유비쿼터스 환경에 산재하는 서비스 발견 미들웨어는 프로토콜, 표준, 서비스 검색 방법 및 프로그래밍 언어 등의 이질적인 특성을 가진다. 본 연구에서는 이질적인 서비스 발견 미들웨어의 상호운용을 지원하기 위해 유니버설 네트워크를 위한 웹서비스 프레임워크를 제안했다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 미들웨어인 DPWS 와 웹서비스의 상호운용을 지원하기 위해 양방향 DPWS 어댑터에 대한 설계 및 구현을 서술한다. 또한 양방향 DPWS 어댑터의 구조, 구성 요소와 동작 과정을 설계하고, 간단한 시나리오를 구현함으로써 양방향 DPWS 어댑터가 제공하는 서비스 지향 아키텍처, 상호운용성 제공, 일반적인 웹서비스 호출, 자가 구성, 동적 서비스 검색 등의 이점을 논한다.
현재 시맨틱 웹 서비스 발견에 대한 연구는 OWL-S를 중심으로 LARKS프로젝트와 METEOR-S 프로젝트에서 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이들 프로젝트들은 OWL-S의 발견 요소를 모두 포함하고 있지 않고 발견 알고리즘을 개선할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 OWL-S의 발견 요소 중 기존 연구에서 고려하지 않은 프로세스 구조 매칭 알고리즘과 METEOR-S 프로젝트의 QoS 매칭에 대한 알고리즘을 개선한 QoS 매칭 알고리즘을 제안한다. 또한 서비스 분류 매칭과 비즈니스 패턴 매칭을 새롭게 정의한다. 마지막으로 사용자의 선호도를 고려한 매칭 통합 알고리즘을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 분산된 환경에 있는 서비스들을 찾고 통합하는 작업은 점차 중요해지고 있다. 이러한 유비쿼터스 환경에서 각각의 프로세스들은 웹 서비스와 같은 형태로 제공될 수도 있고, 이러한 프로세스는 워크플로우 형태로 통합될 수 있다. 워크플로우를 디자인하고 실행하는 데 있어서 매우 유연하게 시스템 간의 통합이 이루어져야 한다. 해당 웹 서비스의 실행 가능 여부, 백업 서비스의 발견, 설계 시 몇몇 서비스들이 실행되지 못할 수도 있다. 따라서 본 논문은 웹 서비스의 동적인 통합을 위해 워크플로우를 기반으로 한 동적인 웹 서비스 발견, 실행하는 시스템을 제안한다. 특별히 워크플로우 설계 시 의미를 부여하여 문제를 해결한다.
인터넷의 발전 과정에서 데이터 중심의 시맨틱 웹 기술과 서비스 중심의 웹 서비스 기술은 시맨틱 웹 서비스라는 융합기술로 발전하고 있다. 본 고에서는 시맨틱 웹 서비스의 핵심 기술인 어노테이션, 발견, 조합, 실행, 중재 기술에 대해 소개하고, 산업계와 학계의 연구 동향을 분석한다. 더불어 시맨틱 웹 서비스 기술이 융복한 서비스 발전에 미치는 영향을 간략히 고찰하고자 한다.
웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.
웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
서비스 지향 아키텍쳐(SOA: Service Oriented Architecture)는 기업의 모든 컴퓨팅 자원을 서비스제공 및 사용체계로 전환하게 함으로써, 복잡하고 다양한 시스템간의 유기적인 결합과 IT 자원의 활용율을 극대화시킬 수 있는 프레임워크이다. SOA 시스템을 구현하기에 가장 적합한 체계로써, 웹 서비스 표준이 제시되고 있는데, 이는 웹 서비스가 서비스 기술, 발견, 활용에 있어 SOA의 기본 사상을 충분히 반영하고 있기 때문이다. 웹 서비스의 현실적 적용을 위해 가장 중요한 요소는 웹 서비스의 품질보장이며, 이를 위해 OASIS 국제표준기구의 WSQM 기술위원회에서는 WSQM(Web Service Quality Model) 스펙을 제시하였다. WSQM은 웹 서비스 품질요소와 품질관계자, 그리고 그들간의 품질행위를 추상적 관점에서 모델링하고 있다. 여기서, 특히 품질요소는 웹 서비스의 품질 상태를 직접 표현한다는 측면에서 가장 중요한 항목이라 할 수 있다. 하지만, WSQM에서는 모델링에 중점을 두고 있으므로, 현실세계에서 웹 서비스 품질요소의 값을 구체적이고, 표준화된 형태로 표현하기 위해서는 웹서비스 품질기술언어와 같은 XML 형태의 정규화된 형태가 제시되어야한다. 본 논문에서는 이를 작성하기 위한 기본 개념과 이를 적용한 웹 서비스 품질기술언어의 구성항목에 대해 설명하고자 한다.
최근에 동적으로, 즉 요구가 있는 즉시 서비스들을 조합하는 동적 웹 서비스 조합은 가장 큰 관심사 중 하나이다. 지금까지 동적 웹 서비스조합에 관한 많은 연구들이 수행되어졌는데 주로 사람이 개입된 반자동 대화식 조합 기법들이 제안되었다. 또한 이들 연구에서 탐색 알고리즘 및 워크플로우 설계 기법들이 부분적으로는 기술되어 있으나. 웹 서비스 조합 자동화를 위한 전반적인 워크플로우 처리과정을 기술한 연구는 아직 없다. 본 논문은 웹 서비스 조합 자동화 기법에 초점을 맞추고 있다. 주된 아이디어는 시멘틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지와 비즈니스분야에서 성공적으로 활용되고 있는 워크플로우 기법들을 적용하여 웹 서비스 조합 자동화 시스템을 구현하는 것이다. 본 연구에서는 웹 서비스발견을 위해 매칭 알고리즘이 제안되고, 웹 서비스들 간 상호연결을 지원하기 위해 매칭 알고리즘에 온톨로지 개념이 적용된다. 그리고 웹 서비스 조합 자동화를 지원하기 위한 워크플로우 실행계획이 기술된다. 마지막으로 실 데이터 실험을 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.
대표적인 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 OWL-S와 MIT의 Process Handbook이 있다. 그러나. OWL-S는 개발 초기 단계이기 때문에, 아직 효과적인 웹 서비스 발견을 제공하기에는 몇 가지 제약 조건을 가지고 있다. 예를 들어. 정보 전송을 위한 제악 조건과 실행에 따른 상태 변환 정보를 정의하고 있지 않다. 또한. 사용자가 원하는 프로세스들의 시맨틱 정보들을 정의하고 있지 않다. 반면, MIT Process Handbook은 OWL-S와 같이 서비스 모델에 대한 상세한 정보들을 정의하고 있지 않아, 서비스 작성에 필요한 서비스들을 찾기가 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 Topic Maps 기반의 TM-S(Topic Maps for Service)를 제안하였다.
인터넷망의 지속적인 발달과 더불어 웹서비스가 차지하는 비중은 매우 커지고 있다. 이와 관련해 서비스 발견을 위한 다양한 노력들이 진행되었으며. 그 중에서도 DAML-S문서로 기술된 매치메이커에서 제시한 알고리즘은 서비스 발견자와 서비스 제공자사이의 서비스 발견에 대한 유사도 측정의 한 방법을 제시하고 있다. 하지만 온톨로지상의 관계표현에 있어 네 가지 규칙만을 적용하여 정밀한 유사도 측정이 불가능하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 알고리즘의 개선을 위해 두 가지 유사도 측정함수 1) 계층구조함수 2) 계층계수함수를 정의하고, 이에 기반한 새로운 서비스 발견 알고리즘을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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