본 연구에서는 자연재해 발생 시 신속하고 효율적인 재난 대응 의사결정을 지원하기 위하여 재난 재해 정보와 시설물 정보, 공간정보 등이 융합된 통합 인벤토리를 구축하고자 한다. 재난대응 의사결정 지원을 위하여 시설물의 중요도, 위험도, 피해액 산정에 필요한 원천 데이터를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 제공하는 공공데이터를 활용하였다. 공공데이터포털의 데이터셋은 파일데이터와 오픈 API, 표준데이터와 국가중점데이터를 제공하고 있다. 파일데이터는 22,306건, 오픈 API는 2,505건, 표준데이터는 58건의 정보를 제공하고 있으며, 국민, 기업 등 수요 중심으로 개방의 효과성과 시급성 등이 높은 41개 분야의 국가중점데이터를 제공하고 있다. 또한 공공데이터를 활용하여 개발된 국내외 다양한 사례와 가공데이터를 공공데이터 활용사례를 통하여 공유하고 있다. 인벤토리 구축을 위하여 국가중점데이터와 데이터카테고리의 국토관리, 재난안전, 산업고용, 공공행정 등 다양한 공공데이터를 검토하여, SOC 시설물과 건축물의 정보를 수집하여 시설물의 중요도와 위험도, 피해액 평가 등 필요 목적에 맞게 최적화 하여 구축하였다. 또한 구축된 다양한 정보와 시설물 평가 모듈간의 원활한 데이터 수급을 위한 연계 모듈과 관리 모듈을 개발하여 구축된 데이터 정보를 표준화하여 유지 관리 할 수 있도록 인벤토리를 구축하였다. 이러한 재난대응 의사결정 지원 통합 인벤토리는 재난대응 의사결정을 신속하고도 효율적으로 가능하게 함으로써 방재업무 지원 및 대국민 서비스를 가능하게 할 것으로 판단된다.
무선방송환경에서 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송하는 방식은 다음과 같다. 서버는 클라이언트들이 원하는 데이터 정보를 정리하고, 데이터를 방송주기에 1차원 배열 형태로 전송한다. 클라이언트는 서버에게 전송받은 데이터를 청취하고 필요한 결과 값만을 사용자에게 반환한다. 최근 위치기반 서비스를 이용하는 사용자가 증가하고 객체 수의 증가 및 데이터가 대용량으로 변화되고 있다. 무선방송환경에서 대용량 데이터는 클라이언트의 질의처리시간을 증가시킬 수 있다. 따라서 우리는 무선방송환경에서 주어진 데이터를 효율적으로 스케줄링할 수 있는 클라이언트 기반의 데이터 스케줄링 (Client based Data Scheduling; CDS)을 제안한다. CDS는 맵을 분할하고 분할된 그리드 내에 객체 수 및 객체의 데이터 크기를 고려하여 각 그리드마다 객체들의 총 데이터 크기의 합을 계산한다. 각 그리드 (영역)별 객체들의 총 데이터 크기와 클라이언트 수를 고려한 hot-cold 기법을 적용하여 데이터를 스케줄링 한다. 실험을 통하여 CDS가 기존의 기법보다 클라이언트들의 평균 질의처리시간을 줄이는 것을 확인한다.
컴퓨터통신의 중요성이 부각되고 있는 가운데 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터를 전송함에 있어서 손실 없이 할 수 있도록 해야한다. 외부 에이전트가 이동 노드로 전송하는 데이터를 이동 노드의 이동성에 의해 이동 노드로 전달되지 못하는 경우가 발생한다면 실시간 데이터는 연속적으로 데이터를 받지 못하여 끊김 현상이 발생하게 된다. 이동 노드는 이동한 새로운 외부 에이전트에 등록을 하고 인터넷 호스트로부터 데이터를 받을 수 있는 환경이 구축되기 전까지 데이터통신이 불가능하다. 그러므로 기존의 기법으로는 실시간 데이터 통신을 할 경우 이동 노드의 이동성을 지원할 수는 있지만 효과적이지는 않다. 이에 대한 해결책으로 외부 에이전트가 유선망과 무선망을 연계하고 이동 노드가 이동하며 실시간 데이터 통신을 하는 경우, 외부 에이전트는 홈에이전트와 인터넷 호스트에게 이동하게 될 외부에이전트의 정보를 보내서 홈에이전트는 이동노드에 대한 정보만을 갱신하여 효과적으로 성능을 개선할 수 있고, 인터넷 호스트는 바로 이동할 에이전트에게 데이터를 보내어 빠르고 연속적인 데이터를 보낼 수 있도록 하는 기법을 제안한다.
