정보의 홍수 시대에 사는 인터넷 이용자들은 많은 정보 중에서 자기가 원하는 정보만을 빠르게 찾아내고자 한다. 학술지의 경우는 대부분 문자로 서비스되고 있는데, 이를 시각화하여 서비스한다면 보다 효율적으로 정보가 전달될 수 있을 것이다. 최근 학술지 논문 기사 원문 전체가 XML로 구축되는 양이 늘어나고 있어서, XML 데이터를 기반으로 한 학술정보의 시각화 서비스에 대한 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 학술정보를 시각화하기 위한 데이터 모델을 제시하고 학술정보 시각화 서비스 방안을 마련한다.
매 년 여행에 대한 관심이 증가함에 따라 여행지에 대한 정보를 찾는 사용자들의 수요가 많아지게 되었다. 현재 존재하는 여행 정보 사이트들은 사이트 회원들의 좋아요 수를 활용하여 여행지를 추천해 주기 때문에 사이트의 사용자가 많지 않을 경우 실제로 인기 있는 여행지인지 확인할 수 없어 추천 정보의 신뢰도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹상에 산재되어 있는 여행 관련 데이터들을 수집한 후 실제로 각 여행지들이 웹 사이트에서 얼마나 언급 되었는지 분석하여 언급 수로 여행지를 추천하는 시스템으로써 사이트의 사용자수에 구애받지 않는 보다 신뢰도 높은 여행지 추천에 도움을 주고자 한다.
최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.
최근 국내에서는 국소지역에서 단 시간 내 발생하는 돌발강우와 게릴라성 폭우와 같은 현상으로 붕괴위험지구 및 산사태 위험지역 등의 급경사지에서 재난 및 재해가 증가하는 있는 추세이다. 이와 같은 재난 및 재해의 증가는 우리나라의 지형 및 강우특성에 따라 지역적으로 다양한 양상으로 발생하고 있다. 급경사지의 지형 및 강우특성을 고려하고 재난 및 재해 발생을 최소화하기 위한 대책수립에 활용할 수 있는 데이터 유지 및 운영관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 급경사지 관련 공간 및 속성정보를 합리적이고 과학적으로 관리할 수 있는 방법을 도출하기 위하여 데이터 생애주기적인 관점에서의 데이터 수집, 입력, 갱신, 수정 등의 유지관리 개념을 도입하여 연구를 수행하였고 그 결과로 급경사지 관련 유관기관에서 생산하는 공간정보와 속성정보를 정기적으로 수집하고 수정·편집하여 변환 및 전송할 수 있는 급경사지 데이터 유지관리 프레임워크 정의 및 운영 방안을 도출 하였다.
학술지 데이터 베이스 구축에 있어서 가장 주요한 문제점온 기존 문헌의 디지털화이다. 기존 문헌을 디지털화함에 있어서 택할 수 있는 방법은 문서 인식기(OCR)를 통한 자동인식과 수작업을 통해서 컴퓨터로 입력하는 방법이 있다. 전자의 방법은 현재의 한글 문서 인식기술로 볼 때 인식률이 저조하고, 인식기를 통한 자동인식에서 발생된 오류를 수정하는 비용이 수작업으로 입력하는 비용에 비해 더 크다고 판단된다. 따라서 자료의 입력은 수작업으로 하는 것이 효율적이다 학술지 데이터 베이스들 구축하고 이를 서비스하기 위해 서는 입력된 텍스트 데이터를 표준화하여 구조적으로 변환/편집해야 한다. 이는 구조문서 표준이라 할 수 있는 XML의 이용이 필요하다는 말이기도 할 것이다. 또한 디지털화 된 문서를 효율적으로 활용하고 관리하기 위해서는 비쥬얼한 구조문서 저장 관리기가 필요하다. 본 논문에서는 디지털화 된 텍스트를 구조적인 XML문서로 변환하여 효과적으로 저장 관리 할 수 있는 저장관리기를 설계하고 개발하였다.
