본 논문은 RAID5가 갖는 쓰기 문제를 극복하기 위하여 지금까지의 연구 중에서 가장 우수한 성능을 나타내는 패리티 로깅 기법의 단점을 개선한 새로운 패리티 로깅 기법을 제안한다. 제안된 기법은 패리티 로깅기법에서 가장 큰 오버헤드인 패리티 로그의 크기를 줄이기 위하여 로그 데이터를 압축하는 방법을 사용한다. 로그 데이터의 압축은 로그 데이터의 저장에 필요한 비휘발성 버퍼의 크기와 로그 데이터 접근시간을 감소시켜 전체적인 성능을 향상시킬수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 패리티 로깅 기법에 비하여 디스크 접근시간에서 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
최근 교육용 로봇 하드웨어 발달로 연산 처리 속도 및 확장성이 매우 좋아졌다. 이에 따라 로봇 하드웨어에 MBL용 온도 센서나 자이로 센서도 호환되어 데이터 로깅이 가능해졌다. 데이터 로깅이 가능한 교육용 로봇으로 학생들은 과학적인 탐구 예측, 수집, 데이터 분석이 가능한 실험을 할 수 있게 된 것이다. 이에 본 연구에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 'Smart r-Learning'에 데이터로깅이 가능한 교육용 로봇을 도입하여 과학 프로젝트 수업을 개발하고 적용했다. 데이터 로깅 활용 Smart r-Learning 프로젝트 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용한 결과 논리적 사고력 6개 영역 중 4개 영역이 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.
본 논문에서는 웹 서버에게 부하를 주지 않으면서 네트워크를 통해 원격으로 로깅 하는 시스템인 원격 웹 서버 로깅 시스템을 구현하였다. 구현된 로깅 시스템은 웹 서버의 종류와는 관계없이 로그 데이터를 수집할 수 있으며, 여러 개의 서버 군으로 이루어진 시스템에서도 각 시스템의 웹 서버나 환경과는 관계없이 독립적으로 로그 데이터를 수집할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 뿐만 아니라 웹 서버에게 미치는 오버헤드를 측정해 본 결과, 부하를 거의 주지 않음으로써 로깅 시스템으로 인한 웹 서버의 성능 저하를 일으키지 않는다는 것을 알 수 있었다.
RocksDB는 데이터를 Key-Value쌍으로 다루는 Key-Value 데이터베이스 시스템이며 효율적으로 데이터를 저장하기 위한 자료구조로 Log-Structured Merge-Tree를 사용하고 있다. 이에 더하여, 데이터베이스의 지속성을 위해 WAL 방식으로 로깅을 한다. 이러한 특징들로 인해 RocksDB는 신속하고 효과적인 데이터 처리와 지속성 보존이 가능하여 지속적으로 화두가 되고 있는 데이터베이스 시스템이다. 그러나 RocksDB는 WAL 로깅으로 인한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB에서 발생하는 WAL 오버헤드를 측정하여 WAL 로깅이 차지하는 오버헤드를 분석하였으며, 차세대 비 휘발성 메모리인 NVRAM을 통해 오버헤드가 얼마나 개선 될 수 있는지 분석하였다. 분석을 통해 로깅 오버헤드는 성능 저하에 상당한 비중을 차지하고 있으며, 디바이스의 쓰기 속도에 따른 로깅 오버헤드의 차이를 발견 하였다.
정수된 물을 각 가정으로 공급하기 위한 관로에는 중요 지점에 유량계, 압력계 등의 계측기를 설치하여 실시간으로 감시하고 있다. 계측된 데이터는 무선 또는 유선 통신을 통해 중앙조정실까지 취득이 되나, 간헐적으로 통신 장애가 발생하여 데이터를 취득하지 못하는 경우가 발생한다. 이후 통신망이 복구되더라도 장애 기간의 데이터가 현장에 저장되지 않거나, 혹은 저장이 되었더라도 자동으로 데이터베이스에 데이터를 저장하지 못하고 있는 실정이다. 저비용으로 이를 해결하기 위해 현장에 보편적으로 설치된 PLC와 호환되는 모듈을 개발하여 데이터 로깅, 자동으로 데이터베이스에 데이터를 복구할 수 있도록 하고자 한다.
