마이크로 서비스 아키텍처는 매우 밀접한 비즈니스 기능을 수행하기 위한 목적으로 시스템을 소형 경량 서비스로 분할하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 민첩성, 개발 생산성, 신뢰성, 배포 용이성에만 집중하는 경향이 있다. 마이크로 서비스 아키텍처에서 바라보는 데이터베이스는 단지 데이터를 저장하고 추출하는 파일 혹은 스토리지이며, 소프트웨어 개발 편리성과 확장성을 위해서 데이터 품질은 희생될 수 있음을 강조한다. 데이터베이스 구조와 데이터 의미를 이해하기 위해 사용되는 데이터베이스 리버스 엔지니어링은 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 활용을 위해 필요하다. 하지만, 데이터 품질을 경시하는 마이크로 서비스 아키텍처에서는 리버스 데이터베이스 엔지니어링 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 해결책으로써 개념 데이터 모델 복원 시 마스터 데이터를 활용한 데이터 리버스 엔지니어링 방법을 제안한다. 적용 사례로 마이크로 서비스 아키텍처로 구현된 반품 서비스 데이터베이스에 제안 방법을 구현하여 적용 가능성을 검증하였다.
본 연구에서는 마이크로 데이터 센터의 환경 모니터링 시스템(EMS)을 설계하고 개발하는 방법을 나타낸다. 설계하는 환경 모니터링 시스템은 IoT 센서 및 싱글보드 컴퓨터를 이용하여 데이터센터 운영환경을 실시간으로 감지하여 데이터를 해석하고 운영환경을 모니터한다. 먼저, EMS 하드웨어 플랫폼 및 IoT 센싱 패키지 설계 방법에 대하여 나타낸다. 또한 서로 다른 프로토콜을 갖는 IoT 센서에 대한 데이터 수집 SW을 설계하고 원격에서 모니터링이 가능한 EMS 모니터링 SW를 개발한다. 데이터 수집 SW는 센서 수집 모듈과 수집 메니저 모듈로 구성된다. EMS 소프트웨어는 마이크로 서비스 아키텍츠(MSA) 개념을 적용하여 설계하며 각각의 서비스는 독립적인 비즈니스 로직을 포함한다.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
1970년대에 개발된 마이크로 프로세서는 제어기기 분야 및 소형 컴퓨터에서 주로 사용되어 오다가 1980년대에 이르러 RISC(Reduced Instruction Set Computer) 구조의 도입으로 중대형 컴퓨터에 이르기까지 광범위하게 사용되고 있다. 또한 반도체 기술의 급격한 발전으로 슈퍼스칼라 구조가 마이크로 프로세서에서도 적용되고 있으며 동작 속도도 수백 MHz에 이르고 있다. 마이크로 프로세서는 프로그램을 수행하기 위해서 프로그램과 데이터를 메모리로부터 읽어 와야 한다. 그런데 메모리 용량은 빠른 속도로 증가하고 있지만 동작 속도는 마이크로 프로세서의 동작 속도에 크게 미치지 못하고 있다. 1980년에 DRAM의 접근 속도는 250nsec이었으나 1998년에 RDRAM의 동작속도는 300MHz로 70여배 빨라졌다. 그러나 마이크로프로세서는 1980년에 8086의 동작 속도가 8MHz이던 것이 1998년에는 팬티엄-2가 500MHz에 이르고 있다. 더욱이 팬티엄-2는 슈퍼스칼라 구조이므로 이를 감안하면 1GHz 이상에 이르러 120여 배 빨라진 것을 알 수 있다. 이와 같은 메모리 속도와 마이크로 프로세서 속도 차이에 더하여, 메모리와 마이크로 프로세서를 인쇄 회로 기판에서 연결하는데 따른 물리적 특성은 변화하지 않으므로 데이터 전송 폭을 넓히는 것에는 한계가 있다. 따라서 향후 컴퓨터 성능 발달을 제한하는 주요 요소 중 하나는 마이크로 프로세서와 메모리 사이의 데이터 전송 폭이다. 프로그램과 데이터가 메모리에 저장되는 본 뉴먼 방식의 컴퓨터에서 데이터 전송 폭을 줄이기 위해서는 코드 밀도(Code Density)가 높은 컴퓨터 구조를 연구하는 것이 필요하다. 한편 마이크로 프로세서는 실장 제어용으로 거의 모든 전자 제품 및 자동화 기기에서 채용하고 있다. 특히 냉장고, 에어콘, 전축, TV, 세탁기 등 가전기기와 Fax, 복사기, 프린터 등 사무용기기와 자동차, 선박, 자동화기계 등 사무 및 산업용 기기와 PDA(휴대용 정보 기기), NC(Network Computer) 등 정보 기기 그리고 각종 오락기, 노래 반주지 등 정보 기기 등에서 사용하는 실장 제어용 마이크로 프로세서 시장은 매년 10% 이상씩 성장하고 있으며, 21세기 산업을 주도하는 핵심 기술로 자리 매김하고 있다. 이러한 실장 제어용 기기는 마이크로 프로세서와 메모리 및 입출력 자이가 하나의 반도체에 집적되는 경우가 많다. 그런데 반도체 가격은 반도체 크기에 따라 결정되며, 가장 넓은 면적을 차지하는 것은 메모리이다. 따라서 반도체 가격을 낮추기 위해서는 메모리 크기를 줄여야 하며, 이를 위해서 또한 코드 밀도가 높은 컴퓨터 구조에 대한 연구가 필요하다. 최근에는 322비트 RISC 명령어를 16비트 명령어로 축약한 구조가 연구되었다. ARM-7TDMI는 ARM-7의 16비트 축약 명령어 구조이며, TR4101은 MIPS-R3000의 16비트 축약 명령어 구조이다. 이들 16비트 축약 명령어 RISC는 종래 RISC와의 호환성을 위하여 2가지 모드로 동작하므로 구조가 복잡하고, 16비트 명령어에서는 8개의 레지스타만을 접근할 수 있으므로 성능이 크게 떨어지는 단점을 가진다.
