새로운 패러다임의 시스템 개발 접근 방법은 OMG(Object Management Group)에서 MDA(Model Driven Architecture)로 표준화하고 있다. MDA의 핵심 기술은 모델 중심의 시스템 구현을 위한 기술 구조를 정의하는 것으로 시스템의 설계 및 명세에 대한 구현 기술을 플랫폼 독립적 모델(PIM : Platform Independent Model)로 설계한 후, 구현 환경에 적합한 플랫폼 종속적 모델(PSM : Platform Specific Model)로 설계하여 구현환경에 맞는 언어로 변환하는 기술이다. MDA의 핵심인 MOF(Meta-Object Facility), UML, XMI(XML Metadata Interchange), CWM(Common Warehouse Metamodel) 표준 등이 포함된다. MDA 지원 자동화 툴들은 위의 정보들을 갖고 변환 작업을 수행한 후 실행 가능한 시스템으로 생산해 내는 것이다.[1] 본 논문에서는 MDA기반 접근 방법을 적용하여 학사관리 시스템을 설계 및 구현하고, MDA기반 접근 방법에 대한 모델링의 중요성을 강조하였다. 또한 소프트웨어를 효율적으로 개발하는 방법을 제시하여 플랫폼 독립적 모델(PIM)로 작성하고, 플랫폼 종속적 모델(PSM)을 J2EE 플랫폼 기반의 EJB(Enterprise Java Beans)로 변환하는 과정 등을 제시하였다. MDA를 지원하는 자동화 툴 및 편집기(Together Architect 2006 for Eclipse, Edit plus 2)와 데이터베이스 모델링 툴(ER/WIN 4.1)을 사용하여 시스템 설계 및 구현을 하였으며, 전통적 개발 프로세스와 MDA 기반 개발 프로세스에 대한 유효성 분석 결과를 제시하였다.
인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다.
최근 차세대 웹으로 시멘틱 웹이 부각되고 있다. 시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의 미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. RDF는 웹 리소스들의 메타 데이타를 표현하기 위한 데이타 모델이다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 가장 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타를 XML 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이타베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이타와 RDF 데이타를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존의 연구보다 나은 성능을 보여준다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
In the cyber-physical system, big data collected from numerous sensors and IoT devices is transferred to the Cloud for processing and analysis. When transferring data to the Cloud, merging data into one single file is more efficient than using the data in the form of split files. However, current merging and splitting operations are performed at the user-level and require many I / O requests to memory and storage devices, which is very inefficient and time-consuming. To solve this problem, this paper proposes kernel-level partitioning and combining operations. At the kernel level, splitting and merging files can be done with very little overhead by modifying the file system metadata. We have designed the proposed algorithm in detail and implemented it in the Linux Ext4 file system. In our experiments with the real Cloud storage system, our technique has achieved a transfer time of up to only 17% compared to the case of transferring split files. It also confirmed that the time required can be reduced by up to 0.5% compared to the existing user-level method.
본 논문에서는 콘텐츠 적응화 서비스를 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 통합 관리 해주는 시스템을 제안한다. 콘텐츠 적응화 서비스 제공을 위해서 제안된 프로파일들은 다양한 서비스에서 이용되고 있다. 그러나 현재 프로파일들은 서비스에 따라 다르게 구성되기 때문에 상호 호환성이 부족하고 이로 인하여 통합 관리의 어려움을 가지고 있다. 또한 서비스 업체에 따라 별도로 프로파일을 운영함으로써 많은 운영비용을 소비하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 다양한 종류의 프로파일을 통합하고 관리해주는 시스템이 필요하다. 제안된 프로파일 통합 관리 시스템은 프로파일 서비스 아키텍처와 기존 프로파일 연구를 기반으로 필요한 기능을 도출하였다. 프로파일 통합 관리 시스템은 CC/PP 명세를 준수하고 RDF 형태로 만들어진 프로파일을 지원하며, 프로파일 수신, 처리, 저장, 관리, 제공 기능 등을 지원한다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위하여 메타데이터 구성 기법과 동적 기법을 적용하였다. 성능 평가 결과 프로파일 통합 관리 시스템에 제안된 기법들은 기존 기법에 비해 4% 향상된 결과를 나타냈다.
