디지털도서관은 디지털로 표현된 음성, 화상, 문서 등 다양한 유형의 정보들이 통신망을 통하여 손쉽게 전급하고 원하는 형태로 표현할 수 있는 새로운 개념의 도서관이다. 우리는 분산 환경에서 도서관 모델을 연구해 왔고 디지털도서관 내부에 분산되어 저장된 데이터(내부데이터)를 검색하고 이용할 수 있는 DLInfra를 구현했다. 본 논문에서는 기존 DLInfra 구조의 수정 없이 외부서비스 제공자가 제공하는 외부데이터를 관리 및 검색할 수 있는 확장된 구조를 제안한다. 이를 위하여 외부 데이터를 검색 및 등록하기 위하여 프로토콜 게이트웨이와 외부데이터 등록 에이전트 설계 및 구현하였다.
존의 멀티 에이전트 모델에서는 이동 에이전트의 노드 이주 시 정보 검색의 적중률에 따라 우선 순위를 부여하여 정보 검색의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 위하여 이동, 푸쉬 및 모니터링 에이전트 시스템을 등록하고 네이밍 서비스의 연결을 통해 이동 및 분산 객체의 투명성을 제공하는 네이밍 에이전트 시스템과 이동 에이전트의 효율적인 노드 이주를 지원하여 멀티 에이전트 시스템의 정보 수집 능력을 향상시키기 위한 메타데이터 구조를 정의하고, 이들을 이용한 멀티에이전트 시스템 내의 각각의 에이전트들간의 상호 협력 모델을 제시한다. 제안한 상호협력 모델은 분산 환경의 통합된 정보 서비스를 제공하고 정보 검색의 질을 향상시킨다.
이미지와 비디오 등 시각 미디어를 분산 환경에서 효율적으로 검색하는 HERMES시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 서비스 중계자(Broker)와 서비스 제공자(Provider) 사이에 효과적인 서비스 검색을 위하여 온톨로지를 이용한다. 비주얼 미디어 검색을 위한 서비스 온톨로지와 서비스 ID 부여 방법을 소개한다. 온톨로지를 이용한 추론으로서 기존의 매치메이킹 방법을 살펴보고 본 시스템에서 제안된 ASN.1에 기반한 추론 방법을 소개한다.
웹 서비스 혹은 클라우드 컴퓨팅 서비스로써 대용량의 멀티미디어 데이터에 대한 내용 기반 검색을 지원하기 위하여, 분산 고차원 색인 구조에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이러한 고차원 데이터의 색인 구조에 대한 연구와 달리, 고차원 색인 데이터의 저장 및 관리에 대한 연구는 거의 전무한 것이 현실이다. 지금껏 대부분의 색인 데이터는 빠른 접근을 위하여 트랜잭션 관리 및 데이터의 복구를 제공하지 않은 파일 시스템에서 관리되어 왔다. 그러나, 파일 시스템에 저장된 색인 데이터는 이를 서비스하는 노드의 장애 발생 시에 일부 혹은 전체 데이터에 대한 검색이 이뤄지지 않는 문제점이 있다. 서비스의 가용성 여부가 중요한 요소인 웹 서비스와 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위하여, 본 논문에서는 고차원 색인 데이터를 데이터베이스를 통해 관리하여, 안정성 및 가용성을 보장하면서, 고차원 데이터의 색인 및 검색의 성능을 보장하는 방법을 제안하고자 한다.
정보 검색서비스 모델 도출 영역에서는 정보 검색시스템을 각 센서 네트워크의 서비스로의 추상화를 기반으로 동적으로 필요한 센서 네트워크 서비스의 검색서비스로 제공하는 시스템으로 정의하였다. 이어 효율적인 정보 검색서비스의 요구사항을 정의하였으며 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 성능 분석 모델을 개발하였으며 마지막으로 효과적인 설계 공간을 도출하였다. USN 기술 현황 분석 영역에서는 USN 시스템 기술, USN 네트워킹 기술, 그리고 USN 미들웨어 및 서비스플랫폼 부문으로 분류한 후 각 기술부분별로 세부기술에 대하여 국내외 대표적인 기술개발의 내용과 현황을 조사. 분석 결과를 제시한다. 이러한 기술 분석의 결과를 바탕으로 USN 소프트웨어 모델 도출 영역에서는 센서 네트워크의 센싱, 데이터 저장, 데이터 네이밍, 네임서비스 부문에 대하여 모델을 도출한다. 이러한 모델 도출은 USN 하드웨어 및 소프트웨어의 참조 모델을 제시한다. 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크 개발 영역에서는 입력 쿼리 명세, Lookup, 분산 레졸루션을 위한 성능확장성 측면에서 효과적인 시스템 구축 프레임워크로 DNS 기반 정보 검색서비스 아키텍처와 DHT 기반 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크를 제시하였다.
