클라우드 환경에서 기업은 의사결정이나 기업의 정책을 결정하기 위해 데이터 통합 및 분석이 필요하다. 그러나 이 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 기존 시스템이 가진 이질적인 특성 때문에 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서 멀티 데이터베이스 서비스를 위하여 DBaaS 허브 시스템을 제안한다. 이러한 DBaaS는 서로 다른 데이터베이스를 요구할 수도 있으며, 연관성이 있는 서비스를 위하여 데이터를 통합해야할 필요가 있다. DBaaS의 데이터 상호운용성 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용한 메타 쿼리를 제안한다. 메타 쿼리는 실제 데이터에 접근하기 위한 쿼리가 아닌 상위의 쿼리이다. 이는 실제 데이터베이스에 접근할 때 온톨로지를 통하여 변환된 질의로 접근함으로써 데이터 통합을 기할 수 있다. 또한 메타 데이터를 이용하여 문서 지향 데이터베이스 시스템을 구축한다.
구매자와 판매자의 판매과정에서 '구매가치'는 구매자의 구매의사결정에 있어서 매우 중요한 가격대비 질의 중요한 측정치이다. 본 논문의 목적은 온라인 구매자들이 통일한 물건을 파는 판매자를 중에 최적 판매자를 선택하는 데 도움이 되는 방법론을 제안함에 있다. 이 방법론 수립을 위하여 DEA(data envelopment analysis) 방법론의 적용모형의 하나인 FDH(free disposal hull) 모형을 사용하고, 이 모형의 실효성을 질제 가격비교 사이트로부터 획득한 데이터를 이용하여 검증하였다. 모형 검증과정에서는 가격, 브랜드 배달 기간 등 거래 조건에 대하여 구매자들이 어떻게 반응하는지를 우선 분석하고, 이를 바탕으로 구매자의 구매 의사결정을 돕는 판매자 추천 시스템을 구축하였다. 본 연구를 통하여 검증된 FDH 모형은 구매자 측면에서 최적조건, 최저가로 좋은 제품과 서비스를 원하는 구매자에게 유용한 정보를 제공하고, 나아가 자동화된 소규모 거래에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 판매자 측면에서는, 구매자의 선호도를 더욱 자세히 파악함으로써 타판매자 대비 경쟁력을 가지는 벤치마킹 전략을 수립하는 데에도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 국방부에서는 국방정보체계간 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처산출물을 쉽고 일관성이 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크와 개발된 아키텍처산출물을 저장하는 핵심아키텍처데이터모델을 개발하였다. 하지만 작성된 아키텍처산출물을 문서로 관리하기에는 많은 어려움이 존재함으로, 아키텍처를 모델링할 수 있고 모델링된 정보를 공통의 저장소에 관리할 수 있는 모델링 도구 및 리포지토리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 국방아키텍처프레임워크와 핵심아키텍처데이터모델의 메타모델과 아키텍처산출물 작성 및 관리를 지원하는 아키텍처산출물 관리 시스템을 개발하였고 기존 시스템과 비교 평가하였다. 이를 통해 각 기관의 아키텍처개발자가 아키텍처산출물을 모델링 방법으로 보다 쉽고 일관성 있게 작성하고 관리할 수 있으며, 다양한 질의를 통해 시스템에서 관리되는 아키텍처산출물 정보를 유용하게 검색 및 조회하여 의사결정에 참조할 수 있다. 또한 작성된 아키텍처산출물을 통합하고 분석 및 비교하여 정보체계간 상호운용성과 비용 절감을 지원한다.
개방형 도시정보모델은 3차원 가시성으로 인한 상황 이해도를 증진시키고, 의미정보 및 객체간 관계정보로의 접근으로 인한 효율적인 정보 재사용을 가능하게 하며, 다양한 외부 데이터와의 연계를 통해 구체적이고 신뢰도 높은 의사결정을 지원한다. 본 연구에서는 실제 데이터를 기반으로 지형 및 건물에 대한 개방형 도시정보모델 생성하였다. 또한 침수해 발생과 관련한 수리해석 데이터와 도시정보모델을 연계한 건물의 침수 시뮬레이션 프로세스를 개발하고 이를 적용하였으며, 인명 및 재산피해 예상값을 도출하였다. 마지막으로 정보모델이 포함하고 있는 모델 데이터와 침수 수리해석 결과 및 피해결과를 활용한 구체적인 질의를 통해 도시정보모델의 활용성을 검토하였다.
교통정보를 운영자와 사용자에게 제공할 때 시각화 방법이 사용된다. 데이터 및 정보시각화 기법을 적용하기 위한 기초연구와 상호작용 시각화 기법을 적용한 교통정보 서비스의 디자인 기법을 연구하였다. 먼저 데이터 시각화, 정보 시각화에 대해 기존 연구 사례를 정리하고, 상호작용 시각화 기법의 정의와 현재 제공되고 있는 교통정보 서비스를 분석하였다. 상호작용 시각화 기법의 종류는 다양하지만 이번 연구에서는 상호작용 시각화 기법 중 선택, 질의, 연결, 필터링, 재정리에 대해서 각각이 교통정보를 제공하는 서비스에서 활용할 수 있는 방안과, 복합적 사용 방안에 대해서 연구하였다. 이러한 상호작용 시각화 기법은 정보와 사용자간의 상호작용을 제공함으로써, 사용자는 일방적으로 제공되는 정보를 보는 것이 아닌 능동적으로 정보 획득이 가능해진다. 교통정보의 경우 사용자가 정보를 효율적으로 이해하고, 이를 의사결정에 반영하는 과정이 빠르게 이루어지는 것이 중요하기 때문에, 상호작용 시각화 기법을 교통정보 제공 서비스에 적용함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다. 이번 연구를 통해서 다양한 상호작용 시각화 기법이 교통정보 제공 서비스에 적용 될 수 있는 기초연구가 될 수 있기를 기대한다.
