레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.
AUOTSAR(Automotive Open system Architecture)는 자동차 ECU(Electronic Control Unit) 에 내장되는 소프트웨어에 대한 표준 구조로서, ECU 소프트웨어의 품질 향상은 물론, 개발 및 관리 비용의 절감에 기여하는 등 많은 장점을 갖는다. AUTOSAR 의 이런 장점 때문에 많은 자동차 회사들이 ECU 소프트웨어에 AUTOSAR 적용을 추진하고 있다. 이에 따라 기존 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 표준에 맞는 ECU 소프트웨어 시스템으로 변환하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있다. 그 이유는 이미 많은 ECU 레거시 소프트웨어 시스템들이 개발되어 사용되고 있으며, 이들에게는 이미 기능 및 안정성 검증을 위하여 많은 시간과 비용이 투자하여 되어 있다. 따라서 ECU 소프트웨어 시스템에 AUTOSAR 를 적용하는 경우 기존의 레거시 소프트웨어 시스템을 재사용할 수 있으면 생산성 및 품질 면에서 많은 장점을 갖는다. 본 연구에서는 C 언어로 작성된 기존의 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼에서 재사용할 수 있도록 하기 위하여, 기존의 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼으로 마이그레이션하는 방법에 대하여 연구하였다. 마이그레이션 과정은 크게 두 단계로 나누어 지는데, 이는 레거시 소프트웨어 시스템을 분석하여 마이그레이션이 가능하도록 기능별로 분해하는 것과, 분해된 구성 요소들을 AUTOSAR 플랫폼에 맞는 구조로 재구성하는 과정이다. 본 논문에서는 이중 첫 번째 과정인 레거시 소프트웨어 시스템의 분석 및 기능별 분해 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 트랜잭션 어댑터 서버(이하 TA 서버)를 이용한 레거시 보험 업무 관리 시스템 재사용 및 통합 관련 연구이다. 클라이언트 애플리케이션으로부터 입력받은 보험 업무 관한 처리 데이터는 XML 데이터로 변환되어 TA 서버로 전송되고, TA 서버는 수신된 XML 데이터를 분석 변환하여 레거시 시스템이 처리하는 레이아웃 데이터를 생성한 후, 레거시 시스템에 접속하여 레이아웃 데이터를 전송하는 방식으로 TA서버를 이용한 레거시 보험 관리 시스템의 재사용 및 통합 방법에 관한 것이다. 이로써 보험 상품의 종류와 클라이언트 플랫폼에 관계없이 TA 서버가 데이터 변환처리를 통일적으로 수행하여 시스템 운영시 공통된 모듈의 재사용 및 보험 업무처리를 효율적으로 수행하는 효과를 제공한다. 또한, XML 기반의 레거시 시스템의 e-비즈니스로의 전환을 가능하게 한다.
본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.
OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
기존의 레거시 시스템은 개발과정에 있어서 이미 많은 시간과 경험과 지식을 갖고 있기 때문에 조직의 핵심 가치를 지닌 재사용 자산으로 활용할 수 있는 의미있는 자산이다. 그러므로 레거시 시스템에서 사용해 왔던 가치있는 자산들을 웹을 기반으로 한 e-비즈니스 환경에 적용시키고, 다양한 플랫폼에서 사용하기 위한 필요성이 증대되었다. 변화하는 환경에 따라 레거시 시스템을 현대화(Modernization)하는 방법중의 하나로 현재 시스템에서 운용되고 있는 것을 OMG에서 제안한 모델기반아키텍처(MDA)를 사용하여 여러 플랫폼을 쉽게 지원하고 모델기반의 통합을 하고자 한다. MDA 환경을 기반으로 기존의 레거시 시스템을 활용하기 위하여 기존의 소프트웨어를 직접 수정 없이 재사용하거나 PSM에서 PIM 변환을 하기 위하여 래퍼(wrapper를 사용한다. 본 논문에서는 이러한 래퍼의 사용에 따른 문제점을 분석하고, 요구에 따라 모델에 대한 접근방식을 다르게 사용하여 시스템의 개선상황에 유연하게 대처할 수 있도록 래퍼를 상황에 따라 적절하게 사용하는 혼합(hybrid) 방식을 적용한 개선전략을 제안하고자 한다.
