클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 비즈니스 생명주기는 직접적인 어플리케이션이나 서비스의 구현을 포함해서, 기획, H/W나 S/W 프로비저닝, 운용 및 관리, 평가와 같은 과정을 요구한다. 이 모든 과정은 다양한 형태의 비즈니스 자산들을 필요로 하면서, 또 다른 새로운 자산들을 만들어낸다. 반복되는 비즈니스 생명주기에서 생성된 비즈니스 자산의 재사용성을 극대화할 수 있다면, 신속하고 효과적인 클라우드 기반의 비즈니스를 추구할 수 있는데, 이러한 과정의 중심에는 효과적인 레포지토리의 구축이 우선된다. 이에 본 논문은 클라우드기반 비즈니스 시스템의 특징을 살펴보고, 비즈니스 생명주기의 각 단계에서 요구되는 레포지토리의 요구사항을 분석하여 적합한 메타데이터 및 데이터 아키텍처를 설계하고 제안하고자 한다. 또한, 오픈소스 시스템을 통해 제안하는 시스템의 활용가능성을 확인하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.
차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
디스플레이 디바이스가 발전함에 따라 컴퓨터를 이용한 작업 환경이 응용 목적에 보다 적합한 형태로 변환하고 있다. 본 논문에서는 테이블 형태의 프로젝션 시스템인 가상테이블을 이용하여 건축 디자인 시스템의 개발에 관하여 고찰한다. 개발된 시스템은 인터랙티브 VR 모델러, 하이브리드 트랙커, 건축용 인터프리터로 구성되어 있다. 인터랙티브 VR 모델러는 가상테이블 상에서 건축 디자인을 보다 쉽고 직관적으로 할 수 있도록 그리드 인터랙션, 텐져블 프랍, 참조 객체와 같은 비주얼 및 택타일 가이드를 제공한다. 하이브리드 트랙커는 사용자 시야각에 따른 임의의 뷰포인트를 제공하는 기능과 핸드 인터랙션을 위한 비전 기반 트랙킹과 마그네틱 트랙킹을 포함하고, 건축용 인터프리터는 간단한 삼차원 매스를 건축적 정보를 포함한 기본 구성요소로 자동 변환하는 기능을 한다 제안 시스템은 다수의 사용자가 공동 작업을 하기에 적절하며 입체적인 뷰를 통하여 그래픽스 객체를 삼차원 공간에서 직접 조작할 수 있다는 장점이 있다. 이와 같이 본 시스템은 건축 시뮬레이션 및 사용자 참여 디자인에 유용하게 사용되어질 수 있다.
본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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