최근 컴퓨팅 환경이 변화함에 따라 현재 운용되고 있는 레거시(Legacy) 시스템을 웹 환경과 같은 새로운 환경에서도 운용할 수 있도록 시스템을 현대화(Modemization) 하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 설계 패턴, 프레임워크 등의 소프트웨어 재사용 기술과 함께 컴포넌트 기술이 개발, 보급됨에 따라 기존 시스템을 컴포넌트로 변환하거나 연계하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 IBM 메인 프레임에서 운용되고 있는 CICS 코볼 시스템을 EJB 래퍼 컴포넌트로 연계하는 일련의 프로세스를 지원하는 연계 도구에 대한 내용으로 도구의 구성과 기능을 상세히 설명하고 있다.
기업들의 기존 응용 시스템은 기업 내의 많은 정보를 모으고 처리할 수 있으나 협업 환경에서 요구되어지는 다른 레거시 시스템과의 연계과정에서 다른 시스템 혹은 파트너에게 정확성이 검증된 정보를 정확하게 공유하기에 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 EAI(Enterprice Application Integration) 시스템을 도입하여 협업 환경에서의 데이터 공유 및 통합이 가능하게 되었다. 하지만 EAI기반의 통합은 특정 업무 시스템에 국한되는 것이 아니라 회사의 모든 시스템을 대상으로 하기 때문에 각 업무 시스템간의 정보 통합이 전사적으로 일관성 있게 추진되기 위해서는 적절한 메타데이터 수준의 표준화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 브리지 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 메시지 교환 방식을 제안하여 협업 환경에서의 레거시 시스템 간의 데이터 공유 및 통합의 일관성을 유지할 수 있게 한다.
출연연구기관 대상의 종합적 연구개발 지식관리시스템은 매년 증가하는 연구개발 산출물 정보를 국가차원에서 효율적으로 관리, 평가하고 이를 정책에 반영, 대국민 공개자료로써 제공을 목적으로 한다. 뿐만 아니라, 각 연구기관에서 사용하는 조직운영시스템과 연계하여 과제 중심의 연구개발 성과정보를 집약적 검색, 제공하며 이를 통한 새로운 양질의 지식 창조를 지원한다. 본 연구는 현존하는 레거시 시스템을 파악하여 출연연구기관 대상의 통합적 연구개발 지식관리 시스템과의 연계성과 기능에 대해 연구과제관리시스템을 중점적으로 논의하였다.
본 논문은 AHP의사결정 기법의 계층적 분석과 자산 및 부실채권에 대한 예측 평가르 수행하는 프레임워크를 설계하고 위험탐지 분석 시나리오 등을 통해 상황변화에 따른 모니터링에서 수집된 자료를 수집, 분석할 수 있는 포렌식 준비도 모형을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업에서 운영하고 있는 기존의 레거시 시스템과 연계하여 자산 및 부실예측평가 항목을 다양한 속성에 따라 그룹화하고 분석을 수행함으로써 기업의 자산과 리스크를 보다 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있으며, 부실 자산에 대한 관리와 회수를 통해 기업 경쟁력 및 수익률을 향상시킬 수 있다. 또한 포렌식 준비도와 분석 모니터링을 활용하여 민사 및 형사 소송 등의 기업 간 분쟁에 대하여 수집된 증거자료를 제공할 수 있으며, 민원발생과 기타 사고를 예방하고 처리비용을 줄일 수 있다.
최근 섬유 및 의류산업의 시장변화가 공급자 중심에서 소비자 중심으로 빠르게 진행되고 있다. 이러한 경향은 소비자의 다양한 요구와 패턴의 다양성을 반영시켜서 시장의 변화에 빠르고 유연하게 대처할 수 있는 물류 공급망 관리 (Supply Chain Management, SCM) 시스템의 필요성을 크게 부각시킨다. 그러나 전통적인 SCM에서는 바코드를 기반으로 생산에서 유통까지 공급망 관리가 이루어지고 있기 때문에 실시간으로 정보를 공유하고 시장의 환경변화와 소비자의 요구에 신속하게 대응하는데 한계가 있다. 이 논문은 새로운 섬유 및 의류산업에 최적화된 RFID 기반의 u-SCM 시스템을 제시한다. 제안 시스템의 특징으로는 RFID 에 기반함으로써 SCM의 생산 및 유통 정보를 실시간으로 수집하고 효과적으로 활용할 수 있다는 것과, 웹 서비스 모듈을 이용하여 레거시 시스템과 유기적으로 연계시킬 수 있어 시장 및 고객요구의 변화에 빠르고 유연하게 대응할 수 있도록 하는 것이다 제안한 시스템의 특정을 구현을 통하여 확인하였다.
클라우드 환경에서 기업들은 상호 연결되지 않은 여러 개의 시스템과 데이터베이스에 각각 마스터 정보를 분산 저장하여 사용하고 있다. 관리되지 않은 마스터 정보는 부정확하고, 상호 불일치하기에 비즈니스 프로세스의 효율성을 저하시키고, 최적의 의사결정을 할 수가 없게된다. 효율적이고 오류 없는 비즈니스 프로세스 운용을 위해서는 고품질의 마스터 정보의 관리가 필요하다. 본 논문은 클라우드 환경에서 상호 연계되는 마스터 정보 간의 발생하는 이질적인 문제를 해결하고, 비즈니스 프로세스를 효율적으로 운용하기 위한 방안으로 TMDM(Topic Maps Master Data Management)을 제안한다. TMDM는 데이터 간의 연관성을 고려한 Topic Maps를 이용하여 마스터 정보 간의 상호 불일치 문제를 해결하기 위해 제안된 지식 저장소이다. Topic Maps는 하나의 토픽을 통해 토픽이 표현하는 주제에 관련된 모든 지식 정보를 접근할 수 있도록 토픽간의 association을 통해 연결할 수 있다. 이러한 점은 클라우드 내에서 레거시 시스템 간 마스터 정보에도 적용할 수 있다.
공격자의 무기가 점차 지능화 및 고도화되고 있어 기존 백신만으로는 보안 사고를 막을 수 없으므로 endpoint까지 보안 위협이 검토되고 있다. 최근 endpoint를 보호하기 위한 EDR 보안 솔루션이 등장했지만, 가시성에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 탐지 및 대응 기술은 부족하다. 본 논문에서는 보안 관리자 관점에서 효과적인 분석과 분석 대상을 선별하기 위해 실 환경 EDR 이벤트 로그를 사용하여 지식 기반 MITRE ATT&CK 및 AutoEncoder 기반 Anomaly Detection 기술을 종합적으로 사용하여 이상 공격징후를 탐지한다. 이후, 탐지된 이상 공격징후는 보안 관리자에게 로그정보와 함께 alarm을 보여주며, 레거시 시스템과의 연계가 가능하다. 실험은 5일에 대한 EDR 이벤트 로그를 하루 단위로 탐지했으며, Hybrid Analysis 검색을 통해 이를 검증한다. 따라서, EDR 이벤트 로그 기반 언제, 어떤 IP에서, 어떤 프로세스가 얼마나 의심스러운지에 대한 결과를 산출하며, 산출된 의심 IP/Process에 대한 조치를 통해 안전한 endpoint 환경을 조성할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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