- 본 웹 데이터베이스 서버의 구축을 통해 Haliotis 속간의 염기서열과 일치하는 서열을 자체 BLAST 를 통해 매우 빠른 속도로 추출 할 수 있었다. - Repeat elements, E. coli, vector 등의 서열들과 동시에 BLAST를 시행할 수 있어 cDNA 또는 genomic DNA 라이브러리를 구축할 때 라이브러리의 오염, 삽입체의 길이 등의 상태를 쉽게 확인 할 수 있었다. - Clustering Res. 인터페이스를 통해 SNPs 발굴이 용이하게 되었으며 자체 구축된 primer3 를 통해 실험용 시발체를 제작할 수 있게 되었다 (Evans et al. 2001). - 이러한 SNP 데이터베이스 구축은 SNP 발굴 작업을 극대화 시킬 수 있어 차후 수행될 Haliotis 관련 분자육종 관련연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
콜드체인의 마지막 단계인 백신전달 과정에서 대부분 얼음을 넣은 단열컨테이너로 온도를 조절하며, 백신의 온도 조절이 적절하지 않아 낭비되는 백신의 양이 상당하다. 예방접종을 관리하고 운영하는데 온도 데이터가 중요하며, 본 연구에서는 실시간 백신전달 모니터링 시스템을 개발하였다. 휴대용 백신 냉장고의 온도, 위치 및 전력 소비 데이터를 수집하기 위해 문자(Short Message Service) 통신 방법을 사용하였고, 한국과 탄자니아(아루샤 및 킬리만자로 지역)에서 시스템을 테스트하였다. 개발된 백신 냉장고는 문자통신을 통해 데이터 손실없이 실시간으로 백신상태를 모니터링을 할 수 있었다. 백신의 상태 및 데이터는 클라우드 서버를 통해 웹 기반 유저 인터페이스에서 확인할 수 있었다.
목적: PCS연구의 목적은 임상 방사선치료 QA의 표준 연구 수단을 구축하고, 방사선치료 과정의 기본 요소를 결정하고, 협동 임상시험의 기반을 제공하고, 외국과의 비교 연구를 위한 기본 자료의 구축에 있다. 우리나라 임상 방사선종양학의 PCS 연구기법으로서 구축한 웹 기반의 PCS 시스템의 개발 및 특성을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 본 시스템은 메인서버와 외부에 구축한 2중 백업서버로 구성되어 있다. 리눅스 운영 체제 및 MySQL데이터베이스를 이용하여 프로그램을 완성하였다. PCS 대상이 되는 종양으로서의 개발 우선 순위는 1989년부터 1999년 사이에서 우리나라 전국의 방사선종양학과에서 치료빈도가 많은 순서를 근거로 결정하였다. 결과: 2003년 초반에 웹 기반의 임상 PCS시스템이 구축되었다. 웹 주소는 www.pcs.re.kr이며, 우선 유방암, 직장암, 식도암, 후두암, 폐암 및 전이성 뇌종양을 대상으로 하였다. 완성된 개발항목의수는 1,000 항목을 상회하였다. 구축된 시스템은 사용자 편의성 충족, 기입 내용 중복 확인, 자료 기밀성, 자료 보존 및 사본 작성, 이중 백업, 통계 분석 지원등을 구현하였다. 문자화된 자료 외에 영상 자료도 입력되도록 시스템을 구축하였다. 아울러, 임상시험승인 관련 양식지원, 무작위 자료 추출, 방사선종양학과의 구조적 요소 파악 기능도 갖추었다. 결론: 본 시스템은 PCS분야에서는 최초로 구축되고 작동되는 웹 기반 시스템이다. 구축한 시스템을 통해서 단시간 내에 표본 자료의 수집이 가능하여 시간 및 비용을 절약할 수 있게 되었으나 구축자료의 신뢰도 확인을 별도의 검증과정은 필수적이다. 본 연구팀이 개발한 본 웹 기반 시스템은 향후 PCS 연구 또는 자료 수집이 필요한 유사 연구 상황에 응용될 수 있는 표준적인 기법으로서의 활용되기를 희망한다.
본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
개방병원에 환자의 입원을 의뢰한 담당 의사들은 환자들의 상태와 제대로 된 간호서비스를 받고 있는지에 대한 정보를 간호기록을 열람함으로써 확인할 수 있다. 하지만 간호기록은 병원의 내부자료로써 외부기관에 쉽게 공개할 수 없는 자료이고 표준화가 확립되어 있지 않아 병원별로 다르게 작성되고 있어 필요한 정보를 공유하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 개방병원 간호기록의 작성과 공유를 지원하기 위한 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 우선 간호기록을 실제로 작성하는 간호사의 편의성을 고려하여 간호기록항목사전을 설정하게 하고 간호사와 의사간의 지능형 에이전트를 이용한 협상으로 작성과 공개의 항목을 확정하도록 하였다. 이 모든 과정은 의료기관간의 네트워킹을 지원할 수 있도록 웹기반시스템으로 설계되었고 실제 구현을 통하여 실현가능성을 확인하였다.
최근 우리나라는 공공의 기록관리 뿐만 아니라 크고 작은 민간 아카이브에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 흐름에 따라 설립된 민간 아카이브는 설립 및 관리 주체가 상이할 뿐만 아니라 목적, 형태, 기록의 유형 등이 다양하고, 예산과 인력의 부족, 전문적인 기록관리 담당자가 부재하기 때문에 체계적으로 기록을 관리하기는 쉽지 않다. 시스템에 대한 요구는 계속해서 증대되고 있으나, 이를 해결할 수 있는 전문인력과 예산의 부족으로 난항을 겪고 있다. 이에 민간 아카이브의 시스템에 대한 부담감의 돌파구로서 공개 소프트웨어 기록시스템이 가지는 의미와 동향을 소개하고, AtoM 기능을 상세하게 살펴보았다. 공개 소프트웨어인 AtoM은, 웹 기반의 시스템으로서 웹 브라우저를 통해 접속하여 사용하기 때문에 비교적 사용법이 간편하고 웹 서비스 또한 데이터베이스 서버에 요청하는 방식을 통해 가능하다. 무료로 이용가능하다는 장점을 비롯하여 특정 운영체제나 애플리케이션에 의해 제약을 받지 않고 설치와 운영이 편리하며 호환성, 확장가능성 등이 높아 예산과 인력의 부족을 겪고 있는 민간 아카이브에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 데이터 관리의 측면에서도 공유와 검색, 활용 등에 대한 상호운용성이 뛰어나기 때문에 향후 민간 아카이브 및 기관 간의 네트워크를 통한 기록물 활용에도 유리하게 작용할 수 있을 것으로 보인다. 추가로, Omeka와의 연계를 통한 전시서비스 기능 확장, Archivematica를 통한 장기보존 등 많은 논의가 필요하다. 그간 공공중심으로 이루어지던 기록관리가 민간으로 그 저변이 확대되어 균형을 이루게 될 수 있는 초석으로 공개 소프트웨어로서의 기록시스템이 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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