컴포넌트 레파지토리는 생성된 컴포넌트를 저장하고 컴포넌트 사용자가 필요한 컴포넌트를 찾아 재사용을 쉽게 할 수 있도록 제안되어 왔으나 대부분의 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 찾으려는 컴포넌트의 존재를 쉽게 알 수 없어 컴포넌트 재사용에 중요한 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트에 대한 성능 측정 결과를 이용한 레파지토리를 구축한다. 이 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 관심 갖는 컴포넌트에 대해 비교할만한 기능과 성능을 갖는 컴포넌트들을 자동으로 추출하여 제공한다. 대형 컴포넌트 레파지토리에서 컴포넌트를 손쉽게 찾지 못하는 경우가 빈번한 점에 비해 본 논문에서는 자동화된 방법에 따라 재사용 컴포넌트를 보다 쉽게 식별할 수 있는 방법을 제공한다.
디지털 정보의 폭발적인 증가세와 함께 연구 데이타 또한 다양한 형태로 축적 되고 있다. 이에 다양한 정보들을 효율적으로 활용하는 것이 연구 혁신의 동력원으로 작용하고 어떠한 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가가 정보 사회의 화두로 떠오르고 있다. 특히, 데이타 정보의 경우 전세계 약 900개 이상의 레파지토리들이 다양한 구조와 플랫폼을 토대로 축적 되고 있어 이에 대한 엄선 된 데이터 레파지토리 정보를 WoS의 단일 플랫폼에서 손쉽게 취득 할 수 있는 DCI(Data Citation Index)에 대한 관심이 증가되고 있는 추세이다. 현재 DCI에는 330여 종의 레포지토리에 수록 된 650만개 이상의 레코드를 수록 중이며 매년 50만 건 이상의 레코드가 추가 되고 있다. DCI는 레포지토리의 메타데이터를 분석하고 WoS에서 보유하고 있는 정보와 취합하여 데이터를 재구성하고 구조화하여 위계 질서를 부여하고 각 레코드가 소스 레포지토리로 연결되도록 링크를 제공하여 데이터 열람 및 다운로드가 가능하도록 하며 WoS내에 관련 논문(SCIE급)이 있는 경우 논문 과 데이터 상호 간의 링크도 제공한다. 보다 체계적인 데이터 관리를 위한 정보의 구조화와 보다 전문적인 정보 검색을 위한 Taxonomic Data와 시소러스(Thesaurus) 정보를 통한 DCI의 활용을 통해 새로운 정보의 세계를 경험해 보자.
데이터 웨어하우스가 발전함에 따라 통합된 메타데이터는 구현뿐만 아니라 활용측면에서도 중요성이 부각되면서 이제는 전략적인 비즈니스 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 메타데이터 표준으로 OMG(Object Management Group)에서는 CWM(Common Warehouse MetaModel)을 웨어하우스와 BI(Business intelligence)의 표준으로 채택하였다. 그러나 소프트웨어 개발 업체들간의 메타데이터 상호교환 중심으로 구현됨으로써 CWM을 사용한 메타데이터의 활용 및 저변확대가 안되고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 CWM을 기반으로 한 레파지토리(Repository)를 설계 및 구현함으로써 CWM로 생성된 메타데이터를 저장, 보관하여 비즈니스적인 활용이 가능하도록 하였다. 또한 이러한 연구를 통하여 데이터 웨어하우스 분야에서도 MDA(Model Driven Architecture)기반의 설계 및 구현이 될 것으로 전망된다.
B2B 마켓플레이스(Marketplace)를 연동하기 위해서는 각 마켓플레이스의 비즈니스 프로세스에 관한 연동 방안이 수립되어 물적 이동을 위한 물류 정보의 연동이 가능하게 되어야 한다. 특히 국제간 마켓플레이스의 연동은 물류정보와 국가정보와의 연계가 이루어져야만 완전한 마켓간의 연동이 가능하므로 이에 대해서는 심도 있는 연구가 필요하다 본 연구에서는 국내외의 물류 체계 및 조세, 통관 프로세스에 대하여 조사하고, 이를 바탕으로 마켓플레이스-레파지토리(Marketplace-Repository) 모델에 기반한 물류 및 국가 정보 연계 방안을 제시하였다.