최근 객체지향 기법보다 효율적인 재사용성과 대체성을 지원하는 컴포넌트 기법에 대한 인식의 확대로 많은 업무용 시스템들에 대한 컴포넌트 기반 시스템으로의 재개발 또는 재개발 요구가 증가하고 있으며 이에 따라 레거시 시스템을 컴포넌트 기반 시스템으로 전환하기 위한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템의 사용자 인터페이스를 컴포넌트화 하기 위한 전환 프로세스를 제시한다. 전환 프로세스는 레거시 시스턴 사용자 인터페이스 구성 분석, 컴포넌트 유형 분석, 컴포넌트 전환 패턴 개발. 컴포넌트 설계 및 구현 사용자 인터페이스 요구사망 테스트의 다섯 단계로 구성되어 있다. 레거시 시스템 사용자 인터페이스 구성 분석단지에서는 사용자 인터페이스의 화면구성파 내부로직을 분석하고 사용자 인터페이스의 컴포넌트화 단위를 결정하며 컴포넌트 유형 분석단계에서는 사용자 인터페이스를 구현할 컴포넌트 기술을 결정한다. 컴포넌트 전환 패턴 개발단계에서는 사용자 인터페이스를 컴포넌트화 시키기 위한 전판 패턴을 설계하며 컴포넌트 설계 및 구현 단계에서는 설계된 전환 패턴에 따라 사용자 인터페이스를 컴포넌트화한다. 사용자 인터페이스 요구사항 테스트단계에서는 개발된 컴포넌트가 레거시 시스템의 사용자 인터페이스에 대한 요구사항을 만족하는가를 확인한다. 제시한 프로세스를 적용할 래거시 시스템의 사용자 인터페이를 컴포넌트화한 구현 사례를 통해 사용자 인터페이스와 관련된 코드의 재사용 방범을 제시한다.
본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체 추출 기법(이하 TEILOR ; Techniques to extract Object based on Interface of Legacy System for Object Reusability)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TEILOR는 인터페이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. TEILOR에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.
컴포넌트기반 서비스는 빠른 시간 안에 원하는 소프트웨어 제품을 적은 비용과 최소한의 시간에 생산할 수 있어 효율적인 시스템 개발 및 소프트웨어 재사용에 많은 이점을 가질 수 있다. 그러나 레거시 시스템들을 보면 대부분이 패쇄적 네트워크를 사용하고 있으며 다른 시스템 정보를 이용 할 수 가 없다. 그러나 레거시 시스템 자원을 재사용 할 수 있는 실용적인 방법론의 부재로 기존의 자원들을 재사용하지 못하고 유사 문제 영역의 시스템을 구축하기 위하여 시스템을 완전교체(Replacement)하고 있다.[1] 이런 문제점의 대안으로 떠오르고 있는 것이 웹 서비스이다. 본 논문에서는 웹 서비스의 개념과 웹 서비스에 적용하기 위한 레거시 컴포넌트의 자동화된 명세 생성을 통해 WSDL(Web Services Description Language)의 문제점을 보완하고 기존의 레거시 컴포넌트를 재사용 하므로 확장성과 자원의 재사용성을 극대화 할 수 있는 방법을 제시 하였다.
최근 IT 환경의 급 변화로 인하여 하드웨어, 소프트웨어와 소프트웨어 개발방법론 등 다양한 기존 인프라 시스템이 급변하는 추세에 있다. 레거시시스템은 그 동안 IT 산업이 발전해 온 수많은 과정을 통해 투자한 예산, 시간 등을 비롯 기업의 핵심적 지적 재산이 대량 포함되어 있다. 한국뿐만 아니라 일본, 유럽, 미국 등은 레거시시스템 처리에 어려움을 겪고 있으며, 레거시시스템을 재 사용하거나 이를 처리하는 방안을 위한 개발방법론과 이를 해결하는 지원도구 구현에 대한 깊이 있는 연구가 진행되어야 할 시점이다. 본 논문에서는 레거시시스템에 대한 정의와 개념을 나아가 실질적 시장 추세와 공급사, 그리고 기술적 트렌드를 통해 등장 배경을 밝히고, 레거시시스템을 처리하는 구체적인 개발 방법론 절차를 제안하며, 적용사례와 기대효과를 분석하였다. 레거시 마이그레이션을 통해 레거시 시스템의 재사용 및 유지보수 비용 절감으로 수익성의 증대와 생산성 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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