메타데이타 레지스트리는 동적인 메타데이타 관리와 다양한 이질적인 메타데이타간 상호운용성 증진을 위한 목적으로 개발되었다. 구축된 메타데이타 레지스트리는 새로운 데이타베이스 설계시 표준 지침을 제공함으로써 근본적이고 데이타 통합 메커니즘을 제공한다. 그러나 대규모 분산 데이터베이스에 대한 점진적인 통합을 위한 상황에서, 기 구축된 데이타베이스에 대한 인덱스를 생성하고 일관성 있는 표준 지침서인 메타데이타 레지스트리를 구축하는데 한계가 있다. 특히, 각 단위 데이타베이스에 대한 이용률 통계 정보 부재 및 단위 기간 내 주어진 비용이 제한된 경우, 우선적으로 통합할 데이타베이스 선택을 통한 점진적인 메타데이타 레지스트리의 체계적인 구축 방법을 제공하지 않는다. 이 논문에서는 이와 같은 환경에서, 점진적으로 메타데이타 레지스트리를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고 점진적인 메타데이타 레지스트리 구축을 위해 데이타 가시성과 계층적 메타데이타 레지스트리 구조를 정의한다. 또한 정의한 개념, 구조 및 방법을 실제 도메인에 적용하기 위해 개발된 시스템과 적용한 결과를 기술한다.
사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.
컴퓨팅 장비가 네트워크에 수용되었을 때 이들이 가지는 서비스의 탐색과 위치 정보를 제공하는 프로토콜인 IETF의 SLP의 기능을 광역화하고, 이동통신을 위한 유무선 네트워크를 수용하며, WIF에서 추진하는 서비스의 분산화 경향을 지원할 수 있도록 개선하기 위하여 Liaison Agent와 Forwarding Agent를 추가하고 이들 사이의 정보 교환을 위한 LAAdvert 메시지를 정의한다. LA 엔티티는 광역망에 존재하는 서비스의 위치를 확인해주며, FA 엔티티는 서비스 정보를 전달해주는 역할을 담당한다. 나머지 메시지 즉, SrvRqst, SrvRply, AttrRqst, AttrRply, DAAdvert, SrvReg, SrvAck, SrvDeReg의 사용은 동일하며 하며, 광역 서비스 망에서도 동일한 방식으로 활용한다. 개선된 프로토콜의 동작을 페트리넷으로 모델링하고, 페트리넷의 실행을 통하여 데드락과 라이브락의 문제가 없음을 확인한다.
이 기종의 네트워크와 시스템 자원으로 구성된 그리드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해서는 효과적인 그리드 자원선택이 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 의사결정 트리 기법을 이용한 그리드 자원선택 시스템을 제안한다. 이 시스템은 자원 정보를 기록한 데이터 셋을 바탕으로 사용자들이 선택하는 자원들을 처리 할 데이터의 특성과 사용자의 요구사항으로 분석해서 자원선택을 위한 의사결정 트리를 구축한다. 그리드 사용자의 자원 요청 시 의사결정 트리를 탐색하여 사용자 요구 및 작업 특성에 적합한 자원들을 선택하여 작업을 할당함으로써 사용자 만족도를 향상시킴은 물론 전체 그리드 시스템의 성능을 개선한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 의사결정 트리 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G 및 Nimrod-G와 비교하여 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 더 적은 작업 손실 및 처리시간을 제공함으로써 그리드 자원선택 및 데이터 분산 처리에 효과적이라는 사실을 증명한다
최근 들어 기업을 포함한 각 조직에서는 그들이 그 동안 축적한 데이타를 의미 있는 정보로써 활용하기 위해 데이타의 자유로운 포맷팅이 가능한 리포팅 툴을 의사 결정을 위한 데이타 분석 툴로서 확대 사용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존에는 하나의 동적 문서에 대해서 다수의 조회자가 발생하는 성격의 동적 문서들을 생성 및 배포하기 위하여 리포팅 툴을 사용해 왔다. 이러한 용도에 적합하도록 기존의 리포팅 툴은 서버 측에서 동적 문서의 생성을 담당하는 구조를 취하고 있다. 또한 서버 프로그램은 동적 문서의 미리 생성, 정기적 갱신 등을 담당하는 스케줄러와 반복된 생성을 피하기 위한 캐쉬 기능을 통하여 효율적 운영을 꾀하고 있다. 그러나 데이타 분석 용도의 동적 문서의 생성은 다수의 조회자를 고려한 동적 문서의 생성이 아니며 사용자가 다양한 값의 파라미터를 입력하는 방식으로 짧은 시간 간격으로 반복적인 동적 문서의 즉시 생성을 요구하는 특정이 있다. 이와 같이 리포팅 툴의 사용 범위 확대는 기존 리포팅 툴의 서버 측에 처리 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 제한된 리소스 환경에서도 대량의 데이타를 가공하여 동적 문서를 생성할 수 있는 리포트 뷰어를 통해 배포 목적이 아닌 데이타 분석 목적의 동적 문서의 경우 클라이언트 측에서 생성하도록 하여 서버의 부하를 분산시키고자 한다.
