분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.
차세대 이동 통신망의 발전으로 상용 망과 이 기종 망이 서로 겹쳐진 다중 망 구조가 형성될 것이다. 이러한 여러 망이 겹쳐진 다중 망 구조에서 전체 무선자원의 사용 효율을 높이고 Eb/Io (bit energy-to-interference plus noise density ratio)를 개선하기 위해 이기종망간 혹은 동종망간 상호 연동 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 동종망과 이기종망들이 서로 겹쳐져 있는 다중 셀 환경에서 load를 효율적으로 분산시킴으로써 무선 자원의 효율을 높이고 신호의 간섭양을 줄여 사용자의 QoS 보장 및 성능 개선을 위한 soft load balancing algorithm을 제안 및 분석한다. 본 논문에서는 수학적 분석을 통해 효율적인 load sharing을 위한 최적의 LBR (load balancing ratio) 을 구하고 이를 이용하여 각 network에 traffic 양을 할당하여 서비스한다. 그러므로 soft load balancing 알고리듬은 보다 안정적인 데이터 전송을 가능하게 한다.
현재 통신망 서비스는 과거의 한 지역에 국한된 서비스 수준을 넘어 전세계 지역을 대상으로 발전되고 있으며, 그에따라 통신 설비와 그 서비스의 종류도 다양화 및 고도화 되어 가고 있다. 그러나, 각 지역의 통신 노드들은 서로 다른 형태의 정보와 시스템으로 구성되어 있기 때문에 전체 통신 노드들의 통합시 발생할 수 있는 이기종 시스템간의 상호운용(interoperability) 및 관리 문제, 분산 환경하에서의 처리 문제 및 무관성(transparency) 충족문제 등을 표준화 작업을 통하여 해결해 나가고 있다. 또한, 초기의 통신망 출현 시에는 망 자체적인 특성으로 인하여 정보의 수준이 단순하였으나, 요사이 통신망은 엄청난 수의 노드 분산화, 구성 노드의 이질화 및 복잡화는 물론이고 이러한 특성을 갖는 망 자체의 빠른 진화로 인하여 망에서 다루어야 할 정보의 종류와 가지수는 천문학적으로 증가하고 있는 실정이다. 이와 같은 현실로 인하여 정보 관리 서비스 구조에 대한 연구가 꾸준히 진행되어 1988년 국제전신전화자문회(Consultative Committee for International Telegraph and Telephone: CCITT, 이하 CCITT라 함, CCITT는 현재 ITU로 개명)에서는 전체 통신망에 존재하는 통신 관련 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 강력한 정보 제공 시스템인 전역(global) 디렉토리 서비스에 대한 국제 표준으로 X.500 시리즈를 발표하기에 이르렀으며, 계속적인 보완작업을 통하여 1992년판 표준안이 완료되었다. 이에 본 고에서는 1992년 판 X.500 디렉토리 표준에 명시된 내용 중 정보 모델링 관점의 내용들을 발췌 분석하므로써 향후 디렉토리 정보 베이스 구축시에 가이드라인으로 사용할 수 있도록 하고자 한다.
동시 지원 사용자 수를 최대 목표로 하는 VOD와 같은 연속 매체 서버는 증가하는 사용자의 요구를 만족시키기 위해 디스크의 추가가 필요하다. 디스크 제조 기술의 급속한 발전으로 새로이 추가되는 디스크들을 이전의 디스크에 비해 저장용량과 전송 능력면에서 더 좋은 성능을 가진다. 그러나 이전의 저장 기법들은 각 디스크들의 성능차를 무시하고, 일률적인 분산 배치의 방법을 사용하였다. 또한, 디스크들간의 이질적인 환경을 고려한 다른 연구에서도 현재 주종을 이루고 있는 MZR(Multi Zoned Recording) 방식의 디스크들에 대한 고려가 부족한 게 현실이다. 본 논문에서는 이러한 이질적인 디스크간의 성능차와 MZR디스크의 특성을 고려한 ZBSR( Zone Bandwidth to Space Ration)를 사용한 배치 기법으로 디스크 자원을 효율적 사용하는 방법을 제시한다.
최근에 많은 기업들은 XML 메시지 기반의 분산 환경에서 이기종 간의 표준으로 자리잡고 있는 웹 서비스를 도입하여 B2C 뿐만 아니라 B2B에 거쳐서 기업과 기업간 동적인 비즈니스를 수행하고 있다. 하지만, 웹 서비스의 도입이 성공적으로 이루어지기 위해서는 차별화된 서비스 품질을 보장해 주어야 한다. 현재 대부분의 웹 서비스에서는 메시지에 대하여 차별화를 두고 있지 않으며, 기존의 웹 서버들은 웹 서비스 제공자와 사용자간에 체결된 서비스 수준 계약에 대한 품질 요소들을 적절하게 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 차별화 서비스에 사용되는 응용 수준에서의 적합한 품질 요소를 분석하고, 이러한 품질 요소를 이용하여 웹 서비스 메시지를 처리하는 프로세스에 대하여 서비스 수준 계약을 최대한으로 만족시키기 위하여 동적으로 우선순위를 할당할 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다.
