XML은 웹 상에서 정보교환의 표준이며, 이종의 데이터를 보유하고 있는 지역 시스템들은 XML View를 이용하여 정보를 공개한다. 사용자는 XML을 위한 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 분산된 XML View들을 대상으로 통합 XQuery질의를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 통합 XQuery질의는 자연스럽게 다른 지역시스템들 사이의 조인을 포함 할 수 있다. 조인은 비용이 많이 드는 연산자이므로 조인을 효율적으로 처리하는 것은 전체 질의의 성능에 큰 영향을 준다. 그러므로 조인을 효율적으로 처리하기 위한 비용을 결정하는 연구가 중요하다고 할 수 있다. SQL에서는 이와 같은 연구들이 많이 존재하며, 분산 환경에서의 조인을 효율적으로 처리하기 위해 크게 두 가지 비용을 고려한다. 그 중 하나는 지역시스템 내에서 조인을 처리하는 조인비용이며, 나머지 하나는 조인을 수행하기 위하여 다른 지역시스템으로 데이터를 전송하는 통신비용이다. 이 두 비용은 분산 조인을 처리하기 위한 중요한 요소이므로[6,7,8] 이를 측정하는 것은 통합 질의 처리를 위해서 필요한 연구라 할 수 있다. 그러나 테이블 구조의 데이터를 검색하기 위한 SQL 의 방법들을 구조적인 XML 데이터를 검색하기 위한 XQuery질의를 위해서 그대로 사용하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 통합 XQuery질의의 조인을 효율적으로 처리하기 위해 조인비용과 통신비용을 측정하는 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 앞서 기술한 문제점을 해결하여, XQuery 질의의 조인을 효율적으로 처리하기 위한 비용을 측정할 수 있도록 한다.
소프트웨어 개발 시 보안을 고려한 개발방법의 적용은 추가비용을 발생시키고, 이러한 추가 비용은 많은 개발조직에서 보안을 고려하지 못하는 원인이 된다. 보안을 고려한 개발을 진행 하더라도, 주어진 비용 내에서 처리할 수 있는 취약점 처리량을 산출하는 방법이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 보안 취약점 처리 비용을 효율적으로 사용하여 취약점 처리량을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 소프트웨어 개발단계 중 구현 단계에 중점을 두고, 정적 분석 툴을 활용하여 CWE TOP25에 대한 보안 취약점을 찾아낸다. 찾아진 취약점은 CWE의 정보를 활용하여, 각 취약점의 위험도, 처리 비용, 비용 당 위험도를 정의하고, 처리 우선순위를 정의한다. 정의된 우선순위를 통하여 탐지된 취약점 처리에 소모되는 비용을 산출하고, 투입 비용 내에서 취약점 처리량을 제어한다. 본 방법을 적용하면, 투입 비용 내에서 최대의 취약점의 위험도를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
클라이언트/서버 환경에서 뷰 실체화 기법을 이용한 공간 질의 처리 방법은 동일한 질의에 대하여 실체화된 뷰를 이용하므로 처리 비용과 시간을 감소시킬 수 있다. 그러나 뷰 실체화는 서버 데이터 베이스의 변경에 따른 뷰 일관성 유지 비용이 추가로 발생하므로, 공간 데이터베이스 변경 등 경우에 따라서는 뷰 실체화를 이용한 공간 질의 처리 방법이 기존 방법에 비하여 더 많은 비용과 시간이 발생할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 고려하여 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 공간 질의 처리를 위하여 기존의 질의 처리 방법과 실체화된 뷰를 이용한 질의 처리 방법을 혼용한 방법(hybrid approach)을 제시한다. 이 방법에서는 클라이언트에서 공간 질의 처리를 요청한 경우에 서버에서 공간 질의 재수행 비용과 실체화된 뷰의 일관성 유지 비용을 비교 평가하여 질의 처리 결과를 실체화된 뷰로 유지 여부를 결정한다.
