본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈에서 연구데이터 분석·활용에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 등록, 검색, 관리하기 위한 컴퓨팅 리소스 표준 메타데이터 스키마 설계 방안에 대해 소개한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 공유·활용 극대화를 위한 연구데이터와 컴퓨팅 리소스 연합 활용 체계이다. 컴퓨팅 리소스는 연구 전 과정에서 사용하는 연구데이터를 분석·활용하는데 필요한 분석 인프라, 분석 소프트웨어 등 컴퓨팅 환경의 모든 리소스들을 말한다. KRDC 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 공통 필수 속성과 각 컴퓨팅 리소스 특징에 따른 속성을 고려하여 설계하였다. 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 메타데이터 스키마와 컴퓨팅 리소스 제공자 메타데이터 스키마로 구성된다. 또한, 컴퓨팅 리소스와 제공자의 메타데이터 스키마는 성격에 따라 서비스 스키마와 시스템 스키마 그룹으로 구분하여 설계하였다. 표준 메타데이터 스키마는 KRDC 프레임워크를 통해 컴퓨팅 리소스 제공자와 컴퓨팅 리소스 사용자를 위한 컴퓨팅 리소스 등록, 카탈로그 검색, 컴퓨팅 리소스 관리, 워크플로우 서비스에 사용되며, 다양한 컴퓨팅 리소스 연계를 위해 확장 가능한 형태로 설계되었다.
안드로이드 운영체제에서 앱과 시스템의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 메모리 관리가 요구된다. 기존 연구는 앱 단위로 메모리를 관리하였으나 앱이 사용하는 이미지, 동영상과 같은 리소스를 저장하는 메모리 공간인 앱 리소스 캐시에 대한 분석이 없었다. 본 논문은 앱 리소스 캐시의 구조, 리소스 캐싱의 동작을 분석하고, 빈번히 접근되는 리소스의 캐싱이 앱과 시스템 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.
클라이언트/서버 시스템은 클라이언트가 수행할 수 없거나 곤란한 프로그램을 서버에서 수행하여 클라이언트의 부하를 줄여준다. 하지만 서버의 리소스를 요청하는 클라이언트의 수가 많아지면 이미 많은 리소스를 사용하고 있는 서버에게 리소스를 요청하거나, 리소스를 사용하지 않는 서비스에게는 요청하지 않는 경우가 발생하여 서버에게 너무 많은 부하를 주거나 전혀 부하가 생기지 않을 수 있다. 이에 본 논문에서는 Jini 기반의 Agent Manager를 이용하여 서버와 클라이언트의 정보를 수집한 다음 MAUT와 Maximum-Weight Matching을 이용하여 클라이언트와 서버 간 연결의 전체적인 만족도를 높이는 Jini 기반의 최적의 컴퓨팅 리소스 제안 시스템을 연구하였다.
최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 QoS를 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.
인터넷과 전자상거래 등이 보편화됨에 따라 다수의 사용자 요구를 동시에 효율적으로 처리하며, 다양한 클라이언트/서버 요청을 신속하게 처리할 수 있는 다계층 구조의 분산처리 플랫폼에 대한 연구가 여러 연구 그룹에서 수행되고 있다. 이러한 연구 중의 하나가 자바를 이용한 Enterprise JavaBeans(EJB)[1]이다. EJB는 de facto 표준으로 규격화되어 있다. 본 논문에서는 EJB 컨테이너의 리소스 풀링(Resource Pooling) 서비스에 우선순위 기능을 적용하여 그 성능을 개선하는 방법을 제시한다. 우선순위 처리 기능을 갖는 리소스 풀링 서비스를 설계하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.
모바일 시스템은 제한된 하드웨어 리소스로만 구성된다. 예를 들면, 배터리 용량, 네트워크 대역폭, 저장 용량, 프로세서 성능 등이 그것이다. 이러한 제한된 리소스는 클라우드 서버로의 작업분할을 통하여 경감될 수 있다. 계산량이 많은 부분을 리소스가 풍부한 서버에 전송하고, 서버로부터 결과만을 받아 사용함으로써 리소스의 제약에서 벗어날 수 있다. 작업분할 기술들과 관련하여 많은 연구들이 지난 십 여년 간 진행되었다. 본 연구에서는 이와 관련된 기본적인 논의들을 살펴보도록 하겠다.