지금까지 병원에서 사용하던 일반 종이차트를 벗어나 전자적으로 환자의 데이터를 기록하고 유전자 데이터를 이용하여 환자의 유사 질병까지 찾아 낼 수 있는 EMR(Electronic Medical Record 전자 의무 기록)이 개발되면서 의료계는 환자에게 더욱 신속하고 정확한 진료를 할 수 있게 되었다. 본 논문은 이에 그리드 환경을 접목하여 더 빠른 데이터 처리와 신뢰성 과 접근성을 높일 수 있는 방법을 제시한다. 첫째, 현재 기 개발된 EMR 시스템의 환경에서 인증된 사용자만이 스토리지에 접근 할 수 있도록 GSI Service를 이용하여 단일 인증 방식으로 보안성을 높이며 동시에 단 한번의 인증절차로 모든 자원을 활용 할 수 있다. 둘째, Replica Service를 이용하여 기존의 스토리지를 복제 하여 중요한 데이터 들을 보호하며 다수의 접근이 발생할 경우 처리를 분산 시킬 수 있는 방법을 제시한다. 그리드 미들웨어인 글로 버스가 스토리지와 서버 상에서 CA인증을 담당하며 파일 전송을 담당하는 RFT는 스토리지의 Replica를 관리하는 RLS서버의 정보를 사용 하여 멀리 떨어져 있는 복제된 데이터와의 관계를 기억하고 접근시 가장 가용성이 뛰어난 머신에서 데이터를 불러온다. 이런 글로버스의 서비스 들은 중요하며 고용량이 데이터를 분산 시킴으로써 데이터의 지역성을 높여 재사용 혹은 동시 접근시 처리 시간을 단축 시킬 수 있다. 본 논문은 그리드 환경을 접목하여 이러한 서비스를 구현할 경우 높은 신뢰성과 접근의 신속성을 보장할 수 있다고 제시한다.
본 논문에서는 기존 지능형 영상감시 시스템에서의 영상정보 분석 시 발생하는 XML 데이터가 불필요하게 많이 생성(XML data 30ea/1s)되어 스토리지의 저장 및 관리 부하를 개선하기 위해 분석되어진 XML 데이터를 Parsing & Filtering하여 저장함으로써 생성되는 데이터를 간소화함으로써, 효율적인 관리가 가능한 스토리지 부하 최적화를 위한 영상분석정보 관리시스템을 설계하였다.
사용자 기기가 다양해지고, 기기 간 데이터 동기화 필요성이 증대되면서, 클라우드 스토리지 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 이러한 클라우드 스토리지 서비스는 클라우드 서버의 보안 취약점을 공격하거나, 악의적인 목적을 가진 관리자에 의한 데이터 유출 위협이 항상 내포되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 TPM을 기반으로 한 클라이언트에서의 데이터 암호화를 통해 이러한 문제점을 해결하고, 사용자의 다양한 기기들간의 데이터 이용을 안전하고 편리하게 할 수 있는 클라우드 스토리지 시스템을 제시한다.
암호데이터 중복제거 기술이란 클라우드 서버에 전송된 데이터를 기존의 클라우드 서버에 저장된 데이터와 비교하여 데이터의 중복된 저장을 방지하는 기술이다. 이러한 데이터 중복제거 기술은 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 소유권 위조 공격은 원본 데이터를 소유하지 않은 공격자가 데이터의 소유권을 획득하여 클라우드 스토리지에 저장된 데이터를 취득할 수 있는 위협이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 제안되어왔지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산량으로 인해 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량 측면에서 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.
디지털 정보량의 증가 추세에 맞추어 네트워크를 통해 자신의 데이터를 원격 저장소에 저장하고, 이를 다양한 디바이스를 통해 언제 어디서나 접근할 수 있는 클라우드스토리지 서비스가 등장하게 되었다. 이는 기존에 데이터를 휴대하기 위해 사용되던 이동식 저장매체와 달리 저장용량의 크기 제한이 없고, 저장매체를 소지해야 하는 문제점이 없어 많은 사용자로부터 사용되고 있다. 이러한 클라우드 스토리지에 여러 사용자의 데이터가 저장됨에 따라 클라우드 스토리지의 신뢰성 문제가 이슈화 되고 있다. 비윤리적인 관리자 및 공격자로부터 클라우드에 저장된 데이터를 안전하게 보호하기 위해 다양한 암호 기술을 클라우드 스토리지에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 검색가능 암호기술은 사용자가 저장하고자 하는 데이터를 직접 업로드하고, 해당 자료를 필요에 따라 공유 하고, 공유대상이 변화되는 클라우드 스토리지 환경에서 비효율성을 가지고 있어 실제 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 검색 가능한 암호화 색인 생성 및 이를 재암호화해 다른 사용자와 안전하게 공유할 수 있는 색인 관리 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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