최근 수확불변 하에서의 오염처리비용회피활동(pollution haven activities)에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나 수확체증 하에서의 연구는 미미한 실정이다. 1990년대 이후 수확체증 하에서의 교역이론이 산업 재배치에 대한 문제를 다루면서 수확체증과 오염처리비용회피활동 간의 관계를 살피는 것은 의미 있는 일이다. Davis (1998)가 발표한 수확체증 하에서의 자국시장효과(home market effect)에 대한 모형을 응용하여 환경정책이 산업 재배치에 주는 효과를 분석한 결과 시장규모가 적은 지역에서 오염물처리에 대한 책임을 생산자가 담당하는 지역과 시장규모가 크면서 오염물로 인한 비효용을 거주자가 감내하는 지역과의 교역상황에서 교역장벽이 높을 때 일부 공해산업에 대해 오염처리비용회피효과가 존재하나 교역장벽이 낮아지면서 공해산업뿐만 아니라 저공해산업에서도 산업의 지역이탈이 관찰되어 오염처리비용회피활동에 대한 식별이 힘들어지며 오염처리비용회피효과(pollution haven effect)뿐만 아니라 오염처리비용회피가설(pollution haven hypothesis)이 동시에 성립됨을 보일 수 있었다. 따라서 시장규모가 작으나 환경보전가치가 높아 환경규제가 강한 지역에서 환경보전과 지역경제발전을 동시에 도모하기 위해서는 오염처리기술의 생산성을 높이기 위한 활동이 필수적이다.
본 연구는 최소비용문제에 적용할 수 있는 사전처리 기법의 이론과 그 구현에 대해서 다룬다. 일반적으로 해법을 적용하여 문제를 풀기 이전에 최적해에서 유통량을 알 수 있는 호나 중복적인 호와 점을 제거하여 문제 크기를 줄이는 과정을 사전처리(preprocessing)라 한다. 또한 문제의 비가능성이나 입력된 문제의 정확성 등을 검사하는 과정도 사전처리에 포함하기도 한다 따라서 사전처리는 문제 축소와 입력된 문제의 정확성 검사 등을 통해 해법의 수행도와 안정성을 높이는 효과를 가져다준다. 본 연구에서는 최소비용문제의 사전처리로 비가능성 판정, 중개지에 대한 사전처리, 병렬호에 대한 사전처리, 호의 유통상한과 유통하한을 이용한 유통량고정에 대한 사전처리, 우회경로에 대한 사전처리 등을 연구하였다. 본 연구에서는 네트워크 단체법 프로그램에 최소비용문제에서의 사전처리기법을 각각 구현하여 이러한 사전처리를 하지 않았을 때와 비교하여 문제의 크기를 줄일 수 있었고 수행시간을 16%정도 줄일 수 있다는 것을 실험적으로 보였다.
환경기초시설에 대한 투자가 우리나라 총 환경관련 예산의 80%이상을 차지하고 있다는 사실에서도 알 수 있듯이, 수질 폐기물의 관리를 위한 기초시설의 건립과 운영은 환경정책의 가장 중요한 부분인 동시에 대규모의 재원을 필요로 하는 사업이며, 따라서 비용극소화를 위한 많은 노력이 요구된다. 환경기초시설의 설치 운영에 소용되는 비용은 크게 두 부류로 나누어지는데, 설치비와 운영비에는 규모의 경제가 있어서 규모가 큰 시설일수록 평균비용이 감소하는 반면, 수거운반비와 보상비는 규모가 큰 시설일수록 평균비용이 증가한다. 따라서 총비용은 시설규모의 U자형 함수가 될 것이며, 이 논문의 목적은 각 비용요소를 계량화하여 환경기초시설의 적정규모, 즉 총비용을 극소화시키는 시설규모를 도출하기 위한 모형을 제시하는 것이다. 이 논문에서 제시한 모형은 수학적으로 단순하여 현실 문제에 쉽게 적용할 수 있으며, 간단한 컴퓨터 프로그램을 통하여 적정규모를 계산하고 비용분석을 할 수 있다. 이 모형을 우리나라의 소각시설에 적용한 결과 다음과 같은 정책적 시사점들을 얻을 수 있었다. 첫째, 생활폐기물의 수거운반비가 1,500원/톤/km이고 가구들이 폐기물 관리지역내에 고르게 분포되어 있다고 가정할 때에 총소각비용을 최소화하기 위해서는 약 23만 가구당 처리용량이 830톤/일인 소각장을 설치 운영하여야 하며, 이때에 폐기물 단위당 처리비용은 약 100원/kg이다. 