공공의 자금을 통해 산출된 연구 성과물을 온라인으로 공개하여 공유, 활용하는 오픈 사이언스 정책이 확산되고 있다. 오픈사이언스를 활성화기 위한 정책으로 공개되는 성과물을 쉽게 검색 및 액세스하고 재사용할 수 있도록 하는 연구 지원 서비스에 관심이 증대되고 있다. 연구자에게 풍부한 정보를 제공하기 위한 서비스 지원을 위하여 흩어진 다양한 성과물 데이터들 사이의 관계를 의미적으로 표현하기 위한 연구리소스 지식그래프 모델을 제안한다. 본 논문에서는 지식 그래프 구축을 통해 국가 R&D 과제정보, 연구자정보, 성과정보, 연구데이터정보 등을 의미적으로 연결해 연구개발에 필요한 전반적인 연구리소스 정보 탐색이 가능하도록 하여 국가연구데이터플랫폼 DataON의 서비스 향상에 기여한다.
최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 추천시스템을 이용한 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 제공되는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 평가하고 평가된 서비스들을 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 실험을 통해 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.
통신망 사업자의 현장 인적 리소스는 고객에게 멀티미디어 서비스를 제공하기 위하여 유비쿼터스 환경에서 여러 장소를 이동하며 다닌다. 대부분의 경우 현장 인적 리소스의 수는 제한적이고, 해야 할 작업수는 많으므로, 어떤 리소스가 어떤 작업을 언제 해야 가장 효과적지 결정하는 일은 어려운 문제이다. 통신망 사업자는 그 동안 이 문제를 해결하기 위하여 작업조 기반의 스케줄링 기법을 사용했다. 그러나 이 방법은 고객 방문 시간이 자주 변경 되는 것을 줄이기에 부족했고, 운용 효율성이 떨어졌다. 따라서 본 논문은 리소스의 스케줄을 효과적으로 관리하기 위해 리소스 개별로 스케줄을 관리해 주는 기법을 제안한다. 뿐만 아니라, 특정 작업을 하기 위한 최적의 리소스를 자동으로 선택해주는 알고리즘도 소개한다. 본 스케줄링 기법을 실제 통신망 사업자의 멀티미디서 서비스 제공 업무에 도입해 본 결과 적은 리소스로 더 많은 작업을 할 수 있었다.
웹 상의 데이터 표현 및 교환의 표준으로 각광받는 XML은 논리적 구조와 내용 정보를 이용하여 보다 정확한 검색이 가능하다. 그러나 더욱 빠른 속도로 증가하는 많은 양의 데이터에 대해 보다 정확하고 풍부한 검색을 하기 위해서 메타데이터를 활용하는 방법이 고려되었고, RDF와 같은 메타데이터 기술 언어들에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. RDF는 XML의 문법 구조를 이용하여 작성되므로 XML 문서를 RDF 형태로 작성한다던가, 약간의 수정을 통해 기존 XML 문서를 RDF 형태로 변환하는 것이 가능하다. XML의 RDF 변환은 여러 이점 때문에 앞으로 활성화될 가능성이 크기 때문에 RDF의 특성을 고려한 저장 및 검색에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 XML을 기본적인 RDF 형태로 변환하는 기본적인 규칙을 소개하고 변환된 RDF 문서를 위한 저장 구조를 제안한다. 제안한 저장 구조는 기존 웹 애플리케이션과의 쉬운 연동을 위하여 관계형 데이터베이스를 기반으로 구성되며, 리소스/속성/값의 RDF 기본 구조를 고려한 세 종류의 테이블로 구성된다. 또한 본 논문에서는 RDF 문서에 대한 키워드 질의 처리를 고려하여, 질의 처리 결과의 단위를 리소스로 정의한다. 그리고 주어진 키워드들에 대한 질의 처리 결과로 반환된 리소스들 간의 중요도를 평가하기 위하여 키워드간의 근접도, 키워드 내포 정도, 다양한 속성 관계를 맺고 있는 다른 리소스들을 고려한 랭킹 평가 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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