분산 시스템의 다양한 언어와 이기종의 플랫폼을 하나의 서비스로 묶어 비즈니스의 요구를 적절 충족시키기 위하여 XML 웹서비스가 제안되었다. 그러나 비즈니스의 요구는 만족시킬 수 있지만 개발자의 입장에서는 SOAP(Simple Object Access Protocol), XML 웹서비스 기술, XML 등 알아야 할 기술들은 점차 증가하고 개발자의 업무는 점점 증가하고 있다. 이런 현실에서 개발자는 다양한 기술을 익히지 않아도 XML 웹서비스를 구축할 수 있고 한번 개발된 소스코드는 EJB같은 다른 분산시스템에도 적용시킬 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이는 개발자에게 개발 코드 수를 줄이고 다른 시스템으로의 전환에 최소의 비용으로 할 수 있으므로 경제적, 또는 개발 자원을 최소화할 수 있는 프레임워크이다.
협력 시스템은 컴퓨터의 성능 향상과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 분산 환경에서 다수의 사람들이 프로젝트나 어떤 작업을 동시에 수행이 가능하도록 하는 기술이다. 분산 환경과 개방형 정보 통신망을 이용하는 협력 시스템은 정보의 신뢰성이 보장되고 안전한 서비스를 제공해야 한다. 또한, 협력 시스템은 공유 객체 기술을 기반으로 함에 따라 공유 객체에 대한 보안 기술의 개발은 절대적으로 필요하다. 특히, 협력 시스템의 보안은 기존의 보안 정책을 그대로 적용하기보다는 각각의 협력 시스템의 특성에 맞게 새롭게 구성되어져야 한다. 본 논문은 실시간 산업 디자인 협력 시스템에서의 보안 프레임워크 중 접근 제어 프레임워크 부분에 대하여 논하고자 한다. 접근 제어는 사용자 정보, 세션 정보, 공유 객체 정보에 대한 접근 제어로 구성되며 사용자 정보 접근제어와 세션의 접근제어는 접근자의 접근 정보에 의해 정의된 규칙에 따른 정보에 접근을 제어하며 공유 객체 접근 제어는 공동 작업을 원활히 하기 위해 주체와 객체사이의 정보를 이용하여 제어하는 특징이 있다.
대용량 데이터의 효율적 분석을 위해 데이터 뷰브가 연구되었으며, 데이터 큐브 계산의 고비용 문제점을 해결하기 위하여 큐브의 일부 영역만을 계산하는 빙산 큐브가 등장하였다. 빙산 큐브는 저장 공간의 감소, 집중적인 분석 등의 장점이 있으나, 여전히 많은 계산과 저장 공간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하는 실용적인 방법으로 대용량 문제를 분산하여 처리하는 분산 병렬 컴퓨팅 기술인 맵리듀스(MapReduce) 프레임워크를 사용하여 분산 병렬 빙산 큐브인 MR-Naive와 MR-BUC 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 맵리듀스 프레임워크를 통한 빙사 큐브 계산이 효율적으로 분산 병렬 처리 됨을 확인하였다.
분산응용을 개발하는데 효율적인 환경을 제공해주는 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework)를 이용한 분산 프로그램 개발 Tool-Kit을 구축하였다. 본 Tool-Kit은 분산응용 개발자들에게 DOGF의 기능을 쉽게 이용할 수 있도록 지원하기 위해 객체그룹 운영자 GUI, 서버 프로그램 개발자 GUI, 클라이언트 프로그램 개발자 GUI등 3가지 GUI로 구축하였다. 분산응용의 개발 시, 서버 프로그램 개발자는 서버 객체들 구현한 후 프레임워크에 등록 및 클라이언트에 대한 접근권한을 부여하고, 클라이언트 프로그램 개발자는 자신에게 접근권한이 부여된 이들 객체 또는 객체그룹을 검색하여 클라이언트 프로그램을 작성할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 분산응용 개발 시 이용되는 Tool-Kit과 DOGF의 상호동작을 정의하고, 분산 프로그램개발 Tool-Kit을 구축하고, 간단한 분산응용을 이용해 Tool-Kit의 수행성을 보인다.
웹을 통한 데이터 공유에 대한 관심의 증가로 RDF 트리플 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대용량 RDF 데이터를 저장하고 빠른 SPARQL 질의 처리를 지원하는 트리플 저장소의 개발이 중요하다. 아파치 프로젝트 중 하나인 Jena-TDB는 가장 잘 알려진 오픈소스 트리플 저장소 중 하나로서 Jena 프레임워크 기반으로 구현됐다. 하지만 Jena-TDB 의 경우 단일 컴퓨터에서 작동하기 때문에 대용량 RDF 데이터를 다룰 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MongoDB를 활용한 Jena 프레임워크 기반의 트리플 저장소인 Jena-MongoDB를 제안한다. Jena 프레임워크를 사용했기 때문에 기존 Jena-TDB와 동일한 인터페이스로 사용할 수 있고 최신 표준 SPARQL 문법도 지원한다. 또한 MongoDB를 사용했기 때문에 분산환경에서도 작동할 수 있다. 대용량 LUBM 데이터셋에 대한 SPARQL 질의 처리 실험결과 Jena-MongoDB가 Jena-TDB 보다 빠른 질의 응답 속도를 보여줬다.
