본 논문은 예술자료 아카이브 활용에 있어 시맨틱 웹 기반의 정보와 의미연결망 구성이 왜 중요하고, 그것이 예술경영 맥락에서 갖는 의미와 가치 그리고 향후 적용 가능성에 대해 탐색적으로 연구하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 미국 재즈 뮤지션들의 구술일화를 바탕으로 시맨틱 웹 기술을 적용한 링크드 재즈와 한국 원로예술인들의 삶과 예술관을 담은 아르코예술기록원의 구술채록 사례를 중심으로 연구를 진행하였다. 이와 관련하여 구술채록에 내포된 의미 연결성 그리고 시맨틱 웹기반의 디지털 아카이브 구축에 관한 선행연구를 살펴보았다. 본 논문에서는 사례 분석 결과를 바탕으로 시맨틱 웹 기술의 문화예술 자료 적용 가능성을 다음 다섯가지 측면에서 논의하였다. 첫째, 인물 간의 관계 노출(revealing relationship)을 통해 관계를 확인하고 숨은 예술인을 발견할 수 있다. 둘째, 맥락적 의미(contextual meaning) 정보를 통해 당시 사회와 문화를 이해하고 연구할 수 있다. 셋째, 수요자 관점에서 다양한 장르를 아우르며 넓고 깊게 예술 탐험(art exploration)을 할 수 있다. 넷째, 예술 복원(construction)을 통해 역사를 새롭고 풍부하게 재구성할 수 있다. 다섯째, 빅데이터와 연계하여 융복합과 협업을 통해 예술의 경계를 넘어 범위를 확장 시킬 수 있다. 이러한 시맨틱 웹 기반의 관계망 데이터는 예술사 연구, 예술기획 및 창작 등 예술생태계 전반에 걸쳐 다방면으로 활용될 수 있다. 본 연구는 방대한 문화예술자료를 디지털화하고 시맨틱 웹 기술을 통해 이들 간의 관계 네트워크를 식별하고 분석하는 것이 예술경영에 측면에서 의미가 있음을 이해할 수 있었다.
그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.
본 논문에서는 인텔사(社)의 UPnP SDK vl.0을 임베디드 리눅스 시스템 개발 보드인 아사벳(assabet)보드에 포팅하고, UPnP SDK 패키지에서 제공하는 API를 이용하여 리눅스 PC에서 동작하는 UPnP Control Point와 임베디드 리눅스 시스템에서 동작하는 디지털 TV 에뮬레이터, 그리고 전등 제어기를 C언어로 구현하였다. 디지털 TV의 기능을 분석하여 UPnP서비스로 설계하고, 이를 UPnP 디바이스 프로그램에 적용하였다. 본 논문에서 사용한 UPnP SDK vl.04는 UPnP 홈 네트워킹 제어 미들웨어의 핵심 프로토콜 인 HTTP와 SSDP(Simple Service Discovery Protocol), SOAP(Simple Object Access Protocol), GENA(General Event Notification Architecture), 그리고, XML DOM Level-1을 리눅스에서 지원하기 위한 API 들로 들로 구성되어 있다. 본 논문에서 작성한 Control Point 프로그램은 리눅스 PC에서 실행시키고, 디지털 TV 에뮬레이터 프로그램과 전등제어기 프로그램은 임베디드 리눅스 보드에서 실행하였다. 실행된 Control Point는 네트워크에 연결된 디바이스들을 찾아 그 리스트를 콘솔에 출력하고, 디바이스가 제공하는 서비스를 콘솔입력으로 선택하여 실행시킨다. 본 논문에서 작성한 디바이스와 Control Point 프로그램이 UPnP의 핵심 기능들을 완벽하게 지원하는 것을 실험을 통해 확인하였다.
