• 제목/요약/키워드: 모델 저장소

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클라우드 저장소를 사용하는 고성능 백업 애플리케이션 설계 (Design of a High Performance Backup Application using Cloud Storage)

  • 양신형;박민균;이재유;김수동
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1576-1579
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    • 2013
  • 클라우드 저장소 서비스는 특정한 장비나 저장 공간의 제약 사항 없이, 언제 어디서나 신뢰성 높은 서버를 활용하여 사용자들에게 다양한 편의를 제공함으로써 사용량이 급증하고 있다. 더불어, 저장 데이터 요청 빈도, 저장 데이터의 크기, 파일 구조 복잡도의 증가로 인해 오버헤드의 발생에 따른 성능 하락에 관한 이슈가 제기된다. 본 논문에서는 클라우드 백업 애플리케이션의 성능 향상을 위해 컴포지트 패턴 기반의 백업 데이터 관리 기법과 동적 자원 할당 기법으로 구성된 설계 모델을 제안한다. 또한, 실사례의 적용을 통해 본 논문에서 제안하는 설계 모델의 실효성을 검증한다.

교육용 저장소 시스템을 위한 분류 모델 (A Classification Model for the Educational Repository System)

  • 최명회;정동원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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    • pp.76-78
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    • 2006
  • 이 논문에서는 교육용 저장소 관리 시스템의 자원들을 위한 분류체계를 제안한다. 생성되는 자원들에 대한 체계적인 저장관리, 정확한 검색 및 활용을 위해서는 적절한 분류체계가 우선적으로 요구된다. 여러 가지 자원들에 대한 효율적이고 편리한 활용을 위하여 자원들의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공해야 하고 뷰가 생성과 소멸에 따라 분류체계도 일관성 있게 유지 및 변경되어야 한다. 이 논문에서는 교육 자원들 중에서 학습활동에서 생성되는 구현자원들에 대한 체계적인 관리 및 활용성 향상을 위한 분류체계를 제안한다. 관련된 과학기술분야 분류체계들을 바탕으로 구현자원들에 적합한 분류체계를 정의하며 동적 분류체계 관리 방법을 제안한다. 제안된 분류체계 및 관리 모델은 보다 정확하고 체계적인 구현자원에 대한 관리를 가능하게 하며 또한 활용의 용이성을 향상시킨다.

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온라인저장소, 클라우드기반 JupyterHub와 모델 APIs를 활용한 수자원 모델링의 재현성 개선 (Advancing Reproducibility in Hydrological Modeling: Integration of Open Repositories, Cloud-Based JupyterHub, and Model APIs)

  • 최영돈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.118-118
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    • 2022
  • 지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.

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객체지향 프레임워크 재사용을 위한 통합 객체 관리 저장소 설계 (A Design of Integration Object Management Repository for reuse Object-oriented Framework)

  • 선수균;송영재
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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    • pp.519-521
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    • 2000
  • 최근전산 환경은 통합되는 개방형 시스템으로 변모하고 있는데, 클래스 라이브러리의 재사용이 재사용을 향상시키지 못하고 있다. 이로 인한 라이브러리 습득에 많은 시간과 노력이 가중되고 개발시간이 길어진다. 따라서, 본 논문에서는 객체지향 프레임워크를 잘 사용하여 재사용할 수 있도록 잘 관리하는 저장소를 제안한다. 객체지향 소프트웨어 공학 프로세스에 의해 생성되는 산출물을 객체 형태로 통합 관리함으로서 프레임워크 재사용을 쉽게 할 수 있고, 객체들을 효율적으로 관리해 주고, 특정한 도메인에서 프레임워크를 재사용하여 새로운 어플리케이션을 개발할 때 시간을 단축하기 위해서 통합 객체 관리 저장소를 제안한다. 이 모델은 프레임워크 클래스 계층 구조 및 클래스 상호간의 상호작용 정보를 유기적으로 관리하고 통합할 수 있다.