워크플로우 관리시스템(WfMS: Workflow Management System)은 업무 프로세스를 컴퓨터에 의해 정의, 실행 및 관리하기 위한 소프트웨어 시스템이다. WfMS에서는 업무 프로세스의 로직을 컴퓨터가 이해 가능한 언어로 표현하므로 다수의 사용자가 이기종의 분산된 환경에서 참여하는 업무 흐름을 관리 하는데에는 효율적이나 지식경영 측면에서의 지원은 미약하다. 본 연구에서는 WfMS 구조하에서 효과적인 지식 관리를 위해 인공지능 기법의 하나인 사례기반추론(CBR: Case Based Reasoning)을 활용하여 업무 흐름상에서 발생하는 지식을 생성, 저장, 추출되도록 하는 업무 지원 시스템을 개발한다. 지식의 생성을 위해 폼 기반 워크플로우 관리 시스템을 활용하고 CBR 엔진은 제약 조건의 형태로 이뤄지는 쿼리에 대해 유사 사례 추출을 담당한다. 사례 베이스의 저장 형식은 XML(extensible Markup Language)을 이용한다. 본 연구에서 개발된 업무 지원 시스템을 활용함으로써 업무 조정자만으로서의 WfMS의 한계를 벗어나 지식경영 도구로서의 WfMS를 기대할 수 있다.
OLAP(On-line Analytical Processing)은 데이터를 다차원적으로 집계하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공함으로써 고부가가치 창출에 사용되는 비즈니스 인텔리젼스 기술 중의 하나이다. 질의 처리 시간 제약 조건을 만족하기 위해 OLAP 시스템들은 다차원적 집계 결과를 미리 계산하여 저장해 둔다. 이 때 저장되는 데이터를 OLAP 큐브(cube)라고 하며, 데이터의 분석은 주로 큐브를 브라우징하면서 이루어진다. 본 연구에서는 웹 서비스를 통해 큐브를 브라우징할 수 있는 ‘웹 OLAP 큐브 브라우저(WOCB)'를 개발하였다. WOCB는 본 연구팀이 개발한 웹 서비스 기반의 OLAP API인 XMLMD를 사용하여 개발되었으며, 웹 서비스를 통해 전송되는 OLAP 큐브 데이터를 XML, HTML, 엑셀, 그래프 등의 다양한 형태로 검색할 수 있는 기능을 제공한다. 본 연구 결과는 이기종 플랫폼 환경에 분산되어 있는 OLAP 서버들을 통합할 때 하나의 컴포넌트로 사용될 수 있다는 장점을 갖는다.
최근에 인터넷 및 웹의 급속한 발전과 더불어 S/W 개발의 새로운 방법으로 컴포넌트가 대두되고 있다. 이는 빠른 시간 안에 원하는 소프트웨어 제품을 적은 비용과 최소한의 노력으로 생산할 수 있어 효율적인 시스템 개발 및 소프트웨어 재사용에 많은 이점을 가질 수 있다 그러나 현재 사용되고 있는 COM, CORBA등은 프로그램 작성뿐만 아니라, 분산 시스템 하의 서로 다른 플랫폼에서 운영상의 문제점들이 발생하게 되었다. 본 논문에서 제시한 EJB 방식의 아키텍쳐 시스템은 서로 다른 네트워크 환경과 이기종의 시스템에 존재하는 프로그램 객체들을 동일 시스템에서 사용하는 것처럼 통합을 가능하게 해주고 있다. 그리고 사례연구를 통하여 웹 컴포넌트의 모델분석과 설계를 하여 빈(Bean)을 생성하였으며, 결론으로 COM., CORBA Component(CCM), EJB기반 컴포넌트를 비교하였다.
이기종 DB에 분산 저장되어 있는 데이터를 통합하여 사용자가 단일한 환경 내에서 각종 데이터를 접근, 관리할 수 있는 기술로써 멀티데이터베이TM 시스템(Multidatabase System:MDBS)이 연구되어 왔다. 그러나, 기존의 MDBS 는 사용하는 통합 모델에 따라 데이터 정의 언어나 데이터 처리 언어를 새로 정의하여 사용하였기 때문에, 지역 데이터베이스 시스템의 사용자는 새로운 데이터 모델과 데이터베이스 언어를 습득해야 하는 문제가 발생한다. 그러므로, 이를 해결하기 위해 현재 표준으로 진행되고 SQL3를 기반으로 한 MDBS의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 SQL3를 확장한 멀티 데이터베이스 질의 언어(Multidatabase Query Language: MQL)를 제시하고 MQL을 이용한 3단계 스키마 통합 방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 대규모 무기체계에서 정보 모델 기반의 통합 관리 및 모니터링 시스템을 위한 결함허용 방법을 제시한다. 정보 모델 기반의 통합 관리 및 모니터링 시스템은 이기종 분산 환경으로 이루어지는 대규모 무기체계의 하드웨어 및 애플리케이션을 추상화된 정보 모델을 이용하여 관리할 수 있는 중앙 관리 및 통제 시스템이다. 대규모 무기체계에서는 하나의 시스템에서 오류가 발생하게 되면 시스템 전체에 영향을 줄 수 있기 때문에 중앙 관리 및 통제 시스템에서의 결함허용 방법이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 정보 모델을 관리하기 위한 결함허용 그룹을 정의하고, 결함허용 그룹마다 서로 다른 결함허용 방법을 설정하여 애플리케이션의 중요도에 따라 다양한 방법을 이용하여 결함허용을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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