최근 증가하고 있는 대용량, 비정형 데이터의 처리를 위해 NoSQL의 사용이 증가하고 있다. 하지만 기존의 소프트웨어들은 대부분 RDBMS로 구성되어있고, 저용량 데이터의 경우 RDBMS를 사용하여 관리하는 경우가 많다. 때문에 기존 RDBMS를 사용한 소프트웨어를 대용량 처리에 유리하도록 NoSQL 기반으로 마이그레이션하여 새로운 버전을 개발하고, 각각의 이점을 효율적으로 사용하기 위해 RDBMS와 NoSQL의 혼용하는 사례가 증가하고있다. 본 논문에서는 RDBMS와 NoSQL간의 데이터 매핑 관리 모델을 제안하여 소프트웨어 개발자 또는 데이터 관리자의 효율적 데이터 관리에 도움을 준다.
철도는 이제 대표적인 대중교통 수단이다. 하지만, 철도를 운영하는 운영기관마다 철도정보를 관리하고, 서비스를 제공하고 있다. 즉, 철도 운영기관 별로 관리하고, 서비스하는 정보와 정보의 형태가 다르기 때문에, 철도이용객은 정확하고, 통합된 정보를 제공받지 못하게 된다. 따라서 다양한 형태의 역사정보, 운영정보, 열차정보, 이용객정보와 같은 철도정보를 단일화된 표준철도정보로 통합하기 위한 방안이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 각 운영기관에 산재해 있는 철도정보에 대한 표준분류체계 및 표준정보를 정의하고, 표준정보로의 시스템적 수집 및 마이그레이션 방법을 고찰하였다. 이를 통해, 철도이용객은 실시간으로 모든 철도정보를 한 번에, 한 눈에, 한 곳에서 이용할 수 있으며, 이러한 체계적이고 통합적인 철도정보 관리는 새로운 서비스를 창출할 수 있는 기회를 제공하고, 철도 정보서비스를 획기적으로 발전시킬 수 판단된다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 있는 각 센서들의 데이터 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에서 센서 데이터를 종합하여 싱크로 전송하는 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)의 자원 효율성 증대를 위해 중간 경로를 활용한 센서 할당 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 해당 기법을 적용하여 싱크 재배치 과정을 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 클러스터 헤드의 자원 효율성 및 전체 센서 데이터의 수집률이 향상되었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 물리적 데이터를 감지하는 각 센서들의 데이터를 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 이동 및 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에 있어 다음 배치 위치를 효율적으로 선정하기 위해 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)를 기준으로 영역 검색 단계를 추가하여 재배치 정확성 및 효율성 증대 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 싱크 재배치 과정에 해당 기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 싱크 재배치의 정확성 및 효율성 증대로 전체 영역에 대한 고른 데이터 수집 및 소모 에너지 균형이 향상되었다.
가상 환경 시스템의 대표적인 응용인 MMORPG에서는 아주 많은 사용자들이 더욱 현실적인 환경에서 게임하기를 원하고 있다. 하지만 많은 사용자에게 가상 환경을 서비스하면서 응답 지연이 없는 Seamless한 환경을 제공하는 것은 매우 어렵다. 하나의 서버가 아닌 여러 대의 서버로 실제 환경을 구성해야 하고 사용자가 특정 지역으로 이동할 때 실제 서버에서 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생하기 때문이다. 이때 사용자는 서버 간 정보 동기화 과정에서 응답 지연을 경험하게 되고 이러한 상황은 가상 환경의 현실감을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 서버 간 정보 동기화 과정에서 발생하는 응답 지연을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 가상 환경에 대한 정보를 제공하는 필드 서버 간의 효율적인 정보 동기화 및 필드 서버와 PC(Player Character) 간의 응답 지연 최소화를 위한 마이그레이션 에이전트를 제안하고 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 구현하였다. 제안한 시스템은 PC의 수가 70,000 ~ 90,000인 구간에서 기존 시스템보다 필드 서버의 CPU 이용률이 6 ~ 13% 증가하였고 응답 시간은 5 ~ 10초 감소하였다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
최근 기업은 저장된 데이터를 비즈니스 인텔리전스 기반으로 통합하고 분석한다. 이를 위해서 기업들은 ETL(Extraction, Transformation, Loading) 기술을 이용하여 다양한 소스로부터 데이터를 추출하여 변환한 후 데이터웨어하우스에 저장한다. 그러나 데이터웨어하우스/데이터 마트 기반 비즈니스 인텔리전스 프로젝트들은 기존의 사용하던 툴이 기능상의 한계를 드러내면서 시스템 통합, 마이그레이션, 동기화 등의 어려움이 있다. 특히, 서로 다른 ETL 툴을 사용하는 경우 메타데이터의 통합, 데이터 실시간 동기화 기술, 데이터 표준화, 데이터 매칭 등이 어려워 부분적으로만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 데이터 통합 및 추출, 변환하여 데이터웨어하우스에 저장할 수 있는 XMDR-DAI를 제안한다.
고객에게 원하는 정보를 제공하기 위해서는 데이터의 설계, 개발 및 이용에 있어 최적화된 데이터의 모델링 및 구조화가 매우 중요하며, 이를 통해 사용자에게 적기에 고품질의 데이터를 제공하는 것이 무한 경쟁시대에서 생존을 위한 핵심 요소이다. 특히, 우리는 인터넷의 출현으로 오프라인 기업에서 오라인 기업으로 급속한 전환과 기업간, 기업과 고객간, 기업과 정부간 보다 넓게는 전세계의 국가를 하나로 엮는 정보유통 시대에 살고 있다. 인터넷 상거래의 활성하와 전자정부 구현 등에서 기업 생존의 핵심 요소는 방대한 양의 데이터를 어떻게 공유하고 유통시키며, 양질의 데이터를 구축 하느냐 이다. 본 고에서는 기존 시스템의 컨버젼이나 마이그레이션 또는 이질적 시스템 통합과정에서 그리고 데이터베이스 설계과정에서 데이터의 품질을 향상시키기 위해 필요한 데이터 품질문제를 알아보고, 체계적으로 데이터 품질을 추출 및 표현하기 위한 방법론을 제안하며, 이를 개선 발전시키기 위한 연구방향을 소개한다.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation)을 사용한 중합전 데이터밍 기법을 소개한다. 데이터밍 알고리즘의 유도를 위해, 우선 평면에 정의되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 이러한 모델링 연산자와 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻게된다. 본 논문에서 사용된 취합전 모델링 연산자는 이미 널리 쓰이고 있는 중합전 마이그레이션(prestack migration) 중의 하나인 survey sinking 방법의 모델링에 해당하는 double square root(DSR)식이 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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