최근 다양한 내장형 시스템에서 이식성, 신뢰성, 재사용성에서 장점을 가지는 자바가 많이 사용되고 있다. 또한, 내장형 시스템 환경에서 서비스들에 대한 사용자의 요구와 하드웨어 플랫폼이 다양해지고 있다. 내장형 시스템의 플랫폼과 사용자 요구가 다양해짐에 따라 이를 효율적으로 반영하기 위하여 자바 가상 머신의 동적 재구성이 필요하다. 그러나 기존의 자바 가상 머신 재구성에 관한 연구는 컴포넌트 기반 재구성 방법이 대부분이고 이 방법은 컴포넌트의 일부분이 교체될 때 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구의 단점을 해결할 수 있는 동적 재구성이 가능한 자바 가상 머신 모델을 제안한다.
최근의 비즈니스 환경은 고객, 공급자, 파트너 등 다수 기업과의 관계적 협업관계가 중시되는 수평적 통합환경으로 변화하고 있다. 이러한 관계적 협업이 중시되는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 갖추기 위해서 기업은 급변하는 사용자와 시장 요구에 민첩하게 대응하고 적응해야 한다. 본 연구에서는 웹 서비스를 이용하여 다수의 협업관계를 가능하도록 동적 환경에서 배치와 재구성이 가능한 모델을 제시한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 기술을 이용하여 필요한 서비스들을 의미적으로 발견하고 동적으로 재구성한다. 웹 서비스 발견 및 재구성 프토토타입을 통하여 본 모델의 유효성을 보인다.
비쥬얼라이제이션 스프레드쉬트(visualization spreadsheet)는 다차원 데이터집합의 다양한 비쥬얼라이제이션(visualization)환경 지원에 매우 효과적이다. 본 논문에서는 대용량 멀티미디어 데이터집합을 효율적으로 유지관리하고 동적 재구성할 수 있는 멀티미디어 스프레드쉬트 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 실시간 재구성 가능한 셀단위 이차원 스프레드쉬트의 토대에 셀마다 프레임스택을 구비하였다. 이상의 구성으로 스프레드쉬트의 각 셀은 3차원 데이터구조로 구성된 것과 동일한 효과를 갖는다. 제안한 모델은 1) 대용량 데이터집합의 효율적인 구성 및 관리, 2) 사용자요구에 부응하는 셀구조의 실시간 재구성, 3) 사용자와 시스템 간 인터렉티브 유저인터페이스의 장점을 갖는다. 본 논문에서는 다양한 데이터집합의 그래픽랜더링을 통하여 제안한 모델이 우수한 인터렉티브 멀티미디어용 비쥬얼 툴임을 증명하였다.
최근 개인화에 대한 관심이 높아지면서 교육에서도 학생 개개인에게 맞는 학습 콘텐츠를 제공하고자 하는 요구가 높아지고 있다. 특히, 온라인 교육이 대중화되면서 기존 오프라인 교육에서의 획일적인 교육에서 벗어나 학생의 개인 학습 성취도에 따라 학생 수준에 맞는 콘텐츠로 재구성하여 전달할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 동적 프로파일 기반으로 학생 로그 정보를 분석하여 순서 변경, 구성 확장, 구성 축소가 가능한 학습 콘텐츠를 재구성하는 서비스를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 학생 정보와 콘텐츠 정보를 메타데이터로 기록하여 동적으로 프로파일을 생성, 반영하여 학생 상황인지를 통해 학습 콘텐츠를 재구성하는 엔진을 설계하였다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
분산되어 있는 이질형 데이터베이스 시스템들의 자율성을 보장하고, 효율적으로 정보를 공유 및 교환하기 위한 멀티 데이터베이스 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 멀티 데이터베이스 시스템은 새로운 데이터베이스를 추가하거나 제거하는 경우, 관리 시스템을 정적으로 재구성해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 지니 기술을 기반으로 멀티 데이터베이스 관리 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 지니 기술의 Plug&Work 개념을 이용하여 네트워크에 연결된 데이터베이스 시스템들의 연결 변화를 동적으로 감지함으로써, 기존의 멀티 데이터베이스 시스템의 문제점을 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 멀티 데이터베이스 관리 시스템은 지역 tm키마를 동적으로 통합함으로써 전역 스키마를 관리한다.
