최근 소셜 네트워크 서비스가 확산되면서 대량 트랜잭션 환경에서의 RDBMS 성능에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대량 트랜잭션 환경에서 DBMS가 SQL문을 처리하면서 발생시키는 I/O의 특징을 고려하여 데이터의 쓰기 블록 수와 트랜잭션 간에 발생하는 배타적 Lock의 빈도를 최소화시키기 위한 모델링을 제안하고 일반적인 모델링과 성능 비교 실험을 하였다. 실험 분석 결과 DBMS의 트랜잭션 처리량이 많고 트랜잭션 간의 교착 빈도가 높게 발생할수록 일반적인 모델링보다 제안하는 모델링에서의 SQL문 처리 성능이 우수하였다.
네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.
본 논문은 대학 취업정보시스템에서 데이터베이스 시스템이 얼마나 잘 운용되지 않는지 살펴보고자 하였다. 왜냐하면 현업에서는 데이터 디자인 기본 원칙에 미달하는 점들이 보이고 있기 때문이다. 다행히도 우리의 연구를 위해 대학취업지원 데이터베이스를 선택할 수 있었다. 본 연구에서는 현행 시스템으로써 대학 취업프로그램 이수시스템을 선택하였고 데이터 모델링에 있어서 기본 원칙을 엄격하게 따르는 새로운 대학취업지원 데이터베이스라는 이름으로 개발해 보았다. 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 새로운 대학취업지원 데이터베이스에서 발견할 수 있는 표준 균형성으로부터 얼마나 기준에서 벗어나 있는지 비교해 볼 수 있었다. 데이터 비만도 관점에서 볼 때 기존의 대학취업지원 데이터베이스가 얼마나 많은 불필요한 데이터를 내포하고 있는지 계산해 보았다. 새로운 대학취업지원 데이터베이스는 불필요한 데이터를 전혀 포함하지 않았다. 즉, 데이터 모델을 형성하기 위해 필요한 데이터들만으로 구성되어 있다는 것을 의미한다. 그러나 기존의 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 비만도는 50%가 넘었다. 그러므로 본 논문에서 제안한 새로운 대학취업지원 데이터베이스 시스템의 데이터 비만도가 19%로 나타나 기존의 시스템의 비만도가 37%나 높다는 것은 매우 중요한 차이인 것이다.
실세계의 많은 객체들은 시간적 정보와 공간적 정보를 함께 가지고 있고, 이러한 정보를 다루기 위한 시공간 데이터 모델링의 목적 중에 하나는 시공간 객체를 위한 응용프로그램을 지원할 수 있게 하는 것이다. 객체지향 시공간 모델은 객체단위로 시공간 데이터를 관리 할 수 있기 때문에 효율적으로 시공간 데이터를 관리할 수 있어야 한다. 따라서, 이 논문에서는 시공간 데이터 관리를 객체지향 방식으로 지원할 수 있도록 개방형 지리정보 시스템에서 제안한 2차원 공간모델을 실세계 정보에 맞게 차원적으로 확장하고, 시간 정보를 포함하도록 확장한 모델을 제안한다. 그리고, 제안된 모델의 타당성을 검증하기 위해, 모델을 위한 시공간 데이터 제공자 컴포넌트인 data source 컴포넌트, session 컴포넌트, command 컴포넌트와 rowset 컴포넌트를 구현하고 수행 예를 보인다. 제안된 시공간 데이터 모델과 데이터 제공자는 서로 다르게 저장된 시공간 데이터를 객체지향 모델링을 사용하여 저장, 검색 및 관리할 수 있게 한다.
현재 국방부에서는 국방정보체계간 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처산출물을 쉽고 일관성이 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크와 개발된 아키텍처산출물을 저장하는 핵심아키텍처데이터모델을 개발하였다. 하지만 작성된 아키텍처산출물을 문서로 관리하기에는 많은 어려움이 존재함으로, 아키텍처를 모델링할 수 있고 모델링된 정보를 공통의 저장소에 관리할 수 있는 모델링 도구 및 리포지토리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 국방아키텍처프레임워크와 핵심아키텍처데이터모델의 메타모델과 아키텍처산출물 작성 및 관리를 지원하는 아키텍처산출물 관리 시스템을 개발하였고 기존 시스템과 비교 평가하였다. 이를 통해 각 기관의 아키텍처개발자가 아키텍처산출물을 모델링 방법으로 보다 쉽고 일관성 있게 작성하고 관리할 수 있으며, 다양한 질의를 통해 시스템에서 관리되는 아키텍처산출물 정보를 유용하게 검색 및 조회하여 의사결정에 참조할 수 있다. 또한 작성된 아키텍처산출물을 통합하고 분석 및 비교하여 정보체계간 상호운용성과 비용 절감을 지원한다.