최근 인터넷에서 접근할 수 있는 정보의 양이 급속히 증대함에 따라 사용자의 선호도와 목적에 따라 개인화 또는 전문화된 검색기능을 제공하여 기존 인터넷 검색엔진의 약점을 극복할 수 있는 방법으로 인터넷 검색에이전트가 연구되고 있다. 현재 개발하고 있는 인터넷 검색 에이전트는 다양한 목적에서 개발한 인터넷 검색엔진의 검색 결과에 부가가치를 더하는(value-added) 접근 방법을 따른다. 하지만 이 방법은 검색엔진의 재현율이 떨어지면 문제영역 지식이나 사용자의 선호도를 이용해도 정확도가 증가하지 않는다. 따라서 검색엔진의 재현율과 정확도를 동시에 높이면서 효과적인 결과를 얻기 위해서는 기존 검색엔진을 모듈화하여 효율적인 분산 및 다중처리가 가능하도록 함으로써, 문제영역 지식이나 사용자 선호도가 검색결과에 반영되도록 해야한다. 이 논문에서는 부산대학교의 인터넷 검색엔진인 미리내 시스템을 에이전트 기반 시스템으로 변환하고, 분산, 다중 처리 및 실시간 검색이 가능한 검색에이전트 환경을 구축하였다.
본 논문은 분산환경에서의 개인 디지털 도서관 서비스 시스템 구축을 위한 새로운 모바일 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 이 시스템은 모바일 시스템과 분산 처리 시스템을 조합한 시스템을 사용하였으며 멀티 에이전트간 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 개인 디지털 도서관 구축이 효율적으로 동작하도록 하였다. 제안한 시스템을 구축하여 시뮬레이션한 결과, 검색속도나 검색문서의 재활용성이 기존의 클라이언트 서버 모델보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.
최근 인터넷을 이용한 분산처리와 멀티미디어에 대한 연구가 활성화됨에 따라 비디오 컨텐츠는 원활한 제공과 편리한 검색방법이 요구되고 있다. 기존의 비디오 검색 시스템은 사용자가 원하는 비디오 컨텐츠를 찾는데 많은 시간이 소요되는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간으로 웹 서비스를 지원하는 클립 기반 비디오 검색 시스템을 설계 및 구현한다. VCRS(Video Clip Retrieval System)는 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 파일생성 및 클립단위의 비디오 데이터베이스 구축 방법으로 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성된다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 시스템은 비디오 컨텐츠를 제공하는데 있어서 유용성을 보이며, 웹 기반에서 범용 데이터베이스를 이용하여 비디오 내용을 검색할 수 있도록 하였다.
최근에 P2P 기반의 분산 환경에서 동적인 분산 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 콘텐츠 객체들의 분산 서비스를 위해서는 QoS 문제와 세그먼트의 동적 관리 문제가 발생되고 있다. 본 논문에서는 P2P 기반의 분산 콘텐츠 서비스를 위한 새로운 세그먼트 관리기법을 제안한다. 제안된 기법은 SGM(Segment Group Manager)를 통하여 그룹을 관리하게 되며, 이 구조는 P2P상에서 서비스가 수행되는 세그먼트들을 결정하여 스트리밍을 효율적으로 관리하게 된다. 이때 같은 그룹으로 구성된 세그먼트들은 비슷한 네트워크 조건하에서 효율적인 QoS를 수행하기 위하여 상호 협력한다. 이러한 기능은 거리기반 관리구조와 관계성 기반 관리구조에 의해서 수행된다. 거리기반 관리구조는 검색효율을 개선하기 위한 관리 기법이고, 관계성 기반 관리구조는 세그먼트의 서비스율을 개선하기 위한 기법이다. 제안된 기법의 시뮬레이션 결과 평균 검색시간이 TPD(Truncated Pareto Distribution)기법에 비해서 8%, 랜덤 기법에 비해서는 30%가 개선되었고, 세그먼트의 서비스율은 10% ${\sim}$30% 개선되었음을 알 수 있다.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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