• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.3
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• pp.99-109
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• 2021

In recent machine learning studies, in order to consider the quality and completeness of data, derivation of non-functional requirements for data has been proposed from the viewpoint of requirements engineering. In particular, requirements engineers have defined data requirements in machine learning. In this study, data requirements were derived at the data acquisition (DAQ) stage, where data is collected and stored before data preprocessing. Through this, it is possible to express the requirements of all data required in the existing DAQ system, the presence of tasks (functions) satisfying them, and the relationship between the requirements and functions. In addition, it is possible to elicit requirements and to define the relationship, so that a software design document can be produced, and a systematic approach and direction can be established in terms of software design and maintenance. This research using existing DAQ system cases, scenarios and use cases for requirements engineering approach are created, and data requirements for each case are extracted based on them, and the relationship between requirements, functions, and goals is illustrated through goal modeling. Through the research results, it was possible to extract the non-functional requirements of the system, especially the data requirements, from the DAQ system using requirements engineering.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.1
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• pp.51-64
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• 1997

최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.144-147
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• 2008

저장장치 전용 네트워크의 발전으로 인해 효율적인 저장장치 시스템의 요구가 증가하고 있으며, 대규모 웹 시스템의 멀티미디어 데이터의 빠른 확산으로 인해 컴퓨팅 중심의 저장장치에서 데이터 중심적인 저장장치 시스템으로 패러다임이 변하고 있다. 또한 사용자 제공 컨텐츠와 같은 웹 2.0의 수요 증가와 함께 멀티미디어 데이터 서비스의 요구와 네트워크 기반 시스템의 발전으로 인해 인터넷 기반 응용 시스템들이 요구하는 데이터의 종류가 다양해지면서 대용량의 데이터 처리 요구를 수용할 수 있는 클러스터 파일 시스템의 요구가 급증하고 있다. 본 논문은 클러스터 파일 시스템의 기본 구조와 각 구성요소의 설계 내용을 기술하고, 클러스터 파일 시스템의 독립적 지역 파일 시스템 및 기존 분산 파일 시스템에 대한 성능평가를 보인다. 본 성능 평가를 위해 각 파일 시스템 상에 상용 데이터베이스 시스템을 설치하고 표준 DBMS 벤치마크 테스트를 수행하여 데이터 집중적인 저장장치 접근에 대한 성능평가를 보인다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.90-96
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• 2010

최근 의료기술 발전에 따라 질병의 예방 및 관리에 대한 소비자의 요구사항이 증가하고 있다. 이러한 요구사항에 부응하기 위해 IT와 의료분야의 융합으로 u-헬스케어 서비스가 실현되고 있다. 언제 어디서나 의료서비스를 제공받을 수 있는 u-헬스케어 서비스의 활성화는 의료데이터의 공유 및 활용이 전제조건이 될 것이다. 그러나 의료데이터의 공유 및 활용으로 인해 의료정보에 포함된 개인정보, 병력정보 등의 프라이버시가 침해될 우려가 있다. 본 논문에서는 의료데이터의 공유 및 활용상에서 발생하는 보안 요구사항을 검토한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.559-562
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• 2006

스마트 기기에 대한 사용자의 요구사항의 다양화, 고도화라는 키워드를 충족시키기 위해서는 효율성 측면에서 우수한 재조합적 혁신인 컨버전스가 효과적인 방안이다[1]. 사용자의 요구상황을 분석하는 방법으로는 사용자를 관측, 설문을 통한 행위 분석 방법도 있다. 이때 정제되지 않는 관측, 설문, 행위 데이터는 방대한 양이므로 분석하기가 매우 어렵다. 물론 사용자의 데이터 영역을 제한으로 데이터를 줄일 수도 있겠지만 필요한 데이터의 손실 위험을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 요구사항 데이터를 이용하여 스마트 기기의 컨버전스에 필효한 요구사항 ��루을 위한 분석도구를 제안한다. 적용 사례로 사용자 데이터를 도구를 이용하여 핵심 데이터를 추출하였다. 향후에는 핵심데이터를 가지고 컨버전스된 스마트 기기를 개발할 수 있는 방법을 연구하려 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.7
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• pp.27-37
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• 2020