둘째, 가구당 폐기물발생량과 인구밀도의 지역간 차이로 인하여 적정규모 역시 지역간 차이가 있으며, 우리나라에서는 도시지역일수록 규모가 큰 시설이 효율적이다. 셋째, 폐기물 처리사업은 오염의 원인과 수익의 주체가 분명하므로 처리에 소요되는 비용은 가계가 부담하여야 하며, 이를 위하여 현재의 쓰레기봉투가격을 인상하여야 한다. 넷째, 현재 폐기물 처리시설의 설치 운영이 공공부문에 의하여 이루어지고 있어 이를 민영화하는 것이 바람직한데, 그 이유는 환경기초시설의 적정규모를 도출함에 있어 핵심사항인 비용에 관한 정보를 관련 분야의 민간부문이 더 많이 가지고 있을 가능성이 높으며, 입찰을 통하여 사업자를 선정할 경우 가장 효율적인 기업에 의한 설치 운영이 가능하기 때문이다. 이를 위하여 쓰레기봉투가격의 인상과 함께, 폐기물의 처리가 행정구역에 연계되어 이루어지고 있는 현재의 제도 역시 폐지되어야 한다.
본 논문에서는 응용 주문형 집적회로 (ASICs)로 구현되는 신호처리기의 비용 예측 방법을 소개한다. 비용 예측은 디자인의 초기 단계에서 다양한 설계 사양들을 비교하여 성능과 비용 면에서 최적의 설계를 찾는데 도움을 준다. 본 비용 예측 방법은 Computer-Aided Design 도구들을 이용하여 시스템 동작 표현으로부터 시작하여 시스템 분할과 상위 수준 합성을 거쳐 레지스터 전송 수춘 단계에서 비용 예측을 실행한다. 사례 연구로 SWIR focal plane으로부터 생성되는 신호를 처리하는 신호처리기의 비용 예측을 실험한다. IBM 1.0 마이크론 기술의 CMOS 표준 셀을 적용하여 실험을 한 결과 각 채널로부터 전달되는 데이터를 실행하기 위해서는 3개의 칩이 필요했다.
분산 데이터베이스 시스템에서 데이터의 할당이란 릴레이션이 분할되어 생성된 프래그먼트들을 여러 사이트에 분산시키는 것을 의미한다. 최적의 데이터 할당이란 할당에 소요되는 비용을 최소화시키는 할당 해를 찾는 것이라고 할 수 있는데, 본 논문에서는 저장, 질의 처리 및 전송 비용을 고려한 데이터 할당 함수를 정의하였다. 본 논문에서 정의한 할당 함수에서는 전송비용을 갱신 전송 비용과 검색 전송 비용으로 나누어서 산출하도록 정의하였다.
공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터에 대한 처리 비용 및 전용 비용으로 인한 서버 사이드의 병목 현상 및 질의 처리 속도의 저하라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 미들웨어인 C-C Connector의 Method 및 프로토콜을 제안한다. 제안하는 C-C(Client To Client) Connector는 질의의 분석과 CIT(Client Information)의 검색을 통하여 인접한 클라이언트들의 캐쉬 데이터를 이용한 질의 처리의 가능 여부를 판단하며 인접 클라이언트와 요구 클라이언트 사이의 Connection을 형성함으로서 클라이언트-클라이언트의 질의 처리 및 데이터 전송 기능을 지원한다. 그리고 이러한 기능의 지원을 위한 서버, C-C Connector, 클라이언트 사이에서 수행되어지는 질의 처리의 프로토콜을 정의한다. 제안된 C-C Connector의 Method 및 프로토콜은 서버 사이드의 처리 비용을 현재 서버에 접속중인 클라이언트들에게 분배함으로서 서버 사이드의 병목현상과 질의 처리 시간의 지연이라는 문제점을 개선할 수 있으며 클라이언트 사이드에서의 반응 속도의 향상과 현재 연결된 시스템의 처리 성능을 최대한 활용할 수 있다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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