PLC 등의 현장제어기기는 주요 이벤트 정보를 로깅하는 기능이 없기 때문에 사고분석이 힘들다. 따라서, PLC, IED와 같은 현장제어기기의 주요 이벤트 정보를 로깅하여, 사이버 사고 발생 시 분석이 가능한 정보 확보가 필요하다. 이벤트 로깅을 위한 현장제어기기(임베디드기기) 통신 프로토콜을 분석하기 위해서는 프로토콜 애널라이저(분석기)가 필요하다. 그러나 Wireshark와 같은 기존의 분석기는 페이로드 데이터 기반의 다양한 프로토콜 분석 및 분류가 어렵고 이벤트 로깅을 위한 대용량의 데이터 식별 및 추출을 처리하기에는 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 이벤트 로깅을 위한 빅데이터 기반 현장제어기기 통신프로토콜 페이로드 데이터 추출을 위한 시스템을 연구개발하였다.
현재 초등학교에서 실시되고 있는 ICT(Information & Communication Technology) 교육은 ICT 소양교육과 ICT 활용교육으로 구분되어 실시되고 있다. ICT 소양교육은 컴퓨터 과학을 기반으로 하여 정보기술과 통신 기술에 대한 기본적인 소양교육으로 그 내용을 구성하고 있다. 현재 초고속 통신망의 발달과 컴퓨터 사용으로 인하여 소양교육에 대한 학업 성취도는 매우 향상되어 가고 있는 실정이다. 따라서 앞으로의 ICT 교육은 활용 교육에 더 많은 노력을 기울여 전 교과에 걸쳐 정보 통신 기술을 활용하여 교육의 내용뿐만 아니라 교육의 방법 등에서 많은 변화의 필요성이 증대되고 있다. ICT 활용교육에서 컴퓨터를 활용하기 위해서는 실생활에서 습득하거나 측정된 데이터를 컴퓨터에 입력하는 과정, 데이터 로깅(data logging), 으로부터 시작 한다. 최근의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 데이터가 발생한 곳에서 즉시 받아들이고 또한 결과가 필요한 곳에서 즉시 정보를 제공하여 주는 컴퓨팅 환경을 구성하는 것이 매우 중요 하다고 본다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기본 개념 중 하나인 실시간 데이터 로깅 기법을 응용하여 초등학교에서 ICT 활용 학습 활동 시 발생되는 각종 원시 데이터들을 컴퓨터로 가져오는 데이터로깅 모델을 제안하고, 초등학교 과학과를 중심으로 교육과정의 실험 요소들을 분석하여 이를 개발된 모델에 적용하였다. 데이터 로깅 모델 적용 결과, 손쉽게 해당 원시 데이터를 수집할 수 있었고 데이터의 처리 및 분석을 간편하게 수행하여 정확한 실험 데이터를 바탕으로 실험 결과에 대한 토의, 토론에 더욱 많은 시간을 할애할 수 있었으며 학교에서의 ICT 활용 교육의 새로운 모델을 제시하였다.다.ovoids에서도 각각의 점들에 대한 선량을 측정하였다. SAS와 SSAS의 직장에 미치는 선량차이는 실제 임상에서의 관심 점들과 가장 가까운 25 mm(R2)와 30 mm(R3)거리에서 각각 8.0% 6.0%였고 SAS와 FWAS의 직장에 미치는 선량차이는 25 mm(R2) 와 30 mm(R3)거리에서 각각 25.0% 23.0%로 나타났다. SAS와 SSAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 m(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 8.0% 3.0%였고 SAS와 FWAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 mm(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 23.0%, 17.0%로 나타났다. SAS를 SSAS나 FWAS로 대체하였을 때 직장에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 %, FWAS는 최대 26.0 %까지 감소되고 방광에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 % FWAS는 최대 23.0%까지 감소됨을 알 수 있었고 FWAS가 SSAS 보다 차폐효과가 더 좋은 것으로 나타났으며 이 두 종류의 shielded applicator set는 부인암의 근접치료시 직장과 방광으로 가는 선량을 감소시켜 환자치료의 최적화를 이룰 수 있을 것으로 생각된다.)