시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.
최근 들어 데이터가 연속적으로 생성되므로 인해 디스크에 저장된 형태로 모델링되기 어려운 특성을 갖는 데이터 응용환경에 대한 관심이 증대하고 있다. 스트림 데이터를 대상으로 이루어지는 스트림 질의는 저장된 릴레이션 내의 데이터를 대상으로 한번 적용되고 마는 기존의 데이터 응용에서와는 달리, 한번 등록이 되면 계속적으로 입력 데이터 스트림을 감시하다가 질의를 만족시키는 투플이 발생될 때마다 결과를 출력하는 연속성을 갖는다. 이러한 데이터 스트림 처리 시스템에서 성능 향상을 위한 질의 계획 최적화에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이를 위한 하나의 방법으로 현재 사용중인 질의 계획에서 질의 계획의 일부를 재구성하기 위해서 최적화 대상 질의 계획으로의 입력을 중단하고 최적화된 새로운 질의 계획으로 바꾸어 임시 저장된 데이터를 새로운 질의 계획에 입력하는 방법이 이용되고 있다. 그러나 이 방법을 사용하는 경우 입력 데이터 버퍼링을 위한 저장공간에 대한 비용이 증가하고. 부정확한 갑을 산출을 유발할 수 있는 등 몇 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 대상이 되는 질의 계획을 일시적으로 중복시켜 최적화가 진행되고 있는 과정 중에도 기존의 질의 계획이 입력 스트림을 계속 처리하고, 최적화된 새로운 질의 계획으로 입력 스트림을 처리하도록 하는 일시 중복을 이용한 동적 질의 계획 재구성 기법을 제시하였다.
본 논문에서는 이기종 분산 컴퓨팅 환경에서의 관리 대상이 되는 시스템이나 애플리케이션들의 정보 모델을 동적으로 재구성하는 통합 관리/모니터링 시스템을 개발한다. 다양한 플랫폼 위에서 동작하는 하위 시스템들이 추가, 제거, 수정되는 상황에서 분산시스템을 효과적으로 관리하기 위해서는 분산 시스템의 형상과 통합 관리/모니터링 시스템의 정보가 일치해야 한다. 이에 시스템의 형상이 변화되었을 때, 시스템의 변경된 형상과 통합 관리/모니터링 시스템의 정보가 동기화되어야 하며, 동기화가 수행되는 동안 시스템은 정지 없이 모니터링 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 가용성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 관리 대상인 하위 시스템에서 하드웨어나 소프트웨어의 형상의 변경이 있을 때 변경 내용을 통합 관리/모니터링 시스템에 통보하고, 통보된 정보를 바탕으로 관리 대상인 하드웨어 및 소프트웨어의 정보들을 동적으로 재구성 하는 방법을 제안한다. 이를 통해 어떤 이기종 분산 시스템도 통합 관리/모니터링 시스템에 반영하여 신뢰성 있는 통합 관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 도메인에 기반한 개념과 이들 개념간의 관계를 설정할 수 있는 온톨로지 기반 컨텍스트 모델들이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 연구되고 있다. 그러나 새로운 개념의 추가에 따른 온톨로지 재구성은 시간이나 비용적으로 많은 오버헤드를 초래한다. 즉 하위 레벨에 있는 임의의 데이터 구조가 수정될 때마다 계속 적으로 기존 온톨로지를 변경해야만 한다. 따라서 센서 노드의 동적인 컨텍스트 표현보다 미들웨어와 같은 최상위의 추상적이고 정적인 컨텍스트 표현에 적합하다. 한편 센서 네트워크에서의 베이스 스테이션 기반 상황인지 기법은 상황 조건을 만족시키지 못하는 저수준 센싱 정보를 베이스 스테이션으로 전송하는데 많은 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 센서 노드에서의 동적인 컨텍스트의 표현과 저수준 센싱 정보의 전송량을 줄이기 위해 메타데이터와 RDF 기반 구조의 변형인 Triple 구조를 결합한 컨텍스트 모델은 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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