실시간 응용을 위한 데이터베이스 시스템은 시간 제약 조건을 만족시켜야 하며, 데이터 일관성을 유지해야 한다. 또한 다중레벨을 지원하는 보안 프로토콜은 cover channel의 생성을 방지하는 것이 중요하다. Son과 Mukkamala는 primary copy와 secondary copy를 사용한 SRT-2PL을 개발하였다. 이 프로토콜은 보안 레벨간의 불간섭(non-interference)을 지원하며, covert channel의 발생을 막을 수 있으며, 지연이 적고 취소가 적으므로 실시간 데이터베이스 시스템에서 보안을 유지하는데 사용될 수 있다. 그러나 secondary copy를 모든 데이터 오브젝트에 대해 항상 보존해야 하므로 작업공간의 낭비가 있고, 데이터의 갱신을 위해 update queue를 관리해야 하는 오버헤드와 그에 따른 예측성 결여가 문제점으로 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 불간섭을 지원하여 covert channel의 발생을 방지하면서, 복사본의 유지 기간을 줄여 실시간 지원을 강화시키고, 예측성을 좀더 높인 개선된 SRT-2PL 실시간 데이터베이스 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동적 복사 알고리즘은 트랜잭션의 동작에 따라 동적으로 복사본을 생성하여 레벨간의 불간섭을 제공함과 동시에, 복사본의 유지 기간을 줄여 작업공간의 낭비를 줄이고 예측성을 높일 수 있다.
항공기로부터 방사되는 IR 신호(Infrared : IR)는 전투 생존성 관점에서 예측과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 배기 플룸에서 발생하는 IR 신호에 대해 IR 탐지기 관점에서 신호 예측을 수행하였다. 복사 데이터베이스와 이를 활용하는 Line-By-Line 기법을 적용하여 복사 물성치를 해석하고 이를 바탕으로 1차원 Line Of Sight(LOS)에 대해 복사 강도를 해석하였다. 상용 프로그램을 이용하여 노즐의 배기 플룸 열유동장을 해석하였고, 이 플룸 열유동장에 IR 탐지기 관점에서 서로 다른 탐지 각도에 대한 LOS를 설정하여 이에 대한 IR 신호 해석을 수행하였다. 해석을 통해 플룸 내부의 국부적으로 높은 온도 영역을 지나는 LOS에서 강한 IR 신호가 확인되었다. 또한 노즐 벽면을 포함한 LOS에서 가장 강한 IR 신호가 확인되었으며, 이를 통해 고체 벽면에 의한 복사 방사가 IR 신호에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.
그리드 데이터베이스는 여러 사이트에 데이터베이스의 복사본을 두어 네트워크 전송 지연을 감소시킨다. 그러나 데이터베이스가 갱신될 때마다 모든 복사본들이 갱신되어야 하기 때문에 이로 인해 발생되는 네트워크 대역폭 소모와 시스템 부하 또한 무시할 수 없는 수준이다. 본 논문에서는 그리드에 사용되는 광대역 네트워크인 인터넷의 구조에 적합한 새로운 데이터베이스 갱신 정책을 제안한다. 본 정책은 인터넷의 구성요소인 AS(Autonomous System)와 ISP(Internet Service Provider)의 계층성과 네트워크의 속도 차를 고려하여 네트워크의 병목구간을 최대한 회피하고, 시스템 부하와 네트워크 부하의 균형을 조절함으로써 그리드 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있다.
데이터베이스 이중화는 데이터베이스의 복사본을 또 다른 서버로 복사하여 단일 서버에 집중되는 부하를 분산할 뿐만 아니라, 서버의 고장이 발생하더라도 정상 동작중인 다른 서버에서도 서비스가 가능하도록 하여 고성능 및 고가용성을 제공하기 위한 기술이다. 본 논문에서는 이러한 데이터베이스 이중화 기술을 CMM(Content Metadata Management)시스템에 적용하기 위한 방법에 대하여 기술한다. 제안하는 이중화 모델은 다중 위상구조의 환경에서 동작 가능하며 XML 문서와 같은 멀티미디어 객체에 대해서 복제를 지원한다. 또한 변경 로그를 이용하여 데이터베이스의 변경 사항을 복제 서버로 반영함으로써 데이터베이스의 동기화를 보장한다.
잡지(雜誌) 도서(圖書)의 데이터베이스에는 서지정보(書誌情報)의 데이터베이스와 원자료(原資料)의 소재정보(所在情報) 데이터베이스가 있다. 이용자의 최종 목적은 원자료의 입수(入手)에 있으나, 소재정보에는 상용화(商用化)되어 있는 것이 적다는 등의 문제가 있다. 온라인으로 복사가 신청되는 서비스나 전문(全文)의 데이터베이스도 작성되어 있으나, 데이터베이스만으로는 충분한 정보의 수집(蒐集)에 한계가 있다. 본고(本稿)에서는 잡지나 도서의 매체별(媒體別)로 주요한 데이터베이스 서비스와 이용 방법에 관하여 해설하였다. 또한 데이터베이스를 활용한 미래형 정보 센터의 자세에 관해서도 논하였다.
