웹 서비스에 대한 증가하는 데이터 수요를 감당하기 위해서 많은 웹 서버들이 이용되고 있다. 현재의 웹 서비스 분야에서 클러스터와 대용량 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 또한 웹 서버의 설정이 서비스 제공자의 필요에 따라 유기적으로 변경이 가능해야한다. 하지만 현재 서비스 개발자들은 UML 등의 언어를 이용해서 비즈니스 프로세스를 디자인한다. 하지만 빠르게 변화하는 비즈니스 프로세스를 웹 서버에 적용하는 보편화된 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 웹 서버 시장에서 쓰이고 있는 Apache 서버와 웹서버의 실질적인 동작을 묘사하는 FMC (Fundamental Modeling Concepts)의 Apache Modeling Language를 이용해서 Apache 웹 서버에 대한 설정 작업을 수행하는 방법에 대해 제안한다.
지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
World Wide Web(WWW) 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 시점에서, WWW의 데이터로부터 유용한 정보를 찾아내고 분석하는 일이 필요해졌다. 또한 WWW의 데이터만으로는 얻을 수 없는 기업의 의사결정을 위한 정보를 얻기 위해, 웹 페이지 접근 기록에서 얻어진 웹 로그기록들과 기업의 판매 트랜잭션 데이터베이스, 광고 데이터베이스 그리고 고객 정보를 통합하여 데이터 웨어하우스를 구축한다. 이러한 과정은 기업활동의 결과로 축적된 데이터 자원과 WWW의 데이터를 통합하여 체계적인 정보기반을 구축하고, 이러한 자원을 전략적으로 재활용하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 WWW의 데이터와 기업의 데이터베이스를 통합하여 웨어하우스를 설계하고 여기에 데이터마이닝, OLAP을 적용하여 CRM에 활용하는 방안을 제안하고자 한다.
본 논문은 Predicate Tree를 이용한 질의 최적화를 서술한다. 인터넷 등의 보급으로 데이터는 급등했으며 이러한 대용량 데이터를 처리하기 위해서는 적적한 모델이 필요하다. 시멘틱 웹은 컴퓨터가 해독할 수 있는 데이터의 형태로 데이터를 저장하는 것을 말하며, RDF는 시멘틱 웹에서 중요한 역할을 한다. RDF는 유동성과 데이터의 규모가 크며 그래프 모델을 통한 질의 처리는 데이터가 커짐에 따라 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 시멘틱 웹의 포맷인 RDF를 제안하는 기법인 Predicate Tree를 이용하여 데이터를 저장하고 처리한다.
웹 지리정보시스템은 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 제공함으로써 사용자들로 하여금 공간 데이터의 접근과 분석기능을 쉽게 제공한다. 그러나 이들 시스템들은 독자적인 지리 데이터로의 접근만을 허용하고 분산되어 있는 지리 데이터로 접근할 수 없다. 이는 지리 데이터의 구조와 액세스 방법 등이 서로 상이하기 때문이다. 본 논문에서는 OLE DB을 기반으로 한 분산 지리 데이터의 상호운영성에 대한 기술한다. 또한 분산 지리데이터 서버에서 전달된 데이터는 웬 기반 환경에서 효율적으로 사용되기 위하여 XML 기반의 GML로 변환되어 진다. GML 은 지리정보시스템을 위한 XML기반의 웹 언어로 본문에서는 이를 기술한다. 본 시스템은 컴포넌트 형태로 제공함으로써 구축 비용 및 다양한 사양한 요구사항을 효율적으로 충족시킬 수 있다.
고에너지 물리연구에서는 입자가속기에서 배출되는 막대한 양의 데이터를 저장, 처리하기 위한 계산능력과 대용량의 저장장치를 확보하는데 어려움을 겪어왔다. 또한, 실제 실험에 참여. 연구, 분석하는 인력 또한 전세계에 흩어져 있어 실험의 효율성을 떨어뜨리고 있다. 이러한 어려움을 해결하고자 차세대 인터넷이라 불리는 그리드에 기반을 둔 데이터 그리드를 활용하고자 노력하고 있다. 현재 한국을 포함한 각국에서 데이터 그리드의 구축을 위하여 노력하고 있으며 테스트베드를 구축하여 실험하고 있다. 이러한 데이터 그리드의 활용도를 높이기 위해서 데이터 그리드를 웹에서 접근할 수 있다면 그 유용성은 배가될 것임이 틀림없다. 이러한 측면에서 현재 경북대 고에너지물리연구소에서 개발하고 있는 데이터 그리드 웹서비스 디자인을 살펴본다.
NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.
모든 사물이 통신으로 연결되는 사물인터넷(IoT) 시대가 도래 하면서, IoT센서를 통한 데이터 시각화에 대한 요구가 증가 하고 있다. 본 연구에서는 전문적인 지식이 없는 사람도 쉽게 방대한 센서 데이터를 저장, 수집 후 쉽게 데이터 시각화할 수 있는 시스템을 구성 하였다. 본 논문에서는 데이터 시각화를 접근성이 용이한 웹 브라우저에서 구현하였고, 웹 브라우저에서 이를 구현하기 위해서는 웹의 다양한 비표준 플러그인(Flash, SilverLight, ActiveX 등)을 사용해야하는 불편함있다. 이를 개선하기 위해 HTML5, CSS, Javascript를 사용해 플러그인을 설치하지 않고 초음파 센서를 사용한 데이터의 실시간 차트 구현을 하였다. 본연구의 결과는 향후, 초음파 센서데이터를 활용한 전후방 장애물 감지 센서, 도난 경보 시스템, IoT센서 데이터 시각화 서비스 등에 활용 될 것으로 기대된다.
최근 국, 내외에서 생물정보학 데이터베이스 구축이 활발히 진행되어 왔고, 각 바이오 정보 시스템의 데이터 통합 연구가 진행 중이다. 대표적인 바이오 데이터베이스 시스템인 GenBank, DDBJ, EBML 등은 같은 의미의 데이터라 하더라도 각 시스템의 내부 데이터 구조 및 데이터 표현 형식이 상이하여 통합에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 통합 데이터 형식을 지원하는 웹 서비스 기반 데이터 통합 방식이 제안되고 있다. 현재 국내 웹 서비스 기반의 바이오 정보 제공 사이트들은 SOAP을 이용한 단순 메시지 전달 기법으로 초보적인 단계라 할 수 있다. 본 논문에서는 SOAP을 이용한 단순한 메시지 전달 기법만이 아닌 레지스트리 서버 검색을 통해 서비스 제공자를 찾고, WSDL문서를 분석한 후 사용자에게 검색 메소드를 제공함으로써 빠르고 정확한 서비스를 제공하여 기존에 구축된 시스템의 단점을 보완한다. 또한 상이한 스키마로 이루어진 데이터들을 효과적으로 통합하기 위해 온톨로지를 이용한 웹 서비스 기반 바이오 정보 시스템을 제안하고 구현한다.
여러 언어로 작성되는 위키피디아의 경우 언어 간에 등록되어 있는 정보의 양과 내용이 달라 언어 간 정보를 상호 추출하고 서로 통합하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 위키피디아의 요약본으로써 의미가 있는 인포박스는 위키피디아 아티클에 존재하는 구조화된 정보 중 가장 근간이 되는 정보로, 본 논문에서는 위키피디아에 존재하는 인포박스를 1)소스 언어 자원으로부터 획득하여 타겟 언어로 번역하고, 2)번역된 결과물과 웹그래프를 이용하여 타겟 언어 데이터에서 획득하는 정보와 결합하는 과정을 통해 자동으로 인포박스를 생성하는 기법에 대하여 설명한다. 웹그래프는 위키피디아에 존재하는 링크 구조를 통해 서로 다른 두 용어간의 관련도를 측정하여 인포박스에 추가될 내용을 파악하는데 사용한다. 본 논문의 기법은 언어 간 인포박스를 생성하는 측면에서, 영어 인포박스 데이터를 입력으로 하여 한국어 인포박스 데이터를 생성하는 방식으로 진행하였다. 평가를 위하여 기존 한국어에 실제 존재하는 인포박스 데이터와 비교 실험하는 방식을 사용하여 평균적으로 40%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내었다. 하지만, 기존 한국어에 존재하는 인포박스 데이터의 내용이 인포박스에 포함될 완전한 데이터를 모두 포함했다고 볼 수 없으므로 본 논문에서 제안하는 수행한 실험의 정확률이 상대적으로 낮게 나온 것으로 분석되었다. 실제 사람이 수작업으로 새롭게 생성된 인포박스 데이터의 적합성을 판별한 경우 평균 76%의 정확률과 91%의 재현율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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