온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서 정보에 대한 접근은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이타를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계가 주로 트랜지티브 관계이기 때문에 트랜지티브 질의를 처리하는 것이 많은 비중을 차지한다. 또한 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의 처리는 재귀호출의 형태로서 그 처리 비용 또한 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의의 효율적 처리를 지원하기 위한 방법으로써 그래프 레이블링을 이용한 전처리 기법을 제안한다 이 기법은 저장 공간을 효율적으로 사용하고 알고리즘도 단순한 특징을 가지기 때문에 트랜지티브 클로저 질의에 대한 응답 시간을 줄이는 장점을 가지게 된다. 그리고 이와 같이 제안한 기법에 대해 기존 시스템들과 비교해 봄으로써 그래프 레이블링을 이용한 기법이 대용량 온톨로지에서의 트랜지티브 클로저 질의 처리에 효율적임을 보이고자 한다.
본 연구는 EconRef이라는 통합 OPAC의 구현에 관한 것으로서, 이 모델은 참고사서의 효율적인 업무처리를 가능하게 해주고, 이용자에게 조직적이고 신속한 정보서비스를 제공하는 것이다. 통합 OPAC은 REGIS와 The Book House와 같은 실제의 시스템을 기초로 하여 KPWin++를 이용하여 구현하였다. KPWin++는 전문가시스템 쉘로서 하이퍼텍스트와 전문가시스템이 결합되어 있다. 이 통합 OPAC 시스템은 6개의 모듈로 참고봉사 전문가시스템 ; 문헌정보원, 전문가정보원, 통계정보원 ; OPAC ; 외부데이터베이스 ; 이용자안내 등으로 구성되었다. 시스템의 평가는 EconRef 시스템과 초급사서 및 고급사서를 비교하였고, 하이퍼텍스트와 전문가시스템이 결합된 OPAC인 REGIS 시스템과 비교하였다. 비교결과 EconRef 시스템은 고급사서와 유사한 반면 초급사서 보다는 우수한 것으로 나타났다.
최근 무선 접속망의 급속한 발전으로 이동 통신 환경에서 인터넷 서비스 제공에 대한 요구가 늘어남에 따라, IP기반의 이동성 지원과 마이크로 이동성에 따른 위치관리 트래픽을 줄일 수 있도록 해주는 HMIPv6 프로토콜이 제안되었다. HMIPv6에 페이징을 적용함으로써 MN의 위치등록에 필요한 시그널링 및 위치정보 데이타베이스의 갱신을 위한 처리를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 각기 다른 특성을 갖는 이동 노드들에 하나의 동일한 페이징 영역이 정적으로 적용되는 것이 아닌, 각 이동 노드의 특성를 고려하여 각각의 이동 노드에 적합한 최적의 페이징 영역이 설정되는 HMIPv6 환경에서의 새로운 동적 페이징 기법(DP-HMIPv6)을 제안한다. 수학적 성능 분석을 통해 정적 페이징 기법보다 제안 기법인 동적 페이징 기법을 이용하였을 때 비용이 절감되었음을 확인 할 수 있었다. 또한 네트워크 상에 이동 노드의 수가 많아질수록 동적 페이징 기법을 통한 비용 절감은 더욱더 효과적임을 알 수 있다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 이동 클라이언트의 위치에 따라서 질의에 대한 결과 값이 달라지는 상황이 발생하는데 그러한 결과의 데이타를 위치종속 데이타(LDD: Location Dependent Data)라 한다. 따라서 그러한 질의는 지리적인 거리를 고려하여 처리되어야 하며 또한 데이타의 관계성 등을 함께 고려하여 처리 효율을 높일 수 있다. 그러나 위치종속 질의에 나타나는 거리를 평가하고 영역별 위치종속 데이타를 구성할 때의 모호성으로 인해 정확히 평가하고 표현하기 어려운 점이 존재한다. 본 논문은 질의에 거리 정보를 사용함에 있어서 발생할 수 있는 문제점을 고려하고 위치종속 데이타간의 관련성 및 질의되는 이동 글라이언트의 위치 그리고 요구되는 지형물에 대한 거리간의 관계를 정량화하여 위치종속 데이타를 위한 데이타 영역인 LDD 영역을 제안한다. 모의 실험에서는 이동 클라이언트가 요청하는 위치종속질의 및 위치의 성향들 그리고 영역의 두 가지 조밀도 설정하여 제안하는 LDD 영역에서 질의 처리가 지리적인 지역만을 고려한 데이타 영역에서보다 데이타베이스 접근 수를 줄일 수 있음을 보인다.