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Jena2 기반의 효율적인 OWL Ontology 관리를 위한 저장 모델 (Efficient OWL Ontology Storage Model based on Jena2)

  • 신희영;정동원;김진형;백두권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.144-148
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    • 2007
  • W3C에서 표준 온톨로지 언어로 OWL을 채택함에 따라 많은 온톨로지들이 OWL로 기술 및 구현되고 있다. 이에 따라 대용량의 OWL 문서를 효율적으로 저장하고, 검색할 수 있는 모델에 대한 필요성이 제기되고 있으며, Jena, $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$, Sesame, FacT 등 다양한 프레임워크가 제안되어 활발히 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기본적인 Jena2의 저장소 모델이 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하여 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제점을 해결하여 대용량의 OWL 문서의 효율적인 저장, 관리, 질의 가능한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 제안한다. 또한 OWL 온톨로지 관계형 데이터베이스 모델을 위한 어댑터 및 컨버터를 제안한다.

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무기체계 모델 재사용을 위한 온톨로지 기반 클라우드 저장소 연구 (An Ontology-based Cloud Storage for Reusing Weapon Models)

  • 김태섭;박찬종;김현휘;이강선
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.35-42
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    • 2012
  • 무기체계 효과도 분석을 위한 국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 실 전장 환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 그러나 무기체계에 대한 모델을 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 이에 따라 기 개발된 모델을 재사용하려는 요구가 있어왔다. 본 논문에서는 기 개발된 모델의 재사용을 장려하기 위해 온톨로지 기반 국방 M&S자원 클라우드 저장소인 OB-Cloud(Ontology Based-Cloud Storage)를 제안한다. 본 논문의 구현물은 무기 체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었으며, 온톨로지 및 시소러스를 고려하여 재사용 가능한 모델에 대한 의미기반 검색을 지원한다. 본 논문에서는 국방 M&S 개발자가 작성된 모델을 OB-Cloud에 등록하고 국방 M&S 사용자가 OB-Cloud에서 본인이 원하는 국방 M&S 자원을 검색하여 새로운 모델 개발에 사용하는 예제를 통해, 유사 M&S 자원 간 재사용성이 증진될 수 있음을 보이도록 한다.

XML 기반 인터페이스 명세 중심의 컴포넌트 저장소 모델 (An XML-Based Component Repository Model Focused on Interface Specification)

  • 김경민;김태웅;김정현;김태공;최항묵
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.2083-2086
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    • 2002
  • 시스템이 복잡해지고 대형화됨에 따라 소프트웨어 생산성, 품질, 효율성을 높이기 위해서 부품화와 재사용의 특성을 지닌 컴포넌트가 여러 응용프로그램에서 개발되고 있다. 따라서 컴포넌트기반 소프트웨어공학에서는 컴포넌트를 분류, 검증, 검색하기 위한 컴포넌트 명세화 방안과 컴포넌트 기반의 개발을 위한 개발공정에 대해 많은 연구가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 컴포넌트의 실제 재사용을 위해 컴포넌트의 조립 시점 정보를 나타내는 인터페이스 명세 중심의 컴포넌트 저장소 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 컴포넌트 명세에는 인터페이스 정보 뿐 아니라 상속 등과 같은 재사용에 대한 정보와 컴포넌트들간의 결합관계를 나타내는 상호작용에 관한 정보를 포함하며, 이 명세는 이식성 및 구조적 표현이 뛰어나고 다양한 형태의 문서로 확장 가능한 XML을 사용하여 기술한다.

