본 논문에서는 운영 레거시 시스템으로부터 엔드 유저에까지 실시간으로 데이터를 전달하는 전체적인 프로세스를 정의한 ODS 레이어를 제시한다. ODS 의 레이어를 위하여 먼저 데이터 소스가 정의된다. 그 다음 데이터 소스로부터 ODS까지 데이터를 수집하는 방법이 정의된다. 마지막으로 엔드 유저 집단을 위한 ODS로의 데이터 접근을 준비한다. 운영 시스템과 ODS 간의 통합 레벨에 따른 ODS의 타입을 분류하고 특성을 요약한다.
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.
디지털 정보의 폭발적인 증가세와 함께 연구 데이타 또한 다양한 형태로 축적 되고 있다. 이에 다양한 정보들을 효율적으로 활용하는 것이 연구 혁신의 동력원으로 작용하고 어떠한 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가가 정보 사회의 화두로 떠오르고 있다. 특히, 데이타 정보의 경우 전세계 약 900개 이상의 레파지토리들이 다양한 구조와 플랫폼을 토대로 축적 되고 있어 이에 대한 엄선 된 데이터 레파지토리 정보를 WoS의 단일 플랫폼에서 손쉽게 취득 할 수 있는 DCI(Data Citation Index)에 대한 관심이 증가되고 있는 추세이다. 현재 DCI에는 330여 종의 레포지토리에 수록 된 650만개 이상의 레코드를 수록 중이며 매년 50만 건 이상의 레코드가 추가 되고 있다. DCI는 레포지토리의 메타데이터를 분석하고 WoS에서 보유하고 있는 정보와 취합하여 데이터를 재구성하고 구조화하여 위계 질서를 부여하고 각 레코드가 소스 레포지토리로 연결되도록 링크를 제공하여 데이터 열람 및 다운로드가 가능하도록 하며 WoS내에 관련 논문(SCIE급)이 있는 경우 논문 과 데이터 상호 간의 링크도 제공한다. 보다 체계적인 데이터 관리를 위한 정보의 구조화와 보다 전문적인 정보 검색을 위한 Taxonomic Data와 시소러스(Thesaurus) 정보를 통한 DCI의 활용을 통해 새로운 정보의 세계를 경험해 보자.
전 세계적으로 오픈 데이터가 강조되는 환경에서 데이터의 공유 및 재이용으로 인해 발생하는 문제점을 최소화하기 위한 정책적 논의도 함께 진행되고 있다. 본 연구에서는 연구데이터 레포지터리에서 데이터의 접근 및 이용을 통제하는 정책요소들을 조사하고 학문 분야별로 그러한 정책 요소들의 공통점과 차이점을 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 해외 연구데이터 레포지터리 37곳을 대상으로 데이터 접근 및 이용 통제를 규정하고 있는 정책 요소를 분석하였다. 생명과학 및 보건과학분야 20개 레포지터리, 화학 지구환경과학 물리학 분야 10개 레포지터리, 사회과학 및 일반과학 분야 7개 레포지터리로 구분하여 분석을 실시한 결과 저작권 및 라이선스 규정, 데이터 인용, 면책조항 및 엠바고 적용 관련 규정이 공통적으로 제시되는 정책 요소인 것으로 나타났다. 그러나 분야별로 규정되고 있는 정책 요소의 다양성에는 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 분야별로 강조되는 데이터 접근 및 이용 통제 근거의 차이를 반영하는 것으로 볼 수 있다.
공간데이터베이스 시스템에서 데이터베이스의 일관성 유지를 위해 의미적 무결성을 지원해야 한다. 예를 들어, 실세계의 구경계 레이어에서 공간 객체인 구는 주위의 구들과 항상 접해 있어야만 하는 상접 (Meet)한 성질과 두개 이상의 다른 구가 동일한 이름을 가질 수 없는 성질을 가진다. 이 성질은 실세계에서 묵시적으로 인지되는 개념이다. 따라서 공간객체의 갱신으로 인해 레이어에 대한 묵시적인 개념이 위배될 경우 무결성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 이 레이어에 대한 공간 객체의 무결성을 유지하기 위한 능동적 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 레이어에 대한 무결성 제약조건이 위배될 때 수행되며, 동일 레이어에 대한 공간과 비공간 데이터 트리거로 나누어 수행되고, 다른 레이어에 대한 비공간 데이터 트리거를 수행하는 기법이다. 동일한 레이어에 대한 능동적 공간 연산 트리거는 공간객체인 공간 비공간 데이터에 대한 각각 또는 모두에 대한 갱신인지를 구분하여 공간 데이터에 대한 트리거 수행단계와 비공간 데이터에 대한 트리거의 수행단계로 나누어 수행 전략를 결정하여 수행되고, 마지막으로 다른 레이어에 대한 비공간 데이터에 대한 트리거를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 상접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성을 위해 각각의 공간과 비공간 데이터에 대하여 3 단계 수행으로 공간 객체에 대한 의미적 무결성 유지와 자동 보정으로 사용자 편의성을 제공한다.
