• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.891-898
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• 2009

본 논문은 서로 다른 벤더의 응용 프로그램과 생체 신호 측정 장치가 동적으로 데이터 전달을 할 수 있는 생산자(Producer)/소비자(Consumer) 패턴 기반의 데이터 결합기 구조를 제안한 것으로 휴대용 정보 단말에서 컴포넌트 기반의 프로그래밍이 가능하고 서비스 지향적인 동작 메커니즘을 제공하는 OSGi 플랫폼의 번들로서 구현된다. 데이터 결합기는 정적으로 데이터 생산자와 소비자를 연결하는 OSGi WireAdmin 서비스의 단점을 보완한 것으로, 데이터를 사용하는 주체인 응용 프로그램의 요구 사항을 응용 프로그램 설명자(Application Descriptor)로 형식화하고 데이터를 생산하는 주체인 생체 신호 측정 장치의 기능을 장치 설명자(Device Descriptor)로 형식화하여 런타임에 데이터 생산자-소비자 쌍을 만들어 동적으로 데이터가 연결되는 기능을 제공한다. 따라서 센서 기반 응용을 개발할 때 데이터 생산자와 데이터 소비자를 사이에서 빈번하게 일어나는 연결 관리를 동적으로 해주는 기능 구현에 활용 가능하다. 본 논문의 목적은 생체 신호 측정 장치와 같은 데이터 생산자와 헬스케어 응용 프로그램과 같은 데이터 소비자를 분리시켜 헬스케어 서비스 개발의 편이성을 제공하기 위한 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.893-901
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• 2016

사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-21
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• 2016

최근 정부는 창조경제라는 패러다임에 따라 다양한 분야의 공공데이터를 개방하고 여러 종류의 대국민 서비스를 구축하는 등 공공데이터 활용을 통한 가치창출에 역점을 두고 있다. 본 논문에서는 여행에 관한 공공데이터와 사용자 정보를 융합하여 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 추천하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 사례기반추론(CBR) 방식을 이용하여 사용자별 맞춤형 정보 추천이 가능하도록 하였다. 본 시스템은 사용자 중심의 여행 정보를 제공한다는 측면에서 기존의 여행 시스템들과 차별화된다고 할 수 있으며, 턴키(Turn-key) 방식의 콘텐츠 제공으로 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구가 공공데이터의 성공적인 활용 사례가 되기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.49-57
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• 2010

오늘날 수많은 인터넷 서비스 제공자를 통한 웹 사이트들의 등장과 ICT(Information and Communication Technology) 활용교육 등 선진화된 교육방법의 도입에 따라 인터넷 트래픽이 급격히 증가하고 있다. 이러한 현실 속에서 학교 현장에서는 사용중인 인터넷 대역폭 증가를 요구하고 있으나 정부의 예산 부족 및 기술적인 문제로 인하여 빠른 시일에 해결하기에는 어려운 상황이다. 이러한 상황 속에서 본 연구에서는 현재의 대역폭을 가지고 인터넷 운영의 효율화를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 이를 위해 현재 학교에서 사용 중인 인터넷 이용 현황을 분석하였으며, 분석된 결과를 가지고 기존의 일반적인 방법론과의 다른 관점인 유형별 인터넷 대역폭 분배 모형을 개발하였다. 향후 학교에서 요구되는 대역폭 증가를 예측하는데 활용할 수 있으며, 교육청의 학교 적정 대역폭 할당 및 학교 통신비 예산 절감 효과를 제공할 수 있을 것이다. 또한 미래 지향적인 통신망 정책 수립 시 참조 모델로 활용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.501-509
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• 2002

플랫폼에 관계없이 한번 작성된 문서의 정보를 이기종 시스템간 공유하고 다양한 문서 형식을 지원하기 위해 SGML(1508879)이 사용되고 있다. SGML 문서는 내용뿐만 아니라 구조정보를 가지고 있다. SGML 문서가 널리 보급됨에 따라서 구조적 정보를 이용한 데이타베이스의 구축 및 검색 시스템에 대한 필요성이 고조되고 있다. 그러나, 기존의 색인어를 이용한 전문 검색 엔진으로는 문서의 구조정보를 활용할 수 없다. 본 논문에서는 DSSSL 및 HyTime의 문서 모델인 Grove를 변형한 데이타 모델을 이용하여 문서 형식에 독립적이면서, 문서 형식과 내용을 분리하여 저장하는 SGML 문서 저장 시스템을 개발하였다. 구조정보를 손실없이 저장할 수 있도록 객체 지향형 데이타베이스 시스템인 오브젝트 스토어(Object Store)를 이용하였다. 또한 엘리먼트에 대해 관계형 DBMS와 유사한 인덱스 구조를 생성하여 검색 성능을 향상시켰고, 내용기반 검색과 구조기반 검색을 효율적으로 결합한 사용자 인터페이스를 구축하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.440-447
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• 2006

그리드 컴퓨팅과 같은 분산 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구성 요소들이 다양하고 복잡하며 분산 배치되어 있어 전체적인 관리가 어렵다. 그리드나 유비쿼터스처럼 환경적인 요소가 다양하며 유동적으로 변경될 가능성이 많은 시스템은 실시간으로 자원에 대한 정보를 모니터링하고 그에 따라 반응할 수 있는 메커니즘을 제공해야 한다. 모니터링 어플리케이션의 개발시 시스템 자원의 다양성은 정보를 수집하는 에이전트의 개발에 대한 비용 부담을 증가시킨다. 본 논문에서는 다양한 시스템 환경에서 추가적인 에이전트 개발의 부담을 최소화시키며 환경적인 변화에 능동적으로 대처할 수 있고 통신 프로토콜과 사용자 질의간의 의존성을 없애주는 계층형 구조를 기반으로 구현된 모니터링 시스템을 제시한다. 본 논문의 계층형 구조는 통신, 질의 언어, 모니터링 에이전트의 분리를 통해 분산 환경에서 모니터링 시스템의 구성 및 변경을 용이하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1369-1378
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• 2017

Pub/Sub (Publish/Subscribe) paradigm is a simple and easy to use model for interconnecting applications in a distributed environment. In general, subscribers register their interests in a topic or a pattern of events and then asynchronously receive events matching their interest, regardless of the events' publisher. In order to build a low latency lightweight pub/sub system for Internet of Things (IoT) services, we propose a GQSFPS (Group Quorum System-based Fog Pub/Sub) system that is a core component in the event-driven service oriented architecture framework for IoT services. The GQSFPS organizes multiple installed pub/sub brokers in the fog servers into a group quorum based P2P (peer-to-peer) topology for the efficient searching and the low latency accessing of events. Therefore, the events of IoT are cached on the basis of group quorum, and the delay-sensitive IoT applications of edge devices can effectively access the cached events from group quorum fog servers in low latency. The performance of the proposed GQSFPS is evaluated through an analytical model, and is compared to the GQPS (grid quorum-based pud/sub system).

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.672-677
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• 2010

최근 대규모 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성 그리고 고 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 센서 데이터는 클라우드 게이트웨이를 통해 클라우드로 전송되며 이때 이상상황 검출과 이벤트 처리가 수행된다. 클라우드로 전송된 센서 데이터는 분산 컬럼 지향 데이터 베이스인 하둡 HBase에 저장되며 맵리듀스 모델 기반의 질의처리 모듈을 통해 병렬 처리된다. 처리된 결과는 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 플랫폼의 응용프로그램과 연동이 가능하다.