최근 국방 소프트웨어 분야에서는 모델링 및 시뮬레이션 기술이 각광받으면서 무기체계 개발을 위한 시뮬레이션 소프트웨어 개발 사업을 늘리고 있다. 특히, 시뮬레이션 요소의 재사용성 및 신뢰성 확보를 위한 개발 프레임워크 제공이 핵심기술로 떠오르면서, 시뮬레이션을 위한 공통 서비스를 제공하는 M&S 프레임워크가 개발되었다. 하지만 고객의 요구사항이 프레임워크의 기능 변경을 요구하는 경우 프레임워크가 적용된 모든 시뮬레이션 요소의 수정이 불가피하며, 추가 구성요소의 상호작용을 위한 인터페이스 재설계가 요구된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 프레임워크의 요소를 DLL로 구현하여 기능 구성을 용이하게 하고, 구성요소 간 상호작용을 위해 데이터 기반 Publish-Subscribe 방식을 사용함으로써 프레임워크와 독립적으로 인터페이스를 설계할 수 있도록 한다. 특히, 프레임워크와 DLL 간 교환 메시지 객체에 대한 구조 설계를 제시한다.
최근, 고전컴퓨터(Classic Computer)의 한계를 뛰어넘는 양자컴퓨터(Quantum Computer)에 대한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 고전컴퓨터의 전기적인 신호처리와는 다르게 양자역학적인 원리를 사용한 양자컴퓨터는 양자 중첩(Quantum Superposition), 양자 얽힘(Quantum Entanglement)과 같은 다양한 양자역학의 현상/특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 고전컴퓨터의 연산에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 또한, 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 실제 양자컴퓨터를 구동시키기 위해 구성되는 많은 요소들에 의한 각각의 영향이 양자컴퓨터의 연산 결과와 연산 과정에서 많은 영향을 끼치기 때문에 각각의 요소를 효율적이고 정확하게 활용하기 위해 실제 양자컴퓨터의 구동 이전에 데이터를 시각화하여 오류검증/최적화/신뢰성검증을 할 필요가 있다. 하지만 양자컴퓨터 내부에 구성된 다양한 요소들의 데이터를 전부 시각화 할 경우 직관적으로 원하는 데이터를 파악하는 것이 어렵기 때문에 선별적으로 데이터를 시각화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 다양한 요소들의 데이터를 시각화 하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 복잡하게 구성되는 양자컴퓨터 내부 회로 구성요소들을 계층적으로 시각화 하는 방법을 제안한다.
데이터 거버넌스는 연구초기 단계의 영역이므로 개념정의와 구성요소 정립에 연구가 집중되어 있다. 그러나 데이터 거버넌스의 도입에 대한 의사결정을 돕기 위해서 데이터 거버넌스의 평가에 관한 연구 또한 필요하다. 본 연구는 데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스를 평가하기 위한 속성지표에 관한 연구이다. 이를 위하여 RGT와 Laddering기법을 적용하여 전문가 인터뷰를 실시하였고, 이 결과를 제3자 차원의 검증을 위해서 설문과 통계적인 검증분석을 실시하였다. 통계적인 분석에는 크론바하 알파 계수, MANOVA, 상관분석을 실시하였다. 이를 통해서 데이터 거버넌스 속성지표를 데이터 통제영역에는 8개의 속성지표, 데이터 품질영역에 16개의 속성지표, 데이터 조직영역에 7개의 속성지표를 도출하였다. 또한 AHP기법을 적용하여 속성지표의 가중치와 우선순위를 선별하였다. 이 연구결과는 데이터 거버넌스의 개념정립과 구성요소의 명확한 이해 및 기업의 거버넌스 도입과 운영의 기초자료로 활용될 것이다.
팀 버너스 리에 의해 '시멘틱 웹'은 1998년 제안되었으나 현재 새롭게 생성되고 있는 데이터 혹은 자연어 형식의 데이터를 시멘틱 검색을 위해 활용하기에는 아직까지 온톨로지 데이터베이스가 따라가지 못하고 있다. 이를 위해 온톨로지 구축의 구성요소인 공리(axiom)를 공공을 위한 데이터로 개발하여 시멘틱 검색에 활용하는 개념적 모델을 제안한다. 공리 데이터베이스는 단일 도메인에서 벗어난 시멘틱 검색을 위한 데이터베이스로서 도메인 온톨로지 구축에 기본적인 요소들을 제공하고, 이용자들이 시멘틱 검색을 통해 보다 만족한 정보검색을 할 수 있도록 한다. 또한 온톨로지 데이터를 확보하기 위해 정보생산자로부터 사전어휘에 대한 온톨로지 트리플을 생성하는 실험을 하였다. 온톨로지 자동구축에 대한 연구와 개발이 활발하지만 보편적 시멘틱 검색을 위해 정보생산자와 정보관리자가 많은 부분 데이터를 생성하고 검증해야할 필요가 있다.
본 논문에서는 객체관계 데이터베이스를 이용하여 XML문서를 저장하기 위한 효율적인 XML문서 저장 스키마를 제안한다. 제안하는 저장 스키마는 XML 문서를 구성하는 모든 구성요소를 모델링하여 데이터베이스 테이블을 구성하였으므로 스키마 생성과정에서 일부 구성요소를 다루지 않음으로 인해 발생할 수 있는 정보 손실 가능성을 제거하였다. 또한 이는 DTD 독립적인 저장 스키마이므로 모든 XML 문서에 대해 공통 스키마로 이용될 수 있어 효율적이며 저장 및 검색의 투명성을 높일 수 있는 장정이 있다. 제안한 스키마는 상용 객체관계 데이터베이스인 오라클 9i에 적용하여 테이블을 구성하고 저장 및 검색과정을 실험하였으며 실험결과 XML문서의 모든 구성요소에 대해 정보 손실 없이 다양한 형태의 검색이 가능함을 확인하였다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.
테이블 데이터는 일반적으로 헤더와 데이터로 구성되며, 헤더는 데이터의 구조와 내용을 이해하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 웹 스크래핑 등을 통해 얻은 데이터와 같이 다양한 상황에서 헤더 정보가 누락될 수 있다. 수동으로 헤더를 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이기 때문에, 본 논문에서는 자동으로 헤더를 생성하는 태스크를 정의하고 이를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 이 모델은 BART를 기반으로 각 열을 구성하는 텍스트와 열 간의 관계를 분석하여 헤더 텍스트를 생성한다. 이 과정을 통해 테이블 데이터의 구성요소 간의 관계에 대해 이해하고, 테이블 데이터의 헤더를 생성하여 다양한 애플리케이션에서의 활용할 수 있다. 실험을 통해 그 성능을 평가한 결과, 테이블 구조 정보를 종합적으로 활용하는 것이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.
본 논문은 광학 현미경으로 관찰된 데이터들을 분산 시스템이나 병렬 시스템에 구현한 소프트웨어 시스템의 설계에 대한 것으로, 이 시스템이 처리하는 데이터들이 대용량이라는 특성과 함께 다중 해상도의 특성을 갖는다. 본 시스템은 고객/서버 모델을 기반으로 하였으며, 대용량 데이터 처리시 성능에 중요한 디스크 입출력의 대역폭을 높이기 위해 힐버트 곡선 기반의 분산 알고리즘을 적용하였다. 서버부는 조정자 노드와 서비스 노드로 구성되며, 시스템의 제 구성 요소들간에는 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 주고 받고, 상호 독립적이다. 이 시스템은 의학 교육, 원격 병리, 가상 학술 회의 등에 응용될 때 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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