본 논문에서는 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 인텔리전스를 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델과 그의 실행을 기반으로 형성되는 수행자들간의 협업 인텔리전스를 "워크플로우 소셜네크워크 인텔리전스"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, Information Control Net)기반 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스를 성공적으로 생성할 수 있음을 증명하므로서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
본 논문은 한국을 비롯하여 미국, 러시아 중국 등 4개국을 연결하는 글로벌 과학기술협업연구망인 글로리아드의 활용도를 측정하여 망의 유지, 보수 및 관리를 도와주며 망의 사용국가, 사용성격 등을 분석하는데 유용하게 사용할 수 있도록 하기 위하여 한국과학기술정보연구원에서 수행하고 있는 글로벌 과학기술협업연구망 구축사업의 일환인 글로리아드-한국 링크 활용도 모니터링 시스템 (GMON-KR) 개발 연구를 소개한다. GMON-KR은 넷플로우(Netflow) 기반의 트래픽 모니터링 시스템으로써 넷플로우 데이터를 분석하여 웹페이지 기반의 테이블과 그래프로 결과를 보여주며 10분을 주기로 결과 값을 자동으로 갱신한다. 또한, 분석 결과 값을 데이터베이스에 저장하므로 추후에 원하는 정보를 추출해낼 수 있다.
최근 수많은 정보를 통해서 증명 되듯이 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM)는 기업의 소프트웨어 시장의 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 비즈니스 프로세스 관리는 프로세스 전 라이프 사이클을 지원하고자 하는 개념으로 급변하는 경영 환경의 변화에서 기업의 경쟁력을 재고 하기위하여 필요로 되는 새로운 기업 컴퓨팅 패러다임이다. 비즈니스 프로세스 관리의 핵심적인 정보시스템 역할을 수행하는 워크플로우(Workflow)에서의 스케줄링은 정확한 업무 순서를 명세하기 위한 시간적인 제약들에 집중되어 있다. 워크플로우와 BPM과 같은 비즈니스 프로세스에서의 또 하나의 중요한 측면은 자원할당관리이다. 현재 대부분 다양한 자원들을 모델링하는데 초점을 맞추어 왔으며 자원들과 연관된 제약에서의 스케줄링에 대한 관심은 많지 않은 편이었다. 본 논문에서는 First Order Logic 기반의 CTR(Concurrent Transaction Logic)을 이용하여 각 비즈니스 프로세스 스케줄링을 위한 자원할당에 따른 제약들을 논리적인 모형으로 구체화하고, 모형에 필요한 변환 규칙을 소개하고자 한다.
최근 병원에서 수집되는 데이터를 전자적으로 저장, 관리 및 공유하기 위하여 병원정보시스템이 널리 활용되고 있다. 이러한 시스템들은 현대 병원들의 업무 효율성 제고에 크게 기여해왔으나, 건강관리 서비스 제공자들의 의사 결정을 지원하기 위해서는 수집된 환자 관련 데이터를 적절히 가공하고 재사용하는 것이 필요하다. 특히, 본 논문은 만성 질환과 관련된 외래진료과 운영관리를 위한 환자 플로우 모니터링을 제안하고, 이와 관련된 사항들에 대해 토의하고자 한다. 제안하는 시스템은 환자 이력 데이터에 프로세스 마이닝 기법을 적용하여 추출한 표준 프로세스 모형 및 여러 가지 평가 지표들을 시각화하며, 이를 통해 관리자들은 외래진료과의 운영을 평가하고 개선할 수 있다. 본 논문에서는 환자 플로우 모니터링 시스템을 류머티스 진료과에 적용하였으며, 아이패드 기기에 최적화된 프로토타입 시스템을 예시로 보이고자 한다.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 워크플로우 제어경로 분석 메커니즘을 제안한다. 이는 워크플로우 및 비즈니스 프로세스 기술의 활성화와 더불어 이의 적용사례가 급속히 늘어나면서 워크플로우 및 비즈니스 프로세스의 추적성과 재발견성을 최대화시키기고자 최근에 이슈화되고 있는 워크플로우 마이닝 또는 프로세스 재발견 기법으로 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 제안하는 메커니즘은 두 가지 주요요소로 구성되는데, 하나는 워크플루우의 제어경로 분석을 통해 제어경로 결정 트리를 생성하는 부분이며, 다른 하나는 워크플로우의 모니터링과 실행 로그 정보로부터 워크플로우의 제어 경로를 기반으로 하는 워크프로우 실행 이력을 마이닝하는 부분이다. 결과적으로, 이 메커니즘을 통해 습득된 워크플로우 제어경로 기반 재발견 지식과 실행 이력 정보는 워크플로우의 제어경로 관련 고급정보를 구축하는데 이용될 수 있을 뿐 만 아니라 최종적으로 해당 워크플로우의 품질을 고급화시키기 위한 리엔지니어링의 주요 기반정보로 활용될 수 있다.
소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 스위치의 데이터 플레인에서 컨트롤 기능을 분리해 프로그램 가능한 네트워크 관리법을 제시하는 차세대 네트워킹 기술이다. 하지만 SDN 스위치는 패킷 포워딩에 쓰이는 플로우 테이블의 부족한 용량으로 인해, 플로우 엔트리를 충분히 수용하지 못하는 문제가 있다. 이는 플로우 테이블의 오버플로우 등을 야기해 네트워크 성능을 저하시킬 수 있으므로, 본 논문은 비활성화된 플로우를 적시에 방출해 플로우 테이블 사용량을 최적으로 유지할 수 있는 정책을 제안한다. 특히, 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP) 플로우 엔트리들의 정보를 주기적으로 샘플링하여 비활성화된 엔트리들이 조기에 방출될 수 있도록 한다. 트래픽에 기반한 실험을 통하여, 우리는 본 정책이 Random, FIFO 정책과 비교해 오버플로우 및 플로우 재설치 발생 횟수를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
최근 생산 및 물류 시스템에서 RFID의 도입이 확산되어 가고 있다. 본 연구는 효과적인 RFID 시스템의 도입을 위하여 RFID에서 태그를 부착한 부품의 워크플로우 모델링 방법을 연구하고자 한다. RFID 시스템에서의 워크플로우에 따라 설계 가능성을 확인하고, BPMN으로 모델링하여 제시하였다. 또한 본 연구는 RFID 시스템의 모델링 결과를 이용하여 정의된 워크플로우를 따라 이동하는 태그의 정확한 흐름 현황을 시스템에서 모니터링하고 판정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. RFID 시스템에서 워크플로우의 적용 방안을 제시하였다는 데 본 연구의 의의가 있다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
무선네트워크 테스트베드는 근래 성공적으로 사용되는 무선네트워크 관련 연구의 검증을 위해 활발히 사용되고 있다. 무선네트워크 테스트베드는 현실적 환경을 반영하는 실험결과를 제공하지만, 주어진 환경에서의 이론적 최대 성능을 계산하기 위해서는 테스트베드 환경을 수학모델에 반영하여 이를 계산하는 번거로운 작업이 필요하다. 본 논문은 무선네트워크 테스트베드에서 실험되는 플로우들의 정보 및 주변환경 정보를 모니터링 하여, 이를 최대 쓰루풋 계산 모델에 삽입 후, 이로부터 플로우별 최대 쓰루풋 정보를 한번의 명령으로 수행 가능한 이론적 플로우 최대 쓰루풋 자동 계산 툴을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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