데이터를 운영하는 운영시스템은 비지니스의 변경, 고객 요구와 IT 기술의 발달로 정보시스템 재구축 프로젝트는 주기적으로 발생하고 있다. 이 과정에서 기업의 자산인 데이터의 정합성과 무결성을 보장하는 데이터 전환은 중요하다. 데이터 전환의 목표는 현재의 데이터베이스 시스템 운영 환경을 이해하고, 사용 중인 DBMS의 특성을 파악하여, 최적의 데이터베이스 구조를 유지하며, 신 시스템이 최상의 성능을 발휘하도록 해야 한다. 기존 정보시스템에 존재하는 축적된 과거자료를 추출하여 새로운 정보시스템의 개선된 테이블로 옮기는 과정을 말한다. 데이터 전환은 사전에 설계/계획된 규칙에 따라 최종 목적 테이블로 전환하는 전체 과정이다. 따라서, 기존 정보시스템에서 사용하고 있는 데이터를 차세대 시스템 구축 사업에서도 사용할 수 있도록 데이터의 이행은 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 차세대 시스템 통합 프로젝트 중 중요한 부분인 데이터 전환을 위한 자동화 도구를 설계하였다. 본 연구에서 기존 데이터 전환 방식의 문제점을 분석하여 데이터 전환을 위한 개선방안을 제시하고, 레파지토리와 프로세스 기반의 효율적인 데이터 전환 자동화 도구를 제안하고 실제 차세대 프로젝트의 적용사례를 통해 그 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 웹, 모바일 환경에 적응 가능하고, 다양한 서비스의 지원이 가능한 글로벌 Peer-to-Peer(P2P) 엔진에서 서비스 모듈, 네트워크 모듈, 레파지토리 모듈간에 발생되는 메시지를 처리하는 메시지 디스패쳐의 설계 경험을 기술한다. P2P엔진이 이 기종 네트워크환경에 적응 가능하고, 다양한 서비스들을 동시에 지원하기 위해서는 피어 간 또는 엔진 내부에서 발생하는 많은 메시지들을 원활히 처리하는 모듈이 필요하다. 이를 위하여 메시지 처리를 위한 글로벌 P2P 엔진의 메시지 디스패쳐를 제안한다. 메시지 디스패쳐는 글로벌 P2P엔진에서 지원하는 서비스 또는 다른 모듈에서 발생하는 메시지들을 우선순위와 마감시간을 이용하여 작업순서를 배열하는 Message Queue, Message Queue에 적재된 메시지들을 분석하여 처리하는 Message Processor, 메시지 디스패쳐와 서비스 또는 각 모듈간의 메시지의 전달을 위한 공유 버퍼인 Service Buffer로 구성되어져 있다. P2P 엔진에서 메시지 디스패쳐를 이용하게 되면 다양만 서비스에 적응가능하고, 모듈간의 투명성을 제공하고, 신속한 메시지의 처리가 가능하게 된다.
국/내외의 공공 데이터 공유 개방 흐름에 힘입어, 데이터기반의 다양한 비즈니스 기회가 창출되면서, 데이터를 효과적으로 공유 관리하기 위한 오픈 데이터플랫폼이 공공, 과학기술 분야를 중심으로 확산 발전하고 있다. 공공분야에서는 공공데이터 공유를 위한 CKAN, Socrata 등의 플랫폼이 있으며, 연구분야에서는 DSpace를 기관 데이터 공유 레파지토리(repositories)들이 있다. 국내외에 이러한 플랫폼을 이용하여 데이터를 공유하거나, 분야별로 데이터 저장소들이 증가일로에 있다. 나아가, 최근 단순히 공유하는 것을 뛰어넘어 사용자들에게 데이터 분석을 용이하게 하는 분석 개발 서비스환경을 제공하는 시도가 MS, Google, AWS등에서 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 일련의 플랫폼 개발 동향 및 그들의 특징을 살펴보고, 현존하는 분석형 데이터 플랫폼이 지향하는 기능들에 대해 살펴보기로 한다.
코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.
중개기 기반 정보 통합 시스템은 서로 다른 지역 정보 시스템의 유연한 통합을 지원하나, 질의 처리시 최적화 측면과 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면에는 그리 큰 비중을 두지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해 제안된 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리시 최적화 측면을 위해 질의 캐싱을 사용하며, 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리를 사용한다. 이 시스템은 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 논리적으로 통합하여 사용자가 필요로 하는 통합된 정보를 웹 기반으로 제공한다. 이러한 시스템을 시스템 재사용성의 향상과 유지보수의 용이함을 위해 계층적 패턴을 사용하여 3계층 표현 방식 아키텍처로 표현하였고, 3계층 아키텍처의 핵심 요소들의 기능성과 흐름을 효과적으로 표현하기 위하여 UML 방법론을 확장한 EPEM 방법론을 이용하여 설계하였다. 또한 제안한 시스템의 구체적인 한 예로서, 공급망 관리 도메인에 적용하여 웹 기반으로 구현하였다. 따라서 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리 속도 향상을 위해 질의 함수 관리기와 질의 함수 저장소를 통하여 질의 캐싱 기능을 제공하였고, 의미 이질성 해결을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리와 스키마 레파지토리를 이용함으로써 스키마 이질성과 데이터 이질성을 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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