최근 많은 기업들이 플랫폼 또는 프로그래밍 언어에 의존적이지 않고 상호간의 원활한 정보 교환을 지원하는 HTTP와 같은 인터넷 표준 프로토콜과 XML 표준 기술 기반의 새로운 분산 컴퓨팅 환경인 웹서비스를 도입하고 있지만, 각각의 업체에서 제공하는 플랫폼들이 지원하는 표준들의 버전 불일치 문제로 인해 상호 운용성에 어려움을 겪고 있다. 이러한 상호 운용성 문제를 해결하기 위해 WS-I 에서는 기본 프로파일 및 사용 시나리오를 제공하는 둥 일련의 표준화 작업을 진행하고 있지만, 아직 국내에서는 관련 연구가 미흡한 상태이다. 이에 본 논문에서는 주위에서 쉽게 접할 수 있는 도서 정보 검색 서비스를 서로 다른 플랫폼을 기반으로 웹서비스를 개발하여 상호 운용성 테스트 프레임워크를 구축하고 WS-I 기본 프로파일을 적용하여 상호 운용성을 시뮬레이션 및 검증하였다.
저가의 RFID 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 유용하게 사용될 것으로 기대되고 있다. 그러나 REID 시스템이 많은 장점을 가지고 있는 반면에 사용자의 프라이버시 침해라는 새로운 유형의 문제점 또한 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 REID 시스템을 위한 "Fair EPC 시스템"을 제안한다. 제안하는 시스템은 원하지 않는(사용자가 인식하지 못하는) 스캐닝으로부터 사용자의 프라이버시 보호가 가능하고, 필요시 인가된 관리자들에 의해서만 태그의 추적이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 Fair EPC 시스템은 서로 다른 리더와 벡-엔드 데이터베이스들의 연동을 통한 태그의 정보 유출이 불가능하므로 태그 정보의 노출에 대해 안전하며, 실제 시리얼 넘버의 복구(추적)이 필요한 경우, 암호학적인 비밀분산 방식을 사용하여 오직 인가된 관리자들에 의해서만 실제 시리얼 넘버를 복구(추적)할 수 있다. 또한, 태그와 벡-엔드 데이터베이스의 동기화를 제공하므로 벡-엔드 데이터베이스에서의 계산 효율성을 제공할 수 있다.
웹 서비스는 인터넷과 같이 공개적인 네트워크 및 관련 표준을 통하여 다수의 어플리케이션을 운영체제 및 프로그램 언어에 관계없이 상호 운영이 가능 하도록 해주는 표준화된 소프트웨어 기술로써 상호간의 필요한 서비스 발견, 제공 하여다양한 서비스를 가능하게 해주는 분산 컴퓨팅 서비스이다. 현재 웹 환경에서 사용되는 다양한 검색 방법은 서비스 성능에 기반하고 있어 새로운 서비스에 대한 서비스 선정에 문제점이 있다. 또한 웹 서비스의 성능을 기반으로 서비스 선정이 이루어져 서비스의 성능이 향상되거나 새로운 서비스가 발견되어도 기존의 서비스 순위에 밀려 계속적으로 서비스 선정이 이루어지지 못하는 기아현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 서비스 선정에서 발생하는 기아현상을 해결하기 위해 확장 가능한 정보를 기반으로 서비스 성능의 향상이나 사용자가 원하는 정보를 획득하여 서비스 선정에 반영하여 웹 서비스 선정 시 발생하는 웹 서비스 기아현상을 해결하여 사용자에게 적합한 웹 서비스를 선정 할 수 있도록 한다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 주요 ICT 기술이 제조 분야에 적용되기 시작하면서 스마트 공장 구축이 본격화 되고 있다. 스마트 공장 구현의 핵심은 공장 내외부의 데이터 확보 및 분석력에 있다. 따라서 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 제조 공정 빅데이터 분석을 위한 플랫폼을 구성하고, 분석을 위한 통합 메소드를 제안하는데 있다. 제안하는 플랫폼은 대량의 데이터 셋을 분산 처리하기 위해 분석도구 R과 하둡을 통합한 RHadoop 기반 구조로서 자동화 시스템의 단위 공정 및 공장 내에서 수집되는 빅데이터를 하둡 HBase에 직접 저장 및 분석이 가능하다. 또한 기존 RDB 기반 분석의 한계점을 보완하였다. 이러한 플랫폼은 스마트 공장을 위한 단위 공정 적합성을 고려하여 개발되어야 하며, 제조 공정에 스마트 공장을 도입하고자 하는 중소기업에 IoT 플랫폼 구축의 가이드가 될 수 있을 것으로 전망된다.
본 논문에서는 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 각 노드의 성능에 따라 원본 동영상을 차등 분할하여 재생 블록을 생성한다. 그리고 차등 분할한 재생 블록을 해당 노드에 할당하여 트랜스 코딩함으로써 트랜스 코딩 소요시간을 줄인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 동영상 재생기법이 기존의 기법에 비해 N-스크린 서비스를 위한 실시간 동영상재생에 효과적임을 보인다. 시뮬레이션에서는 상용화된 클라우드 시스템인 Windows Azure 기반에서 AVI 포맷 300MB 원본 동영상을 각 노드의 성능에 따라 차등 분할한다. 그리고 Windows Azure의 이기종 노드에 분산 할당하여 mp4와 Flv 포맷으로 트랜스 코딩하면서 트랜스 코딩 소요시간을 측정한다. 그 결과 본 논문의 제안 기법이 기존의 균등 분할 기법에 비해 Windows Azure 기반의 N-스크린 서비스의 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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