현재의 서비스들은 각기 독립적으로 운영되고 있으며 서비스레벨 측면에서 상호 동작은 없다. 이는 각 인터넷서비스의 특성이 다양하고, 개별적인 특성을 가지고 있음 의미한다. 그러나 앞으로 다가올 NGN환경에서 현재의 다양한 네트워크 기반으로 동작하는 각기 독립적으로 동작하는 응용들 사이에서 상호연계성을 갖는 통합된 서비스 기능이 필요하게 된다. 이를 위해서는 각 응용들이 같이 사용할 수 있는 응용 측면에서의 통합과 기능을 수행하는 함수가 필요하다. 또한 NGN에서는 현재의 E-business에 웹 서비스 등의 기능과 융합된 고부가가치의 응용이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 여러 이종간 서비스의 가능한 서비스 융합 방법을 보인다
최근 모바일 장치에서의 멀티미디어 응용은 무선 인터넷의 급속한 발전으로 점점 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 컨텐츠의 대용량의 응용은 모바일 환경에서 점점 더 증가하고 있다. MPEG-7은 다양한 타입을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색할 수 있다. 그러나 멀티미디어의 제한된 용량으로 MPEG-7은 데스크 탑 컴퓨터시스템에서만 제한적으로 사용되고 있다. 따라서. 모바일 환경에서의 멀티미디어 데이터의 대용량 관리는 매우 중요한 연구 대상이 되고 있으며 이를 위한 클라이언트-서버 환경에서의 멀티미디어 데이터 관리를 위한 MPEG-7 기반의 내장형 데이터베이스 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터의 특성을 반영한 MPEG-7 데이터 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 이를 바탕으로 PDA과 같은 모바일 장치에서 MPEG-7 스킴 기반의 내장형 멀티미디어 데이터베이스 관리 시스템을 개발한다.
최근 혁신적인 발전을 거듭하고 있는 데이터 방송 서비스는 사용자에게 더 높은 품질의 영상과 음질은 물론 유용한 부가 정보를 함께 제공한다. 이 중 채널 종류, 프로그램 이름과 같이 단말기 및 사용자에게 필요한 정보를 서비스 인포메이션이라고 한다. 서비스 인포메이션은 테이블 형태로 전송이 이루어지는데, 각 표준별로 독자적인 테이블 구조를 추가로 정의하고 있다. 방송 사업자는 이들 데이터 방송 표준에 정의되어 있는 다양한 테이블 중 자신에게 필요한 테이블을 선택적으로 이용하기 때문에, 이는 결과적으로 사업자간 서비스의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 미들웨어를 위한 범용 서비스 인포메이션 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 XML 기반의 테이블 기술 정보를 이용하여 별도의 수정 없이 동적으로 파싱 대상 테이블을 확장할 수 있는 구조를 갖추었다. 또한, 효율적인 파싱 및 이벤트 디스패칭 작업을 위하여 서비스 인포메이션 테이블의 특성을 고려한 쓰레드 풀 모델을 도입하였다.
