기업들은 개별적이고 다양한 형태의 데이터베이스를 활용하여 업무적으로 발생하는 데이터를 저장, 관리하고 있다. 이렇게 개별적으로 존재하는 데이터 베이스에 저장된 데이터들은 기업에서 특정 서비스목표 달성을 위해서 비즈니스 프로세스라는 것을 통해 접근되고 있고, 데이터에 대한 이주가 빈번하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 SQL Query 기반의 비즈니스 프로세스가 수행되는 과정에서 데이터의 접근 및 통합에서 발생하는 데이터 이주 과정을 XMDR-DAI(eXtended MetaData Registry-Data and Integration)를 이용한 방법을 제시한다.
최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치 인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동뿐만 아니라, 사용자 단말의 특성에 따른 적응형 멀티미디어 서비스 요구가 증대되고 있다. 그러나 사용자가 직접 단말의 특성 맞는 서비스를 요구하는 사용자 능동형 서비스 요구인 경우에는 디지털 홈 환경에 적합하지 않으므로, 본 논문에서는 서비스 요구 단계를 에이전트를 이용하여 지능적으로 단말에 적합한 멀티미디어 서비스 이동을 제공하여 주는 시스템을 제안하였다.
네트워크의 발달과 다양한 서비스의 요구에 따라 새로운 소프트웨어의 패러다임에 대한 요구가 증가되고 있다. 이와 함께 이동 에이전트에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 이동 에이전트의 수행에 있어 이주비용은 이동 에이전트의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서 이동에이전트의 이주비용을 최적화하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 이주기법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 네트워크 상태 및 플랫폼 상태변화에 적절하게 대응할 수 있는 동적 경로를 생성하여 에이전트 수행 효율을 높인다. 둘째, 수행할 코드를 프리패칭하여 이동 데이터 양을 줄이고, 필요한 에이전트를 미리 인스턴스시켜 수행 시간을 단축한다. 셋째, 체크포인트 기법을 사용하여 에이전트 수행 중에 에러가 발생할지라도 에이전트는 재 수행을 하지 않고 에러 이전의 상태로 복구하는 방법을 사용하여 수행 효율을 높인다. 또한, 시뮬레이션을 통해 기존방법과 제안하는 방법을 비교 평가한다. 시뮬레이션 결과분석을 통해 이주관점에서 제안한 방법들이 기존방법들에 비해 성능이 매우 향상됨을 보인다.
국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.
서비스 지향 아키텍처 (Service-Oriented Architecture, SOA)는 독립적으로 실행가능하며, 외부 인터페이스를 통해서만 접근 가능한 서비스를 재사용하는 개발 패러다임이다. 서비스는 기존의 객체 또는 컴포넌트와 다른 특성을 보유하고 있고, 다수의 서비스 소비자들이 재사용할 수 있는 공통적인 기능을 제공해야 한다. 그러므로, 이런 서비스를 개발하기 위한 기법 연구가 필요하다. 대부분의 SOA 방법론은 서비스 요구사항에서부터 서비스를 새롭게 개발하는 기법인 Top-down 접근법을 제안하고 있어 서비스 개발에 비교적 많은 비용과 노력이 요구된다. 그리고, 많은 기업들은 객체 지향 시스템을 보유하고 있기 때문에, 기존의 객체지향 시스템에서 SOA 서비스를 효과적으로 도출하는 기법에 대한 수요가 크다. 객체 지향 시스템은 단일/특정 요구사항을 고려하여 개발되는 반면에, SOA 서비스는 다수의 소비자들의 공통성을 고려하여 개발되어야 하기 때문에. 간단한 매핑 과정을 통하여 객체 지향 시스템을 SOA 서비스로 전이하는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 시스템의 다양한 산출물과 SOA 서비스의 주요 산출물간의 매핑 관계를 정의하고, 재사용성을 고려하여 객체지향 시스템을 구성하는 다양한 모델들이 서비스의 주요 산출물로 전이되는 체계적인 기법을 제안한다. 각 기법은 입/출력 산출물 간의 관계와 순서화된 상세 절차로 구성되어 있으므로, 보다 쉽게 객체지향 시스템을 서비스로 전이할 수 있도록 도와준다.
본 논문은 Node.js 와 HTML5 의 웹소켓(Websocket)을 활용하여 사용자가 브라우저를 통해 이용중인 웹 서비스의 콘텐츠를 다른 단말로 이동하는 구조와 알고리즘을 서술한다. 제안된 구조와 알고리즘을 통해 다양한 플랫폼과 단말 간 서비스가 이동됨을 알 수 있다. 기존의 폴링(Polling)방식을 사용한 웹 서비스 이동과 본 논문에서 제시한 알고리즘의 실험 결과를 통해 제시한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다. 사용자 단말의 트래픽은 5~13 배 가량 줄었으며, 응답 시간은 폴링방식에 비해 빠른 응답시간을 나타냈다. 실험에서는 자바스크립트를 사용하여 확장성이 높은 Node.js와 HTML5 의 새로운 표준인 웹소켓을 활용하였으며, 제시한 구조와 알고리즘이 앞으로 웹 서비스 이동 시 다양한 단말 간 서비스 이동에 효과적으로 전달될 수 있음을 보였다.
이동에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 되므로, 이러한 이동 에이전트의 센서 네트워크 내에서의 효율적 이주를 위한 방법이 요구되며, 이를 위하여 다양한 센서 네트워크 구성요소들(서버, 싱크 및 센서노드들) 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 센서데이터 서버의 정보가 저장되는 MetaData와 싱크노드들과 그들에 연결되어있는 센서노드들의 다양한 정보가 저장되는 SubMetaData 부분으로 나누어 메타테이블을 설계 구현하고, 이러한 메타테이블의 정보들을 이용한 RMI 기반의 네이밍 기법을 적용하여 능동규칙 이동에이전트의 정 방향 이주 방법을 구현함으로써 효율적인 센서 네트워크 응용 환경 구축 가능성을 제시하였다. 또한, 본 논문에서는 네이밍 에이전트를 J2EE 모델 기반의 RMI-IIOP(Internet Inter-ORB Protocol) 기술을 적용하여 설계 및 구현함으로써, 새로운 센서 네트워크 환경에 적합한 등록, 해제 및 검색 등을 수행할 수 있도록 하였다.
최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다
최근 클라우드 컴퓨팅이라는 패러다임의 기술과 개념은 사실상 거대한 자원의 활용과 다양한 서비스를 시간과 장소의 구애 없이 효율적인 비용으로 제공된다는 장점으로 기업들의 도입이 점차 늘어가고 있다. 하지만, 보안, 호환성, 통제력 상실, 보안, 데이터보호, 성능과 업타임, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 벤더 종속에 대한 위험성, 기존 시스템과 호환성, 이식성에 대한 불안으로 국내에 클라우드 도입은 아직 미미한 상태이다. 특히 기존 시스템의 이전에 관심과 이슈는 높지만, 그에 따른 연구가 아직은 부족한 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 도입사례와 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 기존 시스템 이전에 관련한 방법론과 방안에 대해 연구하고 한계점을 도출하고 클라우드 컴퓨팅을 위한 기존 시스템의 현대화에 대해 방안을 제시하였다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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