본 연구에서는 EDI감사 의사결정지원시스템을 개발하였다. 이를 위해서 기존의 EDP감사 의사결정지원시스템 및 감사전문가시스템분야의 연구를 고찰했다. EDI감사를 위한 의사결정지원시스템은 통계, 위험, 회사의 개요, 테스트 항목등의 데이타를 저장한 데이타베이스 시스템이다. 시스템 개발을 위해서 E/R(Entity Relation)이나 DFD(Data Flow Diagram)분석을 통해서 논리적인 설계를 하였다. 시스템 개발은 개인용 데이타베이스팩키지인 FoxPro를 사용하였다. 이 시스템을 통해서 감사인이 필요한 테스트 결과를 조회하거난 저장할 수 있고 통제, 위험, 회사등의 상호조회를 통한 필요한 통제나 위험정도를 쉽게 조회해 볼수 있다. 회사마다 필요한 통제, 위험, 테스트 항목등의 체크리스트가 달라지는 경우에 이 시스템을 통해서 입력 저장하여 각각의 회사에 대해 다른 체크리스트를 저장하여 놓을수 있다. 본 시스템은 EDI감사뿐만 아니라 일반 EDP감사분야에도 적용가능할 것이다. 종이를 사용한 감사증적이 없음으로 인해 수작업에 의한 EDI감사는 어려움이 있고 EDP감사시스템분야의 국내 연구가 전무한 실정에서 EDI감사를 지원하는 시스템의 연구는 의의를 갖는다고 생각된다. 본 시스템을 통해서 EDI의 보안 및 감사업무의 효율성이 높아지고 EDI에 대한 위험에 효율적으로 대처할수 있게 될 것이다. 그리고 이러한 보안 및 감사기법과 통제모형을 지식베이스로 구축해서 실제의 위험노출상황에서 가능한 보안을 위한 통제방안이 여러가지가 있는 경우에 비용/편익 분석, 효율성, 회사방침 및 법률적인 문제등을 고려해서 최적의 보안통제 및 감사기법을 선택하는 것을 지원할 수 있을 것이다.고리듬을 개발 함으로써 내부점 선형계획법의 수행속도의 개선에 도움이 될 것이다.성요소들을 제시하였다.용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어
정부의 "교육정보화" 정책으로 인하여 초.중등학교의 컴퓨팅 환경에 많은 변화가 일어나게 되었다. 특히 학생 생활기록부의 전산화는 지금까지 종이에 기록되어 관리되어 왔던 학생들의 정보를 데이터베이스화 한다는 측면에서 많은 긍정적인 효과를 가져오고 있다. 하지만, 이 시스템은 독립형 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 데이터베이스한 학생들의 자료를 학교내에서만 이용할 수 있을뿐, 이웃 학교나 시.도 교육청과는 전혀 공유되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 현재 사용하고 있는 하드웨어와 소프트웨어 환경을 그대로 이용하면서 각 학교에 구축되어 있는 데이터베이스 시스템을 서로 공유할 수 있는 방법의 하나로 분산객체 시스템을 이용한 분산 데이터베이스 관리 시스템을 개발하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 하지만 선행 연구를 볼 때 분산 객체 시스템과 분산 데이터베이스 시스템은 단일시스템의 개발보다 문제점이 많고 복잡하기 때문에 이 프로토타입에서는 학생에 대한 정보만을 대상으로 개발하고자 한다. 개발하고자 한다.
본 논문에서는 분산된 준구조적 데이터에 대한 질의 처리 문제를 다룬다. 분산된 준구조적 데이터는 루트가 있고 간선에 레이블이 있는 그래프 모델로 표현될 수 있으며, 그래프의 조드들은 한 사이트 또는 여러 사이트들에 위치할 수 있다. 분산된 준구조적 데이터의 효율적인 검색을 위해 ‘질의 단축 및 확산’ 방법에 기반을 둔 질의 처리 모델을 제안한다. 이 방법은 사용자 질의가 사이트 내부에서 단축되고 다른 사이트로 분산되는 과정을 통해 데이터를 검색한다. 또한, 제안된 모델에 필요한 알고리즘들을 제시하고 정확성을 증명한다.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
지리정보의 응용 분야가 나날이 광범위해지고 각 분야에서 수집하고 사용하는 지형공간 데이타와 이를 처리하기 위한 소프트웨어의 양도 급속도로 팽창해 가고 있다. 분산된 이러한 GIS자원들을 활용하고 상호운용할 수 있게 하기 위한 해결책이 바로 OpenGIS이다. GEUS는 GIS기술과 데이타베이스 기술을 하나로 통합한 혁신적인 GIS 솔루션으로써 UniSQL을 기초로 한 DBMS 엔진 레벨에서 공간 데이타 타입과 연산자를 기본적으로 제공하고 있는 세계 최초의 객체관계형 공간 DBMS이다. 광범위하게 존재하고 있는 GIS 사용자들이 표준적인 인터페이스를 통해 GEUS에 저장된 지형공간 정보와 제공하는 공간 연산들을 사용할 수 있게 하기 위하여 OGC의 'OpenGIS Simple Feature Specification for CORBA'에 정의된 표준 인터페이스의 구현이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 GEUS에 기반한 OpenGIS 서버를 설계하고 구현하였다.
