Jorge L Diaz-Herrera, "Software Architecture and Design Illuminated," p.200, 2009.
J. Liedtke. "Toward Real Microkernels," Communications of the ACM, Vol.39, No.9, pp.70-77, Sep., 1996.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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