기업들의 기존 응용 시스템은 기업 내의 많은 정보를 모으고 처리할 수 있으나 협업 환경에서 요구되어지는 다른 레거시 시스템과의 연계과정에서 다른 시스템 혹은 파트너에게 정확성이 검증된 정보를 정확하게 공유하기에 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 EAI(Enterprice Application Integration) 시스템을 도입하여 협업 환경에서의 데이터 공유 및 통합이 가능하게 되었다. 하지만 EAI기반의 통합은 특정 업무 시스템에 국한되는 것이 아니라 회사의 모든 시스템을 대상으로 하기 때문에 각 업무 시스템간의 정보 통합이 전사적으로 일관성 있게 추진되기 위해서는 적절한 메타데이터 수준의 표준화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 브리지 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 메시지 교환 방식을 제안하여 협업 환경에서의 레거시 시스템 간의 데이터 공유 및 통합의 일관성을 유지할 수 있게 한다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
사물 인터넷 (Internet of Things : IoT) 환경에서 IoT 디바이스들은 전원이나 메모리 등의 물리적 구성요소들에 의해 제한되며 대역폭, 무선 채널, 처리율, 페이로드 등의 네트워크 성능 또한 제한적임에도 불구하고 타 IoT 디바이스들과 리소스를 공유한다. 특히 IoT 헬스케어 서비스에 있어서 원격 디바이스 정보 관리 뿐만 아니라 원격 환자 정보관리가 매우 중요하며, 더욱이, 사물인터넷 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 상호연동성 지원이 매우 중요하다. 이를 위해서는 헬스케어 디바이스와 헬스케어 플랫폼간 데이터 정보 표현, 데이터 전송 표현, 메시지 규격 등이 사물인터넷 환경에 적합한 국제표준 준수가 매우 필요하다. 하지만, 기존의 국제의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 PHD (Personal Healthcare Device) 표준에서는 사물인터넷 환경 (네트워크 프로토콜)을 고려하지 않아 사물인터넷 헬스케어 서비스에 적용하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 사물인터넷 표준인 oneM2M과 의료정보 전송표준인 ISO/IEEE 11073 DIM(Domain Information Model)을 적용한 사물인터넷 헬스케어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현을 위해 oneM2M 기반인 OM2M 플랫폼을 활용하였고, 헬스케어 디바이스와 OM2M 플랫폼간 효율적인 전송 구문에 대한 평가를 위해 HTTP와 CoAP간, XML과 JSON간 단일 처리과정의 패킷 사이즈와 전송 패킷 수 등을 성능 분석하였다.
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.
본 논문은 디지털방송 서비스의 필수 기술 요소이고 디지털방송 전환과 밀접하게 관련 있는 PSIP 응용 기술인 디지털방송 표준 인터페이스로 표준화된 PMCP(Program Metadata Control Protocol) 인터페이스 규격과, 이를 이용하여 구현된 지상파/케이블 데이터방송 재전송 서비스를 위한 PSIP 변환기의 구조 및 주요 기능에 대해서 기술한다. 본 논문의 PSIP 변환기는 지상파/케이블 데이터방송 재전송 서비스 환경하에서 디지털 지상파 데이터방송 콘텐츠를 디지털 케이블 데이터방송에 재사용하여 데이터방송 콘텐츠 활용도를 높일 뿐만 아니라 실시간 채널 정보 변경 및 방송 프로그램 이벤트 정보 변경만으로 지상파 방송프로그램 안내 정보를 쉽게 재활용/관리할 수 있다. 또한 저장/관리된 방송프로그램 안내 정보를 ATSC T3/Sl에서 표준화한 PMCP 규격을 이용하여 XML형태로 케이블 시스템(OOB SI, Out Of Band Service Information)으로 전송하거나, MPEG-2 전송스트림 형태로 전송할 수도 있다.
이 논문은 웹 정보를 추출하기 위한 래퍼 프로그램을 생성해내기 위한 XWS(XWEET Web-wrapper System)의 데이타 모델과 소프트웨어 개발방법에 대해 설명하고 있다. 다양한 정보 출처에 존재하는 정보에 접근하기 위해서는 원본 데이타를 공통된 데이타 모델로 변환하고 통합해야 된다. XWS 시스템은 XWEET 프로젝트의 부분으로 개발되었다. 우리는 효율적이고 사용하기 쉬운 Perl 프로그램 언어를 사용해서 XWS 시스템을 구현하였다. XWS은 다른 시스템과 구별되는 몇 가지 특징을 가지고 있다. 첫째, HTML 페이지로부터 정보를 추출하기 위해 사용되는 데이타모델과 연산자들은 HTML 문서의 다양한 뷰를 지원할 수 있는 통합된 모델을 사용한다. 둘째, XWS는 사용자가 래퍼 프로그램을 손쉽게 생성해 내기 위한 그래픽 인터페이스 프로그램을 제공한다. 셋째, 객체지향적으로 설계된 고수준의 스크립트 언어를 사용하였다. 또한 논문에서 DBLP 사이트로부터 검색된 논문 정보를 추출하기 위한 자세한 예제를 통해 XWS의 사용법을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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