데이타 스트림에 대한 다중 연속 질의들 사이에는 질의들의 윈도우 중첩 및 주기적 실행 간격으로 인해 재사용이 가능한 중간 결과들이 다수 생길 수 있다. 본 논문은 다중 연속 질의들을 위한 전체 실행 계획을 구성하기 위해, 효율적인 탐욕 기반의 경험적 알고리즘인 GAGPC를 제안한다. 제안한 GAGPC 알고리즘은 질의들의 전체 실행 사이클을 결정하고 관련된 실행 시점들의 최대 집합인 SRP를 찾는다. 다음, 각 SRP에서 실행될 질의들이 가장 높은 이익을 갖는 공통의 조인 부분들을 공유하도록 전체 실행 계획을 구성한다. 본 논문은 공통된 질의 부분의 존재뿐만 아니라 그것과 관련된 중첩된 윈도우 크기에 따라 통일한 연속 질의라 하더라도 최상의 질의 계획아 바뀔 수 있다는 점을 제시한다. 또한 기존 연구와는 달리, 윈도우가 부분 또는 전체적으로 중첩될 수 있으므로 중간 결과의 전체뿐만 아니라 일부도 재 사용할 것을 반영한다. 마지막으로, 본 논문은 GAGPC의 유효성을 위한 시뮬레이션 결과를 제시한다.
Most world-leading companies are aware that Environment and Health and Safety Issues are critical to the product quality and sustainable growth of their company. Environment-friendly efforts are seen in almost all aspects of business operations in an advanced nation. The Extended Producer Responsibility(EPR) and EU Directive on Waste Electric and Electronic Equipment(WEEE) attempt to tackle the growing quantity of WEEE by making producers responsible for the costs of the collection and recycling of their products at the End-of-Life(EOL). To implement the RFID-based integration system for EOL household electric appliances, such as washing machines and refrigerators, we analyzed the process of collecting, recovering, and recycling the EOL products returned from the distribution points. Furthermore, we proposed a soon-to-be process using the RFID-based integration system in the metropolitan recycling center(MRC). This soon-to-be process model is composed of RFID tags, readers, ALEs, applications and several devices. Through the introduction of the RFID-based integration system, we are expecting to see increasing traceability and real-time management for EOL products from customers, and also improvements in valuable reusable materials(VRM) produced from recycling processes.
일반적인 코스웨어에서는 단순한 분기 수준에서 학습자료를 제시하는 것 이외의 개별화에 관한 노력을 찾아보기 힘들다. 이러한 문제의 원인은 다양한 측면에서 찾아볼 수 있지만, 코스웨어 자체가 융통적이지 못하고 재사용이 불가능한 하나의 고정된 구조로 구성되어 있으며 개발하는 데 있어 많은 비용과 시간이 소모된다는 것이다. 소프트웨어 개발 방법에서 객체지향개념이 등장한 것과 같은 맥락으로 코스와 컨텐트 개발에서는 학습객체라고 하는 개념이 대두되어 이를 통한 융통적인 코스 설계의 가능성을 보여주고 있다. 하지만 학습객체 기반의 코스 설계에서도 여전히 기존의 코스웨어와 비슷한 형태와 구조를 보이고 있으며, 학습객체를 활용한 개별화학습 구현에 대한 노력은 아직 미비하다. 본 연구에서는 기존 학습객체를 확장하여 개별화학습을 지원할 수 있는 개략적인 개별화학습지원-학습객체모델을 제안하며, 이를 기초로 개별화된 학습경로를 제시해 줄 수 있는 교수설계모형을 ADDIE 모델을 기초로 설계해 보았다.
본 논문에서는 라이브러리의 하부 표현 구조에 관계 없이 재사용 라이브러리로 부 터 소프트웨어 부품을 일관성 있게 저장하고 검색할 수 있도록 지원해주는 검책 프레 임워크를 객체지향 기법을 도입하게 제안하였다. 제안한 검색 프레임워크는 일관된 사 용자 인터페이스를 가능하도록 하기 위하여 시각적 영역에서 미리 정의한 간단한 시각 적 오퍼레이션을 통해 라이브러리에 저장한 부품에 대한 정보 객체를 검색할 수 있도 록 하였다. 이는 제안한 4I모델에 의해 가능하다. 또한 새로운 검색 메카니즘이나 분 류기법을 쉽게 추가할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 프레임워크 개발을 위한 4I 모델을 제안하고 이를 구성하는 각각의 구성 요소를 객체로 모델링하고 구현하였다.