마이크로아키텍처 데이터 샘플링 공격 중 하나인 Zombieload 공격은 마이크로코드 어시스트를 이용하여 물리 코어를 공유하는 다른 논리 코어가 접근하는 데이터를 읽는 공격이다. 마이크로코드 어시스트는 페이지 폴트 과정에서 로드 명령어를 수행할 때 발생하므로, Zombieload 공격은 시그널 핸들러 또는 TSX로 페이지 폴트를 처리 또는 억제한다. 그러나 시그널 핸들러에서 발생하는 잡음과 TSX를 지원하는 프로세서 수의 부족이 Zombieload 공격의 효율을 감소시킨다. 본 논문에서는 페이지 폴트를 RSB를 이용한 잘못된 추측 실행으로 처리하여, 기존의 한계점을 개선한 새로운 Zombieload 공격을 제안한다. 제안한 공격의 성능을 평가하기 위해, 실험을 통해 기존의 Zombieload 공격과 성능을 비교한다. 끝으로 제안한 공격을 막기 위해 여러 가지 방어 기법을 제시한다.
5G 이동 통신 서비스가 제공됨에 따라 다양한 서비스를 초저지연으로 사용자에게 제공하려는 노력이 진행되고 있다. 이는 네트워크 코어에서 클라우드 컴퓨팅을 제공하는 대신에 사용자 인근에서 고성능 컴퓨팅 서비스를 제공하는 에지 컴퓨팅에 대한 관심을 불러 일으키고 있다. 본 논문은 에지 컴퓨팅의 실현을 위한 필수 장비인 마이크로 데이터센터의 운영 및 관리 방안을 제시한다. 먼저, 에지 컴퓨팅의 기능 구조와 배치 방안을 제시한다. 다음으로 에지 컴퓨팅을 위한 마이크로 데이터센터의 요구사항과 이에 따른 운영 및 관리 방안을 제시한다. 마지막으로 마이크로 데이터센터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해서 수집 및 감시해야 하는 자원 관리 아이템을 제시하고, 에너지 효율을 측정할 수 있는 성능 지표를 제안한다.
기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.
최근 에너지 효율의 중요성이 높아지고 에너지 공급 형태가 다변화하면서 다양한 에너지원을 효율적으로 관리할 수 있는 마이크로그리드 개념이 중요해지고 있다. 본 연구의 산업단지 마이크로그리드 열거래 플랫폼은 실증사이트의 전기 및 열에너지 모니터링 기능과 열에너지 거래 정산 기능을 가지며, 이를 위해 정확하고 안정적인 실증사이트 데이터가 필요하다. 하지만 실증사이트 데이터는 에너지 단위의 불일치, 센서 및 현장 운영상태에 따른 불안정성 등의 문제가 있어 수집 직후 열거래 플랫폼에서 활용할 수 없다. 따라서 수집된 데이터를 활용하기 위해 엔진 최대 출력량, 최대 전력 사용량 등의 변수별 특성을 고려하여 데이터 전처리 프로세스를 설계 및 적용하였다.
대규모 센서 네트워크에서는 많은 수의 센서로부터 데이터를 수집하고 분석해야 한다. 마이크로 컨트롤러 마다 제어할 수 있는 센서의 수가 제한되어 있는데, 본 논문에서는 많은 수의 센서들을 다수의 마이크로 컨트롤러와 다수의 브릿지 노드를 두어 통신하는 방법을 제시하고, 센서 데이터 수집을 위한 효율적인 통신 시스템을 설계하고 구현하였다. 브릿지 노드는 SPI 통신을 이용하여 여러 마이크로 컨트롤러의 데이터를 종합하고, 종합한 데이터는 무선 TCP/IP 통신을 이용하여 PC서버로 전달하여 센서 데이터를 종합한다. 본 논문에서는 Open H/W인 아두이노 Mini와 ESP8266을 사용하여 통신 시스템을 구성하고 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 700개 이상의 센서로부터 초당 30회 이상의 센싱 데이터를 수집할 수 있다는 결과를 얻었다.
최근 마케팅 현업에서 마이크로 마케팅(Micro Marketing)이 마케팅 기법의 화두로 등장하면서 데이터 퓨전(Data Fusion) 또는 데이터 인리치먼트(Data Enrichment)가 각광받는 영역으로 등장하고 있다. 본 연구에서는 데이터 퓨전의 개념과 그를 둘러싸고 있는 통계적 문제와 그 대안에 대하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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