In this paper, we propose the methodology based on data-driven approach using Natural Language Processing and Machine Learning for classifying requirements into functional requirements and non-functional requirements. Through the analysis of the results of the requirements classification, we have learned that the trained models derived from requirements classification with data-preprocessing and classification algorithm based on the characteristics and information of existing requirements that used term weights based on TF and IDF outperformed the results that used stemming and stop words to classify the requirements into functional and non-functional requirements. This observation also shows that the term weight calculated without removal of the stemming and stop words influenced the results positively. Furthermore, we investigate an optimized method for the study of classifying software requirements into functional and non-functional requirements.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.608-612
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• 2003

XML 데이터 사용이 급속도로 증가함에 따라 대용량의 XML 데이터를 저장 관리하는 기술이 요구되고 있다. XML과 관계 데이터베이스의 구조적 불일치로 인해, 관계 데이터베이스에 저장된 XML 데이터에 대한 질의를 처리하여 XML 문서를 생성하기 위해서는 별도의 처리과정이 요구된다. 본 논문은 패스테이블에 표현된 스키마 구조 정보를 이용하여 XQuery 질의에서 요구하는 데이터를 위한 SQL 문을 만들고, 질의 결과 XML에 대한 구조 정보를 추출하여 SQL에 의해 출력된 결과를 XML 문서로 생성해 주는 단순한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.154-156
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• 2004

센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.217-219
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• 2003

분산 DB 환경에서 데이터 접근의 병목현상을 방지하기 위하여 테이블 단위의 중복을 허용할 때 데이터 일치성을 유지함으로써 업무처리의 정확성이 요구된다. 분산 DB 환경에서 중복 테이블들은 일정 시간 간격으로 마스터 테이블과의 데이터 일치성을 유지하기 위한 작업은 대상 서버와 해당 테이블수의 증가에 따라 업무의 복잡성이 가중된다. 본 논문에서는 중복 테이블간의 데이터 일치성을 수행하는 작업을 데이터 이동이라고 하는 일련의 동작으로 모델링하고, 다수 서버 환경에서 다량의 중복테이블간의 데이터 일치성을 요구하는 업무 환경에 쉽게 적용할 수 있는 데이터 이동 시스템을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.508-511
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• 2016

IT 프로젝트 수행하는 과정 중 가장 많은 시간을 투자해야 하는 부분은 요구사항 분석이다. 소프트웨어 공학에서 요구사항 분석 방법이 체계화되어 실무에서 많이 활용하고 있으며, 분석 결과로 프로그램 개발뿐만 아니라 정보시스템 관련 모든 분야에서 활용할 수 있다. 하지만 소프트웨어 중심의 요구사항 분석방법은 데이터베이스 설계에 적용하기에는 불필요한 정보가 포함 되어 잘못된 데이터 모델로 설계될 수 있다. 또한, 데이터 중심으로 필요한 요구사항을 분석하는 방법론이 없는 실정이기에 선행 연구에서 데이터 모델링을 위한 업무 요구사항 방법을 제시하였다. 선행 연구 방법은 실제로 적용할 때 절차가 복잡하고 분석에 어려움이 있어, 본 연구는 선행 연구방법의 절차를 개선하고 적용하기 쉬운 방법으로 연구하여 제시하였다. 제안한 방법을 검증하기 위해 선행 연구방법과 동일한 업무요구사항명세서를 적용하여 단계별로 업무 분석 결과를 비교하였다. 그 결과 선행 연구방법보다 절차가 간소화되어 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 분석한 결과를 바탕으로 향후 데이터 모델링 단계에 대해 계속 연구할 예정이다.