데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.
본 논문에서는 홈네트워크 기기의 상호 운용성을 제공하는 UMB와 데이터방송 서비스를 지원하는 ACAP 미들웨어를 기반으로 홈네트워크 서비스와 방송 서비스의 상호 운영을 위한 컨버전스 구조를 제시한다. 제안된 구조는 데이터방송 서비스처럼 홈네트워크 서비스에 대하여 Java TV Xlet 인터페이스와 HAVi 사용자 인터페이스를 적용하여 구성함으로써 리모콘과 TV 수상기를 통하여 홈네트워크와 데이터방송 서비스를 함께 제어할 수 있는 TV 중심의 사용자 인터페이스를 제공한다. 또한, 셋톱박스에서 홈네트워크 서비스를 접근하기 위한 서비스 프락시와 홈서버에서 서비스 관련 데이터를 제공하는 서비스 브로커를 정의하고, ACAP 미들웨어의 애플리케이션 매니저는 서비스 프락시에서 애플리케이션 매니저로의 서비스 이벤트를 통하여 홈네트워크 서비스에 대한 라이프사이클을 관리한다.
디지털 기술의 발달로 TV, PC, 스마트폰, 그리고 패드(Pad)류 컴퓨터 등의 기기들이 인터넷으로 상호 연결되는 추세에 맞추어 인터넷 서비스들이 특정 기기에 한정되지 않고 다양한 기기를 대상으로 구현되는 "N-스크린화" 양상을 보이고 있다. 디지털 TV는 거실 엔터테인먼트의 핵심 플랫폼이면서 다양한 사용자층이 이용하기 때문에 기존 인터넷 서비스 업체들이 자사의 서비스를 디지털 TV의 데이터 서비스로 구현하여 서비스 브랜드의 제고와 서비스 고객의 층을 확대를 꾀하고 있다. 그러나 대부분의 데이터 서비스들이 소비자의 흥미를 두고 방송 영상 콘텐츠와 경쟁하는 구도를 취하고 있어서 성공적인 효과를 거두지 못하고 있다. 본 논문은 방송 영상 콘텐츠의 시청이 시청자의 주된 TV 이용 행태라는 점을 고려한 디지털 TV의 데이터 서비스 설계 가이드라인을 제안하고 이 가이드라인이 적용된 "TV 이상형 월드컵"이란 데이터 서비스의 프로토타입을 소개한다. TV 이상형 월드컵은 방송 영상과 경쟁하는 구도를 벗어나기 위해 서비스 수행 시 방송 영상 시청이 가능하며 서비스가 유지되면서 채널 변경이 가능하고 수 분 안에 서비스의 목적이 달성 되는 서비스 동선을 갖추고 있다.
본고는 메타데이터를 이용하여 인터넷 정보자원에 대한 디렉토리 서비스를 제공하는 사례를 소개한 것으로서 '정보의 과학과 기술'49권1호(1999.1)에 실린 '메타데이터를 이용한 학술적 웹 디렉토리 서비스의 구축을 완역한 것이다. 최근 국내에서 추진되고 있는 인터넷상의 특정 분야 메타데이터 데이터베이스 구축에 참고가 될 것으로 사료된다.
최근 클라우드 서비스 공급자들은 세계적으로 증가하는 고객의 수요에 대응하기 위하여, 다양한 지역에 데이터센터들을 구축하고 시스템의 규모를 확장시키고 있다. 클라우드는 통합된 자원을 이용하기 때문에 부하 분산(load balancing)을 통해서 시스템의 성능 및 안정성을 향상시킬 수 있다. 하지만 지역적으로 분산된 데이터센터들을 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 자원 부하의 분산과 서비스 응답 속도(service response time) 사이의 상관 관계를 고려할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 클라우드 서비스 공급자들은 고정된 최소 서비스 응답 속도를 서비스 수준 협약(SLA: Service-Level Agreements)을 제시하고 있는 현실이다. 이와 같이 SLA에 최소 서비스 응답 속도를 임의로 고정할 경우, 거리차이가 있는 데이터센터(SLA에 명시된 응답 속도 보다 느린 데이터센터)에는 부하가 분산되기 어렵다. 따라서 지역적으로 분산된 데이터센터 환경에서는 응답 속도에 대한 가변 SLA를 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역적으로 분산된 데이터센터를 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가변 응답 속도를 적용하기 위한 방법으로써 서비스 응답 속도와 가격을 고려한 자동화된 SLA 협상 메커니즘을 적용하고 그 유효성을 평가하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해서 SLA 협상을 통한 가변 SLA를 이용하는 방법이 고정된 SLA를 이용하는 방법에 비해서 더 높은 SLA 보장률을 지원하고 클라우드 공급자에게 더 높은 수익을 제공함을 확인하였다.
