PCI Express는 프로세서와 시스템의 IO 장치들을 연결하기 위하여 널리 사용되는 업계 표준이다. PCI Express 는 이전 PCI 표준에서 유래하며, 전통적으로 하나의 PC 혹은 서버 내에서 사용되어져 왔다. PCI Express의 고속, 저전력, 고효율 특성은 기존 시스템 연결망과는 다른 형태의 대안 연결망으로써 고려되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 PCI Express를 이용한 시스템 연결망(PCIeLINK)을 설계, 구현하고 초기 시험 결과를 제시한다. 본 논문에서는 PCI Express를 이용한 fail-over 시스템에 자주 사용되는 non-transparent bridging(NTB)기법을 이용하여 PCI Express 기반 시스템 연결망을 설계, 구현 하였다. NTB는 PCI Express 장치를 단순 연결할 경우 발생되는 전기적, 논리적 충돌을 방지하는 기법으로써, PCI Express Gen2 규격에 기반한 20 Gbps급의 ${\times}4$ 연결을 하나의 카드에 복수개 구현하고 이를 시험하였다. 개발된 PCI Express기반 시스템 인터커넥트 장치는 최대 8.6 Gbps의 단방향 성능을 보였으며, Linux 기반의 TCP/IP 환경에서 최대 5.1 Gbps의 성능을 나타내는 것으로 측정 되었다.
센서 네트워크에 의해 수집되는 다양한 도시 데이터는 도시를 이해하고 분석하는데 있어서 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다. 특히 Ubiquitous Sensor Network(USN) 기술들은 u-City 구현에 있어 중추신경망을 제공하였다. 이 연구는 도시 에너지의 사용량에 관한 정보를 USN을 이용하여 수집하고, 이를 도시공간정보와 연계된 직관적 가시화 환경을 통해 제공함으로써 u-City에서 에너지 공급계획을 수립, 모니터링하고, 궁극적으로 실사용자가 능동적으로 에너지를 절약할 수 있도록 도와주는 애플리케이션 구현을 목적으로 한다. 특히 3차원 지리정보환경의 층위에 다층적인 에너지 모니터링 정보를 동적으로 조합하면서 다양한 사용자의 관점에 대응하는 환경을 제시하였다. 또한 도시공간정보에 기반을 둔 논리적 LOD를 제공함으로써 효과적인 실시간 에너지 사용 모니터링 도구를 제공한다. 이를 위하여 관련 선행연구를 분석하여 어플리케이션 구현을 위한 시스템의 개념과 구성을 정의하고 데이터 구조 및 가시화방안을 구체화하였다. 본 논문에서는 특히 시스템 구현에 요구되는 공간정보, E-GIS 데이터, 에너지 사용량 센서 데이터를 효과적으로 조합하는 가시화 방법론, 직관적 표현방법, 데이터 구조 및 어플리케이션의 연구결과를 제시하고 Social Sensor Networking을 이용한 모니터링 확장 적용방안에 대해 연구한다.
