• 제목/요약/키워드: Complex workflow patterns

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복잡한 워크플로우 패턴들을 지원하는 P2P 기반 웹 서비스 오케스트레이션 (WORKGLOW: A P2P-based Web Service Orchestration Supporting Complex Workflow Patterns)

  • 쩐도안타인;호앙남하이;최은미
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.77-86
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    • 2007
  • 웹 서비스는 비즈니스 분야의 경계를 가로지르는 매우 동적이고 다면적인 분산 어플리케이션 생성의 가능성을 제공하며, 차세대 기업의 다양한 비즈니스 계획에서 중요한 요소로 고려된다. 웹 서비스 오케스트레이션은 새로운 부가가치의 서비스를 생성하기 위해 이미 존재하는 웹 서비스와의 합성을 연구한다. 복합적인 웹 서비스는 중앙 집중형이나 P2P 오케스트레이션 모델에서 실행될 수 있다. 중앙 집중형 오케스트레이션 모델에 비하여, P2P기반 오케스트레이션 모델은 전체 서비스를 위해 더 나은 확장성, 신뢰성, 성능을 제공한다. 그러나 최근 P2P 오케스트레이션 솔루션은 복잡한 워크플로우 패턴을 지원하기에는 한계를 가진다. 그러므로 복잡한 워크플로우 패턴을 가지는 정교한 비즈니스 워크플로우에서는 효과적으로 다루어질 수 없는 한계가 있게 된다. 본 논문에서는, P2P 오케스트레이션 방법을 이용하여 복잡한 서비스 수행을 가능하게 하여 복잡한 워크플로우 패턴을 다루는 WORKGLOW 시스템을 제안한다. 중앙 집중형 오케스트레이션 시스템과 비교하여, WORKGLOW 시스템은 비즈니스 로직에 이점을 가져다 주고, 약간의 오버헤드만을 감안하며, 향상된 성능과 더 높은 유연성을 제공한다.

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ACTA 형식론에 기반한 워크플로우 패턴추출 (Workflow Pattern Extraction based on ACTA Formalism)

  • 이우기;배준수;정재윤
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제32권6호
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    • pp.603-615
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    • 2005
  • 워크플로우 관리 시스템은 다양성과 복잡성이 커지고 있는 비즈니스 프로세스 관리의 해결대안으로서 부각되고있다. 본 연구에서는 주어진 프로세스 흐름을 세 가지의 패턴 즉, 반복블록, 직렬블록 및 병렬블록 등으로 단순화하고 노드의 위상적 순서(topological ordering)를 생성하는 알고리즘을 이용하여 사이클을 찾아 반복블록을 제거하고, 다음으로 직렬 및 병렬블록을 반복적으로 검색하는 수로분기 알고리즘을 포함하는 새로운 모델을 제시한다. 그리고 ACTA 형식론에 기반하여 각 블록을 ECA규칙으로 변환하여 사건(event)을 감지하는 워크플로우 시스템으로의 구현 방안을 제시한다. 그 모델의 결과를 컴퓨터가 수행할 수 있도록 만들어주는 과정 즉, 비즈니스 프로세스를 모델에 입각하여 통제하는 데에 사건-조건-처리(ECA)규칙을 사용한다. 유형별로 ECA 규칙에 입각한 통제 논리를 설계하였으며, 이것은 규칙기반 워크플로우 관리시스템의 기초가 될 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 현행 DBMS들의 능동형 규칙(active rule)에 적용될 수 있도록 구체적 대안을 제시하였다.

단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터에 대한 컴퓨터 분석의 작업과정 (The Workflow for Computational Analysis of Single-cell RNA-sequencing Data)

  • 우성훈;정병출
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제56권1호
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    • pp.10-20
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    • 2024
  • RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.