본 연구에서는 효율적인 서지정보 데이터베이스를 구축하기 위한 여러 가지 방안들이 제시되었다. 대상 자료의 선정으로부터 입력 양식의 표준화 및 입력시스템의 활용 등에 이르기까지 다양한 요소들이 검토되었으며, 특히 대상 자료의 선정시에 고려하여야 할 부분을 중점적으로 다루었다. 입력 대상 자료의 우선 순위를 결정하기 위하여 이용자 정보요구의 파악이 비교적 용이한 원문복사 서비스 현황을 비교, 분석하였다. 이용현황에 대한 분석 결과 다양한 형태의 자료 가운데 가장 우선적으로 입력하여야 할 대상은 조사결과 Proceeding인 것으로 나타났으며, 학술지는 우선순위에서 그 다음을 차지하였다. 또한 학술지의 경우 학술지별 원문복사 신청 현황을 분석하여 SCI의 전체 인용빈도와 영향력 지수(Impact Factor)에 의한 순위와 비교ㆍ분석하였다.
기업들은 트랜잭션 정보와 메타데이터 확보하기 위해 해마다 수십억 달러를 지출하고 있다.전자상거래 물결은 각종 트랜잭션을 자동화된 전자 프로세스로 전환시켜 이러한 비용의 상당부분을 절감할 수 있도록 하고 있다. 하지만 대부분의 기업들은 여전히 종이로 문서들을 교환하고 있다. 결과적으로 이들은 데이터 입력, 분류보관, 문서검색, 복사, 팩스, 다른 형태로의 문서 재구성에 아직도 수십억 달러를 지출하고 있다는 것이다.
데이터베이스 복제(Replication)는 데이터의 저장과 백업하는 방법과 관련이 있는 데이터를 호스트 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 복사하는 것이다. 데이터베이스 복제의 종류로는 마스터/슬레이브(Master/Slave), 멀티마스터(Multi-Master)형태가 존재한다. 멀티마스터 데이터베이스는 상당한 비용증가와 복잡도 때문에 어떤 상황에서는 실용적이지 않다. 그러한 이유로 마스터/슬레이브 데이터베이스를 많이 사용한다. 마스터/슬레이브 데이터베이스에서 마스터 데이터베이스는 데이터베이스의 변경을 담당하고 그 결과는 슬레이브로 복제된다. 슬레이브 데이터베이스에서는 읽기 전용 질의만 처리하는 것을 목적으로 한다. 데이터베이스 트랜잭션 처리는 대표적인 횡단 관심사이다. 연구는 마스터/슬레이브 데이터베이스의 트랜잭션을 AOP 를 사용하여 횡단 관심사로 분리하고, 마스터/슬레이브 데이터베이스를 라우팅하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 이산화탄소의 적외선 스펙트럼을 예측하였다. 이를 위해 필요한 흡수계수는 line-by-line 기법을 적용해 계산하였으며 계산에 필요한 분광상수들은 복사 데이터베이스인 HITEMP2010과 CDSD-4000 데이터베이스를 활용하였다. 이산화탄소가 대표적으로 방출하는 2.7과 4.3, $15{\mu}m$ 밴드 영역에 대해 예측을 수행하였으며 타 연구자가 실험을 통해서 획득한 스펙트럼과 비교하여 결과를 검증하였다. 이산화탄소의 적외선 스펙트럼 예측 결과, 전반적으로 HITEMP2010 기반의 예측값과 CDSD-4000 기반의 예측값이 실험과 잘 일치하는 것을 확인하였으나 $4.3{\mu}m$ 밴드 영역에서는 CDSD-4000 기반의 예측값이 HITEMP2010 기반의 예측값보다 실험값과 더 잘 일치하는 것을 확인하였다.
복사전달식에서 흡수 계수의 정확한 계산은 액체 엔진 저부의 단열재 설계의 입력 값으로 사용되는 플룸의 복사 열전달을 예측하는데 매우 중요하다. 이를 위해서 가스 흡수 계수를 직접 모델링 할 수 있는 WNB 모델을 중요 인자의 선정을 위주로 설명하였고, 그 결과를 비교적 정확한 기준 값을 제공하는 SNB의 결과와 비교하였다. 비교 인자들은 총 방사율, 좁은밴드 복사강도 및 총 복사강도이며, 결과적으로 방사율의 경우 주어진 조건에서 3.1% 이내, 총 복사 강도역시 5%이내의 계산결과를 보여 이 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 액체 엔진의 연소가스들의 성분비를 예측하고 이 조건에 대한 가스모델링 인자를 계산하여 데이터베이스를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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