객체 간의 관계를 표현하기 위해 정점과 간선으로 구성된 그래프 데이터를 효율적으로 저장하고 질의 처리하기 위한 그래프 데이터베이스가 개발되었다. 그래프 데이터베이스는 질의 유형이 기존 NoSQL 데이터베이스와 매우 다른 특성을 보이기 때문에 그래프 데이터베이스의 성능을 검증하기 위해서는 그래프 데이터베이스에 알맞은 벤치마킹 도구가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 입력과 질의에 대한 다양성을 지원하는 효율적인 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 그래프 데이터베이스에 대한 벤치마킹을 테스트하기 위해서 OrientDB를 활용한다. 입력 그래프와 질의 그래프의 다양성을 지원하기 위해서 기존 그래프 데이터 생성 도구인 LDBC를 이용한다. 벤치마킹 결과 분석을 통해 제안하는 기법의 타당성 및 실효성을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 시스템은 사용자 정의 가능한 가상 그래프 데이터가 생성이 가능하며, 생성된 그래프 데이터를 기반으로 벤치마킹이 가능함을 보였다.
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만, 초·중·고교 학생들은 프로그래밍 교육에 어려움을 겪고 있다. 대부분의 프로그래밍 환경이 블록 코딩을 바탕으로 이루어지고 있는데 이는 텍스트 코딩으로의 이행에 방해가 된다. 전통적인 PC 환경도 유지 관리 문제 등 어려움이 있다. 이러한 상황에서 모바일 앱은 대안적 프로그램 교육환경으로 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 이동형 기기에서 프로그램을 작성할 수 있는 모바일 앱 설계하고 구현하였다. 첫 사례로 Scheme 인터프리터 모바일 앱을 구현하였는데, Scheme은 다중 패러다임 프로그래밍을 지원하는 교육용 언어로 MIT의 프로그래밍 교과에 사용되고 있다. 구현된 앱은 독립형 앱으로 설계되어 네트워크를 사용하지 않아도 된다는 장점이 있다. 벤치마크 수행결과, PC 수행 시간에 대한 안드로이드 기기 수행 시간은 Derivative 벤치마크 131%와 Tak 벤치마크 157%로 나타났다. 또한, 안드로이드 기기에서 벤치마크 프로그램의 수행 시간 최댓값은 Derivative 벤치마크 19.8ms, Tak 벤치마크 131.15ms로 나타났다. 이는 안드로이드 기기를 프로그래밍 교육용으로 선택 시 실습에 큰 제약이 되지 않음을 나타낸다.
건설경기의 순환적 현상을 분석하기 위해서는 연간조사 통계자료의 속성까지 포함된 월별 벤치마킹 건설지표를 사용하는 것이 바람직할 것이다. 왜냐하면 벤치마킹된 지표는 정확성, 일치성, 비교성, 완전성 등의 측면에서 통계품질이 향상된 것으로 기대되기 때문이다. 이 논문에서는 보다 정확한 것으로 간주되는 연간 단위의 통계자료와 단기변동 특성을 보유한 월간 속보지표를 활용하여 월별 건설지표를 추정하는 벤치마킹 방법들을 연구하였다. 벤치마킹이란 연간통계와 월간통계의 일치성을 보장하면서 두 통계의 단기적 및 순환적 현상과 장기추세를 모두 보유하도록 월간통계를 조정하는 방법이다. 벤치마킹 기법으로는 수치조정 접근방법인 비례배분법, 비례덴톤법, BFL BI 비율법, HP - filter BI 비율법과 모형기반 접근방법인 Chow & Lin 방법, $Fem{\acute{a}}ndez$ 방법을 고려하였다. 또한 실제 통계자료를 가지고 벤치마킹된 건설지표를 추정하였으며, 이러한 벤치마킹 방법들을 실증적으로 비교 평가하였다. 계절적 변동 및 불규칙 변동이 심한 건설지표의 경우에 모형기반 접근방법보다는 수치조정 접근방법이 보다 우수한 것으로 평가되었다. 수치조정 접근방법으로는 가장 널리 쓰이고 있는 비례덴톤법이 무난하지만, 연간통계의 조사오차 또는 측정오차를 감안하면 HP - filter BI 비율법도 고려해 볼 수 있을 것이다.