건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
웹 상에 많은 정보들이 XML 형태로 표현되면서 XML 보안에 대한 요구가 커지고 있다. 현재까지 XML 보안에 대한 연구는 전자서명이나 암호화 기법을 이용한 통신상의 보안을 중심으로 진행되어 왔다. 하지만 XML 데이타가 방대해지고 복잡해짐에 따라 XML에 대한 통신상의 보안뿐만 아니라 관리적인 보안까지 필요하게 되었다. 이러한 관리적인 보안은 접근제어를 통해 보장할 수 있는데, 기존의 XML 접근제어 모델에서는 검색 연산만 고려하고 있다. 이러한 모델은 XML 문서나 구조의 변경이 필요한 현실적인 환경에서 사용자의 갱신 질의의 경우에는 접근제어를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 검색 연산뿐만 아니라 갱신 연산까지 지원하는 XML 접근제어 모델과 기법을 제안하고, XML 갱신에 필요한 연산자를 정의한다. 또한 복잡한 접근권한 정보를 체계적으로 관리하고, 다양한 갱신 질의를 효율적으로 처리하기 위해 새로운 액션 타입(action type)을 정의한다. 이러한 액션 타입을 이용하면 DOM 기반의 DTD 검증 과정으로 인한 저장 공간과 검색 비용을 줄일 수 있고, 초기에 불필요한 질의를 여과함으로써, 전체적으로 접근제어의 단계를 줄일 수 있다. 제안한 접근제어 모델은 검색 질의의 경우 액션 타입을 결정하기 위한 약간의 오버헤드(overhead)가 발생하지만, 갱신 질의의 경우에는 기존의 접근제어 모델에 비해 좋은 성능을 보인다.
소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.
최근 위성영상이 도시계획 및 관리에 필요한 정보를 획득하는 수단으로 큰 각광을 받고 있지만 도시계획 분야에서는 위성영상이 현황을 설명하는 보조 자료나 지도를 대신하는 베이스맵으로만 이용되고 있는 실정이다. 본 연구는 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위해 사용되는 각종 지표를 표현할 수 있는 세부측정항목을 추출해 내고, 이렇게 설정된 세부지표 측정을 위해 위성영상과 GIS를 활용하였다. 위성영상과 GIS를 연계하면, 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위한 각종 지표들을 정량적으로 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 정비예정구역의 지표특성을 기초로 하여 정비유형을 결정하는데 기여할 수 있을 것이다.
자산의 복잡성을 측정하기 위해 프로그램의 논리적인 복잡도의 측정을 제공하는 척도를 베이스로 하여 각 자산의 특징 값을 표현하고 있는지 평가하는 방법을 사용 한다. 본 연구에서는 소프트웨어 컴포넌트를 기본자산으로 구성하여 표준화된 설계모형을 확보하고, 이를 기반으로 재사용 가능한 확장된 자산을 설계할 경우 자산의 복잡도를 측정하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 그러나 우리가 제안하는 자산관리 시스템의 각 자산은 두 가지 영역의 자산을 합성한 복합자산으로 구성되어 있으므로 이 방법만으로는 정확한 측정을 하기 어렵다. 따라서 아키텍처 하부에 저장된 기본 자산의 특성 값을 반영하여야 전체적인 자산의 복잡성을 측정가능하다. 따라서 응집력에 반비례하고 자산연관도안의 각 자산에 대한 연관값의 누적합에 비례하는 합성자산의 복잡성을 측정 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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