글로벌 연구동향 파악, 이머징 시그널 탐지, 선도연구자 파악과 같은 최근의 정보서비스를 지원하기 위해서는 다양한 정보원으로부터 수집되는 대량의 정보를 통합 관리하는 것이 중요하다. 통합 관리를 위해서는 통합 메타데이터 스키마의 정의, 데이터 변환, 스키마 매칭 등의 노력이 필요한데 그 중에서 가장 먼저 수행되어야 하는 통합 메타데이터 스키마를 정의하기 위해서는 현존하는 다양한 메타데이터의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 과학기술 학술논문 메타데이터를 메타데이터의 의미구조, 내용규칙, 구문 등으로 나누어 분석하고 통합 스키마를 만들거나 데이터 변환을 하기위해 고려하여야 할 점을 간략하게 살펴보았다. 일반적으로 구문형태는 편리성과 다양한 사용 환경을 지원하는 XML을 사용함을 알 수 있었으며, 의미구조에서는 공통적으로 사용하는 요소들과 구조화, 계층화한 이름 부여가 필요함을 알 수 있었다. 또한 요소들 중 다양한 내용규칙을 갖는 것들과 관련 표준을 살펴보았다. 분석된 자료는 메타데이터의 통합 관리, 데이터 변환, 상호운영을 위한 스키마 매칭 등의 연구에 기초자료로 사용되기를 기대한다.
블록체인 기술은 블록체인 네트워크에 참여하는 사용자의 데이터가 분산 처리되어 저장되는 시스템이다. 비트코인과 이더리움을 필두로 세계적으로 관심을 받고 있으며, 블록체인의 활용성은 무궁무진한 것으로 예측되고 있다. 하지만 블록체인의 모든 데이터를 네트워크 참여자에게 공개하는 투명성으로 인해 블록체인 데이터 프라이버시 보호에 대한 필요성이 개인정보를 처리하는 각종 금융, 의료, 부동산 분야에서 떠오르고 있다. 기존 블록체인 데이터 프라이버시 보호를 위해서 스마트 컨트랙트, 동형암호화, 암호학 키 방식을 사용하는 연구들이 주를 이루었으나, 본 논문에서는 기존의 논문들과 차별화된 매트릭스 문자 재배치 기법을 사용한 데이터 프라이버시 보호를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 접근방안은 원본 데이터를 매트릭스 문자 재배치 하는 방법, 배치된 데이터를 다시 원본으로 되돌리는 방법, 크게 두 가지로 구성이 되어있다. 정성적인 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 접근방안의 안전성을 평가하였으며, 매트릭스 문자 재배치가 적용된 데이터를 원본 데이터로 되돌릴 때 걸리는 시간을 측정하여 프라이빗 블록체인 환경에서도 충분히 적용이 가능할 것이라는 것을 증명하였다.
TCP/IPv4정보보호를 위하여 본 논문에서는 사용자 인증, 전송 데이터의 기밀성 및 데이터의 무결성을 보장해 줄 수 있는 프로토콜 스택과 안전한 IP데이터그램을 제안하였다. 또한 look-up형태의 액세스 테이블을 이용해 정보보호 모듈이 있는 사용자는 물론 정보보호 모듈이 없는 사용자와도 자유롭게 정보를 교환할 수 있도록 하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 VOD에서 스트리밍 데이터를 효율적으로 서비스할 수 있는 Consistency 알고리즘을 제시하고 개발한다. 미디어 데이터 서비스를 위해 하나의 미디어 데이터를 라운드 로빈 방식으로 스트라이핑하여 각 호스트의 저장 노드에 저장한다. 본 논문에서는 일반적인 계산 용도로 사용되는 매커니즘을 미디어 플레이 최소 단위인 (SH, GOP) 미디어 데이터에 서비스할 수 있도록 한다. VOD 시스템에서 RTP 패킷 데이터는 빠른 미디어 서비스 제공을 위하여 본 논문에서 제시한 consistency 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 또한 이 알고리즘에 추가 기능으로 동기화에 따라 공유메모리에 존재하는 멀티미디어 데이터의 순서화된 서비스를 보장하는 것이다. 그리고 예상 페이징 기법을 적용하여 효율적인 버퍼링 기능을 보장하는 것이다. 그리고 본 논문에서 제시한 알고리즘에 대한 성능 평가를 실시하였다. 실험 결과 마지막 시점에 적용되는 베리어 알고리즘으로 인해 성능이 우수함을 알 수 있다.
본 논문은 3차원 볼륨데이터의 실시간 절단에 관한 연구이다. 3차원 데이터를 가시화하는 방법에는 서피스 렌더링과 볼륨렌더링이 있는데, 서피스 렌더링은 처리시간이 적게 걸리는 장점이 있고, 볼륨 렌더링은 데이터의 내부를 가시화할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 위 두 가지 방법의 장점을 이용해서, 시점에 변화를 주면서 3차원 데이터를 절단하여 내부를 실시간으로 가시화 할 수 있는 방법에 관해서 기술한다. 또한 3차원 데이터의 저장 공간을 줄여서 효율적으로 메모리를 사용할 수 있게 하였다.
데이터 웨어하우스는 의사결정을 위하여 여러 소스로부터 데이터를 계속 축적하는 저장고로 볼 수 있다. 따라서, 데이터웨어하우스와 지역소스사이의 일관성 유지문제는 데이터 웨어하우스 환경에서 가장 중요한 문제중의 하나로 인식되어 오고 있다. 본 논문에서는 실체 뷰를 기반으로 하는 데이터 웨어하우스 시스템에서 통신지연을 고려한 일관성 유지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와 달리 제안한 알고리즘은 다중 갱신을 허용하면서도 완전 일관성을 수준을 보장한다.
본 논문은 원격지간의 연결된 대규모 분산 환경에서 데이터 분석 작업의 실행을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 감소시키는 기법을 제안한다. 계산 노드들이 밀집된 지역 인근에 다수의 데이터 노드를 배치시킴으로서 계산 노드들이 단일 데이터센터가 아닌 자신과 인접한 데이터 노드에 접근하여 작업을 수행함으로서 전송부하를 감소시키고 확장성을 증가시키는 것이 가능하다. 따라서 본 논문은 지역적으로 분산된 데이터 노드들의 데이터 처리율을 기반으로 실시간 데이터 공급을 수행함으로서 전송 지연을 최소화 할 수 있는 이론적인 모델과 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다. 제안된 기법은 PRAGMA 그리드 테스트베드에서 실험을 통하여 성능의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 동영상 저장 시스템에서 검색시간을 단축시킬 수 있는 XML .메타데이터 엔진을 설계한다. 이를 위하여 본 논문에서 제안하는 방법은 XML 메타데이터를 프래그먼트 단위로 저장하면서, 메타데이터에의 접속시간을 최소화시키기 위하여 메타데이터의 내용과 구조적 특성을 고려한 계층적 인덱스 스키마을 구성한다. 계층적 인덱스 스키마는 메타데이터의 내용적 특성을 기반으로 검색에 자주 사용되는 상위 레벨의 메타데이터를 구별하고 그 메타데이터를 기반으로 일반 검색을 위한 노드 인덱스와 구조적 특성을 갖는 그룹 테이블을 기반으로 고급 검색을 위한 그룹 인덱스를 구성한다. 이 접근 방법은 기존 방법에 비해 전체 인덱스 수를 줄이고, 그룹 테이블을 작성함으로써 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 제안하는 메타데이터 엔진이 기존 메타데이터 엔진보다 향상된 검색시간을 보여준다.
빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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