그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
데이터 응답 속도는 사용자 경험과 직결되기 때문에 클라우드 서비스의 중요한 이슈이다. 그렇기 때문에 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위하여 인-메모리 데이터베이스는 클라우드 기반 응용 프로그램에 널리 사용되고 있다. 하지만, 현재 인-메모리 데이터베이스는 대부분 연결리스트 기반의 해시 테이블로 구현되어 있어 상수 시간의 응답을 보장하지 못한다. 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 대안으로 제시되었지만, 할당된 메모리의 반만 사용할 수 있다는 단점이 있었다. 이후 버킷화 쿠쿠 해싱(bucketized cuckoo hashing)이 메모리 효율을 개선하였으나 삽입 연산시의 오버헤드를 여전히 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 BCH의 삽입 성능과 탐색 성능을 동시에 향상시키는 데이터 관리 방법인 월 쿠쿠(wall cuckoo)를 제안한다. 월 쿠쿠의 핵심 아이디어는 버킷 내부의 데이터를 사용된 해시 함수에 따라 분리하는 것이다. 이를 통하여 버킷의 탐색 범위가 줄어들어 접근해야 하는 슬롯의 수를 줄일 수 있는데, 이렇게 탐색 연산의 성능이 향상되기 때문에 탐색 과정이 포함되어 있는 삽입 연산 또한 개선된다. 분석에 따르면, 월 쿠쿠에서의 슬롯 접근 횟수 기댓값은 BCH의 기댓값보다 작다. 우리는 월 쿠쿠와 BCH, 정렬 쿠쿠를 비교하는 실험을 진행하였으며, 각 메모리 사용률(10%-95%)에서 월 쿠쿠의 탐색 및 삽입 연산이 다른 기법보다 더 적은 슬롯 접근 횟수를 가지는 것을 보였다.
가축의 경제형질은 대부분 복합형질 상태이며, 많은 유전자와 생물대사회로에 의해 조절된다. 시스템 생물학은 생명현상을 하나의 복합체로 가정하고, 형질에 관여하는 유전자들에 대한 기능적 관계를 분석하는 학문이다. 유전자 네트워크는 시스템 생물학의 하나의 연구분야로써, 유전자 기능의 상관관계를 지도화하여 오믹스 데이터를 통합 분석하여 해석한다. 유전자 네트워크는 단백질-단백질 상호작용, 공발현, 조절인자, 유전자형 기반으로 다양한 유전자의 기능적 상호작용을 표현할 수 있다. 또한, 네트워크를 구성하기 위해서는 유전자 간 연결 정도에 가중치를 두거나, 인접한 유전자 수 계산 등의 네트워크 토폴로지 알고리즘이 적용된다. 가축에서는 이러한 연구가 단형질에 대한 유전자 발현, 단백질 상호작용 등에 국한되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 유전자 공발현 네트워크와 단백질-단백질 상호작용 네트워크 분석법을 확립하고 소의 102개 경제형질에 대하여 유전자 네트워크 분석 결과에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 102개의 경제형질은 Animal Trait Ontology (ATO) 명명법에 의하여 분류하여 제공하였다. 각 형질에 포함된 유전자 리스트는 Animal QTL database에서 제공하는 양적유전형질좌위의 물리적 위치에 존재하는 유전자군을 추출하였다. 유전자 공발현 네트워크는 R의 WGCNA 패키지를 활용하였으며, 단백질-단백질 상호작용 네트워크는 Human Protein Reference Database에서 사람과 소의 orthologous group에 포함된 유전자를 대상으로 단백질 상호작용 관계를 규명하였다. 네트워크 분석 결과는 관계형 테이블로 구축하였으며, 구축한 데이터베이스를 관련 연구진에게 공유하기 위하여 웹 기반의 유전자 네트워크 가시화 시스템을 구현하였다(http://www.nabc.go.kr/cg). 웹 데이터베이스 구현을 위하여 Ontle 프로그램을 활용하여 다양한 방식으로 유전자 네트워크 가시화 작업을 수행하였다. 이 시스템을 통하여 사용자는 관련 형질의 후보 유전자군 탐색, 유전자 네트워크 분석 결과, 유전자 사이의 기능적 연결관계를 손쉽게 살펴볼 수 있게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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