TV-Anytime은 차세대 디지털 방송을 위한 메타데이타 표준으로 XML 형식으로 기술된다. TV-Anytime 메타데이타는 그 특성상 단일 스키마를 따르며, 규모에 있어서 대용량이다. 그러므로 데이터베이스를 이용하여 메타데이타를 저장하고 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 대용량 TV-Anytime 메타데이타를, 데이터베이스를 이용하여 저장하고 관리하기 위한 저장 엔진을 제안한다. 단일 스키마에 기반을 두고 있다는 점을 고려하여 TV-Anytime 메타데이타의 구조에 적합한 데이터베이스 스키마를 설계하였다. 문서 재조합을 효율적으로 할 수 있도록 노드 번호를 위하여 Dewey 방법을 사용하였으며, 조인 연산을 줄이기 위하여 Path 테이블을 두었다. 저장 엔진은 TV-Anytime 관리 시스템에서 XQuery 엔진과 같은 XML 질의처리기와 연동될 수 있다.
실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)기술이 다양한 분야에 적용하고 응용함으로서 센서 네트워크에서 발생하는 스트림 데이터를 효율적으로 처리하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그리고 센서들에서 발생한 이기종 센서 스트림 데이터는 미들웨어의 메타데이터를 이용하여 센서 모니터링 환경의 상위 응용시스템에서 사용하기 적합한 센서 데이터로의 변환이 필요하다. 기존에 개발된 센서 데이터 처리 시스템에서는 동일한 노드나 지역에서 발생하는 센서 스트림 데이터에 대해서도 미들웨어에서의 불필요한 검색과 연산을 수행하기 때문에 본 논문에서는 캐쉬 테이블방식을 이용하여 중복적인 센서 스트림 데이터 처리의 수행을 줄일 수 있는 센서 스트림 데이터 처리 시스템의 설계를 제안한다.
본 논문에서는 메타레벨의 XML 보안 기법을 이용한 처방전 보안 시스템을 제안하였다. XML/EDl의 암호화를 위하여 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD에 전자 서명을 첨부하는 방법을 사용함으로써 보다 안전한 처방전 전송 시스템을 구축하고자 한다. 처방전 DTD는 처방전의 각 구성요소에 따라 처방전 정보, 환자 정보, 의료기관 정보, 처방내역 정보, 조제내역정보 엘리먼트를 정의하고 그 하위에 정보 전송에 따른 정보를 관리하기 위한 하위 엘리먼트를 정의하였다. 안전한 처방전 전송을 위하여 DTD파일을 읽어 들이면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행하고 이를 개인키와 합성하여 전자 서명을 생성한다.
본 논문에서는 메타레벨의 XML 보안 기법을 이용한 처방전 보안 시스템을 제안하였다. XML/EDI의 암호화를 위하여 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD에 전자 서명을 첨부하는 방법을 사용함으로써 보다 안전한 처방전 전송 시스템을 구축하고자 한다. 처방전 DTD는 처방전의 각 구성요소에 따라 처방전 정보, 환자 정보, 의료기관 정보, 처방내역 정보, 조제내역 정보 엘리먼트를 정의하고 그 하위에 정보 전송에 따른 정보를 관리하기 위한 하위 엘리먼트를 정의하였다. 안전한 처방전 전송을 위하여 DTD파일을 읽어 들이면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행하고 이를 개인키와 합성하여 전자 서명을 생성한다.
웹기반 기업형 어플리케이션은 객체지향 언어로 개발되고, 데이터의 관리는 RDB(Relational Database)를 이용하여 구축된다. 두 시스템은 이질적 패러다임에 기인하여 모델의 불일치성(object-relational impedance mismatch)을 발생시킨다. 이 문제를 해결하고자 사용되는 객체-관계 매핑 프레임워크(ORM-Framework)는 RDB 의 테이블과 객체지향 언어의 객체를 매핑하는 구조로 복잡한 메타정보를 이용하여 동적으로 매핑하기 때문에 개발이 복잡하고, 변경에 유연하지 못하여 유지보수에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 ORM 프레임웍크의 복잡성을 해소하고, 변경에 유연한 퍼시스턴스 프레임워크를 제안한다. 제안되는 프레임워크는 SQL 을 래핑하는 구조로 테이블과 객체의 메타정보가 불필요하고, 정형화된 구조를 가진 래퍼의 사용으로 소스코드를 자동 생성하여 개발 및 유지보수의 편의성을 제공하고, 변경에 유연하다. 제안 프레임워크는 Hibernate, iBATIS 와의 테스트 결과 구동 매커니즘이 거의 동일한 iBATIS 와는 처리속도가 비슷했고, Hibernate 의 약 3 배 빠른 속도를 보였다. 코딩량은 Hibernate 대비 1/9, iBATIS 대비 1/4 을 나타냈다.
오늘날 기업의 시스템은 훨씬 복잡해지고 다루는 데이터의 규모는 점점 대형화됨에 따라 환경 변화에 기업이 대응하기가 어려워지고 있다. IT 환경의 변화에 기업이 대응하기 위해서는 메타데이터 관리시스템의 기능을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 데이터 모델링에 대한 새로운 요구사항을 신속히 반영하기 위해서 모델의 변경 이력을 참조하지 않고 이관해야 할 목표 데이터베이스의 테이블의 형상을 비교하여 이관 관리 프로세스를 향상시킨 알고리즘을 설계하였다. 본 논문서 설계한 알고리즘을 통해 모델의 변경 이력을 참조할 경우 발생하는 데이터베이스 변경의 처리 횟수를 줄임으로써 프로세스 개선의 효과를 기대할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 연구는 효율적인 메타데이터간의 상호운용 방안마련을 위하여 주요 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 디지털자원 관리를 위한 메타데이터간의 상호운용성에 대한 실질적인 비교테이블을 제안하였다. NISO의 백서(White Paper)에서 제안한 상호연동(crosswalking)의 주요 항목들을 바탕으로 원칙들을 선정하고 이 원칙들을 기준으로 INDES 메타데이터 구조(framework)를 바탕으로 개발된 ONIX와 기존의 MARC과 Dublin Core와 비교하였다. 이들 메타데이터 요소들의 실질적인 비교를 통하여 상이한 메타데이터간의 상호운용성을 위한 어의, 구문 및 구조에 대한 공통적인 규칙을 지원하는 구문을 개발하고, 실제로 메타데이터간의 변환 시스템을 구현하는 도서관 관련 시스템 개발자들에게 있어서 필수적인 기반 연구가 되고자 하였다.
지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.
기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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