온라인 분석처리 시스템의 핵심 기술인 큐브를 효과적으로 산출하기 위한 많은 연구들이 이루어 졌다. 이러한 연구는 크게 온라인 분석처리 시스템의 결과 데이터를 저장하는 방식에 의해 MOLAP과 ROLAP으로 구분하여 이루어 졌다. 최근에 온라인 분석처리 시스템에서 큐브 산출에 대한 연구로 다중키 엑세스를 효율적으로 처리하는 다차원 파일 구조를 사용하여 집계 연산의 효율을 높이는 연구가 이루어졌다. 본 논문은 이러한 연구들을 바탕으로 다차원 파일 구조를 사용하여 효과적으로 큐브를 산출하고 결과 값을 미리 저장하는 일반적인 방법을 제안한다.
성능감시기는 분산처리 환경에서 프로그램의 성능을 추적하고 평가하기 위해 필수적인 것이다. 성능감시기는 출력방법에 따라 오프라인과 온라인으로 나눌 수 있다. 오프라인성능감시기는 프로그램이 종료된 후에 그 성능을 분석하는 것이고, 온라인 성능감시기는 프로그램의 수행 중에 분석하는 것이다. 따라서 프로그램의 빠른 분석과 디버깅을 위해서는 온라인 기능이 필수적이다. JaNeC은 Java로 구현된 분산처리 환경으로 이를 위한 오프라인성능감시기가 포함되어 있다. 그러나 이 성능감시기로는 JaNeC에서 수행되는 프로그램을 효율적으로 분석할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 JaNeCe에서 수행되는 프로그램의 빠른 분석과 디버깅을 위해 온라인 성능감시기를 설계하고 구현하는 것에 대해서 설명한다. 이 온라인 성능감시기는 분석하고자 하는 프로그램에 영향을 최소화하도록 설계되었으며, 효율적인 프로그램 분석을 위해 다양한 형태의 그래픽 출력을 제공한다. 또한 프로그램이 종료된 이후에도 다시 분석할 수 있도록 하기 위해 오프라인 성능감시기와의 인터페이스도 제공한다.
본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.
현재 GPS 자료처리에 사용되고 있는 소프트웨어들은 사용자의 숙련도에 따라 그 성과가 다르게 나타난다. 또한 전문가가 아닌 일반사용자가 GPS 자료처리 소프트웨어를 정상적으로 사용하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 반면 온라인 GPS 자료처리 서비스의 경우 기술적인 노력과 시간이 필요 없이 인터넷만 연결이 되어 있다면 손쉽게 자료처리를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용하여 국토지리정보원의 GPS 상시관측소 관측자료를 처리하고 이틀 국토지리정보원의 상시관측소 고시성과와 비교하여 위치정확도를 분석하여 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용한 위치결정의 활용성을 평가 하였다.
분산처리 시스템을 위한 소프트웨어 개발 방법 및 이를 지원하는 프레임워크의 개발은 분산처리 시스템을 위한 좋은 소프트웨어의 개발을 위해 매우 필요한 일이라 할 수 있다. 즉, 분산처리 시스템을 위한 신뢰성 있고 적합성과 확장성을 가진 소프트웨어의 개발은 매우 중요한 일이다. 자치적 분산처리 시스템(Autonomous Decentralized Systems)은 온라인 확장성과 온라인 유지보수성 및 fault tolerance기능을 가진 분산처리 시스템이다. 이 논문에서는 자치적 분산처리 시스템을 위한 객체지향 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크에 대하여 논한다. 이 프레임워크는 객체지향 요구 분석과 객체지향 설계, 구현, 프로세서에 타스크(task)의 할당, 검증 및 유지보수로 구성되어 있으며, 온라인 확장성과 온라인 변경성(modifiability)을 지원한다. 자치적 분산처리 애플리케이션 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크는 객체지향 computation 모델을 근간으로 하고 있다. 이 논문에서는 프레임워크외에도 자치적 분산처리 소프트웨어 개발을 위한 CASE(Computer Aided Software Engineering) 환경에 대하여서도 논한다.
최근 페이스북이나 트위터와 같은 소셜네트워크 서비스를 포함하여 대용량의 빅데이터에 대한 처리와 분석이 중요한 이슈로 다뤄지고 있으며, 사용자들이 끊임없이 쏟아내는 데이터로 인해서 이러한 데이터들을 어떻게 다룰 것인지, 혹은 어떻게 분석하여 의미 있고, 가치 있는 것으로 가공할 것인지가 중요한 사안으로 여겨지고 있다. 이러한 빅데이터 관리 도구로써 하둡은 빅데이터의 처리와 분석에 있어서 가장 해결에 근접한 도구로 평가받고 있다. 이 논문은 하둡의 주요 구성요소인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 JAVA에 기반하여 제작되는 온라인 대용량 저장소 시스템의 가장 기본적인 요소인 온라인 데이터 저장소를 직접 설계하고 제작하고, 구현하여 봄으로써 대용량 저장소의 구현 방식에 대한 이슈를 다뤄보도록 한다.
온라인 검색 광고는 인터넷 사용자의 증가, 그리고 온라인 광고 수요의 규모가 커짐에 따라 광고 시장에서 보조적인 역할에서 벗어나 주도적인 위치로 변화하고 있다. 지속적인 규모성장과 수요 증가에도 불구하고 기존의 관계형 데이터베이스에 의존한 온라인 검색 광고 플랫폼은 구조적인 한계로 인해 유연한 자원 확장이나 분석속도의 보장성을 유지할 수 없다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템을 이용하여 온라인 검색 광고 플랫폼을 설계 및 구현함으로써, 데이터 저장 공간을 유연하게 확장할 수 있으며, 일정한 시간으로 수렴할 수 있는 안정적인 분석 속도를 유지하는 시스템을 제안한다.
수업역량향상을 위해 최근 각 학교별 수업행동분석실을 갖추고 있는 추세이다. 하지만 수업행동분석실은 많은 비용, 시연자와 분석자에 대한 시공간적 제약, 비효율적인 피드백 방법, 사후 자가분석 어려움 등 많은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 온라인 수업행동분석시스템 설계를 통해 물리적 공간 설치의 비용을 절감하고 전문가 참여를 위한 시간적 제약을 극복할 수 있는 방법을 제안하였다.
비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.
온라인 평가 시스템의 발전으로 오프라인을 통한 전통적인 시험에서 수준에 맞는 다양한 평가가 가능한 온라인 평가가 폭넓게 수행되고 있다. 하지만 평가문항에 대한 체계적인 유형 분류가 미흡하여 평가문항을 온라인 평가 시스템을 통해 표현하고 이기종 시스템간의 평가문항을 원활하게 공유하지 못하고 있다. 이 논문은 국내외 평가문항 유형 분류를 분석하고 온라인 상에서 평가문항을 효과적으로 표현하기 위한 명확한 문항 분류 기준을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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