21세기는 생물자원을 이용한 산업이 많은 분야의 발전을 이끌어 나간다고 해도 과언이 아닐 정도로 현재 많은 분야에서 생물자원의 보전과 활용에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있다. 이러한 것은 생물자원부국이 앞으로의 선진 국가를 의미하는 것으로 자원이 부족한 국내 실정으로는 더욱더 많은 관심을 가지고 이를 해결해야만 하는 과제를 가지고 있다. 생물분야의 연구는 타 분야와는 다르게 지금까지 외면되어 왔기 때문에 정보화에 대한 마인드가 부족하여 대부분의 정보가 디지털화되어 운용되어지지 못하고 있으며, 운용되어지는 정보는 서로 표준화되지 못해서 정보의 재사용이나 공동활용이 부족한 실정이다. 정보로서의 가치를 가지기 위해서는 표준화되어 사용자가 원하는 정보로의 가공을 거쳐 Real-Time 접근이 가능해야만 한다. 본 논문에서는 생물자원이 가지고 있는 정보의 운용을 효율적으로 구축하기 위하여 국내 생물자원 네트워크 구성, 생물자원정보 통합 방법, 표준화를 위한 DTD작성과 데이터베이스 구축을 위한 컴포넌트를 이용한 입력시스템 구축, 미디에이터 기법을 이용한 분산통합, GRM(Global Road Map) 작성을 통한 효율적인 정보의 접근이 가능한 시스템 구축을 목적으로 한다.
데이터 그리드의 작업 수행시 먼 거리에 위치한 자원 사용을 위해 그리드 자원 중개자를 이용한다. 그러나 효율적인 작업 수행이 필요로 하는 모든 자원들의 최적화된 사용은 제공하지 못한다. 이에 본 논문에서는 작업예약 정보를 이용하여 실시간으로 자원간의 최적화된 사용을 이루는 데이터 복제 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
본 고에서는 공학분야 중에서도 그 응용범위가 가장 광범위하다고 할 수 있는 기계공학분야의 이용자에게 수준 높은 웹 정보자원을 효율적으로 제공하기 위하여 검색엔진을 통하여 자동 수집된 웹 정보자원을 기계공학분야 주제전문가의 평가를 통해 핵심정보를 선정하고 이를 더블린코어 메타데이터를 응용한 베타데이터 요소에 따라 조직하여 웹 상의 검색 인터페이스에 의해 이용될 수 있도록 주제 게이트웨이 시스템을 설계하였다. 정보자원의 검색방법으로는 키워드 검색과 주제분류체계에 따른 브라우징 검색 등 두 가지 방법을 이용하였다.
그리드와 같은 대규모 컴퓨팅 자원이 연결되어 이용되는 분산처리 환경에서 가장 중요한 기능중에 하나가 자원 탐색(lookup)기능이다. 찾기 기능은 미리 정해진 형태로 지원을 등록하고 이 정보를 중앙에서 관리하는 단일기관이나 소규모로 분산된 컴퓨팅 자원을 공유하는 환경에서는 문제되지 않는다. 그러나 임의로 가입과 탈퇴가 가능하고 대규모로 자원이 연결된 그리드 환경에서는 빠른 자원 탐색이 성능의 기본 요소가 된다. 이 논문에서 그리드 환경에서 자원탐색 방법으로 분산형 자원탐색 방법인 Chord시스템을 이용하고 자원탐색방법을 신뢰성 있게 유지하기 위해 메시지큐를 이용하여 시스템을 모델링하고 시스템을 설계한 내용을 기술하였다. 이를 위하여 Chord시스템에 Message Queue System을 통합하여 응용 프로그램에서 요청한 자원탐색을 메시지 큐에 저장하여 노드가 failure되거나 네트워크가 분할이 되더라도 메시지 큐에 저장된 내용을 바탕으로 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
최근 인터넷 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보자원을 효과적으로 검색하기 위한 방법으로 메타데이터를 이용하여 필요한 정보 자원에 정확하게 접근하는 방법이 다양한 분야에서 제안되고 있다. 메타데이터는 정보자원을 효과적으로 검색하고 데이터를 재가공하여 다양한 각종 정보자원에 대한 정보 및 기록 관리를 할 수 있다. 이 논문에서는 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 XML을 이용한 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한다. 홈쇼핑 사이트의 고객인 소비자를 대상으로 효율적인 정보 추천 및 검색을 위해, 상품 토픽맵 온톨로지를 구축하고 소비자에게 알맞은 쇼핑 정보를 전달하기 위한 정보검색 시스템을 설계 구축한다. 온톨로지의 자동적 구축은 데이터 마이닝 기법인 COBWEB의 개념 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하였다. 기존의 전문가에 의한 수동적인 온톨로지 구축을 자동화 시키므로써, 대량의 온톤로지를 구축하여 정보검색에 효율을 기할 수 있다.
