현재 국방부에서는 국방정보체계간의 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처 산출물을 쉽고 일관성 있게 개발할 수 있는 국방 아키텍처 프레임워크를 개발하고 있다. 따라서 개발된 아키텍처 산출물을 저장하여 재사용하고 국방 전반의 아키텍처 정보의 교환, 비교, 통합을 용이하게 하는 핵심아키텍처데이터모델의 개발이 필요하다. 핵심아키텍처데이터모델은 국방 아키텍처 프레임워크에서 도출된 데이터 요구사항을 통해 엔티티를 추출하고 관계를 정의하였으며 실사례를 통해 엔티티를 검증하였다. 이를 통해 전군의 아키텍처에 대한 공통의 데이터 모델을 제공하여 국방정보체계에 대한 통합적인 정보자원관리와 상호운용 및 통합을 향상시킬 수 있다.
현대 국방부에서는 국방정보체제간의 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처 산출물을 쉽고 일관성 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크를 개발하고 있다. 따라서, 개발된 아키텍처 산출물을 저장하여 재사용하고 국방 전반의 아키텍처 정보의 교환, 비교, 통합을 용이하게 하는 핵심아키텍처데이터모델(CADM)의 개발이 필요하다. CADM은 국방아키택처프레임워크에서 도출된 데이터 요구사항을 통해 엔티터를 추출하여 관계를 정의하였으며 실사례를 통해 엔티티를 검증하였다. 설사례로는 군사정보통합처리체계의 아키텍처 산출물을 작성하여 그들의 아키텍처 데이터를 저장소에 저장한 후 다양한 쿼리를 통해 검증하였다. CADM을 통해 전군의 아키텍처에 대한 공통의 데이터 모델을 제공하여 국방정보체계에 대한 통합적인 정보자원관리와 상호운용 및 통합을 향상시킬 수 있다.
현재 국방부에서는 국방정보체계간 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처산출물을 쉽고 일관성이 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크와 개발된 아키텍처산출물을 저장하는 핵심아키텍처데이터모델을 개발하였다. 하지만 작성된 아키텍처산출물을 문서로 관리하기에는 많은 어려움이 존재함으로, 아키텍처를 모델링할 수 있고 모델링된 정보를 공통의 저장소에 관리할 수 있는 모델링 도구 및 리포지토리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 국방아키텍처프레임워크와 핵심아키텍처데이터모델의 메타모델과 아키텍처산출물 작성 및 관리를 지원하는 아키텍처산출물 관리 시스템을 개발하였고 기존 시스템과 비교 평가하였다. 이를 통해 각 기관의 아키텍처개발자가 아키텍처산출물을 모델링 방법으로 보다 쉽고 일관성 있게 작성하고 관리할 수 있으며, 다양한 질의를 통해 시스템에서 관리되는 아키텍처산출물 정보를 유용하게 검색 및 조회하여 의사결정에 참조할 수 있다. 또한 작성된 아키텍처산출물을 통합하고 분석 및 비교하여 정보체계간 상호운용성과 비용 절감을 지원한다.
현재 국방부에서는 국방정보체계간 상호운용성을 보장하기 위해 아키텍처산출물을 쉽고 일관성이 있게 개발할 수 있는 국방아키텍처프레임워크와 개발된 아키텍처산출물을 저장하는 핵심아키텍처데이터모델을 개발하였다. 국방아키텍처프레임워크에 정의된 기술참조모델과 표준프로파일 산출물은 정보기술아키텍처의 핵심 부분이며 상호운용성 보장의 핵심 요소이다. 본 논문에서는 기술참조모델과 표준프로파일의 기술서비스와 표준을 관리하는 알고리즘과 시스템을 개발하였다. 이를 통해 기술참조모델과 표준프로파일 산출물의 효율적인 작성 및 관리와 정보체계간의 상호운용성 보장의 기반을 제공할 수 있다.
데이터는 IT의 핵심요소이다. 다른 아키텍처는 선진 기술과 기법을 참조하고 도입하여 적용이 가능하지만 데이터 아키텍처는 고유한 것이어서 우리 스스로 구축을하여야 한다. 데이터는 기술의변화와 진화에 민감하지 않은 영역으로 처음 구축 시 잘 만들면 건물의 철골 구조물과 같이 건실한 정보 시스템을 구축하는데 좋은 방향을 제시할 수 있다. 잘 구축된 데이터 아키텍처는 엔터프라이즈 아키텍처 구축을 용이하게 하고, 구축 후 관리 및 운영을 효과적으로 할 수 있게 한다. 본 논문은 엔터프라이즈 아키텍처를 위한 데이터 아키텍처 구축 모델을 제시한다.