컴포넌트 아키텍쳐 설계를 위하여 재사용 가능한 독립적인 비즈니스 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 그러나 기존 컴포넌트 기반 개발 방법론들의 컴포넌트 시별 방법은 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 또한 개발자들에 의해서 식별된 컴포넌트가 보다 독립적으로 잘 정의되었는지 평가할 기준이 없다. 따라서 본 논문에서는 개발자의 직관과 경험에 의존하는 비즈니스 컴포넌트 식별의 어려운 점을 보완하기 위하여 비즈니스 컴포넌트 식별의 평가 기준이 되는 메트릭을 컴포넌트의 특성을 부여하여 정의한다. 즉, 비즈니스 컴포넌트 식별을 위하여 컴포넌트 내의 응집도는 높고 컴포넌트 간의 결합도는 낮아야 하는 컴포넌트 특성을 적용한 응집척도와 결합척도를 제안한다. 또한 컴포넌트의 응집도와 결함도의 비율에 의하여 비즈니스 컴포넌트의 독립의 정도를 평가할 수 있는 독립척도를 제안한다. 본 논문에서 제안한 응집척도, 결합척도 그리고 독립척도를 사례에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
웹 서비스 합성은 기존 단일 서비스들을 합성해서 제공하는 방식으로, 사용자의 다양한 요구를 만족시키기 위해서 새로운 웹 서비스를 만들기보다는 재사용과 효율성 측면에서 고려되고 있다. 그러나 유사 기능을 제공하지만 다른 서비스 품질을 제공하는 서비스의 수가 증가함에 따라, 서비스 합성 문제는 사용자의 전역 제약 조건과 합성서비스의 QoS를 만족시키기 위해서 어떤 구성 서비스들을 선택해야 하는지에 대한 선택 문제가 되었다. 합성 서비스의 수행은 구성 서비스의 수행에 의해 결정되므로, 합성 서비스에 포함될 구성 서비스 선택을 위해서는 가격, 지속성, 응답시간과 같은 QoS에 대한 고려는 필수적이다. 본 논문에서는 합성 서비스 선택 시 QoS를 고려한 기법으로 합성 유전자 알고리즘을 적용하였다. 유전자 알고리즘에 지역 탐색 방법을 결합하여 빠른 시간 안에 합성 서비스의 전반적인 QoS뿐만 아니라 구성 서비스의 품질을 향상 시킬 수 있는 서비스 선택 기법을 제시한다. 본 연구는 실제 웹상에 존재하는 실제 데이터를 이용하여 서비스 증가에 따른 시간 측정 및 최적화 정도를 비교 분석을 통해 선택 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
서비스 지향 개발에서 서비스 식별은 워크플로우, 목표와 시나리오, 유스케이스, 컴포넌트, 휘처, 패턴 등에 기반해서 이루어져 왔다. 그러나, 비즈니스 가치 관점에서 의미적 접근에 의한 서비스의 식별은 아직 구체화되어 있지 않다. 본 논문은 비즈니스 서비스 식별의 정확성을 향상시키기 위하여, XL-BPMN 모델 대상의 구조적 및 의미적 분석에 의한 비즈니스 서비스를 식별하는 방법을 제시한다. 비즈니스 시나리오에 기반해서 비즈니스 프로세스들을 식별하고, 이 프로세스는 XL-BPMN 비즈니스 프로세스 모델로 디자인한다. 이 비즈니스 프로세스 모델에서, 액티비티들간 구조적 패턴과 속성 기반 의미적 유사성의 통합된 분석 결과에 의해 밀접한 액티비티를 바인딩해서 단위 비즈니스 서비스를 식별한다. 이를 통해, 상위 비즈니스 가치 관점의 XL-BPMN 모델을 통한 정확성과 모듈성이 높은 단위 비즈니스 서비스 식별을 할 수 있다. 식별된 서비스의 재사용을 통해서 서비스 지향 개발을 더욱 가속화를 도모할 수 있을 것이다.
모바일 단말기를 사용하여 모바일 웹 서비스를 제공하는 과정에서 고려해야 할 사항은 끊김없는 서비스와 품질 보장형 서비스 이다. HMIIPv6는 끊김으로 인해 발생되는 패킷 손실과 지연 현상을 개선하기 위하여 MAP을 둔다. 하지만 MN을 위하여 패킷을 수신하고 전달하기 때문에 부하가 집중된다. 이는 보다 빨리 처리해야 할 실시간 데이터를 빨리 처리하지 못하는 결과는 낳는다. 뿐만 아니라 품질 보장 서비스를 위해서는 적응적 모바일 서비스 방법이 필요하다. 하지만 이 방법은 다양한 단말기의 하드웨어적인 차이점으로 인한 컨텐츠의 서비스 응답시간비용이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 끊김없는 서비스를 위하여 MAP에 큐를 두어 실시간 데이타 처리 성능을 향상시켰다. 또한 응답시간비용을 줄이기 위하여 컨텐츠의 구성요소를 이용하여 컨텐츠를 재사용할 수 있는 캐시를 갖는 모바일 웹서비스 방법을 제안한다. 수식 분석과 시뮬레이션 결과, 제안방법인MAP에 큐를 두는 방식과 모바일 노드의 이동성을 고려한 캐시 방법이 다른 다양한 시스템 조건에서 우수함을 알수 있었다.
숙신산을 시작물질로 Amberlite IR-120을 이용하여 다이옥틸숙시네이트와 무수숙신산을 합성했다. 양이온 교환 수지를 촉매로 사용했을 때, 숙신산과 옥탄올을 이용한 다이옥틸숙시네이트의 합성은 환류조건에서 18시간의 반응 시간이 요구되었고, 무수숙신산의 합성도 숙신산, Amberlite IR-120, isopropenyl acetate의 존재하에 반응을 진행하였을 때, 18 시간이상의 긴 반응 시간이 요구되었다. 그러나, 마이크로파를 이용하게 되면 반응시간은 10분 이내로 획기적으로 줄어 들었다. 80% 이상의 높은 수득률을 유지하는 상태로 촉매는 최소 4회 이상 재사용 할 수 있었다.
무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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