본 연구는 도서관의 데이터 성숙도를 평가할 수 있는 모형(안)을 개발하고 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 데이터 성숙도와 관련된 선행연구를 분석하여 도서관에 적용할 수 있는 성숙도 평가모형을 구성하고자 하였다. 본 연구의 결과 5개 영역의 19개 평가 요소로 구성된 데이터 성숙도 모형을 설계하였고, 성숙도 단계는 5단계로 설정하였다. 향후 데이터 성숙도 평가모형을 이용하여 도서관 빅데이터 사업에 참여하고 있는 도서관의 데이터 성숙도를 측정할 수 있을 것이며, 장기적으로 데이터 기반 도서관 운영 및 데이터 활용 발전 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
점차 종이 서류 기반의 전자거래 방식에서 전자적 메시지를 통한 전자거래 방식으로 업무가 처리되고 있다. 그러나 업무의 특성 상 여전히 종이 서류로 처리해야 하는 경우가 존재하고 있다. 즉 전자 문서를 통해 데이터를 수신받았다 할 지라도 증빙을 위해 사용자는 이와 별도로 종이 서식 문서를 제출해야만 한다. 이에 국제 표준화 기구인 UN/CEFACT은 paperless transaction을 위해 UNeDocs를 제안하였고 종이 서식으로 유통되는 여러 업무에 대해 전자적인 서식 데이터를 정의하고 있다. UNeDocs 기반의 전자 서식 데이터는 데이터 뿐만 아니라 서식 정보까지 포함하고 있으며 이를 바로 출력할 수 있도록 하고 있다. 이로서 이중으로 데이터를 생성할 필요가 없고 표준화된 데이터가 교환됨으로 인해 사용의 편이성을 제공하고 확장성을 보장할 수 있게 된다. 본 논문에서는 UNeDocs 기반의 데이터 모델을 UN/CEFACT에서 권고하는 방식으로 정의하고 정의된 데이터 모델을 기반으로 다양한 형태로 변환할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 설계된 시스템을 통해 입력 데이터를 UNeDocs 기반의 데이터로 변환할 수 있게 됨으로 e-비즈니스에서의 paperless transaction을 지원할 수 있게 된다.
디자이너에게 필요한 정보가 제품의 성격이 변함에 따라 변하면서 정보 수집의 흐름도 달라져가고 있다. 지금까 지의 디자인 정보 수집이 단순 설문조사에서 사용자의 사용상황을 관찰하는 보다 실질적인조사 혹은 컨텍스트 디 자인(Context Design: 사용환경을 고려한 디자인)으로 바뀌어 가고 있다. 그러나 기존의 조사분석방법들이 특정한 면(인지적 혹은 행위적)에 편중된 자료 수집에 초점이 맞추어져 있어서 다양한 정보의 수집과 이러한 정보의 통합 적 관리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 정보의 수집과 통합적 관리의 어려움이 발생하게 되는 원인을 좀더 구체 적으로 살펴보면 첫째, 수잡되는 데이터의 문제이다. 데이터의 성격을 사용자인 개인의 조작행위에 중점을 두거나 또는 작업상황이나 사용자의 성격/선호도와 같은 부분에 중점을 두기 때문에 서로 상호작용하여 사용자 인터페이스에 큰 영향을 미치는 이 두 유형의 데이터에 관한 분석을 어렵게 하는 원인이 되고 있다. 둘째, 적당한 데이터 수집도구 (data logger)의 미비를 들 수 있다. 이것은 기존의 Data logger들은 정보를 문자나 숫자 또는 특수문자로서 정보를 추출하게 됨으로써 데이터를 뽑는 당시부터 정보가 추출자로인하여 1차적으로 가공이 된다는 점이다. 이것은 보다 실질적이고 분석단계에서 보다 면밀한 분석이 이루어 질 수 있는 중요한 데이터가 유출될 수도 있다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 위에서 언급했던 두 유형의 데이터를 동시에 분석할 수 있는 방법의 부재와 실질적인 데이터를 분석하여 이를 디자인에 활용할 수 있는 정보로 가공할 수 있는 도구가 마련되어 있지 않다는 점이다. 디자인 작업은 종합적인 시각화 과정임에 비해 분석된 결과가 비시각적이며 위에서 언급했듯이 분절된 정보가 되기 쉽기 때문에 이를 디자인에 곧바로 적용시키기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구는 기존의 바용성 평가를 위한 분석도구들이 갖는 문제 점들 해결하여 제품의 사용자 인터페이스 디자인 개발과정에서 활용할 수 있는 평가 분석도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 다양한 유형의 정보를 포함하는 비디오 정보를 선정하였따. 둘째, 데이터를 다양한 측면에서 추출할 수 있는 Data logger를 개발하였다. 셋째, 데이터를 시각적으로 정리하고 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 마지막으로 인터페이스 디자인에서 여러 가지 디자인안을 도출해 내는 작업에 이용할 수 있는 종합화과정을 개발한다. 이러한 일련의 과정이 통합된 컴퓨터 시스템 안에서 이루어지도록 프로그램을 개발하여 정보의 유용성을 높일 수 있도록 한다.