1970대 이후 CASE 도구들은 꾸준히 발전되어 오고 활용은 보편화되고 있다. 많은 CASE 도구들은 보다 확대된 기능을 제공하기 위하여 통합되고 연계되고 있다. 한편 E-R 모델은 모델링 도구로서 널리 사용되고 있으며 대부분의 CASE 도구들이 E-R 모델을 지원하고 있다. 본 연구에서는E-R 모델에 내재한 여러 가지 특성과 응용시스템의 기본 요소들 사이에 관계를 설정하고 이를 이용하여 응용시스템을 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 E-R 모델로부터 일정한 규칙에 의해 업무 프로그램, 프로그램간의 링크, 지속적 데이터 등으로 구성된 정형적 응용시스템이 생성된다. 정형적 시스템은 이용자를 위한 인터페이스 설계를 거쳐 최종적인 응용시스템으로 생성된다. 본 연구에서는 제안된 자동생성과정의 실현가능성을 가상의 시스템을 대상으로 검증해 본다. 본 연구에서 제안된 응용시스템의 자동생성 방안은 CASE 도구들의 모델링 기능과 코드 생성 기능을 연계하고 통합할 수 있는 하나의 대안을 제시할 것으로 기대된다. 동시에 종래에 데이터모델링 도구로서 주로 인식되어 온 E-R 모델에 관한 연구를 응용시스템 전체에 대한 모델링의 관점으로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.
산림 현장조사는 현장에서 측정된 데이터를 야장에 수기로 기입하는 방법으로 이루어지고 있으며, 현장 조사 후 결과를 다시 정리해야하는 번거로움이 있다. 이에 본 연구에서는 객체 모델링과 AR을 활용한 방법을 적용하여 시험림에 대한 수목조사에 효율성을 제고하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 이용하여 연구대상지 1ha 면적의 387개 수목에 대한 데이터를 취득하였으며, 수목 객체의 추출 및 모델링을 통해 수목에 대한 좌표, 수고 및 흉고직경을 산정하였다. 이 방법은 현장에서 데이터 취득에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있으며, 디지털화 된 성과물 생성이 가능하기 때문에 관련 시스템 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 또한 수목에 대한 모델링 결과와 GNSS 및 AR 기법을 이용한 조사는 현장에서 조사하는 수목에 대한 좌표와 수고 및 흉고직경 등의 속성정보를 확인할 수 있어 특정 객체의 위치와 속성값을 현장에서 확인하기 어려웠던 기존 조사 방법의 단점을 개선할 수 있었다. 향후 포인트클라우드와 AR 기술을 활용한 방법은 현장조사에 소요되는 인력과 시간을 감소시킬 수 있어 수목조사 및 모니터링의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.
본 논문에서는 여러 연구기관에서 논의하고 있는 데이터 기반 평가 방법론 중 토픽모델링 기법을 이용하여 계량적인 값을 도출하고 그 과정에서 실제 전문가들이 수행하는 국가연구개발사업과제와 이를 법률과 정책실무에서 다루는 국회 상임위원회 간의 정책적 인식 차이가 있는지 ICT 분야를 중심으로 파악해 보고자 한다. 먼저 HAN 모델로 사업과제 데이터를 학습하여 ICT 문서를 분류하는 모델을 만들고, 해당 모델을 통해 분류된 ICT 문서를 대상으로 LDA 토픽모델링 분석을 수행하여 국가연구개발사업과제 데이터와 국회 상임위원회 회의록에서 도출된 토픽과 분포를 비교한다. 구체적으로 총 26개의 토픽이 도출되었으며, 각 토픽이 포함하는 단어와 문서 분포 비율을 살펴봤을 때, 국가사업과제는 상대적으로 전문적인 주제의 문서가 많았으며, 국회 상임위원회는 상대적으로 사회적이고 대중적인 문제를 다루는 것으로 나타나 인식에 다소 차이가 있는 것으로 보였다. 인식의 차이를 수치적으로 확인할 수 있는 만큼, 향후 정책이나 과제 평가에 사용할 수 있는 지표에 대한 기초연구로 활용 가능할 것이다.
본 연구는 이용자 중심 관점에서 Z세대의 애플리케이션 사용의 효용성을 분석하여 Z세대에 대한 이해를 돕고 Z세대를 위한 모바일 서비스 마케팅 전략 수립, 교육서비스 개발, 공학교육 등에 필요한 기초 정보를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 Z세대인 대학생의 애플리케이션 사용경험에 대한 에세이를 177건 수집하였고, 토픽모델링을 활용하여 주요 토픽들을 분석하고, 이를 워드 클라우드 분석을 통해 시각화하였다. 연구 결과 주요 토픽들은 이동, 대중교통 등과 같은 '교통', 일정관리, 금융관리, 음식관리 등과 같은 '개인적 관리', 계산, 모임, 구매, 외식 등과 같은 '거래', 여행, 스터디, 문화 등과 같은 '여가활용' 과 관련된 것으로 나타났다. 그리고 시간, 생각, 사람, 생활, 버스, 정보, 확인, 결제, 카카오톡 등의 용어가 높은 빈도를 보였다. 또한, 단과대학별로 분석한 결과 토픽 간 차이가 나타났다. 본 연구는 비정형데이터인 에세이를 수집하여 애플리케이션 효용성을 토픽모델링을 통해 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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