본 논문에서는 로봇 소프트웨어 컴포넌트 테스팅 자동화에 적합한 테스팅 자동화 프레임워크 및 계층적 로봇 소프트웨어 테스트 모델을 제안한다. 테스팅 자동화 프레임워크는 로봇 소프트웨어 컴포넌트의 지속적인 통합, 다양한 로봇 환경 및 분산 컴포넌트 환경을 지원한다. 테스팅 자동화 프레임워크를 실제 구현하여 테스트 베드에 설치 및 평가를 통하여, 본 논문에서 제안하는 프레임워크가 효율적임을 보인다.
SNS를 비롯한 소셜 웹 사용자의 급격한 증가로 인하여 소셜 웹은 사회 여러 분야에 영향력이 커지게 되었을 뿐만 아니라 자료의 저장소로써 중요한 역할을 하게 되었다. 이에 따라 최근에 들어서는 방대한 소셜 웹의 자료를 분석하기 위하여 시맨틱 웹의 역할이 중요해 지고 있다. 그러나 소셜 웹 자료와 시맨틱 웹 기술을 효과적으로 융합하기 위한 프레임워크의 연구는 상대적으로 부족하다. 이에, 본 논문에서는 소셜 웹 자료를 수집하고 이를 시맨틱 웹 기술로 처리할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임 워크는 여러 소셜 웹 서비스에서 제공하는 데이터의 수집과 시맨틱 웹 기술 기반의 자료처리를 수행한다. 본 논문에서 제안하는 프레임워크를 사용하면 여러 서비스에 분산된 사용자의 메시지와 프로파일을 이용하여 보다 더 신뢰성 있는 자료의 분석이 가능하다.
빅 데이터의 시대가 도래하면서 이전보다 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 것에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 딥러닝은 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터에 대한 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 높은 학습 정확도를 보임으로써 차세대 머선러닝 기술로 각광 받고 있다. 그러나 딥러닝은 일반적으로 학습해야하는 데이터가 많을 뿐만 아니라 학습에 요구되는 시간이 매우 길다. 또한 데이터의 전처리 수준과 학습 모델 튜닝에 의해 학습정확도가 크게 영향을 받기 때문에 활용이 어렵다. 딥러닝에서 학습에 요구되는 데이터의 양과 연산량이 많아지면서 분산 처리 프레임워크 기반 분산 학습을 통해 학습 정확도는 유지하면서 학습시간을 단축시키는 사례가 많아지고 있다. 본 연구에서는 범용 분산 처리 프레임워크인 아파치 스파크에서 데이터 병렬화 기반 분산 학습 모델을 활용하여 모바일 빅 데이터 분석을 위한 딥러닝을 구현한다. 딥러닝을 구현할 때 분산학습을 통해 학습 속도를 높이면서도 학습 정확도를 높이기 위한 모델 튜닝 방법을 연구한다. 또한 스파크의 분산 병렬처리 효율을 최대한 끌어올리기 위해 파티션 병렬 최적화 기법을 적용하여 딥러닝의 학습속도를 향상시킨다.
오늘날 공학 분야에서 한 분야에서만 이뤄지던 연구가 다분야 통합 연구로 바뀌어 가고 있다. MDO(Multi-Disciplinary Optimization) 프레임워크는 각 분야의 설계 도구들 간의 데이터 공유로 효율적 관리를 위한 기술과 여러 분야가 분산된 환경 하에서 병렬로 작업할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 기존의 MDO 프레임워크는 여러 분야의 설계 도구들을 통합 관리하는 표준 인터페이스가 없고 이것들의 작업 흐름을 자동으로 통합 관리할 환경이 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 서비스를 사용하여 각 설계도구 간의 표준 인터페이스를 제공하고, 워크플로우를 사용하여 이것들을 자동으로 통합 관리하는 웹 서비스 기반 통합 설계 프레임워크를 구현한다.
Ontology를 이용한 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)[1][2]는 보다 정확한 시각미디어 정보를 제공하고 웹서비스(Web Services)를 적용하여 HERMES/Provider[1][2]의 자율성을 보장한다. 웹기반의 분산 환경에서 Visual Media Data에 대한 지능적인 검색을 위하여 Meta Data와 Ontology를 이용하고 이기종간 통신을 위한 웹서비스를 제공하는 HERMES/ Broker[1][2]에서 예상치 못한 문제가 발생할 경우 문제를 해결할 수 있는 방법이 제시되지 않았다. 일반적으로 웹 서비스를 제공하는 서버에서 발생되는 결함은 해당 웹 서비스를 이용하여 개발되는 어플리케이션의 갑작스런 중단이나 오류의 원인이 된다. 따라서 결함을 해결할 수 있는 대책이 필요하며 HERMES의 Broker 서버 또한 웹 서비스의 결함이 발생하더라고 이를 효과적으로 해결하여 클라이언트에게 웹 서비스를 정상적으로 제공할 수 있는 결함허용 시스템 도입이 매우 중요하다. 때문에 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 신뢰성과 안정성이 보장된 웹 서비스의 제공을 위해서 Broker 서버에서 발생할 수 있는 결함을 효과적으로 극복할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Broker 서버 에서 웹 서비스와 관련된 결함이 발생하더라고 올바르게 운영될 수 있으며 분산 이미지 검색 프레임워크인 HERMES의 구조적 특성에 적합한 결함허용 시스템 설계 기법을 제안하여 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수
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[게시일 2004년 10월 1일]
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