최근 웹 2.0과 시맨틱 웹의 대중화와 더불어 Open API와 링크드 데이터를 이용한 시맨틱 웹 융복합(매쉬업) 서비스가 주목을 받고 있다. 다양한 링크드 데이터와 Open API들을 조합함으로써 새로운 서비스들을 쉽고 빠르게 만드는 것이 가능하기 때문이다. 하지만 사용자가 링크드 데이터와 Open API 서비스를 사용하기 위해서는 서비스 입력 값이나 출력값 등의 해당 정보를 얻어야 하며 이를 위해 링크드 데이터와 Open API를 제공해 주는 사이트를 직접 방문해야만 하는 불편함을 가지게 된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 매쉬업 서비스를 위한 통합 링크드 데이터 및 Open API 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안한 시스템에서 사용자는 사전 지식 없이 통합 관리 시스템을 통해 원하는 링크드 데이터와 Open API 서비스를 검색하고 실행할 수 있다. 또한 실행된 결과는 XML 형태로 저장되어 추후 매쉬업 시 재사용이 가능하도록 한다.
최근 서비스 지향 아키텍처를 적용한 많은 시스템들이 개발되어 왔고 그에 따라 서비스 지향 아키텍처에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만 여태껏 연구되어왔던 주제들은 전체 아키텍처의 효율적인 구성 및 개발 프로세스 구축에 초점을 맞춘 반면, 데이터 프레임워크를 보다 효율적으로 비즈니스 프레임워크와 분리하는 데 초점을 맞춘 연구는 부족하다. 이에 우리는 실 서비스되고 있는 대용량 서버 관리 서비스를 서비스 지향 아키텍처로 전환하고 그 중 데이터 프레임워크를 보다 추상화시키고 비즈니스 프레임워크와 느슨한 결합을 이룰 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 프레임워크는 실시간 데이터 전송에 유리한 트리 구조의 데이터를 사용자가 정의한 규칙을 기반으로 비즈니스 프레임워크의 다양한 비즈니스 로직에서 효율적으로 활용할 수 있는 다양한 형태의 데이터로 바꿀 수 있는 계층을 제공한다. 또한 이러한 계층에 대해 실 서비스에서 활용할 수 있는 정의된 제약조건 하에서 실험을 진행하였고 그 결과 만족스러운 성능을 보이는 것으로 나타났다.
스마트폰과 LTE 서비스가 국내 이동통신시장의 주류적 단말과 서비스로 자리 잡으면서, 데이터 서비스의 가치와 중요도는 더욱 높아지고 있다. 이미 이동통신 사업자들은 데이터 서비스를 시장의 핵심 니즈로 인식하고, 전송속도, 데이터 제공량, 무제한 요금 등 다양한 데이터 서비스 품질요소로 소비자에게 소구하고 있다. 따라서 성숙기에 진입한 스마트폰 시장에서 과연 소비자가 어떠한 기준으로 데이터 서비스를 선택 하는가?는 매우 중요한 문제로 인식된다. 이러한 배경에서, 본 연구는 이동통신 이용자의 데이터 서비스 선택 결정요인과 세분화된 이용집단내에서의 서비스선택 속성의 상대적 중요도에 대해 다루고 있다. 본 연구는 데이터서비스 중심 시대의 다양화된 이용자특성의 이해를 확장하며, 관련 통신정책 및 사업전략의 방향 설정에 시사점을 제공한다.
본 연구는 새로운 지식정보자원으로 중요성이 높아지고 있는 데이터셋을 관리 서비스하기 위해 W3C 표준인 DCAT 활용방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 DCAT을 구성하는 8개의 클래스 중 핵심 클래스 4가지를 중심으로 클래스와 속성을 분석하였다. 또한 디지털도서관에서 DCAT을 기반으로 다양한 데이터셋을 관리 서비스할 수 있는 시스템을 모델링하여 제시하였다. 이 시스템은 원천데이터, 데이터셋 관리, 링크드 데이터 연결, 이용자 서비스로 구분하여 구성하였으며 특히 데이터셋관리에서는 DCAT 매핑 기능을 제시하여 다양한 데이터셋 서비스와 상호운용성 확보가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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