본 연구에서는 효율적인 GPS 데이터의 품질관리를 위한 GPS_QC 프로그램을 개발하여, GPS 데이터의 Quality 판단할 수 있는 총 8개의 Control 인자(위성의 배치, Multipath 오차량, 전리층 지연량 및 위성신호 강도 등)를 계산 할 수 있었으며, GPS 데이터 품질에 관련된 Control 인자의 결과값 및 허용오차 범위, 실제 관측데이터의 허용오차의 포함여부를 시계열 그래프와 보고서 형태로 제공하여 현장 등에서 간단하고 효율적으로 GPS 데이터의 품질관리를 가능하게 한다. 따라서 기존에 GPS 데이터 해석 후에나 판단이 가능했던 데이터의 품질을 현장이나 실내에서 직접 확인할 수 있게 함으로서 재측과 데이터 처리 시 소요되는 시간과 경비를 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
이동 통신 기술의 급격한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터 서비스에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재하면, 통신 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 가져올 수 있지만, 이동 호스트가 서버 데이터와의 캐쉬 일관성(Consistency)을 유지시켜야 한다는 문제가 생기게 된다. 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지는 문제점들을 보완하기 위해 데이터의 주기성을 고려한 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터를 주기적, 비주기적 데이터로 분류하고 주기적 데이터에 만료시간을 삽입하고, 또한, 무효화 메시지를 저장해서 단절 후에 선별적으로 캐쉬 데이터가 나누어 질 수 있도록 해서, 캐쉬 내의 데이터가 접속 단절 후에 일방적으로 버려지는 것을 막을 수 있도록 한다.
데이터 웨어하우스(Data Warehouse : DW)는 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 신속한 의사 결정 지원을 위해 최종 사용자가 여러 곳의 기업 내에 흩어져 있는 방대한 데이터를 손쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 활용되고 있다. 현재 데이터 웨어하우스의 중요성이 부각되고 있는 가운데 온라인 분석 처리(On Line Analytical Processing : OLAP) 시스템이 데이터 웨어하우스 안에서 활용되고 발전되고 있다. 기존 연구에서는 서로 다른 OLAP 제품에서 공통으로 사용할 수 있는 모델을 적용하여 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 설계해왔다. 그러나 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품을 공통으로 사용할 수 있는 질의 언어 시스템 설계 전 단계인 논리적 설계를 UML snowflake 다이어그램을 이용하여 설계 하였다. 실험결과, XML 문서의 변환된 OLAP 메타 데이터를 이용하여 UML snowflake 다이어그램 설계를 통해 통합된 OLAP 제품의 XML 문서 구조가 논리적으로 설계되어 메타 데이터가 통합됨을 알 수가 있다.
해사 빅데이터 연계체계는 한국형 e-Navigation에서 활용하는 해사관련 내 외부 데이터 연계를 위한 시스템이다. 내 외부에서 발생하는 해사 데이터들의 기술별 데이터 획득, 변환, 보관, 분석, 관리 응용 서비스를 생성할 수 있으며, 컴포넌트 단위로 구성하여 처리할 수 있다. 또한, 워크플로우로 정의된 데이터들의 흐름을 모니터링 할 수 있다. 본 연구를 통해 추후 e-Navigation 서비스에서 보다 효율적이고 손쉽게 데이터를 연계할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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