위성 온-보드 소프트웨어 중 새로 개발되거나 일부분이 변경된 소프트웨어의 성능을 검증하기 위해서 요구되는 소프트웨어 테스트 벤치는 실제 구동환경을 가능한 가깝게 묘사하여야 하며 특히 결함 검출 및 복구 성능 검증에 대한 시험 환경을 충분히 제공하여야 한다. 실시간적인 성능 시험을 제외하면 프로세서 에뮬레이터 기반의 시뮬레이션 소프트웨어 테스트 벤치는 매우 매력적인 소프트웨어 성능 검증 환경을 하드웨어 소프트웨어 테스트 벤치보다 앞서 제공하는 것이 가능하다. 이 논문에서는 시뮬레이션 소프트웨어 테스트 벤치를 개발하기 위한 개념 연구 결과를 제시하고 있다.
본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.
본 논문은 공개소스 기반의 WAS 구성의 핵심인 Tomcat, JBoss, PostgreSQL, Apache 등을 한국형 공개SW 표준 플랫폼 BOOYO 상에 효과적으로 탑재하고 SPECjAppServer2004 벤치마크를 실시하여 외산 제품과 성능을 비교 한다. 벤치마크 결과 부하가 증가할수록 성능 측정단위인 JOPS가 기존의 공개SW플랫폼에 비하여 현저히 덜 하락하는 결과를 보이며 비교적 우수한 결과를 나타내었다. 본 논문에서는 이러한 벤치마크를 실시하기 위하여 구축한 시험용 WAS의 구성 내용과 아울러 그 결과를 보다 상세히 기술한다.
모든 조직들은 자신들의 업무관행이나 운영전략 등의 개선을 통한 조직효율성의 재고를 위해 다양한 노력들을 기울이고 있다. 해운항만산업의 첨두에 있는 컨테이너 터미널의 경우도 예외가 아니며, 이러한 목적을 위해 벤치마킹기법이 사용될 수 있다. 벤치마킹 기법은 자신들 내면을 파악한 후 동종업계의 최고업무처리관행(best practices)조직을 참조하여 자신들의 업무 효율성을 향상시키는 방법이다. 국내 컨테이너항만의 후발주자이면서, 물동량의 증가율도 높지 않아 지역민이나 전 국민의 우려대상이 되고 있는 광양항도 다양한 방법을 사용한 발전을 모색해야만 하며, 이러한 방법적용을 위해 대표적으로 사용할 수 있는 것이 자료포괄분석법(data envelopment analysis, DEA)이다. 본 연구는 부산항과 광양항에 있는 중소형 9개 터미널의 1999${\sim}$2004년간의 4년자료를 통해 광양항 컨테이너터미널의 문제점과 그 원인을 살펴보고, 벤치마킹기법을 이용해 이를 개선하기 위한 행동방안을 간략히 제시해본다. 추후에는 최근의 다양한 변수와 국내외의 다양한 대상을 통한 더욱 엄밀한 분석을 수행해야 할 것이다.
제품으로서의 소프트웨어가 급속히 보급되면서 소프트웨어 제품 품질 평가의 필요성이 증가하고 있다. 소프트웨어는 하드웨어와 다른 무형의 제품으로서 기술 및 품질에 대한 표준화와 시험 평가 방법의 도출이 어렵다. 최근에 개발된 소프트웨어 품질 모델과 도메인별 제품 표준화 노력으로 소프트웨어 제품 평가 방법이 개발되고 있다. 이와 더불어 제품을 비교 평가하여 소비자에게 제품을 선택할 수 있는 기준을 줄 수 있는 벤치마크 테스트의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 하드웨어와 비교되는 소프트웨어 벤치마크 테스트의 특성을 살펴보고 본 연구에서 개발한 벤치마크 테스트를 위한 표준 프로세스 개발 결과를 제시하고 개발된 프로세스의 각 단계별 활동에 대하여 논한다.
최근 바이오 데이터 분석에는 데이터 양의 급격한 증가와 이에 따른 문제의 복잡성도 함께 증가하고 있다. 이 결과 다양한 분석 툴들의 유연한 조합과 고성능, 고처리 컴퓨팅이 가능한 분석 시스템이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경을 이용하고 워크플로우 기반에서 다양한 생물정보 분석 툴들을 자유롭게 조합하여 작업을 수행할 수 있는 바이오워크벤치를 소개한다. 바이오워크벤치 내에는 컴퓨팅 자원 및 작업정보에 대한 모니터링 툴, 각 툴 들과 데이터를 손쉽게 가공할 수 있도록 고안된 인터페이싱 툴 워크플로우 디자인 툴을 포함 하고 있다. 이 기능모듈을 활용함으로써 다양한 생물정보 분석 툴을 이용하는 과정에서 효율적인 분석을 수행을 지원하는 바이오 워크벤치의 기능 및 아키텍쳐을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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