디지털 기술의 발달로 디지털 TV, 캠코더와 같은 멀티미디어 장치의 사용이 증가하고 있다. 이러한 장치들은 멀티미디어 파일 재생 및 녹화, 편집 등의 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그 중 편집된 대용량 멀티미디어 파일을 저장하는데 있어, 기존 파일 시스템은 많은 시간과 디스크 입출력을 소요하는 성능상의 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위한 기존 연구인 FWAE (Fast Writing after Editing) 기법보다 우수한 성능을 가진 리눅스 Ext2 파일 시스템 기반의 블록 링크 파일 시스템을 제안한다. 블록 링크 파일 시스템은 대용량 파일 편집저장 시, 실제 데이터의 입출력 없이, 메타데이터만을 수정한다. 또한, 멀티미디어 파일 간, 데이터 블록을 공유함으로써, 디스크 사용량을 줄일 수 있으며, 데이터 블록 공유 정보 관리가 기존 FWAE 기법보다 간단하여 시스템 오버헤드를 줄일 수 있다. 제안하는 파일 시스템은 Ext2 파일 시스템을 기반으로 하여 리눅스 환경에 구현하였으며, 유용성은 리눅스 Avidemux 편집 툴에 적용하여 검증하였다.
센서 네트워크에서 사용되는 동적 클러스터 방식의 라우팅은 일정 주기마다 클러스터 헤드 노드의 재 선출과 그에 따른 클러스터 재구성을 통해 센서 노드들의 에너지 소모를 분산한다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우는 주기적으로 클러스터 구조가 바뀌게 되어 이로 인한 에너지 소모가 크다. 또한 클러스터 헤드노드가 동일 데이터를 수신할 경우 에너지 낭비가 있다. 본 논문은 위에서 언급한 반복적인 클러스터 구성에 대한 에너지 소모 문제는 최초에 구성된 클러스터는 고정하고 순환적으로 클러스터 헤드노드를 선출하는 순환적 클러스터 헤드선정(RRCH: Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. 또한 클러스터 헤드노드에 중복 데이터가 발생하는 문제는 클러스터 헤드노드가 처음에 수신한 데이터의 메타데이터를 브로드캐스트 함으로서 동일 데이터를 센싱한 클러스터 멤버노드가 송신하지 못하게 하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방식의 타당성을 확인하기 위해 모의실험을 실시하였다. 라운드 구간을 100번 반복하여 클러스터 구성과 데이터 전송을 포함한 전체 에너지 소모량을 측정하였다. 결과는 제안한 방식이 기존의 LEACH방식보다 평균 29.3%, HEED방식보다 평균 21.2% 적게 소모되는 것을 확인하였다.
다양한 사용자 및 응용 프로그램들이 XML을 기반으로 정보의 분산과 공유를 요구함에 따라 안전하고 효율적으로 XML 데이타를 접근하는 요구가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히, 접근제어 규칙을 XPath로 표현함으로써 문서 단위 접근 범위의 한계를 극복하고 문서의 일부분 단위의 접근을 해결하면서 접근제어를 수행할 때 발생될 수 있는 충돌에 대한 해결책을 마련하는 안전성에 초점을 둔 연구들은 많았으나 접근제어를 수행할 때의 효율성에 초점을 둔 연구는 미비하다. 본 논문은 안정성뿐만 아니라 효율성을 고려한 XML 접근제어 시스템을 내용으로 하고 있다. 제안하는 방법은 사용자의 질의와 그 사용자의 접근제어 규칙들 중에 질의와 관련된 접근제어 규칙들만을 선택하게 하고 XPath 2.0에서 지원하고 있는 집합 연산을 적절히 연결시켜 접근 제어 정책을 준수하는 새로운 대체 질의로 변경하는 선처리 방법이다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떠한 XML 데이타베이스 관리 시스템에도 적용가능하며 최소 단위의 접근제어 수행, 구현의 용이성, 낮은 실행시간, 그리고 안전하고 정확한 대체 질의 생성을 보장한다. 이와 같은 장점들을 실험을 통해 분석한다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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