한 항균(抗菌) 효과(效果)를 나타내었다. 이상(以上)의 결과(結果)로 보아 선방활명음(仙方活命飮)의 항균(抗菌) 효능(效能)은 군약(君藥)인 대황(大黃)의 성분(成分) 중(中)의 하나인 stilbene 계열(系列)의 화합물(化合物)인 Rhapontigenin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것
스마트폰과 웨어러블 기기의 발달로 다양한 라이프로깅 서비스와 클라우드 서비스가 제공되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 인터넷상에서 개인의 일상을 공유해 친구들에게 근황을 알리고 새로운 인간관계를 형성하도록 한다. 라이프로깅 관련 연구들이 활발하게 이뤄지고 있지만 소셜 네트워크 서비스 시대의 라이프로깅은 단순한 기억의 확장을 넘어 사회적 관계를 제시해야 한다. 또한 사회적 이슈인 개인정보 보호를 위해 익명성이 보장되어야 한다. 본 연구는 일상생활에서 얻어지는 라이프로깅 데이터를 이용해 소셜 네트워크 그룹을 생성하는 시스템을 제안한다. 소셜 네트워크 그룹은 비슷한 감성 성향의 사람들을 범주화함으로써 사회적 관계를 제공한다. 이때, 익명성 보장을 위해 타인을 식별할 수 없도록 한다. 소셜 그룹의 대표 감성과 비슷한 소셜 그룹들을 범주화해서 확장된 소셜 네트워크 그룹을 만들 수 있다. 소셜 그룹간의 네트워크로 확장되면 대표 감성과 행동 양식을 분석해 대중의 패턴과 트렌드를 추론할 수 있는 기초데이터를 제공할 수 있다.
이 연구에서는 아웃소싱으로 반입된 서지데이터의 질을 담보하기 위한 방안으로 위키 카타로깅 방식의 종합목록 작성을 제안하였다. 위키 카타로깅은 일련의 편목에 대한 지식과 경험을 갖추고 있는 사서의 협력을 통해 종합목록의 질을 높이는 방안을 의미하였다. 그 방안은 전문 사서들 의 협력에 기반한 1)위키 카타로깅의 정책, 2) 전용 위키시스템의 개발, 3) 위키 목록규칙의 제정 등이다. 특히, MARC의 기본서지요소 245, 260, 300 필드를 전문사서들이 담당하고, 확장부가요소는 일반 사서들이 담당하는 위키카타로깅의 질을 확보하는 방법을 제안하였다.
ICT 기술의 발달과 함께 클라우드의 사용이 활발해지고 있으며, 클라우드의 활용성 또한 증가하고 있다. 클라우드는 각각의 활용 용도에 따라 다양한 데이터가 저장되고 있으며, 클라우드 스토리지와 클라우드 스토리지에 저장된 데이터의 중요성 또한 증가하고 있다. 또한, 클라우드를 사용하는 이용자의 수가 증가하며 CSP에 아웃소싱 되는 데이터의 양이 증가하고 있지만, 지속적으로 보안사고가 발생하고 있으며, 신뢰 되지 않는 클라우드 환경에서는 악의적 사용자 또는 CSP에 의해 데이터 액세스 로그가 위조되거나 생략이 가능해 수정 불가능한 로깅 등을 통한 책임 추적성 확보가 필요하다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하고 클라우드 스토리지 데이터의 책임 추적성 확보를 위해 본 논문에서는 블록체인 위 변조 불가능한 특성을 활용하여 신뢰 가능한 데이터 액세스 로깅을 통해 데이터 책임 추적성 확보가 가능한 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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