현재 JDBC를 통한 웹 어플리케이션의 제작은 데이터베이스 커넥션에 대한 관리 기능의 부재, 다중 데이터베이스에 대한 효율적인 접근 방법의 부재, 예외 처리(try…catch) 구문의 부담, 질의 결과(ResultSet)에 대한 subset을 처리 방법의 어려움이 존재하는 JDBC의 한계로 인해 개발에의 상당한 까다로움과 고려해야 할 사항이 다수 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해결함과 동시에 개발비용과 개발 시간을 단축하고 사용자 요구에의 응답 시간을 최소화할 수 있는 데이터베이스 connectivity를 위한 컴포넌트를 설계하고 그것을 구현한다. 본 컴포넌트는 다중 데이터베이스를 지원하고, 데이터베이스에 대한 커넥션을 관리하며 JDBC 드라이버의 등록과 로딩을 관장하며, 예외 상황을 내부적으로 처리하고 ResultSet을 효율적으로 다룰 수 있는 기능 및 다중 생성자 권한으로 관련 테이블에의 접근 용이성을 제공한다. 본 컴포넌트를 이용한 웹 어플리케이션을 제작에 필요한 코드의 양은 그렇지 않았을 때에 비해서 약 30%의 절감 효과가 있다. 더불어, 디버깅에 필요한 시간을 최소화 할 수 있어 개발해서 약 30%의 절감 효과가 있다. 더불어, 디버깅에 필요한 시간을 최소화 할 수 있어 개발 기간을 약 2/3 수준으로 단축할 수 있으며 시스템 성능 향상에 도움을 준다. 이것은 실제 프로젝트(한국통신 웹사이트-www.kt.co.kr-, 존슨앤존슨 웹사이트-www.cleanandclear.co.kr-)를 통해 검증되었다.
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.
현업에서 사용하고 있는 정형 데이터는 데이터모델링에 대한 이해부족 및 적용의 미흡으로 정규화되지 않은 채로 테이블 형태로 관리되고 있는 현실이다. 데이터베이스 설계의 균형이 파괴되면 데이터 질의에 대한 응답속도에 영향을 미치며, 데이터 비만도가 높아지게 된다. 본 논문에서는 최적화된 데이터모델링을 통한 데이터베이스 설계를 통하여 데이터 비만도가 어떻게 개선되었는지를 연구하였다. 데이터 비만도가 과다하게 나타나는 방사형 및 업무 중심의 고립형 설계에서 객체(데이터)와 객체간의 관계 중심의 데이터모델링을 통한 정방형 설계를 함으로 데이터 질의 경로가 선명하게 가시화되었다. 데이터비만도 면에서도 기존의 연구지원 데이터베이스의 비만도는 57.2%였으나, 새로운 연구지원 데이터베이스에서는 16.2%로 나타나 데이터 비만도가 40.5%가 개선되었으며, 데이터의 중복을 최소화함으로써 데이터의 정확성과 무결성이 보장되는 데이터베이스로 개선되었다.
데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 뷰 선택 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 기존 뷰 선택 알고리즘들에서의 문제점을 극복하기 위해서 개선된 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMRT(Algorithm for Selection on Views to Materialize using Reduced Table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성한 다음, 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 제안한 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 우리는 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 보인다.
최근 병원정보 시스템은 의료서비스의 질과 효율성을 제고하기 위해 스마트폰 및 태블릿 PC를 활용한 스마트 진료서비스가 대형병원을 중심으로 도입되고 있으며 개인의 진료정보를 PC, 스마트폰 등을 통해 관리하는 개인건강기록(PHR) 서비스에 대한 관심 및 기술개발이 활발히 진행 중에 있다. 이러한 차세대 병원정보 시스템을 구축하기 위해서는 상이한 병원정보 시스템 간의 데이터 연동과 다양한 사용자 기기 간의 UX 일관성이 보장되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 멀티플랫폼 환경 하에서 의료정보를 통합하여 연동할 수 있는 게이트웨이 시스템을 설계하기 위해 개인의 진료정보 표준과 성능 향상을 위한 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 게이트웨이 시스템의 핵심 기능인 데이터 간의 매핑 방법에 있어서 CCR 표준을 적용하고 다중 테이블 기반 매핑 방법을 사용하여 시스템 설계를 하였다. 이에 대한 성능 평가를 위해 실험을 한 결과 응답속도가 약 20% 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결함과 동시에 데이터 웨어하우스의 성능을 향상시키기 위해서 새로운 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMR(Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성하고, 그리고 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 알 수 있다.
공간 데이터 웨어하우스에서 의사 결정 지원을 위한 공간 데이터 큐브는 크기가 방대하기 때문에 이를 효율적으로 관리하고 질의 처리의 수행 속도를 높이기 위한 공간 데이터 큐브 색인 기법이 요구된다. 제안된 데이터 큐브 색인 기법들 중 Hierarchical Dwarf는 사실 테이블의 튜플 필드 값의 중복을 이용하여 큐브를 압축하여 저장 비용과 질의응답 속도 면에서는 우수하지만 공간 차원을 지원하지 않으며, OLAP-favored Search 기법은 R-tree기반으로 공간 차원에 대한 계층적 집계 값을 제공하고 공간 OLAP 연산을 지원하지만 공간 및 비공간 차원들을 통합한 의사결정을 지원하지 못한다. 본 논문에서는 통합된 다차원 개념 계층지원을 위한 데이터 큐브 색인을 제안한다. 이는 개념 계층에 대한 정보와 사실 테이블에 지장된 튜플들을 참조하여 각각의 차원에 대해 생성된 개념 계층 트리들이 연결되어 통합된 색인이다. 이 때, 중복되는 개념계층 트리가 존재할 경우 이를 공유함으로써 저장 비용을 줄인다. 특히 제안 기법은 공간 및 비공간 차원이 통합된 개념 계층 트리들을 사용하므로, 공간 및 비공간 차원에 대한 OLAP 연산 비용이 감소한다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
SOLAS 선박은 SFI group 코드 기준으로 적어도 83종의 장비를 탑재해야 하고, 각각의 장비는 다시 수 개에서 수십 개의 컴포넌트로 구성이 된다. 선박 운항 중에는 이러한 장비의 정상적인 운영이 보장되어야 하고, 문제 발생시 즉각적인 수리를 위하여 원격유지보수의 요구사항이 높다. 본 연구는 항해통신장비의 원격유지보수에 적합한 장비의 분류체계를 제시하고, 적절한 데이터베이스 구조를 도출하고자 했다. 연구 결과, 선박 항해통신장비의 원격유지보수를 위하여, 장비의 분류체계는 장비의 종류, 모델, 컴포넌트로 계층화되어야 하고, 고장모드와 영향분석, 질의응답, 수리이력, 상태정보와 예방정비 등의 테이블을 장비 모델 기준으로 구축하는 것이 효과적임을 알게 되었다. 140개의 항해통신장비 모델과 750개의 컴포넌트에 대하여 데이터베이스를 구축하였고, 실질적인 효과를 평가하기 위하여 선박장비 수리전문가가 클라우드 앱을 이용하여 검색 결과의 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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