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XPOS: 효율적인 질의 처리를 위한 XPath 기반의 OWL 저장 모델 (XPOS: XPath-based OWL Storage Model for Effective Query Processing)

  • 김진형;정동원;백두권
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제35권3호
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    • pp.243-256
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    • 2008
  • 최근 인터넷의 급속한 발달로 인해 웹 상의 정보 양이 엄청나게 증가하고 있다. 하지만 현재 웹 상의 정보들은 사람이 읽고 해석하기에만 편리하게 설계되어 원하는 정보에 대한 정확한 검색이 어려워지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 시맨틱 웹이 제안되었으며, 이를 구축하기 위해서는 데이타에 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. 대표적인 은톨로지 언어는 RDF, RDF-S, OWL 등이 있다. 이러한 언어들 중 OWL은 W3C에서 권고안으로 채택한 언어로써 다른 온톨로지 언어에 비해 풍부한 표현력과 형식적인 의미론을 지닌다. 또한 OWL 데이타는 클래스/프로퍼티들 간의 계층 구조 정보를 포함한다. 따라서, 시맨틱 웹 상에서 데이타의 효율적인 검색을 위해서는 계층적 구조를 고려한 효율적인 OWL 저장 모델이 필요하다. 이 논문에서는 OWL 데이타의 클래스/프로퍼티들 간 계층 정보를 XPath 형태로 포함하며, 직관적이고 효율적인 질의 처리가 가능한 저장 모델(XPOS Model) 및 시스템을 제안한다. 또한, 제안 모델, Sesame, XML 저장소 기반 저장 시스템을 질의 처리 측면에서 성능에 대한 비교 평가 결과를 보인다.

OWL 요소와 질의 패턴에 대한 관계 분석에 웹 온톨로지 저장소의 구현 및 평가 (Implementation and Evaluation of a Web Ontology Storage based on Relation Analysis of OWL Elements and Query Patterns)

  • 정동원;최명회;정영식;한성국
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제35권3호
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    • pp.231-242
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    • 2008
  • W3C에서 OWL을 웹 온톨로지 기술을 위한 표준으로 채택함으로써 OWL 웹 온톨로지를 효과적으로 저장할 수 있는 저장 모델에 대한 필요성이 제기되었다. 지금까지 Jena, Sesame, DLDB 등과 같은 관계형 모델 기반의 저장 시스템이 개발되었나 여전히 여러 가지 문제점을 지니며, 특히 비효율적인 질의 처리 성능을 제공한다. 질의 처리 성능이 저하되는 구조적인 문제점을 하면 다음과 같다. Jena의 경우, 정규화가 이루어지지 않은 매우 단순한 구조를 지니며 단일 테이블에 대부분의 정보를 저장한다. 이는 단순 검색은 물론 조인 연산이 요구되는 질의 처리시 불필요한 정보까지 비교함으로써 성능을 급격하게 저하시킨다. Sesame와 같은 저장소는 지나치게 정규화 된 구조를 지니기 때문에 질의 처리시 많은 조인 연산이 요구된다. 심지어 단순한 특정 클래스를 검색할 경우에도 많은 조인 연산이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 기존 저장모델의 비정규화 혹은 지나친 정규화로 인해 발생하는 질의 처리 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 저장 모델을 제안한다. 이를 위해 OWL 요소와 질의 패턴과의 관계를 분석하고 기존 저장 모델의 구조적인 문제점을 분석한다. 이러한 분석 결과를 통해 정의된 제안 모델은 적정 수준의 정규화 된 구조를 지니며 조인 연산이나 불필요한 정보에 대한 비교를 최소할 수 있는 구조를 제공한다. 질의 처리 성능 실험을 위해 LUBM 데이타 셋을 이용하며, 검색 대상 및 대상의 계층 관계를 고려한 질의 유형을 정의한다. 추가적으로, 제안된 저장모델의 데이타 손실 여부를 확인하기 위해 질의 결과의 정확성 및 완전성에 대해 실험하고 그 결과를 기술한다. 비교 평가 결과에서, 제안 모델이 기존 저장 모델보다 나은 성능을 보였다.

자율 컴퓨팅을 적용한 SOA 서비스 결함 관리 기법 (A Method to Manage Faults in SOA using Autonomic Computing)

  • 천두완;이재유;라현정;김수동
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권12호
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    • pp.716-730
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    • 2008
  • 서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.