본 연구에서는 교량정보의 통합 운용을 지원하기 위해 멀티레이어 데이터베이스의 프레임워크를 제시하였다. 멀티레이어 데이터베이스란 표준화된 정보 레이어로 이루어진 논리적으로 통합된 데이터베이스를 말한다. 표준화된 정보 레이어는 한 부류로 구분할 수 있는 데이터 집합을 나타내며, 정보모델에 의해 정의된다. 본 연구에서 제시한 교량의 멀티레이어 데이터베이스 개념은 구조요소의 분류를 나타내는 정보체계를 기반으로 하며, 구조요소의 분류체계에 따른 코드를 사용함으로써 여러 정보계층에 분포된 데이터를 통합하도록 하였다. 또한 멀티레이어 데이터베이스 프레임워크의 한 축으로서 데이터 레벨을 설정하였다. 데이터 레벨은 정보계층에 포함된 데이터들의 재활용성에 따른 중요도를 의미하며, 이에 따라 정보모델의 세분화되는 정도를 정의하여 방대한 양의 교량정보 데이터베이스 구축을 위한 효과적인 전략수립이 가능하도록 하였다. 제시된 개념의 검증을 위해 객체지향개념의 3-D 형상정보 계층과 구조계산서 정보계층으로 이루어진 시범 데이터베이스를 구축하였다. 또한 두 계층으로 분산되어 있는 데이터의 일치여부를 자동으로 검토하는 실험을 통하여 본 연구에서 제시된 멀티레이어 데이터베이스 개념이 교량정보를 관리하는데 있어 정보의 무결성과 일관성을 보장할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 활용 기술로 데이터 저장 레이어, 데이터 처리 레이어, 데이터 분석 레이어, 시각화 레이어 등의 빅 데이터 기술을 활용한 개발 방법을 제안한다, 각 단계에서 저장, 처리, 분석된 데이터는 시각화를 통하여 볼 수 있게 하였다. Hadoop을 통하여 데이터를 처리한 후 처리된 데이터를 Mahout으로 실행하여 분석 결과를 시각화 하였다. 이 과정을 통해서 금융 상품에 가입된 고객의 여러 특성을 파악하였고, 각 고객에 따른 금융 상품의 추천을 적시에 수행할 수 있었다. 본 연구에서는 빅 데이터의 배경 및 문제점을 소개하고, 빅 데이터가 새로운 비즈니스 기회를 어떻게 창출하는지 금융상품 추천 사례를 중심으로 개발 방법과 사례 연구를 논의한다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
스마트폰, 센서, 소셜미디어, 웹 서비스 등으로부터 발생되는 데이터의 폭증으로 인하여 빅데이터의 분석 및 활용에 대한 요구가 커져가고 있다. 특히 스마트 기기의 발달과 사용자 이용 패턴의 변화로 인하여 스트림 데이터는 끊임없이 발생되고 있지만, 기존의 하둡을 이용한 분석 시스템은 응답시간이 지연되어 빠르게 결과를 조회할 수 없는 단점으로 인하여 데이터를 실시간으로 분석하여 바로 활용할 수 있는 시스템에 대한 요구가 점점 더 증가하면서 람다 아키텍쳐가 등장하였다. 람다 아키텍쳐는 데이터 처리 과정을 배치 레이어와 스피트 레이어로 나누고, 스피드 레이어에서는 배치 결과가 나오기 전까지 스트림으로 유입되는 데이터를 실시간으로 분석하여 가장 최근의 데이터를 빠르게 조회 할 수 있도록 결과를 제공한다. 본 논문에서는 람다 아키텍쳐를 활용하여 연속적으로 유입되는 대용량의 스트림 데이터를 효과적으로 처리하여 실시간 분석과 동시에 배치 분석을 제공하는 데이터 처리 시스템을 설계하고 구현한다.
2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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