Business Intelligence 나 DSS 구축과 운영을 위한 근간은 기업의 통합 데이터 인프라로서의 Data Warehouse 구축이 중심을 이룬다. Data Warehouse 는 통합적, 시계열적, 비휘발적, 주제중심적 Data로 구성된다. 이러한 특성이 이론적으로 정교함에도 불구하고 현실적인 프로젝트를 진행함에 있어서 많은 어려움을 발생시킨다. 이러한 문제의 가장 핵심적인 원인이라면 운영시스템의 변화에 따른 운영상의 리스크와 함께 Subject Area 의 요소적 변경에서 그 원인을 찾을 수 있다. 초기에 Data Warehouse 가 아무리 Business User 의 요구사항을 제대로 충족시킬 수 있다 하더라도 시간의 경과에 따라 운영시스템의 변화와 Subject Area 의 요소적 변경은 피할 수 없는 사실인데 이러한 환경에 유연하게 대처할 수 있는 Data Warehouse 가 구축되지 못한다면 결국 Data Warehouse 프로젝트는 현업의 Business 적 문제와는 거리가 먼 고비용을 투자하고 아무런 수익적 가치도 내지 못하는 거추장스러운 시스템에 지나지 않을 것이다. 본 논문에서는 Dimension 관리의 핵심이라고 할 수 있는Changing Dimension 관리 기법과 함께 EDW(Enterprise Data Warehouse)방식의 아키텍처를 중심으로 한 통합데이터모델과 함께 OLAP 메타데이터에 기반한 복합적이면서도 현실적인 Data Warehouse 설계를 제시하고자 한다
본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.
정보기술 환경의 변화는 디지털 도서관에 혁신적인 변화를 촉구하고 있다. 본 연구는 온톨로지 시스템으로 구성되어 이용자 참여 협업을 적극 지원하는 디지털 도서관을 Social Semantic Digital Library(이하 SSDL)로 정의하고, 이러한 디지털 도서관에 요구되는 핵심사항과 아키텍처 모델을 제시하였다. SSDL은 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 의미기반 정보처리를 지원함과 동시에 이용자의 참여를 통해 정보와 지식을 재생산하는 혁신적인 체제이다. 본 연구에서는 5개의 수평 계층과 2개의 수직요소로 구성되는 새로운 SSDL 모델을 제시하였다.
서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture, SOA)에서의 서비스는 서비스 소비자에게 대부분 블랙 박스 형태로 인식되고, 동적으로 실시간에 진화될 수 있으며, 다수의 인지되지 않은 이질적인 환경에서 실행된다. 이러한 SOA의 특성으로 인해 동적으로 서비스의 다양한 측면을 효과적, 효율적으로 모니터링하는 것은 필수 핵심 기능이다. 하지만, 이와 관련된 현재까지의 연구나 솔루션들은 실질적으로 서비스 자체에 초점을 맞추어 비즈니스 프로세스상의 영향 요인은 간과되는 측면이 있으며, BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 외부 모니터링 데이터만의 획득으로 비즈니스 수준의 유용한 정보를 제공하는 데 부족한 면이 있다. 또한, 서비스 품질을 저하시킬 수 있는 모니터링으로 인한 과부하를 줄일 수 있는 효율적인 방법에 대한 연구 역시 부족하다. 이벤트 주도 아키텍처(Event Driven Architecture, EDA)는 발생하는 이벤트들을 효율적으로 수집하고 분석하기 위해 SOA를 보완하는 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 모니터링 측면에서의 EDA 장점들을 도출하고, 모니터링 대상을 분류하여 각 대상에 적합한 효율적인 모니터링 기법을 제시한다. 또한, 그것을 더 적용성 있도록 하기 위하여 이벤트 메타 모델을 정의하고, 이를 기반한 이벤트 처리 모델과 아키텍처를 제안한다. 제안하는 아키텍처와 기법을 사용하여 실행 시간에 외부 모니터링 데이터뿐만 아니라 내부 모니터링 데이터를 효율적으로 수집 및 처리할 수 있는 이벤트 주도 동적 모니터링 프레임워크의 프로토타입을 구현하고, 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
최근, 네트워크 확장 및 클라우드 인프라 확장 그리고 코로나 상황에 따른 근무 형태의 변화인 자택근무 및 외부업무로 인한 원격접속의 증가로 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이로 인해 제로 트러스트라는 새로운 네트워크 보안 모델이 주목받고 있다. 제로 트러스트는 신뢰할 수 있는 네트워크는 존재하지 않는다는 핵심원칙을 가지고 있으며 접근을 허용받기 위해선 먼저 인증을 받아야하며 인증 받은 사용자와 인증된 디바이스로만 데이터 리소스에 접근 할 수 있다는 개념으로 진행된다. 이 논문에서는 이러한 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트를 이용하여 다양한 기업에 적용할 수 있는 새로운 보안 적용 전략과 제로 트러스트 아키텍처 모델을 기반으로 하는 새로운 보안체계의 구축 프로세스를 고찰하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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