PC-based control은 현재 제어분야에서 비약적 발전을 하고 있으나 일반 사용자들이 PC에서 PLC 프로그래밍하기에는 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 국제 PLC 표준언어로 제정된 5가지 언어 중 $90\%$이상 사용하는 LD언어에 대한 표준규격을 연구하고, 이것을 중간코드인 IL(Instruction List) 언어로 변환하고 기존 상용화된 편집기(Visual C++)에서 활용 가능한 표준 C코드로 변환함으로써 LD에 익숙한 사용자나 고급언어에 익숙한 사용자 모두 사용할 수 있는 편집기 및 실행엔진 기능을 갖춘 지능적 에이전트 기반의 통합 시스템 ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller)를 개발하였다. ISPLC에서는 LD에서보다 C에서 논리오류 검출기능이 훨씬 용이하며, GUI기반 인터페이스를 제공하며 에이전트에 의한 프로그래밍 코드를 제공하므로 가독성이 높다. 이러한 LD->H->C로의 코드변환체제에 관한 연구는 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. ISPLC를 실제 실시간 교통량 제어 시스템(Real Time Traffic Control System)에 적용하여 현장 적응성이 우수한 실행엔진을 개발하여 시뮬레이션 하였으며, ISPLC는 오류검색 뿐 아니라 프로그래밍 시간을 매우 단축시켜줌을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 연구개발과정에서 생산되는 다양한 연구개발 경험과 지식이 축적된 각종 연구기록물을 종합적이고 체계적으로 관리하고 활용할 수 있는 TOC(Table of Contents) 기반의 연구기록물시스템 모형을 구축하고 그 활용성을 밝히는데 있다. TOC 기반 연구기록물시스템 구축을 위하여 TOC를 기반으로 한 기술기록을 할 수 있도록 기술기록 작성 템플릿과 각 아이템에 대한 구성요소를 제시하였고, 이 TOC 기술기록과 기존의 연구기록물과의 유기적인 연결을 할 수 있도록 콘텐츠 구조화 설계를 하였다. 또한 데이터베이스를 설계하기 위해서 데이터베이스 논리 스키마를 설계하였고, 연구기록물과 TOC 기술기록으로 테스트 컬렉션을 구축하였다. 아울러 통합검색을 포함하는 TOC 기술기록 검색시스템 및 활용 인터페이스 등의 설계를 통해서 연구기록물시스템 모형을 구축하였다. 이를 바탕으로 기존 분산 운영 일반시스템과 TOC 기반 연구기록물시스템의 활용성을 비교 분석하기 위한 활용성 평가를 실시하였으며, 그 결과는 연구기록물의 활용성은 기존에 분산하여 운영하고 있는 연구기록물의 일반시스템보다는 TOC 기반 연구기록물시스템이 전반적으로 높은 것으로 나타났다.
혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.
현재 ISO, OGC 등의 국제표준화 기관들을 중심으로 지리정보 표준화에 대한 작업이 활발하게 진행 중에 있으며, 이러한 결과로 다수의 GIS 표준이 제정되었다. GIS DB 들간의 공간정보 공유, 상호 교환, 유통 등의 상호운용성을 높이기 위한 표준화 작업들은 개방형 인터페이스 설계 표준에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 표준화 작업에서는 지리정보 DB 자체에 대한 스키마 설리 절차 및 방법 등은 고려하고 있지 않고, 상호운용을 위한 인터페이스를 표준화하거나 공간 DB의 추상스키마 표준만을 제안하고 있다. 설계 표준 없이 서로 다른 데이터 모델에 따라 개별적으로 구축된 지리정보 DB들간의 표준 인터페이스를 통한 데이터공유는 데이터 모델의 상이성으로 인해 정보의 손실이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 GIS DB를 구축할 때 서로 다른 GIS S/W를 이용하더라도, 구축된 지리정보시스템들간의 공간 데이터 모델, 논리적 구조, 의미 구조 등을 통일할 수 있도록 하기 위한 지리정보 DB의 설계 지침을 제시한다. 특히, ISO 추상 스키마 표준을 관계형 모델, 객체-관계형 모델, 객체 중심 모델, 기하 중심 모델로 변환하는 표준 지침을 제안한다. 그리고 기존의 상용 GIS S/W를 대상으로 논리적, 물리적 설계 지침에 따른 각 S/W의 적용 예제 모델을 제시하여 DB 설계 지침으로 활용하기 위한 토대를 제공한다. 본 논문에서 제시한 지리정보 DB 설계 지침의 응용 스키마, 개념적 및 논리적/물리적 구현 스키마를 적용하여 GIS DB를 구축하는 경우에는 각 DB들 간의 상호운용성이 원활해지고 각 스키마들의 산출물을 통하여 통일화된 스키마 정의 및 카탈로깅 지원이 가능해진다.템 개발은 지자체 GIS 재사용의 문제를 해결해 줄 수 있을 것이다.정들이 단계적으로 성과를 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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