최근 모바일 환경을 기반으로 서버와 단절 상태에 있는 모바일 장치들과 수시로 변경되는 서버간의 데이타 동기화(Data Synchronization) 문제가 크게 부각되고 있다. 기존 객체 단위의 동기화 기법은 모바일 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)의 영역 단위 데이타 동기화에 적용하기에 적합하지 않다. 이 논문에서는 모바일 클라이언트와 서버간에 무선통신 기반으로 양방향 공간 데이터의 실시간 동기화 프로토콜을 제시한다. 또한 무선통신의 좁은 대역폭과 고비용을 고려하여 서버와 모바일 클라이언트간의 효율적인 양방향 동기화를 위한 로깅 기법을 도입하여, 모바일 클라이언트에 분산된 지역 공간 데이타를 실시간으로 서버와 동기화시키는 기법을 제시한다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 통신 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서는 제시한 프로토타입은 그동안 구현된 기존 GALIS 프로토타입보다 개선된 구조로 SLDS에서 Global $Cell\_ID$를 적용하여 노드의 분할 합병 시 발생할 수 있는 처리 비용을 감소시켰다. 또한 LLDS에서는 필터링을 통해 손실들 수 있는 위치 데이타 정보를 보다 신뢰할 수 있는 데이타로 만들기 위한 기능을 추가하여 질의 시 발생할 수 있는 여러 가지 상황을 대비할 수 있게 되었다.
Erlang/OTP(Erlang Open Telecom Platform)의 Mnesia는 실시간 고장 허용 분산 MMDBMS이다. Mnesia는 메모리상에서의 질의 처리와 자동화된 데이타 분산 처리로 신속한 트랜잭션 처 리 가 가능하지 만 표준화된 DB 인터페이스와 SQL을 지원하지 않기 때문에 활용상에서의 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 SQL을 지원하는 java와 Mnesia의 연동에 대해 연구한다. 이를 위해 SQL컴파일러와 Mnesia인터페이스를 제공하는java라이브러리를 개발하였다. SQL를 이용한java와 Mnesia의 연동에 대 한 성능 분석 결과 성능의 우수성과 사용의 편리성을 모두 갖추게 되었다.
디스크 입출력 성능에 의해서 많은 영향을 받는 대용량의 데이타를 저장하고 처리하는 시스템에서 데이타를 다수의 병렬 디스크에 분산 시켜 저장한 후 질의 처리 시 디스크 접근 시간을 감소시키기 위한 노력들이 많이 행해졌다. 대부분의 이전 연구들은 데이타 공간이 정형의 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정 하에 각 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 연구에 치중하였다. 하지만, 그리드 형태의 분할은 저차원 데이타에 대해서는 효과적이지만 고차원 데이타에 대해서는 우수한 디스크 할당 알고리즘을 적용하더라도 디클러스터링에 의한 성능 향상을 이룰 수가 없다. 그 이유는 그리드 분할 방법은 데이타 분포 비율에 관계없이 전체 데이타 공간을 동일한 비율로 분할하기 때문이다. 고차원 데이타는 대부분 데이타 공간의 표면에 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 현상을 고려하여 데이타 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 알고리즘을 이용한 새로운 디클러스터링 알고리즘을 제시한다. 다양한 실험 결과에 의하면 표면으로부터 주기적으로 편중 분할하는 방법은 차원이 증가할 수록, 또한 질의 크기가 증가할 수록 그리드 형태의 분할에 비해서 질의를 만족하는 데이타 블록의 수를 현저히 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 분할 결과 데이타 블록들의 배치(layout)를 이용한 디스크 번호 할당 알고리즘들을 제시하였다. 우리는 제시한 알고리즘의 성능을 보이기 위해서 다양한 차원과 디스크 수에 대해서 여러 가지 실험을 하였다. 본 연구에서 제시한 디스크 할당 알고리즘은 절대 최적의 디스크 할당 방법에 비해서 추가적인 디스크 접근 횟수가 10번을 넘지 않는다. 디클러스터링 알고리즘의 응답 시간에 대해서 그리드 분할에 대해서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려져 있는 Kronecker sequence을 이용한 디스크 할당 알고리즘과 비교하였으며 차원이 높아짐에 따라 최대 14배까지 성능이 향상된다.
연역 데이타베이스가 병렬 컴퓨터 구조에 분할 적재될 때, 내포 술어에 대한 갱신이 결정적일 필요가 있으며, 이 결과를 이용한 내포 술어의 병렬 평가 알고리즘이 요구된 다. 본 논문에서는 병렬 연역 데이타베이스의 내포 술어에 대한 삽입과 삭제가 결정적 인 방법을 제안하고 병렬 영역 데이타베이스를 휘한 병렬 컴퓨터 구도에서 갱신 방 법이 고려된 확장된 병렬 평가 알고리즘을 제안한다. 연역 데이타베이스는 외연적 데이타베이스 즉 사실들의 집합과, 내포적 데이타베이스 즉 규칙들의 집합으로 구성된다. 이 집합들을 여러개의 처리기에 분산 적재 하였을 때, 각각의 처리기에서 갱신 방법과 그 결과를 이용한 병렬 평가방법을 연구한다. 각각의 처리기는 자신의 지역 기억장치를 가지며 연결망을 통하여 서로 메세지를 교환함으로써 통신한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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