본 연구에서 개발한 UPC(Ubiquitous Personal Computer)는 무선 네트워크를 지원하는 모바일 폰을 이용하여 언제 어디서든 PC의 자원을 사용할 수 있는 기술로서, 모바일 폰은 WebDAV 프로토콜을 이용하여 WebDAV 서버자원(PC의 자원)을 관리하며, GUI 환경의 간편한 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자는 구현된 인터페이스와 WebDAV 기본 메소드를 이용하여 PC에 자원을 등록하고, PC 자원에 대하여 열람, 검색, 삭제, 업로드, 다운로드 등을 제공한다. 이와 같은 시스템은 휴대용 기기(PDA, 모바일 폰)의 저장 공간 한계를 극복하는 하나의 해결책이 될 수 있다. 개발되어진 UPC를 적용 모델은 삼성 Anycall SCH-M470을 이용하였으며 일차적으로는 에뮬레이터를 이용하여 실험을 거쳤고 이 실험을 바탕으로 솔루션을 SCH-M470모델에 배포하여 실험 및 검증을 하였다.
MPLS망은 레이블 스위칭을 통해 고속의 라우팅은 제공하지만 서비스 질은 보장하지 않는다. 따라서 MPLS망을 통해 종단간 서비스 질을 보장하기 위한 방법으로 RSVP 흐름 군집을 이용한다. 즉, 입구 라우터와 출구 라우터 간의 흐름들이 요구하는 자원들의 군집하여 예약함으로써 각 흐름들을 요구하는 서비스 질을 보장하게 된다. 이와같이 각 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약하는 이유는 각 흐름별로 예약하고 그 예약에 따라 처리를 하게 되었을 때 흐름 별 상태 정보 저장 및 처리하는 데 많은 비용이 들기 때문이다. 특히 이러한 흐름의 수가 매우 많은 코어 망에서 문제가 크다. 이처럼, 입구 라우터와 출구 라우터간의 흐름들이 요구하는 자원들을 군집하여 예약했을 때, 군집된 흐름들이 입구 라우터와 출구 라우터까지 레이블 스위칭을 통해 전달되면서 이렇게 예약된 자원을 이용하여 서비스 질을 보장 받을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 군집된 RSVP 메시지를 통해 자원 예약이 이루어질 때 레이블을 할당하고 바인딩 시킴으로써(레이블이 자원 예약 상태 정보에 대한 구분자 역할을 함) 레이블 스위칭을 통해 패킷이 전달되면서 예약된 자원의 서비스를 받을 수 있게 된다. 자원예약 상태 정보를 레이블 운송 테이블에 저장함으로써 레이블 교환 시 자연적으로 자원 예약에 대한 구분이 됨으로 빠른 구분이 가능하다.
오래전부터 정보자원, 특히 서지정보에 대한 기술 형식으로 널리 이용되어온 MARC은 급변하는 정보환경에 적응하기 위해 노력하고 있다. MARC은 이미 구축되어 있는 대규모의 정보자원과 포괄성으로 인하여 각종 정보자원에 대한 메타데이터로서 역할을 충분히 수행할수 있으리라 판단된다.
클라우드 환경을 구성하는 자원을 능동적으로 사용 하기 위해서는 부하분산 정책이 필요하며 효율적으로 작업을 할당하고 공유할 수 있는 자원 관리 스케줄링이 필요하다. 또한 자원의 경제성을 유념하여 클라우드 서비스 제공자의 이익 창출과 자원 활용도의 개선을 실현해야하고 서비스 사용자의 만족도를 향상시켜야 한다. 본 논문에서는 계층형 부하분산 정책을 이용한 비용이익 기반 자원관리 스케줄링 모델(Cost-benefits Based Resource Management Scheduling Model using Hierarchical Load Balancing Policy)을 제안한다. 제안하는 모델은 계층형 부하분산 정책을 적용하여 자원을 통합, 관리함으로서 개선된 유지보수성을 제공하며, 서비스 제공자의 비용이익을 고려하여 각 자원들마다의 자원협상 메커니즘과 비용이익을 우선으로 하는 가격 결정 알고리즘을 제공하여 합리적인 자원 할당이 가능하다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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