최근 이용통계는 온라인 정보제공자로부터 폭넓게 제공받고 있다. 그러나 그 통계는 여전히 일치된 데이터 수집기로 이용할 수 없으며, 개별 정보제공자들의 관리 비용도 높은 상황이다. 표준화된 이용통계 수집을 주도하는 SUSHI는 정보제공사에서 제공한 이용통계를 도서관에 전자적으로 저장하기 위해 COUNTER 프로젝트를 실행할 자동화된 질의 응답 프로토콜을 개발하고 있다. SUSHI는 도서관들이 COUNTER 프로젝트의 통계를 활용함으로써 관리상의 업무부하 절감과 함께 의사결정을 지원할 것이다. 전자자원에 대한 이용통계의 기록과 교환에 있어서 출판사들이 COUNTER의 실무 규칙을 준수함으로써 최초로 저널과 데이터베이스들에 적용된다. 업체들은 COUNTER의 표준을 이용하여 엑셀이나 CSV 파일로 도서관 고객에게 제공할 수 있다. 그 결과 다양한 학술출판사와 정보서비스 기관에서 생성되고 있는 이용통계 데이터를 일관성, 신뢰성, 용이성을 확보할 수 있게 되는 것이다. 이에 본 연구에서는, 해외 전자저널 공동구매 컨소시엄인 KESLI의 전자저널 이용통계 수집 및 처리 절차를 분석하여, SUSHI에 기반한 전자저널 이용통계 수집 모델을 제안하고자 한다.
데이터베이스의 사용이 증가하고 다루어야 하는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용하기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터 웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법 및 튜닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터 웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터 웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클 9i의 요약 관리(summary management) 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터 웨어하우스 시스템의 성능 관리시 고려해야 할 요구 사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현한다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업을 지원하기 위한 오라클 9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하여 데이터 웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 BBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL 문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다.
천연가스 공급 시설은 가스 소비자에게 사용의 편리성과 동시에 위험성을 제공하기 때문에 매우 까다로운 위험관리 대상이다. 따라서 그 위험을 최대한 낮추면서 가스 공급을 위해서는 합리적 안전 관리 의사 결정 방법이 필요하며 정량적 위험성 평가(QRA)는 그 적합한 도구로 인식되고 있다. 하지만 수백여개에 이르는 가스 공급 시설들에 대하여 QRA 수행하는 것은 전문가 부족과 분석 시간이 오래 소요되는 문제로 인해 효과적으로 이루어지기 어렵다. 이에 본 논문에서는 가스 공급시설에 대하여 QRA를 보다 효율적으로 수행할 수 있는 시스템 체계를 제시하였다. 이 체계의 핵심적 특징은 사고점이라고 지칭한 분석점에 전문가가 사전 분석을 통해 대상 설비(들)에 대한 사고 빈도/결과 분석에 필요한 값을 얻기 위한 질의서와 내부 계산식을 만들어놓고 일반 사용자는 그 점을 지도에 위치시키고 그 내부 질의에서 요구하는 값을 입력함으로써 QRA가 수행되는 것이다. 궁극적으로 이는 QRA 분석 절차에 있어서 분업화가 가능하다는 아이디어에 기반하여 제시된 것이며 본 논문에서는 실제적 시스템 구축과 적용을 통해 그 체계의 유효성을 확인하였다.
세로-지향 데이터베이스 시스템은 기존의 가로-지향 데이터베이스 시스템과 달리 데이터를 가로(row) 위주가 아닌 세로(column) 위주로 저장한다. 최근에는 데이터 웨어하우스나 의사 결정 시스템 같은 대용량 데이터를 갖는 읽기 위주의 응용들에서 세로-지향데이터베이스의 우수성이 관찰되었다. 본 논문에서는 세로-지향데이터베이스에서의 조인 전략을 구체적으로 분석하고 데이터 웨어하우스 시스템에서 세로-지향 데이터베이스의 우수성을 검증하고자 한다. 두 시스템간의 객관적인 비교를 위해 데이터 웨어하우스 분석 모델인 스타 스키마 벤치마크를 통해 스타스키마조인 질의에 대한 성능분석을 실시하고자 한다. 또한 세로-지향 데이터베이스의 조인 전략으로 조기 실체화(early materialization)와 지연 실체화(late materialization)를 고려하였다. 성능 분석을 통해 스타 스키마 조인 질의처리에 있어 가로-지향 시스템보다는 세로-지향 시스템에서 디스크 I/O 비용이 더 효율적인 결과를 확인할 수 있었다. 세로-지향 데이터베이스 시스템 측면에서는 조기 실체화보다는 지연 실체화 조인전략이 훨씬 우수한 성능을 보였다.
제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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